Eficacia de un MOOC sobre Presentaciones con Inteligencia Artificial para el Desarrollo de Competencias Digitales en Estudiantes Universitarios: Un Estudio Cuasi-Experimental
Palabras clave:
MOOC, inteligencia artificial, competencias digitales, presentaciones, educación superior, ética en IAResumen
Este estudio evaluó la eficacia de un curso masivo abierto en línea (MOOC) sobre la creación de presentaciones con herramientas de inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de competencias digitales en estudiantes universitarios. Mediante un diseño cuasi-experimental con pretest-posttest, se compararon dos grupos de 50 estudiantes: un grupo experimental que participó en el MOOC y un grupo control que recibió instrucción tradicional. Las competencias (conocimiento de herramientas de IA, habilidades de diseño de presentaciones y actitudes hacia la IA) se midieron con un cuestionario validado y evaluaciones de proyectos. Los resultados mostraron que el grupo experimental superó significativamente al grupo control en todas las dimensiones (p < 0.01), con tamaños de efecto grandes (d = 0.82-0.89). El 80% de los proyectos del grupo experimental fueron calificados como altamente innovadores, y las reflexiones cualitativas destacaron mayor confianza en el uso ético de la IA. Se concluye que el MOOC es una herramienta eficaz para fomentar competencias digitales, recomendando su integración en currículos universitarios con énfasis en ética. Las limitaciones incluyen la duración del curso y el contexto específico, sugiriendo estudios longitudinales.
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Referencias
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Sage.
Flores-Vivar, J., & García-Peñalvo, F. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la inteligencia artificial en el marco de la educación de calidad (ODS 4). Comunicar, 31(74), 37–47. https://doi.org/10.3916/C74-2023-03
Garrison, D. R., & Anderson, T. (2003). E-learning in the 21st century: A framework for research and practice (2nd ed.). Routledge.
Gašević, D., Siemens, G., & Sadiq, S. (2023). Empowering learners for the age of artificial intelligence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100130. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100130
LinkedIn. (2023). Global talent trends 2023. https://www.linkedin.com/pulse/global-talent-trends-2023-linkedin
(Nota: En tu texto original, esta referencia estaba pegada al final del DOI de la anterior. Se ha separado correctamente).
Liu, V., & Chilton, L. B. (2022). Design guidelines for prompt engineering text-to-image generative models. Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–23. https://doi.org/10.1145/3491102.3501825
McKinsey & Company. (2024). The state of AI in 2024: Scaling and skilling. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2024
Shah, D. (2024). Year in review: MOOCs in 2024. Class Central. https://www.classcentral.com/report/mooc-year-in-review-2024/
UNESCO. (2023). Technology in education: A tool on whose terms? Global education monitoring report 2023. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385723
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998–6008.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education—where are the gaps? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Zhang, H., Li, J., & Wang, Y. (2023). The impact of AI-driven design tools on creative workflows. Journal of Computer-Aided Design, 55(3), 123–135. https://doi.org/10.1016/j.jcad.2023.01.004
