En esta entrada se describen los pasos para generar con CHAT GPT una situación de aprendizaje aplicable en las aulas universitarias que permita al estudiantado entender cómo construir un stemma codicum. Es una actividad pensada para la didáctica de la Crítica Textual.
Descripción de la Actividad de Aprendizaje con Inteligencia Artificial en Filología
En esta actividad, el objetivo es emplear una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) generativa de texto para simular el proceso de copia y transmisión de un texto, con el fin de analizar los errores de copia que surgen y practicar el método filológico de reconstrucción genealógica. La IA permitirá producir variaciones controladas de un texto dado, introduciendo errores típicos de una copia manual, lo que facilita un amplio muestrario de “testimonios” o versiones textuales para el análisis. Esta actividad resulta útil para estudiar fenómenos como los errores conjuntivos y separativos, así como para familiarizar a los estudiantes con la construcción de stemmata (árboles genealógicos textuales) en la tradición textual.
Pasos de la Actividad
- Primera Generación de Variantes con Errores de Copia
El primer paso consiste en introducir un texto fuente en la IA y pedirle que genere cuatro versiones diferentes del mismo. La instrucción o “prompt” para la IA será algo como:- “Genera cuatro versiones diferentes del texto dado, introduciendo errores típicos de una copia manual.”
Esta instrucción tiene el propósito de simular errores comunes en la copia de manuscritos, tales como omisiones, adiciones, cambios de letras, entre otros. Los estudiantes trabajarán con estas cuatro versiones para identificar los tipos de errores que la IA introduce, como si se tratara de un conjunto de copias manuscritas reales.
- “Genera cuatro versiones diferentes del texto dado, introduciendo errores típicos de una copia manual.”
- Generación de Subversiones
Una vez obtenidas las primeras versiones, se escoge una (por ejemplo, la versión 1) y se le pide a la IA que genere nuevas variantes a partir de esta, creando una rama textual adicional. El segundo prompt podría ser:- “Haz lo mismo y genera otras dos versiones a partir de la versión 1 (o la versión que se elija).”
De este modo, los estudiantes podrán observar cómo se ramifica el proceso de copia y cómo, a partir de una versión, pueden surgir otras versiones con errores propios. Esto emula la formación de sub-tradiciones dentro de un stemma textual.
- “Haz lo mismo y genera otras dos versiones a partir de la versión 1 (o la versión que se elija).”
- Generación de una Versión Libre
En este último paso, se introduce el texto original nuevamente en la IA, pero se le pide que realice cambios más amplios, reescribiéndolo con ligeras modificaciones. Esto permite observar cómo se puede desviar el significado o estructura del texto sin necesidad de errores evidentes de copia. El prompt sugerido es:- “Cambia ligeramente el siguiente texto: (introducir el texto original).”
Aquí, el objetivo es que los estudiantes noten las diferencias no solo en los errores de copia, sino también en posibles reinterpretaciones del contenido, simulando cómo un copista podría “adaptar” el texto a sus propios términos, creando una variación textual significativa.
- “Cambia ligeramente el siguiente texto: (introducir el texto original).”
Análisis y Construcción del Stemma codicum
Al final, el ejercicio de análisis consiste en que los estudiantes examinen las distintas versiones y determinen si los errores presentes son conjuntivos (comparten errores que las vinculan entre sí) o separativos (errores únicos de una versión). A partir de estos hallazgos, podrán construir un stemma o árbol genealógico de las versiones, trazando la “genealogía” de las variantes textuales en función de sus errores y diferencias. Esta práctica simula el trabajo filológico de reconstrucción de textos antiguos y permite a los estudiantes aplicar principios de crítica textual y metodología filológica.
Ejemplo de Aplicación
En esta actividad, se podría utilizar un fragmento de un texto literario conocido, como el capítulo 1 de Las luciérnagas de Ana María Matute (descargue los fragmentos generados con la IA aquí). A partir de las variantes generadas y analizadas, se puede visualizar el stemma resultante, reforzando la comprensión de cómo los textos literarios se han transmitido y modificado a lo largo del tiempo. En la siguiente presentación se puede ver un ejemplo real de aplicación explicado.
OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
Patricia García Sánchez-Migallón (14 de noviembre de 2024). CHAT GPT y Crítica Textual. Desengaños Filológicos. Recuperado 13 de mayo de 2025 de https://doi.org/10.58079/12ooh