Ingeniería de Prompts en Ciencia

Adaptación de la taxonomía para interacción Humano-IA elaborada en colaboración entre CyTA y ChatGPT - OpenAI (2025).

📖 Instructivo para el Formulario de Revisión de Literatura Científica

El propósito de este formulario es generar un prompt estructurado que permita realizar una eficiente revisión de literatura científica utilizando herramientas de inteligencia artificial.

¿Cómo completar el formulario?

🔹 Tema a revisar

• Ingresa el Tema principal que deseas analizar.
• Ejemplo: "Impacto de la inteligencia artificial en la educación superior".

🔹 Dominio del discurso u Objeto de estudio

• Indica con precisión el objeto de estudio.
• Ejemplo: Sistemas expertos basados en reglas y lógica proposicional.

¿Qué sucede después de completar el formulario?

📌 Al enviar el formulario, se generará automáticamente un prompt estructurado, listo para ser copiado y utilizado en ChatGPT u otras herramientas de IA.

⚡ Ejemplo de prompt generado, resultante del formulario:

Tarea:
Realiza una revisión de literatura científica sobre el web semántica, identificando el estado actual del conocimiento y los principales estudios en la disciplina schema RDFa.

Requisitos:

1. Identificación de fuentes:
Selecciona las fuentes más relevantes de la última década (últimos 10 años).
Prioriza artículos indexados en bases científicas reconocidas (Scopus, Web of Science, Google Scholar).

2. Enfoques metodológicos:
Diferencia entre estudios experimentales y teóricos.
Identifica cómo estos estudios conjugan o imbrican enfoques analíticos y sintéticos en su metodología.

3. Análisis crítico:
Identifica si existen debates, controversias o posturas divergentes en la disciplina.
Resume los principales enfoques teóricos y modelos utilizados.

4. Síntesis de hallazgos:
Presenta una síntesis clara y estructurada de los hallazgos principales.
Destaca tendencias recientes y patrones en la investigación.

5. Identificación de vacíos:
Indica posibles vacíos en la literatura que puedan representar oportunidades de investigación futura.

Formato de salida:
El informe debe estar estructurado con los siguientes apartados:
- Introducción.
- Estado del arte (antecedentes y marco teórico).
- Principales estudios y enfoques metodológicos.
- Síntesis de hallazgos.
- Conclusiones y vacíos identificados en la literatura.

📝 Consejo: Si estimas conveniente puedes ingresar más detalles, a la información establecida, para que sea más precisa la revisión.

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Formulario pra realizar una Revisión de Literatura Multimotor

Instructivo de Uso – Formulario de Curación de Artículos Científicos

¿Qué es el formulario de curación?

Este formulario permite generar un prompt estructurado para evaluar artículos científicos en función de criterios epistemológicos, ontológicos y semánticos. La evaluación se basa en la metodología de demarcación ontológica de Mario Bunge y en principios de la web semántica. Ver referenia »

¿Para qué sirve?

• Estandarizar la evaluación de artículos científicos.
• Facilitar la curación académica asistida por inteligencia artificial (IA).
• Determinar la validez científica de un trabajo mediante un análisis estructurado.

¿Cómo utilizarlo?

1. Accede al formulario en el siguiente enlace:
   👉 https://www.cyta.com.ar/cybercyta/curation_form.html

2. Completa los campos con la información del artículo que deseas evaluar:

   • Título del artículo
   • Enlace al artículo

3. Genera el prompt haciendo clic en el botón correspondiente.

4. Copia el prompt generado y pégalo en una conversación con ChatGPT para que realice el análisis.

5. Interpreta los resultados:

   • ChatGPT proporcionará un resumen del artículo.
   • Evaluará las categorías de la demarcación epistemológica.
   • Asignará una valoración numérica a cada criterio, explicando su decisión.

Ejemplo de Uso

1. Generar el prompt con el siguiente artículo:
👉 “Sistema de información académico-científico para las funciones de enseñanza-aprendizaje, de investigación y de participación comunitaria”
🔗 https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=230403

2. 👉 Enviar el prompt a ChatGPT y recibir el análisis estructurado.

