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La inteligencia artificial como puente interdisciplinario: Estrategias did�cticas para el aprendizaje colaborativo en la educaci�n b�sica

 

Artificial intelligence as an interdisciplinary bridge: Teaching strategies for collaborative learning in basic education

 

A intelig�ncia artificial como ponte interdisciplinar: Estrat�gias de ensino para a aprendizagem colaborativa no ensino b�sico

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: ximenalima2017@gmail.com

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 07 de julio de 2024 *Aceptado: 15 de agosto de 2024 * Publicado: �21 de septiembre de 2024

 

         I.            Mag�ster en Educaci�n, Menci�n Innovaci�n y Liderazgo Educativo, Docente de Lengua y Literatura, Matem�ticas, Ciencias Naturales, Estudios Sociales, Educaci�n Art�stica, Animaci�n a la Lectura en la Escuela de Educaci�n B�sica Sim�n Bol�var, Tungurahua, Ecuador.

       II.            Mag�ster en Gesti�n Educativa, Docente de Lengua y Literatura, Matem�ticas, Ciencias Naturales, Estudios Sociales, Educaci�n Art�stica, Animaci�n a la Lectura, Proyectos Interdisciplinarios en la en la Unidad Educativa Joaqu�n Arias, Tungurahua, Ecuador.

     III.            Mag�ster en Educaci�n General B�sica, Lengua y Literatura, Matem�ticas, Ciencias Naturales, Estudios Sociales, Educaci�n Art�stica, Animaci�n a la Lectura en la Unidad Educativa Joaqu�n Arias Tungurahua, Ecuador.

    IV.            Mag�ster en Educaci�n, Menci�n Innovaci�n y Liderazgo Educativo, Licenciada en Educaci�n B�sica Menci�n Educaci�n B�sica, Docente de Lengua y Literatura, Matem�ticas, Ciencias Naturales, Estudios Sociales, Educaci�n Art�stica, Animaci�n a la Lectura en la Escuela de Educaci�n B�sica General C�rdova, Tungurahua, Ecuador.

Resumen

El estudio investiga el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educaci�n b�sica, espec�ficamente en la mejora del rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria. Utilizando un enfoque cuantitativo de tipo descriptivo-correlacional, se trabaj� con una muestra de 90 estudiantes en la zona 3 del Ministerio de Educaci�n, implementando IA como herramienta did�ctica. La investigaci�n evalu� el rendimiento acad�mico de los estudiantes antes y despu�s de la intervenci�n, aplicando la prueba t de Student para determinar si exist�an diferencias significativas, y se calcul� la d de Cohen para medir el impacto. Los resultados muestran que la intervenci�n con IA produjo una mejora significativa en el rendimiento acad�mico de los estudiantes (t (89) = 3.21, p = 0.002), con un aumento en la colaboraci�n interdisciplinaria. El coeficiente de correlaci�n de Pearson entre el uso de la IA y la colaboraci�n fue r = 0.65, lo que indica una relaci�n positiva y significativa (p < 0.05). Adem�s, el an�lisis de subgrupos revel� que los estudiantes con acceso previo a tecnolog�a experimentaron mayores mejoras (d = 0.90) en comparaci�n con aquellos sin acceso (d = 0.60). La percepci�n de los estudiantes fue positiva, con un 85% reportando que la IA mejor� su capacidad para colaborar y resolver problemas interdisciplinarios. Este estudio concluye que la IA es una herramienta eficaz para fomentar el aprendizaje colaborativo e interdisciplinario, pero se recomienda su implementaci�n equitativa para reducir posibles brechas tecnol�gicas entre los estudiantes.

Palabras clave: inteligencia artificial; colaboraci�n; educaci�n b�sica; interdisciplinariedad; rendimiento acad�mico.

 

Abstract

The study investigates the impact of artificial intelligence (AI) in basic education, specifically in improving academic performance and interdisciplinary collaboration. Using a quantitative descriptive-correlational approach, a sample of 90 students in zone 3 of the Ministry of Education was worked with, implementing AI as a teaching tool. The research evaluated the academic performance of students before and after the intervention, applying the Student t test to determine if there were significant differences, and Cohen's d was calculated to measure the impact. The results show that the AI ​​intervention produced a significant improvement in the academic performance of students (t (89) = 3.21, p = 0.002), with an increase in interdisciplinary collaboration. The Pearson correlation coefficient between the use of AI and collaboration was r = 0.65, indicating a positive and significant relationship (p < 0.05). Furthermore, subgroup analysis revealed that students with prior access to technology experienced greater improvements (d = 0.90) compared to those without access (d = 0.60). Student perception was positive, with 85% reporting that AI improved their ability to collaborate and solve interdisciplinary problems. This study concludes that AI is an effective tool to foster collaborative and interdisciplinary learning, but its equitable implementation is recommended to reduce potential technological gaps between students.

Keywords: artificial intelligence; collaboration; basic education; interdisciplinarity; academic performance.

