Evaluación del aprendizaje autorregulado en actividades de un sistema tutor utilizando inteligencia artificial

Esta investigación evalúa el impacto de las actividades de un sistema tutor inteligente en el fomento del aprendizaje autorregulado. Utilizando inteligencia artificial (IA) y el modelo de autorregulación de Pintrich, se desarrolló un instrumento de evaluación que contiene las áreas y fases del aprendizaje autorregulado según el autor. El sistema tutor, SGAME-21, emplea un enfoque basado en IA para analizar y retroalimentar actividades de aprendizaje, destacando las fases de planificación, monitoreo, control y reflexión, así como las áreas de cognición, motivación y conducta. La IA utilizada, entrenada a través de prompts específicos en ChatGPT, permite una retroalimentación detallada que ayuda a ajustar las actividades según las necesidades individuales, promoviendo autonomía y habilidades críticas del siglo XXI. González et al.(2024) en su investigacion concluyen con que la inteligencia artificial generativa tiene potencial para personalizar el aprendizaje y mejorar la motivación estudiantil, pero se identifican riesgos éticos y desafíos técnicos en la medida en que plantea estrategias prácticas para la incorporación de IA en educación, orientadas a enriquecer el aprendizaje y la práctica pedagógica. La IA no solo mejora la precisión evaluativa, sino que también apoya un aprendizaje más autónomo, motivador y personalizado para los estudiantes. Esta integración de IA representa una contribución significativa a la educación, potencialmente aplicable en otros contextos educativos.

• Autores: Salgado Montiel, Maria Camila; BRUNO AGUIRRE, Mayerlis
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Córdoba
• Repositorio: Repositorio Institucional Unicórdoba
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/8795
• Acceso en línea: https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8795; https://repositorio.unicordoba.edu.co
• Palabra clave: Aprendizaje autorregulado; Inteligencia artificial; Evaluación; Chat GPT; Self-regulated learning; Artificial intelligence; Artificial intelligence; Evaluation.; GPT chat
• Rights: openAccess
• License: Copyright Universidad de Córdoba, 2024