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Uso se Copilot

Cada IA, cuenta con su propia tecnología, mísmo ChatGPT y Copilot que generan a través de OpenAI, ambas se diferencian, por lo que la forma de requerimiento debe ajustarse, y por ejemplo para realizar la curación a través de Copilot, debe aplicarse el siguiente formulario:📌

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Uso se Copilot

Recomendaciones de Uso

✅ Para obtener un análisis más detallado, puedes complementar el prompt con preguntas adicionales.
✅ Si la evaluación es sobre un artículo de tu autoría, y arrojara puntajes bajos en ciertas categorías, puedes mejorar tu artículo en función de los criterios indicados.
✅ Comparte los resultados con otros investigadores para enriquecer la discusión académica.

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1. Estructura del Sistema

El sistema se compone de un Formulario general que Permite:

✅ ingresar los términos (término mayor, medio y menor), junto con sus premisas y conclusión, y
🔬 Verificar la coherencia lógica de la hipótesis evaluando la relación entre los términos.

2. Correspondencia entre los términos

En la lógica silogística, los términos se relacionan de la siguiente manera:

✅ Término Mayor (Sujeto en la Conclusión)⬜ → Representado como Sujeto RDF.
✅ Término Medio (Relación en las Premisas)◻️ → Representado como Predicado RDF.
✅ Término Menor (Objeto en la Conclusión)◽ → Representado como Objeto RDF.

Ejemplo:

- **Hipótesis:**
✅ Término Mayor: Agente Económico
✅ Término Medio: Financista
✅ Término Menor: Banco
✅ Premisa Mayor: Todo Financista es un Agente Económico
✅ Premisa Menor: Todo Banco es un Financista
✅ Conclusión: Todo Banco es un Agente Económico

Pruebe el siguiente formulario

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3. Fractalidad del Modelo

La estructura del sistema permite aplicar la misma lógica a distintos niveles, manteniendo coherencia en las relaciones de conocimiento. Un mismo nodo puede ser:

✅ Un sujeto en una tripleta y un objeto en otra.
✅ Un predicado en un nivel y un sujeto en un nivel superior.

Esto establece que cada premisa se constituye en una tripleta RDF y habilita una navegación fluida entre conceptos y facilita la escalabilidad del modelo.

Ejercite en el siguiente formulario

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4. Conclusión

Este sistema además de facilitar la estructuración de hipótesis, también proporciona una base sólida para la gestión del conocimiento mediante RDF. Su aplicación le permitirá mejorar el rigor en la construcción de argumentos y el análisis de información académica.

Detalles para su uso

Consecuentemente es un prompt especializado que permite:

• analizar la plausibilidad de la hipótesis;
• establecer un análisis de la relación entre términos y su coherencia lógica;
• validar hipótesis antes de realizar la investigación; y a estructurar mejor los estudios previos.

Qué es la Cadena de Pensamiento

La Cadena de Pensamiento CoT, por sus siglas en inglés Chain of Thought, es una técnica de razonamiento paso a paso; que se generó como una estrategia para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje, alcanzando un valor significativo como método pedagógico y científico; permmite organizar el pensamiento complejo en una secuencia lógica y explícita.

Por qué es importante

Este modelo conecta nociones a través de un encadenamiento semántico que permite transitar de un modelo lineal a uno de red, propio de la inteligencia artificial explicativa XAI, por sus siglas en inglés explainable artificial intelligencey; concretamente el modelo de CoT propone un encadenamiento secuencial del conocimiento, que permita incrementar la precisión del razonamiento.

Estructura típica de CoT

1. Observación o situación inicial.
2. Primer paso de razonamiento.
3. Segundo paso que se construye sobre el anterior.
4. Conclusión fundamentada.

Aplicaciones en ciencia y educación

• Formulación de hipótesis científicas.
• Diseño de problemas de investigación.
• Evaluación crítica de argumentos.
• Curación y revisión de textos académicos.
• Análisis de casos complejos.

Valor para la formación académica

• Enseñar a construir problemas científicos.
• Explicitar los pasos del razonamiento.
• Fortalecer el pensamiento crítico.
• Potenciar el diálogo humano–IA desde la lógica.