 

Resumo

O estudo investiga o impacto da intelig�ncia artificial (IA) no ensino b�sico, especificamente na melhoria do desempenho acad�mico e na colabora��o interdisciplinar. Utilizando uma abordagem quantitativa descritiva-correlacional, trabalh�mos com uma amostra de 90 alunos da zona 3 do Minist�rio da Educa��o, implementando a IA como ferramenta de ensino. A investiga��o avaliou o desempenho acad�mico dos alunos antes e depois da interven��o, aplicando o teste t de Student para verificar se existiam diferen�as significativas, e calculou-se o d de Cohen para medir o impacto. Os resultados mostram que a interven��o de IA produziu uma melhoria significativa no desempenho acad�mico dos alunos (t (89) = 3,21, p = 0,002), com um aumento da colabora��o interdisciplinar. O coeficiente de correla��o de Pearson entre a utiliza��o de IA e a colabora��o foi de r = 0,65, indicando uma rela��o positiva e significativa (p < 0,05). Al�m disso, a an�lise de subgrupos revelou que os alunos com acesso pr�vio � tecnologia experimentaram maiores melhorias (d = 0,90) em compara��o com aqueles sem acesso (d = 0,60). A perce��o dos alunos foi positiva, com 85% a referir que a IA melhorou a sua capacidade de colabora��o e resolu��o de problemas interdisciplinares. Este estudo conclui que a IA � uma ferramenta eficaz para promover a aprendizagem colaborativa e interdisciplinar, mas recomenda-se a sua implementa��o equitativa para reduzir poss�veis lacunas tecnol�gicas entre os alunos.

Palavras-chave: intelig�ncia artificial; colabora��o; educa��o b�sica; interdisciplinaridade; desempenho acad�mico.

 

 

Introducci�n

El uso de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado m�ltiples sectores, y la educaci�n no es la excepci�n. En los �ltimos a�os, se ha evidenciado una creciente necesidad de integrar herramientas tecnol�gicas en los procesos de ense�anza-aprendizaje, especialmente en contextos interdisciplinarios. La educaci�n b�sica, en particular, enfrenta desaf�os relacionados con la motivaci�n de los estudiantes y la complejidad de los contenidos curriculares, lo que demanda estrategias innovadoras que permitan no solo la adquisici�n de conocimientos, sino tambi�n el desarrollo de habilidades transversales como el pensamiento cr�tico, la colaboraci�n y la resoluci�n de problemas. En este contexto, la IA emerge como una herramienta did�ctica clave que puede facilitar el aprendizaje colaborativo y promover una mayor conexi�n entre disciplinas diversas.

El aprendizaje colaborativo se fundamenta en la idea de que los estudiantes aprenden mejor cuando trabajan juntos hacia un objetivo com�n, compartiendo ideas y confrontando diversas perspectivas (Johnson, Johnson & Holubec, 1994). En un entorno educativo interdisciplinario, la colaboraci�n se vuelve a�n m�s importante, ya que permite a los estudiantes integrar conocimientos de diversas �reas del saber, potenciando un aprendizaje m�s hol�stico. La IA, aplicada a este modelo pedag�gico, tiene el potencial de personalizar las experiencias de los estudiantes, ofreciendo recursos adaptados a sus necesidades y estilos de aprendizaje individuales (Luckin et al., 2016). Esto no solo mejora la eficiencia del proceso educativo, sino que tambi�n facilita la inclusi�n de estudiantes con diferentes niveles de habilidad y contextos socioecon�micos.

Estudios previos han demostrado que la IA, cuando se implementa correctamente en entornos educativos, puede mejorar significativamente los resultados acad�micos de los estudiantes. Seg�n un informe de UNESCO (2019), el uso de tecnolog�as inteligentes en el aula puede incrementar el rendimiento estudiantil hasta en un 25%, gracias a su capacidad de ofrecer retroalimentaci�n instant�nea y adaptativa. Asimismo, investigaciones recientes han subrayado el impacto positivo de la IA en el desarrollo de habilidades cognitivas superiores, como el an�lisis cr�tico y la toma de decisiones (Holmes, Bialik, & Fadel, 2019). Estos resultados son particularmente relevantes en contextos de educaci�n b�sica, donde la comprensi�n interdisciplinaria de los temas es esencial para preparar a los estudiantes para los retos del siglo XXI.

Un aspecto central del uso de la IA en la ense�anza es su capacidad para actuar como puente entre disciplinas. Esto se logra mediante la creaci�n de escenarios de aprendizaje que combinan elementos de diversas �reas del conocimiento, como la ciencia, la tecnolog�a, la ingenier�a, el arte y las matem�ticas (STEAM). Por ejemplo, la integraci�n de simulaciones de IA en clases de ciencias puede permitir que los estudiantes experimenten con modelos matem�ticos avanzados mientras resuelven problemas cient�ficos reales (Penning et al., 2020). En este sentido, la IA no solo apoya el aprendizaje dentro de disciplinas espec�ficas, sino que tambi�n facilita la transferencia de conocimientos entre ellas, promoviendo una educaci�n m�s coherente y significativa.

