¿Puede ayudar la inteligencia artificial (IA) en la educación en ciencias de la computación? Un enfoque metaanalítico

• Ahmed Tlili ^[1]
  1. [1] Beijing Normal University

     Beijing Normal University

     China

     
• Localización: Revista española de pedagogía, ISSN-e 2174-0909, ISSN 0034-9461, Vol. 82, Nº 289, 2024, págs. 469-490
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Can artificial intelligence (AI) help in computer science education? A meta-analysis approach
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Dialnet Métricas: 4 Citas
• Resumen
  • español

    Varios estudios han investigado el efecto de la inteligencia artificial (IA) en los logros de aprendizaje de los alumnos en educación. Sin embargo, hay un volumen limitado de investigación enfocada en la educación en ciencias informáticas o de la computación (CC), un área que se considera crucial con independencia de la profesión futura. En consecuencia, existe poca información sobre cómo la IA podría influir en los logros de aprendizaje de los alumnos en la educación en CC. A fin de llenar este vacío en la literatura, este estudio realiza una revisión sistemática y un metaanálisis para investigar cómo la integración de la IA afecta a los logros de aprendizaje en la educación en CC y las posibles variables moderadoras de este efecto. En concreto, se incluyeron y metaanalizaron 28 estudios (n = 2765 participantes en total) y el tamaño del efecto obtenido fue muy grande (g = 1.36, p <0.001). En particular, se ha hallado que los sistemas de tutoría inteligente (STI) presentan el mayor efecto (g = 1.45, un efecto enorme) como tecnología de IA. Adicionalmente, se ha encontrado que la duración de la intervención de la IA y la distribución geográfica de los alumnos moderan el efecto de la IA en la educación en CC. Los hallazgos de este estudio pueden servir como referencia para las diversas partes interesadas (por ejemplo, educadores, científicos computacionales y diseñadores formativos) sobre cómo integrar la IA y mejorar las experiencias y los resultados de aprendizaje en la educación en CC.

  • Multiple languages

    Several studies have investigated the effect of Artificial Intelligence (AI) on students’ learning achievement in education. However, limited research targeted Computer Science (CS) education, which is considered crucial regardless of the future profession. Consequently, scant information exists on how AI might impact students’ learning achievement in CS education. To address this research gap, this study conducts a systematic review and a meta-analysis to investigate how AI integration affects learning achievement in CS education and the potential moderating variables of this effect. Specifically, 28 studies (n = 2765 participants in total) were included and meta-analyzed, and the obtained effect size was very large (g = 1.36, p < .001). Particularly, intelligent tutoring systems (ITSs) were found to have the highest effect (g = 1.45; huge) as an AI technology. Additionally, the AI integration duration and the geographical distribution of students are found to moderate the AI effect in CS education. The findings of this study can serve as a reference for various stakeholders (e. g., educators, computer scientists, instructional designers) on how to integrate AI and improve learning experiences and outcomes in CS education.