La Inteligencia artificial como apoyo educativo en el aprendizaje de la programación en los estudiantes de ingeniería de sistemas de la Universidad Santo Tomás
Aprender a programar suele ser complicado para los estudiantes debido a factores como la motivación, los estilos de aprendizaje y la experiencia previa. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una solución prometedora para enfrentar estos retos. Este artículo identifica y anali...
- Autores:
-
Bravo Cepeda, Héctor Mauricio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/59021
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/59021
- Palabra clave:
- Artificial intelligence
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Inteligencia artificial
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Aprender a programar suele ser complicado para los estudiantes debido a factores como la motivación, los estilos de aprendizaje y la experiencia previa. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una solución prometedora para enfrentar estos retos. Este artículo identifica y analiza las herramientas de IA más relevantes, como ChatGPT, GitHub Copilot, GPTutor y OpenAI Codex, y su capacidad para apoyar el aprendizaje de la programación. Mediante una revisión sistemática basada en la metodología PRISMA, se exploró cómo estas herramientas facilitan el aprendizaje de los estudiantes de ingeniería de sistemas, proporcionando asistencia en la identificación y corrección de errores, creación de código y comprensión de conceptos complejos. Los resultados indican que estas tecnologías no solo mejoran el proceso de aprendizaje, sino que también enriquecen la experiencia educativa. Sin embargo, se destacan desafíos como la variabilidad en la precisión de las herramientas y el riesgo de uso indebido, lo que resalta la necesidad de actualizar políticas educativas y fomentar un uso responsable |
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Muñoz, R., Barría, M., Nöel, R., Providel, E., & Quiroz, P. (2012). Determinando las dificultades en el aprendizaje de la primera asignatura de programación en estudiantes de ingeniería civil informática. En Conferencia presentación en Congreso Internacional de Informática Educativa (Vol. 17, pp. 1-7). Huang, A. Y., Lu, O. H. y Yang, S. J. (2023). Efectos de las recomendaciones personalizadas basadas en inteligencia artificial en el compromiso, la motivación y los resultados de aprendizaje de los alumnos en una clase invertida. Computadoras y educación, 194, 104684. Rivers, K., y Koedinger, K. R. (2017). Generación de pistas basada en datos en amplios espacios de soluciones: un tutor de programación en Python que se mejora a sí mismo. Revista internacional de inteligencia artificial en educación, 27, 37-64. Saari, M., Rantanen, P., Nurminen, M., Kilamo, T., Systä, K. y Abrahamsson, P. (junio de 2022). 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Este artículo identifica y analiza las herramientas de IA más relevantes, como ChatGPT, GitHub Copilot, GPTutor y OpenAI Codex, y su capacidad para apoyar el aprendizaje de la programación. Mediante una revisión sistemática basada en la metodología PRISMA, se exploró cómo estas herramientas facilitan el aprendizaje de los estudiantes de ingeniería de sistemas, proporcionando asistencia en la identificación y corrección de errores, creación de código y comprensión de conceptos complejos. Los resultados indican que estas tecnologías no solo mejoran el proceso de aprendizaje, sino que también enriquecen la experiencia educativa. Sin embargo, se destacan desafíos como la variabilidad en la precisión de las herramientas y el riesgo de uso indebido, lo que resalta la necesidad de actualizar políticas educativas y fomentar un uso responsableLearning to code is often difficult for students due to factors such as motivation, learning styles, and prior experience. However, artificial intelligence (AI) is presented as a promising solution to address these challenges. This article identifies and analyzes the most relevant AI tools, such as ChatGPT, GitHub Copilot, GPTutor, and OpenAI Codex, and their ability to support programming learning. Through a systematic review based on the PRISMA methodology, it was explored how these tools facilitate the learning of systems engineering students, providing assistance in identifying and correcting errors, creating code, and understanding complex concepts. The results indicate that these technologies not only improve the learning process, but also enrich the educational experience. However, challenges such as variability in the accuracy of the tools and the risk of misuse are highlighted, highlighting the need to update educational policies and encourage responsible use.Ingeniero InformáticoPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásIngeniería InformáticaFacultad de Ingeniería de SistemasAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2La Inteligencia artificial como apoyo educativo en el aprendizaje de la programación en los estudiantes de ingeniería de sistemas de la Universidad Santo TomásArtificial intelligencelearningprogrammingAI toolsassisted learningInteligencia artificialaprendizajeprogramaciónherramientas de IAaprendizaje asistidoTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA TunjaMuñoz, R., Barría, M., Nöel, R., Providel, E., & Quiroz, P. 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