Quién y dónde. Shannon Donnally Quinn (Michigan State University) lo cuenta en The FLTMAG (septiembre de 2026). Está creando un recurso educativo abierto (OER) a partir de la comedia rusa ะะฐะบ ั ััะฐะป ััััะบะธะผ («Cómo me hice ruso»), que ocupa buena parte de su curso de ruso de cuarto semestre. El protagonista es un estadounidense que trabaja en Moscú y comete errores gramaticales y culturales. De sus 20 episodios, en clase se trabajan a fondo solo tres: se ven completos sin subtítulos, se analizan durante varias sesiones y se vuelven a ver al final.
Preparación. Transcribió los episodios con TurboScribe y subió las transcripciones a un proyecto específico de ChatGPT, junto con el nivel de los alumnos y el tipo de actividades que quería. ChatGPT mantiene bien ese contexto en general, aunque a veces confunde a los personajes y hay que volver a pegarle la transcripción.
Ampliar el texto con texto. El material se organiza por estructuras gramaticales y funciones que aparecen en cada episodio. Pide a ChatGPT ejemplos adicionales de esas estructuras referidos a los personajes y escenarios que provoquen la lengua que quiere practicar. Para hablar de sentimientos, por ejemplo, le pidió situaciones en ruso con el esquema «Cuando pasó ___, ___ se sintió ___», luego en futuro («Si pasa ___, ___ se sentirá ___») y también situaciones contrafactuales o impropias del carácter de un personaje, para que los alumnos digan si son verdaderas o falsas o lo probables que son. Sus consejos para pedir ejemplos: pedir más de los necesarios y elegir; dar ejemplos del tipo de frase buscado; decir explícitamente la proporción deseada (mitad verdaderas, mitad falsas); dar retroalimentación concreta cuando algo no sirve; y recordar el contexto pegando fragmentos de la transcripción.
Ampliar el texto con imágenes. Para las imágenes usa Gemini, que le resultó más rápido y con menos limitaciones. Primero creó versiones en dibujo animado de los personajes principales a partir de capturas de la serie y las guardó como referencia; en cada imagen nueva sube las de los personajes que intervienen y les asigna su papel. Guarda también otras referencias recurrentes, como el logotipo caligráfico del periódico donde trabajan. Aprendió a ser muy precisa: al pedir un personaje pelando patatas con una espada y un corte en la mano, la imagen salió con tres manos, y tuvo que describir cada elemento y añadir referencias. Descarta las imágenes con errores evidentes; el estilo de dibujo ayuda a que los alumnos las acepten como ilustraciones lúdicas.
Actividades.
- Sentimientos: tras fotogramas reales que muestran emociones, imágenes generadas de situaciones nuevas (una charla aburrida en la oficina, un mensaje enviado por error, un baile cosaco en una boda, el frío del lago Baikal en enero).
- Incredulidad: publicaciones ficticias en redes sociales con los personajes en situaciones insólitas (en la playa con bañador rosa, jugando al hockey, yendo a trabajar a Moscow-City montado en un oso, lo que abre además un comentario político), ante las que los alumnos formulan preguntas de sorpresa.
- Aceptable / no aceptable: pares de imágenes sobre normas culturales, como regalar un número par de flores (propio de los funerales) o impar, o dirigirse a la jefa por el nombre, por el nombre y el patronímico, o por un mote despectivo. Según la autora, ver estas formas en personajes conocidos hace más visible una distinción que a los alumnos les sigue pareciendo artificial.
Lo que viene. Para la primavera de 2027 prepara una tarea final de fan fiction con muchas opciones (escribir una escena nueva o eliminada, que la IA escriba un episodio y el alumno lo critique y reescriba, una novela gráfica, un vídeo generado, la cuenta en redes de un personaje, un pódcast…), con alternativas sin IA de esfuerzo equivalente para quien prefiera no usarla, y quiere consultarla con los estudiantes. Esa parte aún no se ha llevado a cabo, y el artículo no recoge datos sobre los resultados. La autora subraya que la IA no sustituye el material auténtico, sino que prolonga su vida pedagógica.
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