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En este episodio del podcast, Javier Albisu, Celeste Bravo y Milena Franzoi exploran el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la autopercepción de los estudiantes. La investigación se centra en la percepción vs. realidad de los estudiantes de 1° año de Ingeniería Electromecánica de la UTN-FRRq en relación con el uso de herramientas de IA PERPLEXITY IA BÁSICO.
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En este episodio del podcast, Javier Albisu, Celeste Bravo y Milena Franzoi exploran el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la autopercepción de los estudiantes. La investigación se centra en la percepción vs. realidad de los estudiantes de 1° año de Ingeniería Electromecánica de la UTN-FRRq en relación con el uso de herramientas de IA PERPLEXITY IA BÁSICO.
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The podcast explores the impact of artificial intelligence (AI) on students' self-perception. The researchers will use structured surveys to collect data on students' usage and perception of AI tools. They will also conduct interviews and focus groups to delve deeper into students' experiences and perceptions. The study aims to identify discrepancies between self-perception and reality and understand the factors that influence these discrepancies. The researchers will use a mixed approach combining quantitative and qualitative research to gain a comprehensive understanding. They will also evaluate students' digital skills and compare initial and final assessments. The proposal is based on the TIPAC model, which emphasizes the integration of technology with content and pedagogy. The study seeks to understand students as knowledge subjects and foster a holistic approach to improve technology integration in education. Podcast Explorando la IA en la Educación Bienvenidos a nuestro podcast especial sobre la investigación en la educación y tecnología. Somos Javier Aguirre, Celeste Bravo y Miriam Franzoy. En este episodio nos sumergimos en el fascinante mundo de la inteligencia artificial y su impacto en la autopercepción de los estudiantes. Si sos estudiante de la licenciatura en tecnología educativa, este podcast es para vos. A continuación, vamos a fundamentar el posicionamiento de nuestra propuesta para la testina Percepción versus Realidad, Perplexity y IA básico y su impacto en el rendimiento académico en estudiantes de primer año de Ingeniería Electromecánica de la UTN Facultad Regional Reconquista año 2025. Fase Cuantitativa En nuestra primera fase utilizaremos encuestas estructuradas para recopilar datos sobre cómo los estudiantes perciben y utilizan herramientas de inteligencia artificial. Exploraremos el nivel de uso, confianza en la tecnología y la percepción de competencia de los estudiantes en el uso de las IA. En una segunda fase, cualitativa, nos adentraremos en entrevistas y grupos focales para profundizar en las experiencias y percepciones de los estudiantes. Gracias a las encuestas podremos formar grupos de análisis para obtener una visión más detallada. Continuaremos con un enfoque mixto. Este enfoque combina investigaciones cuantitativas y cualitativas para comprender a fondo el fenómeno estudiado. Analizaremos las competencias digitales necesarias para utilizar eficazmente herramientas como Perplexity AI Básico. A continuación evaluaremos las competencias. Estudiaremos cómo las encuestas nos ayudarán a evaluar las habilidades de los estudiantes comparando las evaluaciones iniciales y finales. Buscamos identificar discrepancias entre la auto-percepción y la realidad, así como los factores que influyen en estas discrepancias. Nuestra propuesta, además, fundamenta su trabajo con el modelo TIPAC. Esto debido a que es necesario que la tecnología esté atravesada por el contenido y por lo pedagógico para poder ser efectiva. Es decir, esta serie de conocimientos son necesarios para que los docentes puedan integrar la tecnología y la enseñanza sin olvidar la naturaleza compleja, multifacética y contextualizada de estos conocimientos. Por otra parte, este modelo no sólo considera las tres fuentes de conocimiento la disciplinar, la pedagógica y la tecnológica sino que enfatiza las nuevas formas de conocimiento que se generan en la intersección de unos saberes con otros. Al combinar datos cuantitativos y calitativos pretendemos comprender a los estudiantes como sujetos de conocimiento y verificaremos el uso de la inteligencia artificial en el aula fomentando un enfoque holístico para mejorar la integración de la tecnología en la educación. Esperamos que este episodio haya sido informativo y entretenido. Gracias por acompañarnos en este viaje de descubrimiento sobre la inteligencia artificial en la educación. Éxitos, Tecnotedagogos. ¡Hasta la próxima! Subtítulos realizados por la comunidad de Amara.org
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