Abstract:
El presente reporte de resultados a continuación describe y analiza una investigación de un estudio de caso con enfoque metodológico mixto desarrollado en colaboración entre la Universidad San Marcos y el Sistema Nacional de Acreditación de la Educación Superior.
La investigación consiste en una fase diagnóstica aplicativa par evaluar el conocimiento y la motivación docente universitaria para con el proceso formativo sobre el uso y aplicación de Inteligencias artificiales en estrategias de enseñanza y de aprendizaje activo como el Aprendizaje Basado en Preguntas para la Comprensión y el Aprendizaje Basado en Problemas.
De acuerdo con lo anterior, bajo el trabajo en hallazgos, conclusiones y el análisis de las recomendaciones, se permite declarar que los objetivos de investigación se cumplieron al lograrse introducir a los participantes docentes en la planificación didáctica con IA, establecer y reconocer su nivel de familiaridad con la tecnología e identificar el potencial de la IA para apoyar la mediación pedagógica, según el análisis cualitativo y cuantitativo post-taller.
Entre los hallazgos pertinentes; se destacan que, una de las herramientas que más conocen y utilizan son los lenguajes de aprendizaje tecnológicos como el ChatGPT, se destaca además, su capacidad para generar preguntas de aprendizaje complejas, proporcionar respuestas argumentadas y autoevaluar su desempeño docente . El estudio concluye que estas capacidades representan y se percibe que estas herramientas a pesar de que son muy utilizadas y aplicadas, se consideran aún una amenaza significativa para la integridad de los exámenes en línea, ante la cual los métodos actuales de regulación y revisión resultan insuficientes. Si bien se reconocen fortalezas como la apertura a nuevas formas de planificación docente, el proyecto identificó limitaciones como la participación voluntaria y la necesidad de un seguimiento futuro seguro, subrayando la necesidad de un uso ético y responsable de la IA en educación que aborde estos desafíos.
Description:
This report describes and analyzes a mixed-methods case study conducted in collaboration between San Marcos University and the National System for Accreditation of Higher Education.
The research consists of an applied diagnostic phase to evaluate university faculty's knowledge and motivation regarding the training process for the use and application of artificial intelligence in teaching and active learning strategies, such as Question-Based Learning for Understanding and Problem-Based Learning.
Based on the findings, conclusions, and analysis of recommendations, it can be stated that the research objectives were met. The study successfully introduced participating faculty members to lesson planning with AI, established and acknowledged their level of familiarity with the technology, and identified the potential of AI to support pedagogical mediation, according to the post-workshop qualitative and quantitative analysis.
Among the relevant findings; The study highlights that one of the most familiar and frequently used tools is technological learning languages like ChatGPT. It also emphasizes their ability to generate complex learning questions, provide reasoned answers, and self-assess teaching performance. The study concludes that these capabilities represent, and are perceived as, a significant threat to the integrity of online exams, despite their widespread use and application. Current methods of regulation and review are deemed insufficient. While strengths such as the opening to new forms of lesson planning are acknowledged, the project identified limitations such as voluntary participation and the need for secure future monitoring, underscoring the need for ethical and responsible use of AI in education to address these challenges.
