Picrat y NotebookLM

Noviembre 2025

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Pedagogía e inteligencia artificial generativa : Aplicación del modelo PICRAT a Google NotebookLM

 

Neil Mehta et als    MEDICAL TEACHER 2025, VOL. 47, NO. 5, 788–790                https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2418937

 

ABSTRACT

Los educadores en el ámbito de la salud se enfrentan al reto del rápido desarrollo de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI). Necesitan un modelo estandarizado para evaluar estas nuevas herramientas y guiarlas en su integración pedagógicamente sólida en el currículo. PICRAT es un modelo educativo diseñado específicamente para ayudar a los docentes a afrontar este reto. NotebookLM es una nueva herramienta de GenAI multifuncional que apoya a docentes y estudiantes en la educación y la investigación. Su función más reciente permite la generación automática de un podcast atractivo (denominado resumen de audio) a partir de contenido educativo o de investigación cargado. Mediante el ejemplo de NotebookLM y, en concreto, la función de auto-podcast, ilustramos cómo los educadores en el ámbito de la salud pueden utilizar el modelo PICRAT para evaluar las herramientas de IAG y su integración tecnológica. Analizamos cómo este modelo puede utilizarse como un enfoque estandarizado para la evaluación e implementación de herramientas de IAG en la formación de profesionales de la salud.

 

Puntos prácticos

• Los educadores de profesiones de la salud (EPS) deben considerar la pedagogía y el aprendizaje de forma intencional al integrar herramientas tecnológicas en el currículo.

• El rápido desarrollo de nuevas herramientas de IA generativa puede abrumar a los EPS y tentarlos a adoptarlas por el afán de innovar en lugar de para mejorar los resultados del aprendizaje.

• El modelo PICRAT puede orientar a los EPS al integrar herramientas tecnológicas en el currículo de una manera pedagógicamente sólida y centrada en el aprendizaje.

 

 ¿ Cuál fue el desafìo educativo?

ChatGPT irrumpió en el mercado en noviembre de 2022. Desde entonces, se han puesto a disposición otros modelos de lenguaje de gran tamaño (MLG) con diversas capacidades y limitaciones. Estos MLG sirven como modelos base que permiten tareas y funciones adicionales. Numerosas publicaciones han descrito estudios que evalúan el uso de estos modelos para diversas evaluaciones y retos educativos.

 

A medida que estos nuevos modelos, versiones y funciones se lanzan a un ritmo acelerado, los educadores de profesiones de la salud (EPS) se enfrentan al reto de evaluarlos y considerar cómo integrarlos en sus planes de estudio (curriculum) . Es fundamental que los EPS sean reflexivos e intencionales en la integración de la tecnología GenAI para garantizar que consideren la pedagogía y mantengan un enfoque centrado en el estudiante.
 

Por lo tanto, los educadores necesitan un modelo para evaluar y guiarlos en la integración reflexiva de estas herramientas en el plan de estudios. Necesitan un enfoque estandarizado para evaluar la literatura sobre este tema. Además, deben comparar las características y considerar su aplicación a la enseñanza y el aprendizaje. Este problema se ilustra con NotebookLM, un modelo base con un conjunto de características amplio y en constante crecimiento.
[https://blog.google/technology/ai/notebooklm-google-ai/].   Desde su lanzamiento en julio de 2023, NotebookLM ha incorporado varias características que utilizan un LLM para crear un asistente virtual de aprendizaje que mejora los resultados y la eficiencia del alumnado. Estas características se presentan con un diseño intuitivo y fácil de usar, lo que facilita su adopción por parte de docentes y estudiantes.
 

El conjunto de características incluye :

• Toma de notas interactiva: Los usuarios pueden explorar y consultar notas y otros contenidos de forma dinámica. Pueden chatear con la aplicación y formular preguntas sobre el contenido cargado.

• Resumen y revisión: Los usuarios pueden generar y revisar resúmenes del contenido cargado; esto resulta especialmente útil para grandes volúmenes de texto. Además, los usuarios pueden ver preguntas de opción múltiple y de respuesta corta generadas automáticamente a partir de este contenido.