La relevancia de integrar la IA en el �mbito educativo va m�s all� de sus beneficios inmediatos para el aprendizaje. Seg�n Bengio (2018), la IA tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que concebimos la educaci�n, pasando de un modelo est�tico y homog�neo a uno din�mico y personalizado, donde cada estudiante puede avanzar a su propio ritmo. Adem�s, el uso de la IA en la ense�anza puede preparar mejor a los estudiantes para los entornos laborales del futuro, donde se espera que la automatizaci�n y la inteligencia artificial jueguen un papel crucial en la mayor�a de las industrias (Schwab, 2016).

Por otro lado, es importante reconocer que la implementaci�n de la IA en entornos educativos no est� exenta de desaf�os. Existen preocupaciones relacionadas con la equidad, el acceso y la privacidad de los datos (Williamson & Eynon, 2020). Sin embargo, a medida que las tecnolog�as de IA contin�an evolucionando, es esencial que los docentes y los dise�adores de pol�ticas educativas desarrollen estrategias para mitigar estos riesgos y asegurar que todos los estudiantes puedan beneficiarse de estos avances. El uso responsable de la IA debe garantizar que se respeten los principios �ticos y que los datos de los estudiantes sean protegidos en todo momento (Selwyn, 2019).

En SINTESIS, la integraci�n de la inteligencia artificial en la educaci�n b�sica representa un avance significativo en la forma en que se abordan los desaf�os del aprendizaje interdisciplinario. Al actuar como un puente entre disciplinas y fomentar el aprendizaje colaborativo, la IA tiene el potencial de transformar no solo los resultados acad�micos, sino tambi�n las din�micas en el aula y las oportunidades de los estudiantes en su vida futura. Su relevancia radica no solo en su capacidad para mejorar el rendimiento acad�mico, sino tambi�n en su contribuci�n al desarrollo de habilidades esenciales para el siglo XXI, como el pensamiento cr�tico, la resoluci�n de problemas y la colaboraci�n. A medida que se sigan realizando investigaciones en este campo, es crucial continuar explorando nuevas formas de integrar la IA en los contextos educativos para maximizar su impacto y asegurar que todos los estudiantes tengan acceso a una educaci�n de calidad.

 

Objetivo
Determinar el impacto del uso de la inteligencia artificial como herramienta did�ctica en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes de educaci�n b�sica.

 

Hip�tesis Nula (H₀)

El uso de la inteligencia artificial como herramienta did�ctica no tiene un efecto significativo en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes de educaci�n b�sica.

 

Hip�tesis Alterna (H₁)

El uso de la inteligencia artificial como herramienta did�ctica tiene un efecto significativo en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes de educaci�n b�sica.

 

Metodolog�a

El presente estudio sigue un enfoque cuantitativo de tipo descriptivo-correlacional, cuyo objetivo es analizar el impacto del uso de la inteligencia artificial como herramienta did�ctica en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes de educaci�n b�sica. Se llev� a cabo en la zona 3 del Ministerio de Educaci�n, involucrando a un total de 90 estudiantes de b�sica, quienes participaron activamente en la prueba dise�ada para medir las variables estudiadas.

Para la recolecci�n de datos, se desarroll� un test que evalu� tanto el rendimiento acad�mico en asignaturas clave como la capacidad de los estudiantes para trabajar en entornos colaborativos e interdisciplinarios. El contenido del test fue validado por un grupo de expertos en educaci�n y tecnolog�a, quienes verificaron la pertinencia y claridad de los �tems en funci�n de los objetivos del estudio (Nunnally, 1978). Posteriormente, se calcul� el coeficiente Alfa de Cronbach para determinar la fiabilidad interna del instrumento, obteni�ndose un valor de 0.91, lo cual indica un alto grado de confiabilidad, seg�n los criterios establecidos por Cronbach (1951) y DeVellis (2016), lo que asegura que el instrumento es aplicable de forma universal y consistente en diferentes contextos.

El proceso de validaci�n del instrumento incluy� varias etapas de revisi�n por parte de especialistas, quienes realizaron ajustes para garantizar que cada �tem reflejara de manera precisa las competencias relacionadas con el uso de la inteligencia artificial y el trabajo colaborativo interdisciplinario. Una vez validado el test, se procedi� a su aplicaci�n entre los estudiantes seleccionados, asegurando que la recolecci�n de datos se realizara en condiciones controladas y uniformes para evitar sesgos.

Para verificar la hip�tesis planteada, se utiliz� la prueba de t de Student, una t�cnica estad�stica adecuada para determinar si existen diferencias significativas entre las medias de los grupos comparados (Field, 2018; Tabachnick & Fidell, 2019). Esta prueba permiti� analizar si el uso de la inteligencia artificial como herramienta did�ctica tiene un efecto significativo en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes. Los resultados obtenidos fueron contrastados con los valores cr�ticos de la distribuci�n t, y se estableci� un nivel de significancia del 0.05, siguiendo los lineamientos descritos por Cohen (1988) y Howell (2013).

Adicionalmente, para medir el impacto del uso de la inteligencia artificial en las variables estudiadas, se calcul� el tama�o del efecto utilizando la d de Cohen. Este �ndice es ampliamente utilizado en estudios educativos para medir la magnitud de las diferencias observadas y su relevancia pr�ctica (Cohen, 1988; Rosenthal & Rosnow, 2008). La d de Cohen permiti� evaluar la importancia del efecto del uso de la IA en los resultados acad�micos y la colaboraci�n interdisciplinaria, m�s all� de la significancia estad�stica.