Frases útiles para activar CoT en prompts

• "Pensá paso a paso…"
• "¿Cuál sería el razonamiento detrás de esto?"
• "Analizá esto en forma encadenada…"
• "Describí cómo llegarías a una conclusión a partir de esto…"

Ficha bibliográfica (BibTeX)

  @article{wei2022cot, 
   title={Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models},
   author={Jason Wei and Xuezhi Wang and Dale Schuurmans and Maarten Bosma and Brian Ichter and Fei Xia et al.},
   journal={arXiv preprint arXiv:2201.11903},    
   year={2022},
   url={https://arxiv.org/abs/2201.11903}  }
  

Formulario de Cadena de Pensamiento (CoT)

Detalles para su uso

Este formulario está diseñado para ayudarte a estructurar un razonamiento paso a paso siguiendo la metodología de Cadena de Pensamiento (Chain of Thought, CoT). Podés usarlo para formular hipótesis, construir consultas complejas o generar prompts efectivos y bien argumentados.

Ejemplo
1. Título del Prompt
Distribución del Valor Agregado en el Desarrollo Económico
2. Pregunta inicial o situación problemática
¿Cómo puede el Balance Social expresar la diferencia entre crecimiento y desarrollo económico, considerando la distribución del valor agregado?
3. Supuestos iniciales
Todo valor agregado es ingreso.
Todo ingreso se distribuye entre agentes económicos.
El crecimiento económico se mide por el valor agregado generado.
El desarrollo económico se refleja en la forma en que se distribuye dicho valor agregado.
4. Cadena de Pensamiento
a. Paso 1:
Dado que el valor agregado representa el ingreso total de una economía, entonces puede ser usado como medida del crecimiento económico.
b. Paso 2:
Sabemos que dicho ingreso se distribuye entre distintos agentes económicos (trabajo, capital, estado), lo cual implica que su análisis revela cómo se reparte la renta.
c. Paso 3:
Si consideramos que el desarrollo económico está ligado a la equidad y eficiencia de esa distribución, podemos deducir que un análisis del valor agregado distribuido permite inferir el grado de desarrollo económico.
d. Conclusión:
Por lo tanto, el Balance Social, al reflejar la generación y distribución del valor agregado, permite conceptualizar y medir tanto el crecimiento como el desarrollo económico.
5. Observaciones
Este razonamiento puede extenderse al uso de funciones de producción como Cobb-Douglas para descomponer el valor agregado y estudiar su evolución a lo largo del tiempo. También podría usarse como base para construir indicadores sintéticos o sistemas expertos que identifiquen patrones distributivos.

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Cadena de Pensamiento + Investigación

El siguiente prompt se deriva a partir de razonamientos concretos en expansiones resultantes para la investigación

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Cadena de Razonamiento+Investigación: según títpo de informe

El siguiente prompt genera un tipo de investigación y reporte en particular asumiendola el modelo CoT

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Introducción

En esta clase estamos disponibilizando la Curación asistida por inteligencia artificial (ChatGPT, desarrollada por OpenAI), mediante prompts especializados diseñados por CyTA.

Lo que aquí se presentan son los prompts estructurados desarrollados en CyTA clasificados por origen (artículo, monografía, plataforma educativa). Algunos son destacados por su impacto en procesos de investigación y curación semántica.

Tabla de prompts clasificados

En la siguiente tabla se presentan los prompts estructurados desarrollados en CyTA, clasificados según su origen (artículo académico, monografía científica o espacio de formación en CyberCyTA).

Cada prompt se diseñó como una herramienta epistémica para mejorar procesos de investigación, curación semántica y generación de hipótesis. Se destacan aquellos que, por su estructura o impacto, contribuyen significativamente a fortalecer el razonamiento humano asistido por IA.

⭐ Prompts destacados por su aporte estratégico en la curación semántica y la inferencia lógica en IA científica.

Le invitamos a explorar, adaptar y enriquecer estos prompts según su propio campo de investigación. Cada nuevo uso representa una oportunidad para dinamizar el razonamiento, fortalecer la curación científica y construir conocimiento cooperativo entre Humano e Inteligencia Artificial.