Resumen de Una revisión sistemática de estudios sobre IA: Aproximaciones desde la perspectiva del estudiantado

Mónica Leticia López Chacón, Juan Carlos Castellanos Ramírez, Shamaly Alhelí Niño Carrasco, Karla Lariza Parra Encinas

• español

  Introducción: El presente trabajo reporta una revisión sistemática de estudios publicados durante el año 2023 sobre la opinión del estudiantado en torno a la Inteligencia Artificial (IA). Metodología: Se utilizó la declaración de reportes para revisiones sistemáticas y meta-análisis PRISMA 2020. Resultados: A partir de la aplicación de criterios de elegibilidad, fueron seleccionados 34 artículos para su revisión en profundidad. Se identificó una tendencia de estudios exploratorios y exploratorio-descriptivos, con aplicaciones de cuestionarios de escala para medir percepción, conocimiento o actitudes de los estudiantes hacia la IA. Discusión: Es evidente el rápido desarrollo de esta línea de investigación, sobre todo en cuanto a las variables de percepción y conocimiento. La percepción de los estudiantes sobre el uso de IA es positiva, ya que piensan que mejorará su desempeño escolar, aprendizaje y futuro ejercicio profesional, sin embargo, el conocimiento que los estudiantes tienen sobre la IA necesita fortalecerse desde una visión más académica. Conclusiones: Esta línea de investigación muestra avances importantes en muy corto tiempo, sin embargo, la variable de actitudes requiere mayor atención, puesto que tiene el potencial de proporcionar información valiosa sobre posibles barreras y oportunidades para la integración de la IA.

• English

  Introduction: This paper presents a systematic review of studies published in 2023, focusing on students' opinions about Artificial Intelligence (AI). Methodology: The PRISMA 2020 statement for systematic reviews and meta-analyses was used. Results: By applying eligibility criteria, 34 articles were selected for in-depth review. A prevalence of exploratory and exploratory-descriptive studies was identified, using scale questionnaires to measure students' perceptions, knowledge, or attitudes to AI. Discussion: The rapid development in this research area is evident, particularly concerning perception and knowledge variables. Students perceive AI positively, believing it will enhance their academic performance, learning, and future professional endeavors. However, students' actual knowledge about AI needs strengthening from a more academic perspective. Conclusions: This research field has shown significant progress in a short period, yet attitudes warrant greater attention, as they can provide valuable insights into potential barriers and opportunities for AI integration.