IA generativa busca mejora el aprendizaje y la retroalimentación escolar

México.

La investigadora del Centro de Ciencias Básicas perteneciente a la Universidad Autónoma de Aguascalientes, doctora Estela Muñoz-Andrade, inició este año una investigación enfocada al uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), con la intención de mejorar el aprendizaje en temas de programación de los estudiantes del área de cómputo y así disminuir la tasa de reprobación.

“La intención es buscar cómo adaptar las herramientas para que los estudiantes obtengan diversas cosas. Una de ellas es retroalimentación en el momento en el que ellos están programando, que la herramienta pueda solucionar dudas y pueda darle sugerencias de cómo mejorar su práctica de programación. Esto con la intención de apoyar sobre todo estudiantes de nuevo ingreso, estudiantes que a veces llegan sin conocimientos de programación y que muchas de las veces en su interés de aprender llegan a necesitar el apoyo de un profesor, de un tutor y la herramienta puede ser un apoyo también para el profesor para resolverle dudas al estudiante”, dijo Muñoz-Andrade.

Esta herramienta será de mucho apoyo para los estudiantes de nuevo ingreso que aún no están empapados de los conocimientos de programación. Además, esta herramienta contará con una gran diferencia a los otros métodos de apoyo que se pueden encontrar en la inteligencia artificial.

“Si bien ya existen bastantes herramientas que pueden ser aplicadas en el aprendizaje de la programación y que estas herramientas ya te dan una tutorial, ya te dan una explicación, todas ellas traen información de la red, del internet, de todas las áreas donde encuentran información, la concentran y es lo que te entregan como resultado. La intención de diseñar este tipo de herramientas es que sean basadas en el material didáctico y en los programas de estudio, que si un estudiante tiene una duda de cómo realizar un ejercicio, que esa duda sea resuelta basada en la información que elaboramos nosotros los profesores para impartir las materias, entonces que esté basado en el plan de estudios”, comentó Muñoz-Andrade.

La investigación está programada para tres años, pero con resultados planificados por etapas para fin de año tener una versión prototipo que se pueda comenzar a probar.

Por: UAA TV.