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IA generativa en la educación primaria y secundaria: la iniciativa CyberScholar

Created by
  • Haebom

Autor

Vania Castro, Ana Karina de Oliveira Nascimento, Raigul Zheldibayeva, Duane Searsmith, Akash Saini, Bill Cope, Mary Kalantzis

Describir

Este artículo presenta los resultados de un programa piloto con CyberScholar, una herramienta de asistencia generativa de IA para la educación primaria y secundaria. Estudiamos el impacto del uso de CyberScholar en las clases de inglés, estudios sociales e historia universal en la mejora de las habilidades de escritura de los estudiantes de 7.º, 8.º, 10.º y 11.º grado en tres escuelas del Medio Oeste y una del Noroeste. Los datos se recopilaron mediante observaciones de la implementación, encuestas y entrevistas con 121 estudiantes y cuatro docentes, y se realizó un análisis cualitativo.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Las herramientas de inteligencia artificial generativa como CyberScholar han demostrado que pueden ayudar a los estudiantes de primaria y secundaria a mejorar su escritura en una variedad de materias.
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Ayuda a los estudiantes a mejorar su escritura a través de comentarios detallados, interactividad mejorada y alineación con los criterios de calificación.
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Sugiere un cambio en el rol del docente en la guía del proceso de retroalimentación de IA (de evaluador a guía en el fomento de la escritura y el pensamiento crítico de los estudiantes a través de la retroalimentación de IA).
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Contribuye al aprendizaje cibersocial, al aprendizaje autorregulado y a la metacognición al ayudar a los estudiantes a percibir la retroalimentación escrita como un proceso dinámico e interactivo en lugar de una evaluación estática.
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Limitations:
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Los sujetos de investigación se limitaron a regiones específicas, escuelas específicas y grados específicos, lo que dificulta la generalización.
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Dado que se trata de un estudio cualitativo, faltan datos numéricos.
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Falta de análisis del impacto a largo plazo y del impacto sobre el uso continuo de herramientas de IA.
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Falta de consideración de sesgos y cuestiones éticas en las herramientas de IA.
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