Mejorando la Alfabetización en IA en la Educación Superior: Un Estudio de Métodos Mixtos sobre las Experiencias de los Estudiantes con Herramientas de IA

La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto cada vez más prevalente en la educación, transformando la forma en que los estudiantes aprenden e interactúan con la información. A medida que las tecnologías de IA, como la IA generativa (GenAI), continúan evolucionando, existe una creciente necesidad de alfabetización en IA entre estudiantes y educadores. Este estudio contribuye a la literatura emergente sobre la alfabetización en IA en la educación superior al explorar cómo la exposición de los estudiantes de posgrado a mecanismos de revisión de IA y herramientas de generación de imágenes de IA influye en su desarrollo percibido de alfabetización en IA. La alfabetización en IA abarca la capacidad de comprender, evaluar y aplicar críticamente las tecnologías de IA en diversos contextos. En la educación superior, desarrollar la alfabetización en IA es crucial para preparar a los estudiantes para navegar en un mundo impulsado por la IA y aprovechar las herramientas de IA de manera efectiva en sus vidas académicas y profesionales. Esta investigación investiga las perspectivas de los estudiantes sobre formas efectivas de mejorar su alfabetización en IA a través de experiencias prácticas con herramientas de IA en cursos de educación de posgrado.

Este estudio empleó un enfoque de estudio de caso de métodos mixtos convergentes, combinando datos cuantitativos de encuestas con percepciones cualitativas de las reflexiones de los estudiantes. La investigación se llevó a cabo en tres cursos en línea de 8 semanas dentro de la Facultad de Educación de una universidad del medio oeste de los Estados Unidos. De 61 estudiantes inscritos, 37 se ofrecieron como voluntarios para participar en el estudio. Los participantes eran principalmente mujeres blancas de entre 25 y 45 años, que cursaban grados de posgrado en educación y humanidades. Su exposición previa a las tecnologías de IA variaba, con un 22% reportando alta familiaridad y un 22% sin familiaridad con los conceptos de IA. El estudio se centró en las experiencias de los estudiantes con dos aplicaciones clave de IA: una herramienta de revisión de IA especializada para evaluar ensayos complejos y herramientas de generación de imágenes basadas en IA para reflexionar sobre experiencias de aprendizaje.

El estudio utilizó un enfoque ciber-social holístico para explorar el desarrollo percibido de la alfabetización en IA de los estudiantes. Este enfoque involucró: 1. Una herramienta de revisión GenAI de una plataforma de aprendizaje social, diseñada y desarrollada por el equipo de investigación 2. Herramientas de generación de imágenes GenAI para reflexiones de los estudiantes 3. Exposición crítica a temas relacionados con la IA a través de recursos y discusiones del curso La herramienta de revisión de IA se conectó con GPT de OpenAI para proporcionar retroalimentación automatizada sobre los proyectos de los estudiantes, complementando la retroalimentación de compañeros e instructores. La herramienta se mejoró a través de la ingeniería de prompts, ajuste de precisión, transparencia, moderación humana e integración de ontologías disciplinares. Los estudiantes trabajaron en proyectos multimodales que examinaban la tecnología, la teoría educativa y la práctica a lo largo del semestre. Recibieron tanto retroalimentación de IA como de compañeros en diferentes etapas del proceso de desarrollo, lo que les permitió comparar y reflexionar sobre los dos tipos de revisiones.

La recolección de datos involucró encuestas antes y después del curso y reflexiones de los estudiantes sobre su progreso en alfabetización en IA. Las encuestas indagaron sobre la familiaridad de los participantes con los conceptos de IA, la confianza en el uso de herramientas de IA y la experiencia con la generación de imágenes de IA. Los datos cuantitativos de las encuestas se analizaron utilizando estadísticas descriptivas e inferenciales, incluyendo pruebas t de muestras emparejadas para determinar cambios significativos en la alfabetización en IA reportada por los participantes. Los datos cualitativos de las respuestas abiertas de las encuestas y las reflexiones de los estudiantes se sometieron a un análisis temático para identificar temas y experiencias comunes relacionadas con el desarrollo de la alfabetización en IA.