• Organización del conocimiento: NotebookLM genera cronologías del material de referencia cargado, crea glosarios y ayuda a establecer conexiones entre diferentes fragmentos de contenido cargado.

• Generación de contenido: NotebookLM puede configurarse para generar nuevo contenido e ideas, lo que resulta útil para debates enriquecedores y sesiones de lluvia de ideas.

• Podcasting: Además, en septiembre de 2024, Google Notebook LM incorporó la capacidad de generar automáticamente podcasts altamente atractivos, denominados resúmenes de audio, a partir de archivos PDF, documentos y diapositivas. El podcasting es una modalidad muy popular entre los estudiantes de ciencias de la salud, con numerosas aplicaciones y ventajas para el aprendizaje [1].

Los pasos para crear un podcast con NotebookLM y un ejemplo de podcast creado a partir de varios artículos de revistas se pueden consultar aquí [https://youtu.be/-KpqgQMfA6Y]. Sin duda, un método intuitivo, rápido y automático para crear podcasts de alta calidad a partir de contenido subido puede ser revolucionario y está generando gran interés entre los entusiastas de la GenAI.

En su entusiasmo por esta función, los profesionales de la salud podrían pensar erróneamente que una innovación, debido a su novedad y necesidad práctica, no requiere una sólida base teórica [2]. Podrían pasar por alto la pedagogía para el mejor uso de esta herramienta y así ayudar a sus estudiantes a alcanzar los objetivos de aprendizaje de su plan de estudios. NotebookLM y su nueva función de podcast constituyen un caso ideal para proponer un enfoque reflexivo, intencional, pedagógicamente sólido y centrado en el estudiante para evaluar esta tecnología, su pedagogía y su potencial uso por parte de los alumnos. Esta estrategia puede aplicarse a cualquier modelo o aplicación de IA de nueva generación, ya sea nueva o existente.

Solución propuesta

El modelo PICRAT [3] se introdujo para satisfacer la necesidad de un modelo claro y centrado en el estudiante que enfatice la tecnología como un medio para alcanzar fines pedagógicos y de aprendizaje, en lugar de un fin en sí mismo. Es un modelo educativo utilizado para evaluar e integrar la tecnología en el aula, que guía a los profesionales de la educación superior en su uso para mejorar el aprendizaje [2,4]. El modelo busca ayudar a los docentes a integrar la tecnología de manera significativa en sus aulas, considerando tanto las actividades de los estudiantes como el impacto pedagógico.
 

El modelo PICRAT ayuda a los educadores a considerar las dos preguntas: "¿Cómo interactúan los estudiantes con la tecnología?" y "¿Cómo cambia el uso de la tecnología el enfoque pedagógico actual?". "PIC" se refiere a las 3  opciones asociadas con la primera pregunta sobre los comportamientos del estudiante (Pasivo, Interactivo y Creativo), mientras que "RAT" representa las 3 opciones para la segunda pregunta sobre la pedagogía (Reemplazo, Amplificación y Transformación). La relación entre la implementación pedagógica de la tecnología y los comportamientos de aprendizaje da como resultado la matriz PICRAT (Tabla 1). La matriz proporciona una perspectiva a través de la cual los HPEs pueden abordar metódicamente la mejor implementación de una nueva tecnología para que logre los resultados de aprendizaje deseados.

 

Tabla 1.-  Características de NotebookLM y su aplicación pedagógica utilizando el modelo PICRAT.

 

 

Consideremos la función de NotebookLM que permite la generación automática de podcasts a partir de archivos PDF, documentos de Word o presentaciones de PowerPoint. Un docente, al considerar por primera vez el uso de esta función en su enseñanza, podría consultar la matriz PICRAT para orientarse hacia una integración reflexiva, pedagógicamente sólida y centrada en el estudiante. Según los objetivos de aprendizaje de la actividad, imaginemos que el docente utiliza la matriz PICRAT para identificar 3  maneras diferentes de integrar esta función en su enseñanza.
 

Ejemplo 1 (PT): El docente genera un podcast y lo comparte con sus estudiantes antes de una actividad de aprendizaje sincrónico. Los estudiantes consumirían este podcast de forma pasiva, lo que representa la P (Pasiva) en el eje PIC. Sin embargo, el docente habría utilizado la tecnología para transformar su trabajo previo, de contenido textual a podcast, lo que representa la T (Transformación) en el eje RAT.

