RESUMO
Resumen El objetivo de esta investigación es evaluar la calidad de agentes conversacionales basados en Modelos de Lenguaje Grandes, para la evaluación de aplicación de conocimiento en Ingeniería Biomédica. Se desarrolló un instrumento de evaluación sobre seis temas de medición de señales bioeléctricas elaborado por un agente humano y los agentes conversacionales Chat-GPT y Bard. Se evaluó la calidad del instrumento en términos de nivel de pensamiento, validez, relevancia, claridad, dificultad y capacidad de discriminación, mediante índice kappa (k) del acuerdo de dos expertos y análisis Rasch de resultados de treinta y ocho estudiantes. Tras eliminar siete preguntas de los agentes conversacionales por problemas de validez y originalidad se integró un instrumento de seis preguntas. Las preguntas fueron válidas y relevantes, claras (>0.95, k=1.0), con dificultad baja a alta (0.61-0.87, k=0.83), índice de discriminación adecuado (0.11-0.47), a nivel de pensamiento de análisis (k=0.22). El promedio de los estudiantes fue de 7.24±2.40. Este es el primer análisis crítico de la calidad de los agentes conversacionales a un nivel de pensamiento superior al de comprensión. Los agentes conversacionales presentaron limitaciones en términos de validez, originalidad, dificultad y discriminación en comparación con el experto humano lo que resalta la necesidad aún de su supervisión.
Abstract This research aims to evaluate the quality of conversational agents based on Large Language Models for evaluating the application of knowledge in Biomedical Engineering. An evaluation instrument was developed on six topics for measuring bioelectrical signals prepared by a human agent and the conversational agents Chat-GPT and Bard. The quality of the instrument was evaluated in terms of level of thinking, validity, relevance, clarity, difficulty, and discrimination capacity, using the kappa (k) index of the agreement of two experts and Rasch analysis of results from thirty-eight students. After eliminating seven questions from the conversational agents due to validity and originality problems, a 6-question instrument was integrated. The questions were valid and relevant, clear (>0.95, k=1.0), with low to high difficulty (0.61-0.87, k=0.83), adequate discrimination index (0.11-0.47), at the analysis level of thinking (k =0.22). The average score of the students was 7.24±2.40. This is the first critical analysis of the quality of conversational agents at a level of thinking higher than comprehension. The conversational agents presented limitations in terms of validity, originality, difficulty, and discrimination compared to the human expert, which highlights the need for their supervision.