Los hallazgos del estudio revelaron varias ideas clave sobre el desarrollo percibido de la alfabetización en IA de los estudiantes: 1. Aumento de la familiaridad con los conceptos de IA: Los estudiantes reportaron un aumento significativo en su comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático después del curso (la puntuación media aumentó de 2.62 a 3.22 en una escala de 5 puntos). 2. Mayor confianza en el uso de herramientas de IA: La confianza percibida de los participantes en la utilización de herramientas de IA para fines educativos mejoró sustancialmente (la puntuación media aumentó de 2.41 a 3.27). 3. Mejora en las habilidades de creación de prompts: Los estudiantes reportaron una mayor competencia en la elaboración de prompts para la generación de imágenes de IA (la puntuación media aumentó de 2.16 a 3.35). 4. Reconocimiento de la utilidad de la IA: Después del curso, el 67% de los participantes encontró que las herramientas de generación de imágenes de IA eran al menos moderadamente útiles para su experiencia de aprendizaje. 5. Evaluación crítica de la retroalimentación de IA: Los estudiantes desarrollaron la capacidad de identificar ventajas y desventajas de la retroalimentación de IA en comparación con las revisiones humanas, demostrando habilidades de pensamiento crítico mejoradas relacionadas con las aplicaciones de IA.

El análisis temático de las reflexiones de los estudiantes reveló varios aspectos importantes de sus experiencias con la IA: 1. Proceso de aprendizaje iterativo: Los estudiantes describieron su interacción con las herramientas de generación de imágenes de IA como un proceso iterativo de prueba y error, lo que llevó a mejorar sus habilidades de creación de prompts. 2. Expresión creativa: Los participantes utilizaron imágenes generadas por IA para expresar sus experiencias con las revisiones de compañeros y de IA de manera metafórica, demostrando aplicaciones creativas de las herramientas de IA. 3. Percepciones positivas de la IA: Los estudiantes vieron la IA como una herramienta poderosa, inteligente y colaborativa que mejora la productividad y apoya el desarrollo cognitivo. 4. Aumento del interés en las aplicaciones de IA: La exposición a las revisiones de IA despertó un mayor interés en explorar aplicaciones potenciales de IA en contextos académicos y profesionales futuros. 5. Integración de la IA en prácticas personales: Los estudiantes que tenían más experiencia con la herramienta de revisión de IA informaron haber incorporado herramientas de IA como ChatGPT de manera más extensa en sus prácticas pedagógicas y estudios personales.

Los hallazgos del estudio tienen varias implicaciones para la integración de la IA en la educación superior: 1. Experiencia práctica: Proporcionar a los estudiantes oportunidades para interactuar directamente con herramientas de IA puede mejorar significativamente su alfabetización en IA y confianza en el uso de estas tecnologías. 2. Retroalimentación complementaria: Combinar revisiones de IA y de compañeros puede ofrecer a los estudiantes una comprensión más completa de su trabajo y desarrollar habilidades de evaluación crítica. 3. Aplicaciones creativas: Fomentar que los estudiantes utilicen herramientas de IA para la expresión creativa puede promover el pensamiento innovador y un compromiso más profundo con las tecnologías de IA. 4. Estrategias personalizadas: Los educadores deben considerar desarrollar estrategias educativas personalizadas para maximizar la adopción de herramientas de IA y el desarrollo de la alfabetización en función de las diversas necesidades y niveles de alfabetización en IA de los estudiantes. 5. Desarrollo continuo de habilidades: A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando, las instituciones de educación superior deben priorizar el desarrollo continuo de la alfabetización en IA tanto para estudiantes como para educadores.

Si bien este estudio proporciona valiosas ideas sobre el desarrollo de la alfabetización en IA en la educación superior, tiene algunas limitaciones: 1. Datos autoinformados: El estudio se basó en las percepciones autoinformadas de los estudiantes sobre la alfabetización en IA, que pueden no reflejar completamente el desarrollo real de habilidades. 2. Tamaño de muestra limitado: El estudio involucró una muestra relativamente pequeña de 37 participantes de una sola universidad, lo que limita la generalización. 3. Contexto educativo específico: La investigación se centró en cursos de educación de posgrado, y los hallazgos pueden no aplicarse de igual manera a otras disciplinas o niveles educativos. Las direcciones futuras de investigación podrían incluir: 1. Evaluación objetiva: Desarrollar e implementar medidas objetivas de alfabetización en IA para complementar los datos autoinformados. 2. Estudios longitudinales: Investigar los impactos a largo plazo de la integración de la IA en la alfabetización en IA y el rendimiento académico de los estudiantes. 3. Investigación interdisciplinaria: Explorar el desarrollo de la alfabetización en IA a través de diversas disciplinas académicas y niveles educativos. 4. Consideraciones éticas: Examinar las implicaciones éticas de la integración de la IA en la educación superior y desarrollar marcos para el uso responsable de la IA. 5. Estrategias pedagógicas: Investigar enfoques pedagógicos efectivos para mejorar la alfabetización en IA en diversas poblaciones estudiantiles.