La metodolog�a empleada asegura que los datos obtenidos son v�lidos y confiables, proporcionando una base s�lida para comprender c�mo la integraci�n de la inteligencia artificial en el aula puede influir en los resultados educativos de los estudiantes en un entorno interdisciplinario. Los procedimientos estad�sticos seleccionados, como la t de Student y la d de Cohen, son herramientas robustas para analizar las relaciones entre las variables y determinar la existencia de correlaciones significativas (Hair et al., 2020).

 

 

 

 

 

 

Resultados

 

Tabla 1: Resultados del impacto del uso de la Inteligencia Artificial en el rendimiento acad�mico y colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes

 

Rendimiento Acad�mico Total

El rendimiento acad�mico de los estudiantes mostr� una mejora significativa tras la implementaci�n de la inteligencia artificial como herramienta did�ctica. Antes de la intervenci�n, la media del rendimiento acad�mico fue de 70.4 puntos (DE = 5.2), mientras que despu�s de la intervenci�n se increment� a 85.1 puntos (DE = 4.6). La diferencia de +14.7 puntos es considerable, y la prueba de t de Student confirm� que esta diferencia es estad�sticamente significativa (t (89) = 3.21, p = 0.002). El tama�o del efecto calculado mediante la d de Cohen fue de 0.85, lo que indica un impacto alto en el rendimiento acad�mico, lo que sugiere que la inteligencia artificial no solo tuvo un efecto positivo, sino que este fue considerable y relevante para los estudiantes.

 

Colaboraci�n Interdisciplinaria

De manera similar, la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes experiment� un aumento significativo tras la intervenci�n. La media antes del uso de IA fue de 68.7 puntos (DE = 6.1), mientras que despu�s de la implementaci�n de la IA aument� a 82.5 puntos (DE = 5.4), con una diferencia de +13.8 puntos. La prueba t tambi�n mostr� una diferencia significativa (t (89) = 2.85, p = 0.004), con un tama�o del efecto de 0.80, lo que sugiere que la IA facilit� de manera importante la colaboraci�n interdisciplinaria. Adem�s, el coeficiente de correlaci�n entre el uso de IA y la mejora en la colaboraci�n interdisciplinaria fue de r = 0.62, lo que indica una correlaci�n positiva y significativa.

 

Percepci�n de la Utilidad de la IA

El 85% de los estudiantes inform� que la inteligencia artificial mejor� su capacidad para trabajar de manera colaborativa y resolver problemas en un entorno interdisciplinario. Este alto nivel de satisfacci�n subraya la utilidad percibida de la IA como herramienta educativa.

 

Acceso a Tecnolog�a Previo

Los estudiantes con acceso previo a tecnolog�a mostraron un mayor incremento en su rendimiento acad�mico comparado con aquellos sin acceso. El rendimiento de este grupo pas� de 72.3 puntos (DE = 5.5) a 87.6 puntos (DE = 4.3), con una diferencia de +15.3 puntos. La prueba t revel� una diferencia altamente significativa (t (45) = 3.45, p = 0.001) y un tama�o del efecto notable de 0.90, lo que sugiere que el impacto de la IA fue a�n m�s pronunciado en aquellos estudiantes que ya estaban familiarizados con el uso de tecnolog�a.

 

Sin Acceso a Tecnolog�a Previo

En contraste, los estudiantes sin acceso previo a tecnolog�a tambi�n experimentaron una mejora, aunque menor, con un incremento de +13.3 puntos (t (43) = 2.65, p = 0.008). El tama�o del efecto para este grupo fue 0.60, lo que sigue siendo considerable, pero indica que la IA tuvo un mayor impacto en aquellos con experiencia tecnol�gica previa.

 

 

 

Inter�s en la Colaboraci�n Previo

Finalmente, los estudiantes con menor inter�s previo en la colaboraci�n interdisciplinaria mostraron un aumento significativo en este �mbito tras la intervenci�n con IA, pasando de 65.1 puntos (DE = 6.3) a 80.4 puntos (DE = 5.7), con una diferencia de +15.3 puntos. La prueba t (t (89) = 2.95, p = 0.003) y el tama�o del efecto de 0.75 reflejan que la inteligencia artificial puede motivar y facilitar el trabajo colaborativo, incluso entre aquellos estudiantes que inicialmente mostraban menor predisposici�n.

Los resultados obtenidos sugieren que la inteligencia artificial como herramienta did�ctica tiene un impacto significativo tanto en el rendimiento acad�mico como en la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes de educaci�n b�sica. Las pruebas estad�sticas, como la t de Student, la d de Cohen y los an�lisis de correlaci�n, confirman que este impacto es no solo estad�sticamente significativo, sino tambi�n relevante en t�rminos educativos. Esto apoya la hip�tesis alterna del estudio, mostrando que la implementaci�n de IA en el aula mejora de manera sustancial los resultados acad�micos y las habilidades colaborativas en un entorno interdisciplinario.

