Estudiantes de Secundaria e Inteligencia Artificial: Perspectiva desde la neuroeducación sobre la Alfabetización, Cognición y Creatividad
DOI:
https://doi.org/10.1344/joned.v5i2.49030Palabras clave:
Inteligencia Artificial, estudiantes de secundaria, alfabetización, superación, pensamiento, creatividad, educaciónResumen
La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en la neuroeducación, representa un enorme desafío para el desarrollo de competencias digitales y personalizar el aprendizaje desde diferentes aristas. A pesar de la relativa reciente masificación global de la IA en el sistema educativo, prevalece incertidumbre por la poca disposición de datos validados, sobre cómo el estudiantado la integra en su cotidianidad académica, lo cual puede limitar el realizar ajustes pedagógicos pertinentes; además no existe la suficiente evidencia comparativa del manejo de dicha tecnología entre el sector público y privado. A tal efecto, la investigación tuvo como objetivo: analizar del estudiantado de educación secundaria, cómo se alfabetiza en el uso de la IA y desarrolla con esta tecnología sus capacidades cognitivas y creativas, para consolidar metas personales y académicas. La metodología adoptó un enfoque cuantitativo, transversal y descriptivo, sustentado en un instrumento ad hoc aplicado a 576 estudiantes de secundaria de escuelas públicas y privadas; se hicieron pruebas de confiabilidad mediante el Alfa de Cronbach y estadísticos no paramétricos a través de la Chi Cuadrado de Pearson y U de Mann-Whitney. Los hallazgos revelan de los estudiantes sobre la IA que: reconocen su importancia y muestran interés por utilizarla; no todos han sido alfabetizados para su manejo en sus escuelas, algunos la han aprendido a usar por motivación intrínseca; consideran que puede ayudarles a consolidar logros; piensan que puede potenciar su creatividad, sin que disminuya su capacidad cognitiva; y expresaron que el uso desmedido de esta tecnología puede ocasionar una fuerte dependencia que derive en procrastinación. Se concluye que alfabetizar al estudiantado con IA puede ser crucial para incorporarlos como ciudadanos digitales en un mundo hiperconectado; neuroeducativamente, la IA se convierte en un elemento sustantivo para optimizar los procesos educativos, al promover adaptación cognitiva y creativa al personalizar el aprendizaje, y más al demostrar que existe motivación de los estudiantes por su uso; se debe fomentar el desarrollo de las competencias digitales en un marco ético y responsable; y el profesorado debe de incorporar asertivamente esta tecnología en el aula para promover aprendizajes significativos y duraderos.
Citas
UNESCO. Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development. París: UNESCO; 2019.
Ansari D, De Smedt B, Grabner RH. Neuroeducation – A Critical Overview of An Emerging Field. Neuroethics. 2012;5:105-17. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s12152-011-9119-3
Jolles J, Jolles D. On Neuroeducation: Why and How to Improve Neuroscientific Literacy in Educational Professionals. Front Psychol. 2021;12. Disponible en: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.752151
Júnior JC, De Medeiros Costa HC, Da Silva JM, Guimarães MR, De Faria PH, Braga FC, Vieira FB, De Melo EH. Inteligência Artificial e neuroeducação: O futuro do ensino personalizado. Lumen et Virtus. 2024;15(39):2241-51. Disponible en: https://doi.org/10.56238/levv15n39-051
Dai Y, Chai C, Lin P, Jong M, Guo Y, Qin J. Promoting Students’ Well-Being by Developing Their Readiness for the Artificial Intelligence Age. Sustainability. 2020;12(16):6597. Disponible en: https://doi.org/10.3390/su12166597
Yue M, Jong MS-Y, Dai Y. Pedagogical Design of K-12 Artificial Intelligence Education: A Systematic Review. Sustainability. 2022;14(23):15620. Disponible en: https://doi.org/10.3390/su142315620
Crawford J, Cowling M, Allen K. Leadership is needed for ethical ChatGPT: Character, assessment, and learning using artificial intelligence (AI). J Univ Teach Learn Pract. 2023;20(3):1-19. Disponible en: https://doi.org/10.53761/1.20.3.02
Velte P. Determinants and consequences of corporate social responsibility decoupling—Status quo and limitations of recent empirical quantitative research. Corp Soc Responsib Environ Manag. 2023;30(6):2695-2717. Disponible en: https://doi.org/10.1002/csr.2538
Pentang J. Quantitative research instrumentation for educators. Lecture Series on Research Process and Publication. 2023;1-7. Disponible en: https://philpapers.org/archive/PENQRI.pdf
Creswell JW. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 4th ed. SAGE Publications; 2014.
Parsons J, Clarke B. Rhizomic Thinking: Towards a New Consideration of Social Studies Practice. Soc Stud Res Pract. 2013;8(3):89-98. Disponible en: https://doi.org/10.1108/ssrp-03-2013-b0006
Creswell JW, Creswell JD. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 5th ed. SAGE Publications; 2018.
Babbie ER. The practice of social research. 15th ed. Cengage Learning; 2020.
Gatti A. Literacy and artificial intelligence. J Neuroeduc. 2024;5(1):52-58. Disponible en: https://doi.org/10.1344/joned.v5i1.46108
Llorens Largo F, Vidal J, García Peñalvo FJ. Ya llegó, ya está aquí, y nadie puede esconderse: La inteligencia artificial generativa en educación. Aula Magna. 2023;2. Disponible en: https://cuedespyd.hypotheses.org/14389
Ruiz-Bueno A. Método de encuesta: construcción de cuestionarios, pautas y sugerencias. REIRE. Rev Innov Investig Educ. 2009;96-110.
