La alfabetización en IA desde la perspectiva de los estudiantes de posgrado: reflexiones a partir del análisis de escenario

Resumen

Las herramientas de inteligencia artificial generativa han ganado notoriedad desde el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022. Esta tecnología se basa en grandes modelos de lenguaje, simula una conversación escrita entre humanos y algoritmos, y es capaz de generar texto a partir de los comandos que recibe. Sin embargo, su uso en el ámbito académico es controvertido y requiere: conocimiento de las herramientas (sus fortalezas y debilidades); la capacidad de evaluar las fuentes y el contenido generado por la IA; la colaboración interpersonal mediada por estos sistemas; la comprensión de los diferentes contextos de uso y los parámetros para utilizar la IA en cada contexto; la interacción autónoma y responsable con la IA; y la consideración de las implicaciones éticas de estas herramientas (Allen & Kendeou, 2024). Teniendo en cuenta el uso creciente de herramientas de IA generativa para el aprendizaje y la complejidad de los conocimientos que implica su uso responsable, el desarrollo de estas habilidades —denominadas alfabetización en inteligencia artificial— debería ser una prioridad para docentes y estudiantes. El objetivo de este estudio exploratorio fue analizar la comprensión que tienen los estudiantes universitarios del uso de la IA a partir del marco teórico de alfabetización en IA desarrollado por Allen y Kendeou (2024). El estudio empleó una metodología de análisis de escenario para explorar cómo los estudiantes de posgrado evalúan el uso de la IA generativa en una situación de aprendizaje hipotética. Los resultados señalaron la dificultad para identificar los aspectos éticos en el escenario, como lo demuestran las bajas calificaciones, y la superposición con otros componentes del marco. Las justificaciones revelaron que los estudiantes interpretaban la ética como una cuestión de comportamiento, en lugar de como un aspecto relacionado con las máquinas, como propone el marco. La autoeficacia no explicó la variación en la calificación del escenario. Estos resultados aportan datos sobre qué habilidades de alfabetización en IA comprenden claramente los estudiantes y cuáles podrían necesitar instrucción o ayuda para desarrollo, como la conciencia sobre la ética de la IA. Discutimos la relevancia de la teoría y, en particular, del marco ED-AI lit para informar las prácticas de alfabetización en IA en la educación superior.