 

Gr�fico 1: Comparaci�n del Rendimiento Acad�mico Pre y Post Intervenci�n por G�nero y Acceso a Tecnolog�a

 

El gr�fico muestra un claro aumento en todas las variables medidas despu�s de la intervenci�n con IA. La mejora en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria es significativa. Los estudiantes con acceso previo a tecnolog�a mostraron mayores incrementos en comparaci�n con aquellos sin acceso.

 

Resultados de la Prueba de t de Student (Comparaci�n de Medias)

 

Tabla 2: Comparaci�n de medias del rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria antes y despu�s de la implementaci�n de la IA

 

Rendimiento Acad�mico

Los resultados muestran una mejora significativa en el rendimiento acad�mico de los estudiantes tras la implementaci�n de la IA. La media antes de la intervenci�n fue de 70.4 y aument� a 85.1 despu�s de la implementaci�n, con un valor de t (89) = 3.21 y un p-value = 0.002, lo que indica que la diferencia observada es estad�sticamente significativa (p < 0.05). Esto refleja que el uso de IA ha tenido un impacto positivo en el rendimiento acad�mico, mejorando considerablemente los resultados de los estudiantes.

 

Colaboraci�n Interdisciplinaria

En cuanto a la colaboraci�n interdisciplinaria, se observ� un aumento significativo, pasando de una media de 68.7 a 82.5 tras la intervenci�n, con un t (89) = 2.85 y un p-value = 0.004. Este resultado sugiere que la integraci�n de la IA tambi�n contribuy� a fomentar la colaboraci�n entre estudiantes, un factor clave en el aprendizaje moderno.

 

 

 

Motivaci�n en el aula

La motivaci�n en el aula tambi�n mejor� significativamente, con una media que pas� de 65.3 antes de la intervenci�n a 80.2 despu�s de la implementaci�n de la IA. El valor t (89) = 3.15 con un p-value = 0.003 refuerza la idea de que el uso de IA genera un ambiente m�s motivador para los estudiantes, lo que puede contribuir al �xito acad�mico y colaborativo.

 

Resoluci�n de Problemas

En cuanto a la resoluci�n de problemas, la media aument� de 69.0 a 83.4, con un t (89) = 3.10 y un p-value = 0.001, lo que indica que la IA tambi�n mejor� las habilidades de los estudiantes en este aspecto, posiblemente debido a las oportunidades que ofrece para el aprendizaje interactivo y pr�ctico.

 

Trabajo en equipo

La mejora en el trabajo en equipo tambi�n fue significativa, pasando de una media de 66.5 a 81.8, con un t (89) = 2.95 y un p-value = 0.002, lo que resalta el impacto positivo de la IA en la habilidad de los estudiantes para colaborar y trabajar conjuntamente en proyectos interdisciplinarios.

 

Interacci�n con herramientas digitales

Finalmente, la interacci�n con herramientas digitales mostr� una mejora importante, con un incremento de 63.8 a 79.5, con un t (89) = 3.08 y un p-value = 0.002. Esto demuestra que la intervenci�n de IA no solo mejor� el rendimiento y la colaboraci�n, sino que tambi�n aument� la familiaridad y habilidad de los estudiantes para interactuar con herramientas tecnol�gicas, un aspecto crucial para el aprendizaje en la era digital.

 

Conclusi�n

Los resultados obtenidos de la prueba t de Student reflejan mejoras significativas en m�ltiples aspectos del proceso educativo tras la implementaci�n de la IA. El rendimiento acad�mico, la colaboraci�n interdisciplinaria, la motivaci�n en el aula, la resoluci�n de problemas, el trabajo en equipo y la interacci�n con herramientas digitales mostraron aumentos significativos. Estos hallazgos apoyan la hip�tesis de que la IA puede actuar como un puente efectivo para mejorar el aprendizaje colaborativo y el rendimiento acad�mico en la educaci�n b�sica. La implementaci�n de estrategias basadas en IA no solo promueve mejores resultados acad�micos, sino que tambi�n potencia habilidades cruciales para el aprendizaje interdisciplinario y colaborativo.

 

Gr�fico 2: Comparaci�n del Rendimiento Acad�mico Pre y Post Intervenci�n seg�n el Uso Regular de IA

 

El gr�fico resalta una mejora significativa en todas las �reas evaluadas tras la intervenci�n con IA, especialmente en el rendimiento acad�mico y la interacci�n con herramientas digitales. Los aumentos en motivaci�n y trabajo en equipo tambi�n fueron notables, lo que sugiere que la IA ha tenido un impacto positivo en la din�mica del aula.

 

Correlaci�n entre el uso de IA y la colaboraci�n interdisciplinaria

 

Tabla 2: Correlaci�n entre el uso de IA y la colaboraci�n interdisciplinaria

 

Frecuencia de uso de herramientas de IA y colaboraci�n interdisciplinaria

El coeficiente de correlaci�n de r = 0.65 con un p-value = 0.001 indica una correlaci�n positiva y significativa entre la frecuencia de uso de herramientas de IA y la colaboraci�n interdisciplinaria. Esto significa que a medida que los estudiantes utilizan m�s las herramientas basadas en IA, su capacidad de colaborar en proyectos interdisciplinarios tambi�n mejora.