Albers M. Quantitative Data Analysis—In the Graduate Curriculum. J Techn Writ Commun. 2017;47(2):215-33. Disponible en: https://doi.org/10.1177/0047281617692067
González Alonso J, Pazmiño Santacruz M. Cálculo e interpretación del Alfa de Cronbach para el caso de validación de la consistencia interna de un cuestionario, con dos posibles escalas tipo Likert. Rev Publicando. 2015;2(1):62-67. Disponible en: https://revistapublicando.org/revista/index.php/crv/article/view/22/pdf_11
Ventura León J, Peña Calero BN. El mundo no debería girar alrededor del alfa de Cronbach≥, 70. Adicciones. 2020;33(4):369-72. Disponible en: https://www.adicciones.es/index.php/adicciones/article/view/1576/1177
Lederman N, Lederman J. Publishing Findings that are Not Significant: Can Non-significant Findings Be Significant? J Sci Teach Educ. 2016;27(4):349-55. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s10972-016-9475-2
McShane B, Gal D, Gelman A, Robert C, Tackett J. Abandon Statistical Significance. Am Stat. 2017;73(1):235-45. Disponible en: https://doi.org/10.1080/00031305.2018.1527253
Petrescu M, Pop E, Mihoc T. Students' interest in knowledge acquisition in Artificial Intelligence. arXiv:2311.16193. 2023. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2311.16193
Junior JCG, Costa HC de M, da Silva JM, Guimaraes MHR, de Faria PH, Braga FC, et al. Artificial Intelligence and neuroeducation: The future of personalized teaching. LEV [Internet]. 20 Agosto 2024;15(39):2241-5. Disponible en: https://periodicos.newsciencepubl.com/LEV/article/view/196
Chen L, Chen P, Lin Z. Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access. 2020;8:75264-78. Disponible en: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Díaz-Guerra D. El potencial de la inteligencia artificial en la mejora del aprendizaje y bienestar estudiantil: prácticas pedagógicas innovadoras desde una neurociencia educativa. Psiquemag. 2024;13(2):147-159. https://doi.org/10.18050/psiquemag.v13i2.3138
Zambrano-Muñoz CK. Pedagogía y neurociencia y sus conexiones emergentes en la educación actual. Horizon Nexus Journal [Internet]. 31 de Octubre de 2023;1(4):32-46. Disponible en: https://horizonnexusjournal.editorialdoso.com/index.php/home/article/view/27
Shete S, Koshti P, Pujari V. The Impact of AI-Powered Personalization on Academic Performance in Students. 2024 5th International Conference on Recent Trends in Computer Science and Technology (ICRTCST). 2024;295-301. Disponible en: https://doi.org/10.1109/ICRTCST61793.2024.10578480
Morandín-Ahuerma F. Neuroplasticidad: reconstrucción, aprendizaje y adaptación. En: Neuroeducación como herramienta epistemológica. Puebla: Consejo de Ciencia y Tecnología del Estado de Puebla (CONCYTEP); 2022;23-43. Disponible en: https://philarchive.org/archive/MORNRA-7
Restrepo Pineda AF. Conectando mentes y máquinas: neuroeducación e IA en la era del pensamiento computacional. Plumilla Educativa. 20 de Junio de 2024;33(1):1-15. Disponible en: https://revistasum.umanizales.edu.co/ojs/index.php/plumillaeducativa/article/view/5090
López Iglesias M, Tapia-Frade A, Ruiz Velasco CM. Patologías y dependencias que provocan las redes sociales en los jóvenes nativos digitales. RCyS [Internet]. 2 de enero de 2023;13:1-22. Disponible en: https://www.revistadecomunicacionysalud.es/index.php/rcys/article/view/301
Del Cisne Loján M, Antonio Romero J, Sancho Aguilera D, Yajaira Romero A. Consecuencias de la Dependencia de la Inteligencia Artificial en Habilidades Críticas y Aprendizaje Autónomo en los Estudiantes. Ciencia Latina [Internet]. 27 de abril de 2024;8(2):2368-82. Disponible en: https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/10678
Hasibuan R, Azizah A. Analyzing the Potential of Artificial Intelligence (AI) in Personalizing Learning to Foster Creativity in Students. Enigma Educ. 2023;1(1):6-10. Disponible en: https://doi.org/10.61996/edu.v1i1.2
Bavelier D, Green CS, Dye MW. Children, wired: For better and for worse. Neuron. 2010;67(5):692-701. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20826302/
Lluch L, Ni I. El ágora de la neuroeducación: La neuroeducación explicada y aplicada. Barcelona: Universidad de Barcelona; 2019. Disponible en: https://www.ub.edu/idp/web/sites/default/files/2019-12/Agora%20neuroeducacion.pdf
Forés Miravalles A, Ligioiz Vázquez M. Descubrir la neurodidáctica: aprender desde, en y para la vida. Barcelona: Editorial UOC; 2012. Disponible en: https://books.google.com.mx/books/about/Descubrir_la_neurodidáctica.html?id=YgjGeeEoMiAC&redir_esc=y
Bueno i Torrens D, Forés Miravalles A. Neurociencia aplicada a la educación. Cómo aprende el cerebro y qué consecuencias tiene. Reptes de la comunicació especialitzada. 2021;19. Disponible en: https://doi.org/10.1344/LSC-2021.19.5
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Ricardo Alberto Reza Flores, Citlali Michélle Reza Flores, Alejandra Zamudio Palomar
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Los autores que publican en esta revista aceptan los siguientes términos:
a. Los autores conservan los derechos de autor y otorgan a la revista el derecho de la primera publicación.
b. Los textos se publicarán bajo una Licencia de Atribución No Comercial Creative Commons que permite a otros compartir el trabajo, siempre que incluyan un reconocimiento de la autoría del trabajo, su publicación inicial en esta revista y los términos de la licencia, y no se haga un uso comercial.
