La Inteligencia Artificial en educación: percepciones y saberes de los docentes

Paola Carolina Espejo Aubá

doi:10.31637/epsir-2024-898

Autores/as

Paola Carolina Espejo Aubá Universidad de las Américas

DOI:

https://doi.org/10.31637/epsir-2024-898

Palabras clave:

Inteligencia artificial (IA), Modelos de lenguaje a gran escala, docencia, percepciones, conocimiento, enseñanza, aprendizaje, tecnologías educativas

Resumen

Introducción: Este estudio exploró el conocimiento y las percepciones de profesores respecto a la IA y los large language models (LLM), en el marco de un proyecto colaborativo entre la Universidad de las Américas de Chile y la Secretaría Ministerial de Educación de Valparaíso. Metodología: Se utilizó un cuestionario de 13 preguntas, aplicadas a 41 docentes. El análisis de los resultados se realizó desde una perspectiva de diseño mixto. Resultados: Los docentes mostraron entusiasmo hacia la IA más que miedo, reconociendo un conocimiento superficial de los LLM. La pandemia cambió su percepción de las tecnologías educativas, y el principal obstáculo identificado fue el acceso a internet. Discusión: Los docentes no diferencian claramente entre herramientas de IA y entornos virtuales, y se observó la necesidad de mejorar su formación en este nuevo contexto. No se encontraron diferencias significativas entre docentes de zonas rurales y urbanas. Conclusiones: Es necesario avanzar en la formación docente sobre IA y actualizar las prácticas de enseñanza y evaluación que se consideran obsoletas en este contexto tecnológico.

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Biografía del autor/a

Paola Carolina Espejo Aubá, Universidad de las Américas

Profesora de Educación Física, Magister en Educación y Candidata a PHD Education and ICT. Profesional con vasta experiencia en Educación Superior, tanto en los ámbitos académicos como de gestión, donde se ha desempeñado en cargos directivos de responsabilidad, dirigiendo a grupos de colaboradores y estudiantes con orientación hacia el desarrollo de las personas y sus capacidades, en la búsqueda de la excelencia. Con experiencia en acreditaciones institucionales y de carreras, trabajos colaborativos con otras instituciones chilenas y extranjeras, manejo y control operacional de grandes presupuestos, diseño y formulación de proyectos académicos y modelos de desarrollo, relaciones estudiantiles y sus representaciones. Académica, Docente y presentadora, especialista en Educación Online, evaluación, metodologías para entornos virtuales de aprendizaje e Inteligencia Artificial en educación.

Citas

Albadarin, Y., Saqr, M., Pope, N. y Tukiainen, M. (2024). A systematic literature review of empirical research on ChatGPT in education. Discov Educ 3, 60. https://tinyurl.com/2apkds6u

Atkinson-Abutridy, J. (2024) Grandes Modelos de Lenguaje. Conceptos, técnicas y aplicaciones. Alfaomega.

Demir, K. A. (2021). Smart education framework. Smart Learning Environments, 8(1), 29.

Educar Chile. (2023). Mapa de región de Valparaíso, Chile [Mapa]. Educar Chile

Gan, W., Qi, Z., Wu, J. y Lin, C. (2023). Large Language Models in Education: Vision and Opportunities. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.13160

Giletta, M., Giordano, A., Mercaú, N., Orden, P. y Villarreal, V. (2020). Inteligencia Artificial: definiciones en disputa. Sociales Investiga, 9, 20-33. https://tinyurl.com/2dpf7ybx

Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S. y Bengio, Y. (2020). Generative adversarial networks. Communications of the ACM, 63(11), 139-144.

Haga, C. (2022). Artificial intelligence in nursing. Okayama Igakkai Zasshi (Journal of Okayama Medical Association). https://tinyurl.com/2xmanlae

Hamaniuk, V. A. (2021). The potential of Large Language Models in language education. Educational Dimension, 5, 208-210. https://doi.org/10.31812/ed.650

Harris, L. A. (2023). Artificial Intelligence: Overview. In Recent Advances, and Considerations for the 118th Congress, Congressional Research Service, Library of Congress, 47644.

Hernández Fernández, C. y Baptista, P. (2014) Metodología de la investigación. MacGraw Hill.

Howe, N. y Strauss, W. (2000). Millennials rising: The next great generation. Vintage.

https://tinyurl.com/25qqggml

Hurtado Talavera, F. J. (2020). La educación en tiempos de pandemia: los desafíos de la escuela del siglo XXI. Revista arbitrada del centro de investigación y estudios gerenciales, 44, 176-187.

Jaber, T. A. (2022). Artificial intelligence in computer networks. Periodicals of Engineering and Natural Sciences (PEN). https://tinyurl.com/24l22gwn

Jansen, H. (2013). La lógica de la investigación por encuesta cualitativa y su posición en el campo de los métodos de investigación social. Paradigmas, 5(1), 39-72.

Jeon, J. y Lee, S. (2023). Large language models in education: A focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT. Education and Information Technologies, 28(12), 15873-15892.

Juca-Maldonado, F. X. (2023). Inteligencia artificial en motores de búsqueda: percepciones de los docentes universitarios y su impacto en el proceso de enseñanza y aprendizaje. INNOVA Research Journal, 8(3.1), 45-58.

Macneil, S., Kim, J., Leinonen, J., Denny, P., Bernstein, S., Becker, B., Wermelinger, M., Hellas, A., Tran, A., Sarsa, S., Prather, J. y Kumar, V. (2022). The Implications of Large Language Models for CS Teachers and Students. Proceedings of the 54th ACM Technical Symposium on Computer Science Education, 2, 1255. https://doi.org/10.1145/3545947.3573358

Martínez Miguélez, M. (2006). Validez y confiabilidad en la metodología cualitativa. Paradígma, 27(2), 07-33. https://tinyurl.com/24ud448v

Maslej, N., Fattorini, L., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ligett, K., Lyons, T., Manyika, J., Ngo, H., Niebles, J. C., Parli, V., Shoham, Y., Wald, R., Clark, J. y Perrault, R. (2023). The AI index 2023 annual report. AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, Stanford, CA.

Mehak, Kumar, R. y Mehta, A. (2023). Artificial Intelligence. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 3(7), 20-30 https://tinyurl.com/2dohngv8

Morandín-Ahuerma, F. (2022). What is Artificial Intelligence?. International Journal of Research Publication and Reviews, 3(12) 1947-1951. https://tinyurl.com/28lzzymc

Liu, B. L., Morales, D., Roser-Chinchilla, J., Sabzalieva, E., Valentini, A., Vieira do Nascimento, D. y Yerovi, C. (2023). Harnessing the era of artificial intelligence in higher education: a primer for higher education stakeholders. UNESCO

OECD (2001), “Understanding the Digital Divide”, OECD Digital Economy Papers, 49, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/236405667766.

OpenAI. (2024). Definitions of Artificial Intelligence. Consensus. primer for higher education stakeholders. https://consensus.app/?utm_source=chatgpt

Shoikova, E., Nikolov, R. y Kovatcheva, E. (2017). Conceptualising of smart education. Electrotechnica & Electronica (E+ E), 52.

Tripathi, S. (2021). Artificial Intelligence. https://tinyurl.com/2dkwqgeb

UNESCO (2019a) Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education. Beijing: UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368303

UNESCO (2019b) Steering AI and Advanced ICTs for Knowledge Societies Human Rights implications - A ROAM Perspective. Paris: UNESCO.

Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45.

Zhu, Z. T., Yu, M. H. y Riezebos, P. (2016). A research framework of smart education. Smart learning environments, 3, 1-17.