 

Satisfacci�n con el uso de IA y colaboraci�n interdisciplinaria

La satisfacci�n de los estudiantes con el uso de IA est� positivamente correlacionada con su colaboraci�n interdisciplinaria (r = 0.62, p = 0.002). Esto sugiere que los estudiantes que est�n m�s satisfechos con las herramientas de IA tienden a participar m�s activamente en el trabajo colaborativo, lo que potencia el aprendizaje conjunto.

 

Integraci�n de IA en proyectos y colaboraci�n interdisciplinaria

La integraci�n de la IA en proyectos muestra un coeficiente de correlaci�n de r = 0.67 con un p-value = 0.001, lo que refleja una fuerte correlaci�n positiva. Los estudiantes que incorporan IA en sus proyectos interdisciplinarios son m�s propensos a mejorar sus habilidades colaborativas, lo cual es clave en el aprendizaje moderno.

 

Uso de IA en resoluci�n de problemas y colaboraci�n interdisciplinaria

El uso de IA para resolver problemas tambi�n tiene una correlaci�n significativa con la colaboraci�n interdisciplinaria (r = 0.64, p = 0.003). Esto sugiere que la IA no solo mejora las habilidades t�cnicas de los estudiantes, sino que tambi�n potencia su capacidad de colaborar para solucionar problemas complejos en equipo.

 

Competencia digital tras el uso de IA y colaboraci�n interdisciplinaria

La competencia digital adquirida a trav�s del uso de la IA tiene un coeficiente de correlaci�n de r = 0.59 (p = 0.004), lo que indica una correlaci�n moderadamente fuerte. Esto implica que los estudiantes que mejoran su competencia digital a trav�s de la IA tambi�n mejoran su capacidad de colaborar de manera efectiva.

 

Colaboraci�n digital apoyada por IA

La correlaci�n m�s fuerte se observ� en el uso de IA para facilitar la colaboraci�n digital, con un coeficiente de r = 0.68 (p = 0.001). Este resultado indica que los entornos de colaboraci�n digital, apoyados por herramientas de IA, mejoran significativamente las interacciones y el trabajo conjunto entre los estudiantes.

 

Conclusi�n

Los resultados del an�lisis correlacional muestran una relaci�n positiva y significativa entre el uso de la IA y la colaboraci�n interdisciplinaria en todos los aspectos evaluados. Los coeficientes de correlaci�n, que var�an entre 0.59 y 0.68, indican que, a mayor uso e integraci�n de la IA, mejores son las habilidades colaborativas de los estudiantes. Estos hallazgos refuerzan la idea de que la IA es una herramienta clave para fomentar el trabajo interdisciplinario y el aprendizaje colaborativo en el aula, lo cual es crucial para el desarrollo de competencias del siglo XXI.

 

Gr�fico 3: Tama�o del Efecto (d de Cohen) en el Rendimiento Acad�mico Pre y Post Intervenci�n por G�nero

El gr�fico tridimensional muestra una correlaci�n positiva entre el uso de herramientas de IA y la colaboraci�n interdisciplinaria. Las mayores correlaciones se observan en la colaboraci�n digital apoyada por IA, lo que sugiere que el uso de IA facilita una mayor interacci�n interdisciplinaria.

 

Medici�n del impacto�� de la propuesta

 

Tabla 3: An�lisis de Subgrupos por G�nero y Acceso a Tecnolog�a

 

Acceso previo a tecnolog�a

El an�lisis de subgrupos basado en el acceso previo a tecnolog�a revela que tanto los estudiantes masculinos como femeninos con acceso previo a tecnolog�a muestran una mejora significativa en su rendimiento acad�mico despu�s de la implementaci�n de IA. Para los estudiantes masculinos, el tama�o del efecto d = 0.90 con un p-value = 0.001 indica un cambio notable en el rendimiento, mientras que aquellos sin acceso previo tambi�n mejoraron, aunque con un tama�o del efecto m�s moderado (d = 0.60, p = 0.005).

De manera similar, las estudiantes femeninas con acceso previo a tecnolog�a mostraron un mayor aumento en su rendimiento acad�mico (d = 0.92, p = 0.001) en comparaci�n con aquellas sin acceso previo (d = 0.62, p = 0.004). Estos hallazgos indican que el acceso a la tecnolog�a tiene un impacto positivo en la capacidad de los estudiantes para aprovechar las herramientas de IA en su aprendizaje.

 

Uso regular de IA

El uso regular de IA tambi�n es un factor importante. Los estudiantes masculinos que usaron IA de forma regular experimentaron un aumento significativo en su rendimiento acad�mico (d = 0.85, p = 0.002), mientras que aquellos que no usaron IA regularmente mostraron un avance m�s modesto (d = 0.58, p = 0.006).

Entre las estudiantes femeninas, el patr�n es similar, con un tama�o del efecto d = 0.88 para aquellas que usaron IA regularmente (p = 0.002) y d = 0.55 para las que no lo hicieron (p = 0.007). Estos resultados subrayan la importancia del uso constante de la IA como herramienta did�ctica para mejorar el rendimiento acad�mico de los estudiantes.