 

Ejemplo 2 (TI): El profesor pide a los alumnos que tomen apuntes mientras escuchan el podcast en clase y luego participen en una actividad de reflexión individualizada. Esto representaría una I (Interactiva) en el eje PIC y una T (Transformación) en el eje RAT.

Ejemplo 3 (CA): El profesor pide a los alumnos que utilicen NotebookLM para generar el podcast, revisarlo y analizarlo para detectar errores y deficiencias. Desde la perspectiva del profesor, esto amplía el enfoque tradicional de proporcionar a los alumnos el contenido para que lo lean por su cuenta. Esto lo convertiría en una C (Creativa) en el eje PIC y una A (Amplificación) en el eje RAT. Como se muestra en la Tabla 1, el profesor podría aplicar el modelo PICRAT a otras funciones de NotebookLM mencionadas anteriormente al considerar cómo integrarlas en su currículo.
 

Beneficios potenciales

El modelo PICRAT ofrece numerosos beneficios potenciales para la creación de currículos que incorporan nuevas tecnologías de IA. Como se ha ejemplificado, el modelo PICRAT ayuda a HPE a evaluar de forma intencional la tecnología disponible y proporciona un marco para el uso pedagógico sólido de las nuevas herramientas. De este modo, HPE recordará no anteponer la tecnología a la pedagogía. En segundo lugar, este enfoque permite un método más estandarizado para evaluar y compartir información sobre estas herramientas en el ámbito educativo. En tercer lugar, HPE puede ahorrar una cantidad significativa de tiempo al utilizar este modelo en lugar de esforzarse por generar ideas novedosas de forma aislada. Finalmente, dado que este modelo considera el nivel de participación tanto del estudiante como del profesor, tiene el potencial de generar mejores resultados de aprendizaje y reducir la frustración de todos los implicados, al adecuar la implementación de la tecnología a los objetivos de aprendizaje.

Próximos pasos

Este artículo ha demostrado cómo el modelo PICRAT puede utilizarse para formalizar el uso de NotebookLM por parte de docentes y estudiantes. Esto es solo el comienzo, y los próximos pasos consisten en aplicar el modelo de forma similar a todas las herramientas de GenAI, ya sean de texto a texto (p. ej., ChatGPT), de texto a imagen (p. ej., DALL-E), de texto a vídeo (p. ej., Luma) o cualquier otra modalidad de GenAI. En cada caso, la ventaja de utilizar el modelo radica en que fundamenta las herramientas en un modelo coherente y de fácil acceso, lo que permite guiar su implementación y evaluar su nivel de adopción. Como siempre, deben considerarse tanto las ventajas como las desventajas del uso de la tecnología en la aplicación pedagógica de herramientas educativas, tales como las consideraciones éticas, la privacidad y la seguridad, y el contenido creado siempre debe validarse en cuanto a su precisión y relevancia.
 

Referencias

01. Riddell J, Robins L, Brown A, et al. Independent and Interwoven: a qualitative exploration of residents’ experiences with educational podcasts. Acad Med. 2020; 95(1):89–96. doi: 10.1097/ACM. 0000000000002984
02. MacNeill H, Masters K, Nemethy K, et al. Online learning in Health Professions Education. Part 1: teaching and learning in online environments: AMEE Guide No. 161. Med Teach. 2024; 46(1):4–17. doi: 10.1080/0142159X.2023.2197135
03. Kimmons R, Graham CR, West RE. The PICRAT model for technology integration in teacher preparation. Contemp Issues Technol Teach Educ. 2020;20(1):176–198.
04. Masters K, Correia R, Nemethy K, et al. Online learning in health professions education. Part 2: tools and practical application: AMEE Guide No. 163. Med Teach. 2024; 246(1):18–33. doi: 10. 1080/0142159X.2023.2259069

05.- Picrat Model.- https://citejournal.org/volume-20/issue-1-20/general/the-picrat-model-for-technology-integration-in-teacher-preparation/