Análisis de los argumentos de los candidatos a docentes sobre la integración de la IA en la educación a través de diferentes chatbots
DOI:
https://doi.org/10.1344/der.2024.45.68-83Palabras clave:
IA en educación, Análisis de argumentación, impacto de la IA, método de Toulmin, chatbot, exploración espacial negativaResumen
El creciente papel de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación suscita discusiones cruciales acerca de sus implicaciones para la enseñanza y el aprendizaje. Este estudio cualitativo examina las perspectivas argumentativas de 118 candidatos a docentes de la Universidad de Iğdır sobre la integración de la IA en las prácticas educativas. Utilizando el modelo de Toulmin (1958), analizamos sus argumentos, que abarcan afirmaciones, evidencias, garantías, respaldos, refutaciones y conclusiones, para determinar su postura sobre la integración pedagógica de la IA. Empleando cuatro chatbots de IA distintos —GPT-4, Gemini-AI, Claude 3 Haiku y Mistral AI—, la investigación descifra las corrientes temáticas dentro de estas dimensiones. Además, se realiza una novedosa contribución metodológica a través de la 'exploración del espacio negativo', enfocándose en los temas no mencionados para identificar sesgos y suposiciones latentes en la argumentación. El doble enfoque analítico del estudio, que combina la identificación de temas impulsada por IA y la exploración del espacio negativo, resultó en una comprensión enriquecida del contenido. Los hallazgos clave sugieren una percepción matizada entre los participantes: si bien se reconoce a los chatbots de IA por mejorar la eficiencia educativa y posibilitar el aprendizaje personalizado, persisten las preocupaciones con respecto a la disminución de la interacción humana, la posible erosión de las habilidades de pensamiento crítico y el uso ético. Los análisis también resaltan la necesidad de una implementación equilibrada de la IA que apoye y no reemplace los métodos educativos tradicionales. Esta investigación contribuye al debate continuo sobre la integración efectiva de la IA en la educación y aboga por una adopción pedagógica responsable de las tecnologías de IA.
Citas
Aldağ, H. (2005). The effects of textual and graphical-textual argumentation software as cognitive tools on development of argumentation skills [Unpublished doctoral dissertation]. Adana.
Baker, R., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In R. K. Sawyer (Ed.), The Cambridge handbook of the learning sciences (2nd ed., pp. 443-464). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139519526.016
Bibauw, S., François, T., & Desmet, P. (2019). Discussing with a computer to practice a foreign language: Research synthesis and conceptual framework of dialogue-based CALL. Computer Assisted Language Learning, 32(8), 827–877. https://doi.org/10.1080/09588221.2018.1535508
Duschl, R., & Osborne, J. (2002). Supporting and promoting argumentation discourse in science education. Studies in Science Education, 38, 39-72. https://doi.org/10.1080/03057260208560187
Eisenhardt, K.M. (1989). Building theories from case study research. Academy of Management Review, 14 (4), 532-550. https://doi.org/10.2307/258557
Eisenhardt, K.M. & Graebner, M.E. (2007). Theory building from cases: Opportunities and challenges, Academy of Management Journal, 50 (1), 25-32
Erduran, S., Simon, S., & Osborne, J. (2004). TAPping into argumentation: Developments in the application of Toulmin’s argument pattern for studying science discourse. Science Education, 88, 915-933. https://doi.org/10.1002/sce.20012
Fahimirad, M., & Kotamjani, S. S. (2018). A review on application of artificial intelligence in teaching and learning in educational contexts. International Journal of Learning and Development, 8(4), 106-118. https://doi.org/10.5296/ijld.v8i4.14057
Farrokhnia, M., Banihashem, S. K., Noroozi, O., & Wals, A. (2023). A SWOT analysis of ChatGPT: Implications for educational practice and research. Innovations in Education and Teaching International. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2195846
Følstad, A., & Brandtzæg, P. B. (2017). Chatbots and the new world of HCI. Interactions, 24(4), 38–42. https://doi.org/10.1145/3085558
Guo, K., Wang, J., & Chu, S. K. W. (2022). Using chatbots to scaffold EFL students’ argumentative writing. Assessing Writing, 54, 100666. https://doi.org/10.1016/j.asw.2022.100666