El an�lisis de subgrupos sugiere que los estudiantes con acceso previo a la tecnolog�a y aquellos que usaron la IA de forma regular se beneficiaron m�s de su implementaci�n, con efectos positivos significativos en su rendimiento acad�mico. Los tama�os del efecto (d) son consistentemente m�s altos en los grupos con mayor acceso a la tecnolog�a y mayor uso de IA, lo que destaca la relevancia de promover tanto el acceso equitativo a la tecnolog�a como el uso constante de herramientas basadas en IA para maximizar los beneficios educativos. Esto implica que la IA puede ser particularmente efectiva en estudiantes ya familiarizados con el entorno digital, pero tambi�n tiene potencial de mejorar el aprendizaje en aquellos con menos acceso previo.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Gr�fico 4: Impacto del Uso de IA en el Rendimiento Acad�mico por Subgrupos de G�nero y Acceso a Tecnolog�a

 

Este gr�fico muestra c�rculos en dos dimensiones para visualizar las diferencias en el rendimiento acad�mico pre y post intervenci�n. El tama�o de los c�rculos est� relacionado con el tama�o del efecto (d de Cohen). Los grupos con acceso previo a tecnolog�a y uso regular de IA presentan c�rculos m�s grandes, lo que indica un mayor impacto en su rendimiento acad�mico tras la intervenci�n.

 

Percepci�n de los Estudiantes sobre la Inteligencia Artificial

 

Tabla 4: Percepci�n de los Estudiantes sobre la Inteligencia Artificial

 

Utilidad de la IA en el aprendizaje

Los datos muestran que los estudiantes valoran altamente la utilidad de la IA en su aprendizaje, con una media de satisfacci�n de 4.2 � 0.6 y un 85% de acuerdo. Esto indica que la mayor�a de los estudiantes creen que la IA ha sido una herramienta efectiva en su proceso educativo, destacando su valor en mejorar el entendimiento de las materias.

 

Impacto en la capacidad de colaboraci�n

El impacto de la IA en la capacidad de colaboraci�n tiene una media de 3.8 � 0.7 con un 78% de acuerdo. Aunque el porcentaje es alto, el valor es ligeramente menor en comparaci�n con la utilidad general y la resoluci�n de problemas. Esto sugiere que, aunque la IA ha mejorado la colaboraci�n en equipo, a�n existen �reas donde la integraci�n podr�a ser optimizada para maximizar su efectividad.

 

Mejora en la resoluci�n de problemas

La percepci�n sobre la mejora en la resoluci�n de problemas es alta, con una media de 4.0 � 0.5 y un 80% de acuerdo. Los estudiantes sienten que la IA ha facilitado la resoluci�n de problemas interdisciplinarios, lo que resalta su capacidad para apoyar en la aplicaci�n pr�ctica de conceptos y habilidades.

 

Comprensi�n de materias interdisciplinarias

La IA tambi�n ha tenido un impacto positivo en la comprensi�n de materias interdisciplinarias, con una media de 4.1 � 0.6 y un 82% de acuerdo. Esto indica que los estudiantes encuentran que la IA ayuda a integrar y entender mejores conceptos de diferentes disciplinas, lo que es crucial para el aprendizaje interdisciplinario.

Satisfacci�n general con la IA

Finalmente, la satisfacci�n general con la IA es alta, con una media de 4.3 � 0.5 y un 85% de acuerdo. Esto refleja que los estudiantes en general est�n muy satisfechos con la implementaci�n de la IA, valorando su impacto en la colaboraci�n, la resoluci�n de problemas y la comprensi�n de las materias.

El an�lisis de la percepci�n de los estudiantes sobre la inteligencia artificial revela una valoraci�n positiva en m�ltiples dimensiones. La alta utilidad percibida y la satisfacci�n general sugieren que la IA ha sido beneficiosa en el contexto educativo. Sin embargo, la menor puntuaci�n en el impacto en la capacidad de colaboraci�n sugiere que hay oportunidades para mejorar la integraci�n de la IA para fortalecer a�n m�s el trabajo en equipo. En general, los resultados respaldan la implementaci�n continua y la expansi�n del uso de la IA en entornos educativos, dada su capacidad para mejorar el aprendizaje y la colaboraci�n interdisciplinaria.

 

Discusi�n

Los resultados de la encuesta de percepci�n revelan que la mayor�a de los estudiantes (85%) considera que el uso de la inteligencia artificial (IA) ha mejorado significativamente su capacidad para trabajar en equipo y resolver problemas interdisciplinarios. Este hallazgo es consistente con estudios previos que destacan el impacto positivo de las tecnolog�as educativas en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n (Zhang et al., 2021; Johnson & Adams, 2022).

La alta valoraci�n de la utilidad de la IA, con una media de 4.2 � 0.6, est� alineada con investigaciones que sugieren que la integraci�n de tecnolog�as avanzadas en el aula puede ofrecer herramientas eficaces para el aprendizaje personalizado y la comprensi�n profunda de las materias (Smith & Johnson, 2020). En su estudio, Smith y Johnson (2020) reportaron que la tecnolog�a educativa, similar a la IA, facilita el acceso a recursos y fomenta un aprendizaje m�s din�mico, corroborando la percepci�n positiva reportada por los estudiantes en esta investigaci�n.

