La inteligencia artificial generativa y su impacto en la calidad educativa de los estudiantes: Revisión sistemática

• Autores: Solano Hilario, Christian, Ccope Jaucha, Kathy Belinda, La Rosa de Benavides, Lourdes Milagrito Alegría, Medina Perez, Gerald Paul
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14306
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/14306; https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1481
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Educación; Generación de IA; Aprendizaje; Inteligencia artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la actualidad se encuentra en auge la inteligencia artificial generativa (GenAI) en el ámbito estudiantil. La GenAI es un subtipo de la IA que mediante la interacción con una persona a través de enunciados a modo conversacional genera respuestas en texto, audio o video; ofreciendo una diversidad de respuestas estructuradas y amplía el horizonte de búsqueda de los estudiantes. Sin embargo, al ser una tecnología reciente, no hay una evaluación del impacto que tiene en los estudiantes de los últimos años de escolaridad. Bajo este contexto, el objetivo de este estudio es identificar la manera en que las herramientas de GenAI mejoran el aprendizaje en la comunidad estudiantil, en comparación a las herramientas tradicionales. Para esto, se propuso realizar una revisión sistemática de la literatura que incluye respectivamente un análisis bibliométrico, con la finalidad de dar respuestas a las sub-preguntas PICO. Asimismo, mediante el empleo de PRISMA se elaboró una estrategia de búsqueda, con criterios de inclusión y exclusión y se documentó este proceso de búsqueda. Resultando en la selección de 20 artículos de investigación de libre acceso de la base de datos Scopus. Los hallazgos indican una preferencia igual por la Generación AI y las herramientas tradicionales. Además, la personalización, la retroalimentación y el avance se identifican como factores clave en el desarrollo tecnológico para mejorar el aprendizaje de los estudiantes. Este creciente interés en la IA y su conexión con la educación en diversas disciplinas académicas resalta la necesidad de realizar más investigaciones y la importancia de reconocer el potencial de esta tecnología para mejorar la educación. El apoyo de los docentes es crucial para una rápida adopción de estas herramientas por parte de los estudiantes.