Guo, K., Zhong, Y., Li, D., & Chu, S. K. W. (2023). Effects of chatbot-assisted in-class debates on students’ argumentation skills and task motivation. Computers & Education, 203, 104862. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104862
Harwood, T. G., & Garry, T. (2003). An overview of content analysis. The Marketing Review, 3(4), 479-498. https://doi.org/10.1362/146934703771910080
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://doi.org/10.58863/20.500.12424/4276068
Hwang, G., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of artificial intelligence in education. Computers & Education: Artificial Intelligence, 1, [100001]. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001
Jiménez-Aleixandre, M. P., & Erduran, S. (2007). Argumentation in science education: An overview. In S. Erduran & M. P. Jiménez-Aleixandre (Eds.), Argumentation in Science Education (pp. 3-28). Springer Science + Business Media B.V. https://doi.org/10.1007/1-4020-6051-6_1
Kim, H., Yang, H., Shin, D., & Lee, J. H. (2022). Design principles and architecture of a second language learning chatbot. Language Learning & Technology, 26(1), 1-18. http://hdl.handle.net/10125/73463
Kooli, C. (2023). Chatbots in Education and Research: A Critical Examination of Ethical Implications and Solutions. Sustainability, 15(7), 5614. https://doi.org/10.3390/su15075614
Malik, R., Shrama, A., Trivedi, S., & Mishra, R. (2021). Adoption of chatbots for learning among university students: Role of perceived convenience and enhanced performance. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 16(18), 200-212. https://doi.org/10.3991/ijet.v16i18.24315
Merriam, S. B. (1998). Qualitative research and case study applications in education. Jossey-Bass.
Mhlanga, D. (2023). Open AI in education, the responsible and ethical use of ChatGPT towards lifelong learning. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/SSRN.4354422
Nussbaum, E. M. (2011). Argumentation, Dialogue Theory, and Probability Modeling: Alternative Frameworks for Argumentation Research in Education. Educational Psychologist, 46(2), 84–106. https://doi.org/10.1080/00461520.2011.558816
Qadir, J. (2022). Engineering education in the era of ChatGPT: Promise and pitfalls of generative AI for education. TechRxiv. https://doi.org/10.36227/techrxiv.21789434.v1
Sandu, N., & Gide, E. (2019, September). Adoption of AI-Chatbots to enhance student learning experience in higher education in India. In 2019 18th International Conference on Information Technology Based Higher Education and Training (ITHET) (pp. 1-5). IEEE. https://doi.org/10.1109/ITHET46829.2019.8937382
Smutny, P., & Schreiberova, P. (2020). Chatbots for learning: A review of educational chatbots for the Facebook Messenger. Computers & Education, 151. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103862
Su, Y., Lin, Y., & Lai, C. (2023). Collaborating with ChatGPT in argumentative writing classrooms. Assessing Writing, 57, 100752. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100752
Suri, H. (2011). Purposeful sampling in qualitative research synthesis. Qualitative Research Journal, 11(2), 63-75. https://doi.org/10.3316/QRJ1102063
Tamayo, P. R. V., Herrero, A. M., Martín, J., Navarro, C., & Tránchez, J. M. (2020). Design of a chatbot as a distance learning assistant. Open Praxis, 12(1), 145. https://doi.org/10.5944/openpraxis.12.1.1063
Toulmin, S. (1958). The Uses of Argument. Cambridge University Press.
Walton, D. (2006). Examination dialogue: An argumentation framework for critically questioning an expert opinion. Journal of Pragmatics, 38(5), 745-777. https://doi.org/10.1016/j.pragma.2005.01.016
Wambsganss, T., Guggisberg, S., & Söllner, M. (2021). ArgueBot: A conversational agent for adaptive argumentation feedback. In Innovation Through Information Systems (pp. 267-282). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85868-4_18
Weller, M. (2021). 25 Years of Ed Tech. Athabasca University Press.
Yin, R. K. (1999). Enhancing the quality of case studies in health services research. Health Services Research, 34 (5 Pt 2), 1209-1224. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1089060/
Yin, R. K. (2014). Case study research: Design and methods (5th ed.). Sage.
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