Optimizando el aprendizaje mediante IA: la eficacia de flujos de trabajo estructurados en la educación superior

• Garro Mena, Leonardo ^[1]
  1. [1] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
• Localización: REDU: Revista de Docencia Universitaria, ISSN 1696-1412, ISSN-e 1887-4592, Vol. 22, Nº. 2, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimizing Learning through AI: The Efficacy of Structured Workflows in Higher Education
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• Resumen
  • español

    Este estudio evalúa el impacto de la integración de herramientas de inteligencia artificial (IA) en el curso Fenómenos de Transferencia de la carrera de Ingeniería Química, enfocándose en el desarrollo y la optimización de flujos de trabajo mediante IA. El estudio se estructura en tres fases: diagnóstico inicial, introducción de flujos de trabajo optimizados y evaluación final. La investigación encontró un aumento significativo en el uso de IA entre el estudiantado, del 43% al 78% en la vida cotidiana y del 33% al 90% en las asignaciones al final del semestre. El conocimiento de herramientas de IA como GitHub Copilot aumentó del 29% al 100%. Las actitudes del estudiantado se volvieron más positivas, con la totalidad reconociendo la influencia del curso en su uso académico de la IA. El enfoque basado en flujos de trabajo fue efectivo según un 100% del estudiantado, que lo encontró beneficioso para sus proyectos, y un 93.7% destacando un valor adicional en comparación con el estudio aislado de herramientas de IA. El estudio subraya la importancia de las consideraciones éticas, políticas claras de alfabetización en IA y la necesidad de una integración equilibrada de la inteligencia artificial y humana. Demuestra la eficacia de integrar IA a través de flujos de trabajo estructurados, enfatizando el potencial de la inteligencia híbrida para mejorar los resultados educativos e integrar la IA de manera ética y efectiva en los planes de estudio.

  • English

    This study evaluates the impact of integrating artificial intelligence (AI) tools into the Chemical Engineering course "Transport Phenomena", focusing on the development and optimization of workflows through the use of AI. The study is structured in three phases: initial diagnosis, introduction of optimized workflows, and final evaluation. The research found a significant increase in AI usage among students, from 43% to 78% in daily life usage and from 33% to 90% in assignments solution by the end of the semester. Knowledge of AI tools such as GitHub Copilot increased from 29% to 100%. Student attitudes became more positive, with all participants recognizing the course's influence on their academic use of AI. The workflow-based approach was found effective by 100% of the students, who considered it beneficial for their projects, with 93.7% highlighting additional value compared to the isolated study of AI tools. The study underscores the importance of ethical considerations, clear AI literacy policies, and the need for a balanced integration of artificial and human intelligence. It demonstrates the efficacy of integrating AI through structured workflows, emphasizing the potential of hybrid intelligence to improve educational outcomes and ethically and effectively integrate AI into Engineering curricula.