Impacto de una capacitación intensiva en IA orientada a la planificación educativa en docentes de secundaria

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.14219251

Palabras clave:

inteligencia artificial, planificación curricular, capacitación docente, evaluación educativa

Resumen

Este estudio pre-experimental evalúa el impacto de una capacitación intensiva en inteligencia artificial (IA) enfocada en la planificación educativa de docentes de secundaria. El objetivo de este estudio fue analizar el impacto de una capacitación intensiva en IA orientada a la planificación educativa en docentes de secundaria mediante herramientas de IA. La investigación incluyó a 60 docentes distribuidos en un grupo experimental y un grupo control, empleando un diseño pre-test/post-test para medir cambios en el grupo experimental antes y después de la intervención. Los resultados mostraron que, tras la capacitación, el grupo experimental registró mejoras significativas en la precisión y consistencia de sus prácticas de planificación curricular, reflejadas en un aumento de la media post-capacitación (2.93 frente a 2.40 en el pre-test) y una mayor consistencia interna del cuestionario (Alfa de Cronbach de 0.824 a 0.955). La prueba de Wilcoxon indicó una diferencia estadísticamente significativa en el grupo experimental (Z = -4.000, p < 0.001), mientras que el grupo de control no evidenció cambios significativos. Estos hallazgos resaltan la efectividad de una capacitación en IA para mejorar las habilidades docentes en planificación curricular.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Álvarez, J., y Cepeda, L. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza y el aprendizaje. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(3), 599-610. https://doi.org/10.56712/latam.v5i3.2061

Anijovich, R., y Cappelletti, G. (2017). La planificación educativa reflexiva. Editorial Aique. https://fcen.uncuyo.edu.ar/catedras/laevaluacioncomooportunidadanijovichcappelletticompressed.pdf

Artino, A. R., La Rochelle, J. S., Dezee, K. J., y Gehlbach, H. (2014). Developing Questionnaires for Educational Research: AMEE Guide No. 87. Medical Teacher, 36(6), 463-474. https://doi.org/10.3109/0142159X.2014.889814

Bandura, A. (1997). Self-Efficacy: The Exercise of Control. W. H. Freeman and Company. https://www.semanticscholar.org/paper/Self-Efficacy%3A-The-Exercise-of-Control-Bandura/77fb5d5e27be63c52f3d6afb9eb296238e597808

Bauz, A., Guanga, U., Rosero, J., Caiza, J., y Guallasamin, M. (2024). El constructivismo y la implementación de la inteligencia artificial en educación, perspectiva a mediano plazo. Revista Científica Multidisciplinaria, 8(3), 3156-3170. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i3.11539

Cabanelas, J. (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde? Mercados y Negocios, 40. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=571860888002

Cohen, L., Manion, L., y Morrison, K. (2018). Research Methods in Education. Routledge. https://www.routledge.com/Research-Methods-in-Education/Cohen-Manion-Morrison/p/book/9781138209886

Coll, C. (2010). Psicología y currículo: Una aproximación teórica a la práctica educativa. Editorial La Muralla.

Flores, J., y Pimentel, G. (2023). Cambio organizacional en educación básica: impacto de las tecnologías durante la pandemia. Sinéctica, Revista Electrónica de Educación, (60). https://doi.org/10.31391/S2007-7033(2023)0060-006

Gliem, J., y Gliem, R. (2003). Calculating, Interpreting, and Reporting Cronbach’s Alpha Reliability Coefficient for Likert-Type Scales. Midwest Research-to-Practice Conference in Adult, Continuing, and Community Education. https://hdl.handle.net/1805/344

Granda, T., Linares, H., y Tapia, F. (2024). Barreras en la adopción de IA en educación secundaria: Un análisis cualitativo. https://doi.org/10.56200/mried.v3i7.7081

ISO/IEC. (2019). La era de la Inteligencia Artificial. ISO Focus, 137(1). https://www.iso.org/files/live/sites/isoorg/files/news/magazine/ISOfocus%20(2013-NOW)/sp/ISOfocus_137_sp.pdf

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., y Forcier, L. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson. https://www.pearson.com/content/dam/corporate/global/pearson-dot com/files/innovation/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf

Ministerio de Educación del Perú MINEDU. (2016). Marco normativo para la planificación y evaluación educativa en secundaria. Lima, Perú: MINEDU. https://hdl.handle.net/20.500.12799/6646

Obregón, V. (2024). Limitaciones y perspectivas de la inteligencia artificial en la docencia actual. https://doi.org/10.33948/educyso.v28i1.155

Ocaña, Y., Valenzuela, L., y Garro, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568. http://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274

Pallant, J. (2020). SPSS Survival Manual: A Step-by-Step Guide to Data Analysis Using IBM SPSS. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003117452

Popham, J. (2013). Classroom Assessment: What Teachers Need to Know. Pearson Education. https://r.search.yahoo.com/_ylt=AwrFQj1PlUJnJAIALParcgx.;_ylu=Y29sbwNiZjEEcG9zAzEEdnRpZAMEc2VjA3Ny/RV=2/RE=1733626448/RO=10/RU=https%3a%2f%2fwww.pearson.com%2fen-us%2fsubject-catalog%2fp%2fclassroom-assessment-what-teachers-need-to-know%2fP200000001707%2f9780136940340/RK=2/RS=sRhXEhF0ZmJXCXqY9DCtQ_7hPls-

Rumble, G. (2019). La planificación estratégica en contextos educativos modernos. Educational Planning Journal, 42(1), 5-20. https://doi.org/10.4324/9780429288661

Russell, S., y Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education. https://api.pageplace.de/preview/DT0400.9781292401171_A41586057/preview-9781292401171_A41586057.pdf

Sánchez, D. (2024). Estrategias de formación en inteligencia artificial para docentes: Evaluación y mejora. Educar, 60(1) https://doi.org/10.5565/rev/educar.1810

Sánchez, A., Martínez, M., Rodríguez, C., Romero, J., y Romero Saldarriaga, M. (2024). Impacto de la inteligencia artificial en las prácticas educativas: Percepciones y actitudes del profesorado. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(2), 1038–1055. https://doi.org/10.56712/latam.v5i2.1933

Santana, R., Cedeño, N., Zambrano, M., y Hernández, M. (2023). Herramientas de la inteligencia artificial para fortalecer la redacción académica de los estudiantes de bachillerato. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 16(2), 326-334. https://doi.org/10.37843/rted.v16i2.429

Tavakol, M., y Dennick, R. (2011). Making Sense of Cronbach's Alpha. International Journal of Medical Education, 2, 53-55. https://doi.org/10.5116/ijme.4dfb.8dfd

UNESCO. (2023). Inteligencia artificial en la educación: Personalización y análisis de datos para el aprendizaje. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389227

Zumba-Nacipucha, L. J., Tolozano-Benites, M. R., Vidal-Montaño, V. M., y Figueroa-Corrales, E. (2023). Estrategia de superación docente sobre la herramienta de inteligencia artificial Chat GPT. Polo del Conocimiento, 8(10), 552-576. https://doi.org/10.23857/pc.v8i10.6141

Descargas

Publicado

2024-11-25

Cómo citar

Sevilla Muñoz, T. C. ., Barrios Aquise, M. ., Flores Cisneros, R. M. ., Ñanes Javier, N., & Matos Lizana, J. C. . (2024). Impacto de una capacitación intensiva en IA orientada a la planificación educativa en docentes de secundaria. Revista InveCom / ISSN En línea: 2739-0063, 5(3), 1–7. https://doi.org/10.5281/zenodo.14219251

Número

Sección

Artículos