¿La IA-Gen obstaculizará el logro de la igualdad de género?
22 de junio de 2024
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AI has the potential to address some of the biggest challenges facing education today namely to develop innovative teaching and learning practices guided by the fundamental principles of inclusion and equity while helping to accelerate progress towards SDG 4
All the studies found have shown the usefulness of employing EAI-based methods over more traditional methods. Among the pedagogical intentions and considerations that justify the use of EAI-based methods, the importance of placing students into the heart of their learning, providing them with opportunities to take an active role in that construction stands out
La metodología se basa en una revisión sistemática y un meta-análisis de literatura relevante. Comienza con una búsqueda extensiva de artículos en las bases de datos WOS (Web of Science) y Scopus. Esta búsqueda inicial tiene como objetivo recopilar estudios que aborden el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) y las ciencias computacionales en el rendimiento estudiantil. Los estudios seleccionados deben seguir un diseño pre-post con grupos de control, lo que implica que se comparan los resultados de los estudiantes antes y después de la intervención con IA, y se contrastan estos resultados con un grupo de control que no recibe la intervención.
Una vez seleccionados los estudios, se procede a la extracción y codificación de datos. Este proceso implica la recopilación detallada de información relevante de cada estudio, incluyendo metodologías, resultados y conclusiones. Finalmente, esta información se organiza y codifica de manera sistemática para facilitar su análisis posterior.
Los principales resultados de la investigación son los siguientes:
Impacto General Positivo en el Rendimiento Estudiantil:
La investigación destaca un efecto generalmente positivo de la IA y las ciencias computacionales en el rendimiento de los estudiantes. Se observa que estas tecnologías, cuando se integran adecuadamente en el entorno educativo, pueden mejorar significativamente los resultados académicos de los estudiantes.
Mejora en la Actitud y Motivación hacia el Aprendizaje:
Uno de los hallazgos más relevantes es el incremento en la actitud positiva de los estudiantes hacia el aprendizaje y un aumento en su motivación. Esto es especialmente notable en las áreas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas), donde la introducción de herramientas basadas en IA y ciencias computacionales parece tener un impacto sustancial.
Efectividad en Ambientes de Aprendizaje Simulado:
Los estudios incluidos en la revisión destacan la efectividad de las simulaciones basadas en IA, Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR) como modalidades para ofrecer situaciones de aprendizaje más reales a los estudiantes. Estas tecnologías permiten una experiencia similar a la de laboratorios reales, mejorando así la comprensión y el compromiso con el material de estudio.
Beneficios en el Acceso y la Individualización del Aprendizaje:
La IA y las ciencias computacionales facilitan el acceso al aprendizaje, permiten una mayor individualización y reducen costos, lo que contribuye a su adopción generalizada en la educación. Estas tecnologías permiten adaptar el proceso educativo a las necesidades y ritmos de aprendizaje de cada estudiante, lo que resulta en una experiencia educativa más efectiva y personalizada.
Estos hallazgos subrayan la relevancia y el potencial de la IA y las ciencias computacionales en la transformación y mejora del proceso educativo. La investigación sugiere que, cuando se implementan de manera efectiva, estas tecnologías pueden desempeñar un papel crucial en la mejora del rendimiento estudiantil y en la promoción de un enfoque de aprendizaje más interactivo y personalizado.
Esta investigación se centra en examinar el impacto cuantitativo y cualitativo de los componentes de Inteligencia Artificial (IA) y ciencias computacionales en el rendimiento estudiantil. La investigación se basa en una revisión sistemática y un meta-análisis de artículos seleccionados de las bases de datos WOS y Scopus, centrando su muestra en 25 artículos después de aplicar criterios de inclusión y exclusión rigurosos. Los resultados subrayan un impacto positivo general de la IA y las ciencias computacionales en el rendimiento estudiantil, destacando un incremento en la actitud hacia el aprendizaje y la motivación, especialmente en áreas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas).
El estudio aborda el creciente interés en la IA y las ciencias computacionales en la educación, destacando su introducción en el aula en diversas modalidades con el objetivo de mejorar el rendimiento estudiantil. A pesar de los múltiples beneficios que estas tecnologías aportan a los procesos de enseñanza, su implementación supone un gran desafío educativo y ético para los docentes en relación con su diseño y ejecución.
La investigación se organiza en varias secciones que incluyen una introducción al contexto de la IA en educación, los procedimientos de búsqueda, los criterios de selección, la extracción y codificación de datos, el cálculo de tamaños de efecto y análisis estadísticos. Los resultados se presentan en términos de caracterización de los estudios examinados, una meta-análisis cualitativa y las respuestas a preguntas de investigación específicas sobre la mejora del rendimiento estudiantil debido a la IA, los efectos de la IA en los estudiantes, el tipo de IA y ciencia computacional más común en el ámbito educativo, y la efectividad de la IA en todas las etapas educativas.
La discusión y conclusiones del estudio resaltan la utilidad de los métodos basados en EAI frente a los métodos más tradicionales, destacando la importancia de colocar a los estudiantes en el centro de su aprendizaje y proporcionarles oportunidades para desempeñar un papel activo en su construcción. Las posibilidades pedagógicas ofrecidas por la EAI están orientadas a lograr un aprendizaje significativo en los estudiantes, fomentando el componente visual que tienen sus diferentes modalidades, como simulaciones, realidad virtual (VR), realidad aumentada (AR) o aplicaciones como juegos.
El estudio concluye enfatizando la relevancia de la IA y las ciencias computacionales en mejorar el rendimiento y la experiencia educativa de los estudiantes, al mismo tiempo que señala la necesidad de un análisis más profundo desde la investigación educativa para superar los desafíos asociados con la implementación de estas tecnologías en los procesos de enseñanza y aprendizaje.
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