Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Percepciones del alumnado de educación sobre la Inteligencia Artificial: el caso de la Universidad de Extremadura (España),,
0
Zitationen
4
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Resumen Se analizan las percepciones del alumnado de los grados en Educación de la Universidad de Extremadura sobre el uso de la Inteligencia Artificial. El estudio tiene como objetivo conocer el uso real, las aplicaciones más empleadas, los objetivos de ese uso y los ámbitos (académico/personal) así como las percepciones de los encuestados sobre si la IA favorece o disminuye la creatividad, las destrezas escritas y el pensamiento crítico. La encuesta tipo Likert, compuesta por 17 ítems y amparada por el Comité de Bioética de la Universidad Autónoma de Barcelona, fue aplicada a 510 estudiantes durante los meses de febrero y marzo de 2025. Los resultados indican un uso bastante generalizado de la IA tanto en ámbitos académicos como personales y sociales; ChatGPT es la herramienta más habitual, no necesariamente vinculada a navegadores. El alumnado valora muy positivamente las de la IA, especialmente en cuanto al “hedonismo” que produce la relación entre rentabilidad académica vs. esfuerzo dedicado. Los objetivos más frecuentes en cuanto a la escritura son la consulta, la ampliación o resumen de textos así como la resolución de problemas. Los encuestados consideran que el uso de la IA no menoscaba, sino que favorece sus destrezas escritas. No se plantean consideraciones de carácter ético. La vacilación en las respuestas a determinados ítems sugiere el desconocimiento actual de algunas de sus potencialidades, la necesidad de un marco ético-jurídico y el aumento exponencial de su uso y de las expectativas de ese uso.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.551 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.443 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.942 Zit.
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining
2019 · 6.792 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.781 Zit.