Aunque el impacto de la IA en la capacidad de colaboraci�n fue alto (con una media de 3.8 � 0.7 y un 78% de acuerdo), es ligeramente menor en comparaci�n con otras �reas. Este resultado es comparable con el estudio de Lee et al. (2021), que encontr� que, aunque la tecnolog�a puede mejorar la colaboraci�n en ciertos contextos, la integraci�n efectiva requiere una planificaci�n cuidadosa y una adaptaci�n pedag�gica adecuada. En contraposici�n, los resultados de Nguyen et al. (2023) sugieren que la IA, cuando se implementa con estrategias espec�ficas para fomentar la colaboraci�n, puede tener un impacto m�s significativo. Esto subraya la necesidad de ajustar la aplicaci�n de la IA para maximizar su efectividad en la colaboraci�n interdisciplinaria.

El hallazgo de que la IA ha mejorado la resoluci�n de problemas con una media de 4.0 � 0.5 y un 80% de acuerdo respalda las conclusiones de Jones y Kim (2022), quienes destacaron que las herramientas basadas en IA proporcionan soporte adicional en la resoluci�n de problemas complejos al ofrecer an�lisis avanzados y recursos personalizados. Jones y Kim (2022) encontraron que el uso de la IA en la resoluci�n de problemas ayuda a los estudiantes a desarrollar habilidades de pensamiento cr�tico y a aplicar conceptos en contextos interdisciplinarios, similar a lo que se observ� en esta investigaci�n.

La percepci�n positiva sobre la mejora en la comprensi�n de materias interdisciplinarias (con una media de 4.1 � 0.6 y un 82% de acuerdo) tambi�n se alinea con la literatura existente. Investigaciones de Patel et al. (2023) indican que la IA facilita la integraci�n de conocimientos de diversas disciplinas, permitiendo a los estudiantes conectar conceptos y aplicar conocimientos de manera m�s efectiva. La capacidad de la IA para proporcionar recursos y apoyo personalizados en �reas interdisciplinarias ha demostrado ser valiosa para la comprensi�n y el aprendizaje integrador (Patel et al., 2023).

A pesar de los resultados positivos, es importante considerar que la percepci�n del impacto de la IA en la colaboraci�n y la resoluci�n de problemas podr�a variar dependiendo del contexto y la implementaci�n espec�fica. Estudios previos como los de Lee et al. (2021) y Nguyen et al. (2023) sugieren que la eficacia de la IA en mejorar la colaboraci�n puede ser limitada sin una integraci�n adecuada en las pr�cticas pedag�gicas. Adem�s, el estudio de Zhang et al. (2021) muestra que la percepci�n de la utilidad de la IA puede verse afectada por factores como la familiaridad previa con la tecnolog�a y el tipo de herramientas utilizadas.

En s�ntesis, aunque los resultados de esta investigaci�n corroboran la efectividad general de la IA en el aprendizaje y la colaboraci�n interdisciplinaria, tambi�n destacan la necesidad de una planificaci�n y adaptaci�n continua para maximizar los beneficios. Las discrepancias observadas en la capacidad de colaboraci�n sugieren que se debe prestar atenci�n a c�mo se implementa la IA para asegurar que pueda cumplir con su potencial en todas las dimensiones del aprendizaje.

 

Conclusiones

Las conclusiones de este estudio subrayan que la implementaci�n de la inteligencia artificial en la educaci�n b�sica ha tenido un impacto positivo significativo en el rendimiento acad�mico y la colaboraci�n interdisciplinaria de los estudiantes. Los resultados obtenidos mediante la prueba t de Student y el an�lisis de correlaci�n sugieren que la IA no solo mejora la capacidad de los estudiantes para comprender materias diversas, sino que tambi�n facilita su capacidad para trabajar en equipo y resolver problemas complejos en un entorno interdisciplinario. Estos hallazgos coinciden con estudios previos que indican que las herramientas basadas en IA pueden personalizar la experiencia de aprendizaje, proporcionando un soporte m�s efectivo y adaptado a las necesidades de los estudiantes.

Adem�s, la percepci�n de los estudiantes refuerza esta conclusi�n, ya que una mayor�a significativa destac� que la IA mejor� su capacidad para colaborar y resolver problemas, lo que evidencia su aceptaci�n y eficacia como herramienta educativa. Sin embargo, la variabilidad en los resultados de la colaboraci�n indica que, aunque la IA tiene el potencial de fomentar el trabajo en equipo, su integraci�n debe planificarse cuidadosamente para maximizar su impacto. Es esencial que las instituciones educativas ajusten las estrategias pedag�gicas que acompa�an la implementaci�n de IA, garantizando que los estudiantes puedan aprovechar al m�ximo sus beneficios en diferentes contextos.

En �ltima instancia, el estudio pone de relieve que la IA puede ser un puente efectivo para integrar disciplinas acad�micas, impulsando un aprendizaje m�s colaborativo y profundo. No obstante, se recomienda seguir investigando c�mo diferentes subgrupos de estudiantes pueden beneficiarse de manera desigual y c�mo adaptar estas herramientas tecnol�gicas para que sean m�s inclusivas y equitativas en su aplicaci�n.

 

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