La ULPGC participa en un estudio con IA para ver las preferencias del estudiantado en las prácticas

Prácticas de enseñanza claras y basadas en la interacción, las más valoradas por el estudiantado

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Carmen Álvarez y Samuel Falcón, autores del estudio./ CEDIDAS
Carmen Álvarez y Samuel Falcón, autores del estudio./ CEDIDAS

El estudiantado valora y demanda prácticas docentes claras y basadas en la interacción y las relaciones, según concluye un estudio elaborado por la Universidad de Cantabria y la ULPGC que ha utilizado inteligencia artificial (IA) para analizar una elevada cantidad de datos recabados de una pregunta abierta.

Carmen Álvarez Álvarez, del Departamento de Educación de la Universidad de Cantabria y Samuel Falcón, del Departamento homónimo de la ULPGC, son los autores de este trabajo.  

Se usó Inteligencia Artificial

Los autores destacan el procedimiento innovador mediante el cual han analizado las respuestas de los estudiantes empleando herramientas basadas en IA. Tras formular una pregunta abierta a un alto número de estudiantes de diferentes titulaciones, se utilizó el modelo de IA GPT-3 para examinar las respuestas en base a nueve categorías propuestas por la teoría.

Para comprobar la fiabilidad de la herramienta se calculó la concordancia en la clasificación entre los codificadores humanos y el modelo de IA, observando valores similares en todas las categorías. 

Orácticas claras, sin ambigüedades

Las conclusiones señalan que los estudiantes prefieren prácticas docentes que sean claras, es decir, que las ideas y las actividades sean expuestas de forma precisa y sin ambigüedades, y que estén centradas en la interacción y las relaciones, tanto entre profesorado y alumnado como dentro del mismo alumnado.

El estudio destaca no sólo por las conclusiones a las que llega en relación a las prácticas docentes, que pueden ser punto de partida para la mejora de la calidad de la enseñanza en la Universidad, sino además, por su procedimiento, ya que incorpora de forma novedosa el uso de herramientas basadas en IA para el análisis de grandes cantidades de información recopiladas mediante métodos abiertos. 

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