Inteligencia artificial generativa para autoaprendizaje en educación superior: Diseño y validación de una máquina de ejemplos

Abstract

[ES]La Inteligencia Artificial (IA) generativa, como tecnología emergente y disruptiva, ha supuesto una revolución en la comunicación hombre-máquina. Esta nueva forma de interactuar con los dispositivos electrónicos abre interesantes posibilidades en el ámbito educativo. El objetivo de este trabajo fue analizar la eficacia de una máquina de ejemplos prácticos interactivos desarrollada con IA generativa para el estudio y repaso de contenidos en enseñanzas universitarias. Bajo un enfoque de investigación evaluativa, se llevó a cabo un proceso de diseño, validación e implementación piloto de cuatro prompts desarrollados en la herramienta ChatGPT. Tras el diseño de cada prompt, se validó su funcionamiento por parte de tres jueces expertos, que aplicaron un proceso de testeo sistemático. Los prompts definitivos fueron pilotados en una muestra de n=192 estudiantes de titulaciones de Ciencias de la Educación, que valoraron la utilidad y su satisfacción general con las máquinas de ejemplos a partir de escalas validadas en estudios previos. Los resultados del testeo mostraron un mejor desempeño de las máquinas de ejemplos con prompts más sencillos. Por otra parte, los estudiantes mostraron una satisfacción muy elevada con las máquinas, junto a una elevada percepción sobre su utilidad. Específicamente, mientras que las mujeres mostraron percepciones de utilidad más elevadas que los hombres en alguno de los indicadores medidos, la utilidad percibida fue más elevada en general en los grupos de estudiantes en los que la máquina cometió errores durante el pilotaje. A pesar de las limitaciones de la herramienta, los resultados obtenidos resultan prometedores.

[EN]Generative Artificial Intelligence (AI), as an emerging and disruptive technology, has revolutionised human–machine communication. This new means of interacting with electronic devices has opened up interesting possibilities in the educational field. The objective of this study was to analyse the effectiveness of interactive and practical example-generating machines developed by generative AI for the study and review of content in university education. Using an evaluative research approach, a process of design, validation, and pilot implementation of four prompts developed by the ChatGPT tool was implemented. After designing each prompt, its functionality was validated by three expert judges who applied a systematic testing process. The final prompts were piloted on a sample of 192 students with education sciences degrees, who evaluated the usefulness and their overall satisfaction with the example-generating machines based on scales validated in previous studies. The testing results revealed better performance of the example-generating machines with simpler prompts. Moreover, the students indicated very high satisfaction with the machines along with a high perception of their usefulness. Specifically, while women showed higher perceptions of usefulness than men in a few of the measured indicators, the perceived usefulness was generally higher in the groups of students in which the machine committed errors during the pilot. Despite the limitations of the tool, the results obtained are promising