Acceso usuarios
Brayan Diaz, Gongfan Chen, Edward Jaselskis, Cesar Delgado
Esta investigación examina el uso de la IA generativa (GenAI) en un curso universitario que fomentó el uso de ChatGPT para tareas de la clase específicas. Utilizando el marco de IA Centrada en lo Pedagógico (PCAI, por sus siglas en inglés), exploramos cómo los estudiantes perciben, utilizan y posicionan a ChatGPT, y cómo los patrones de uso influyeron en el rendimiento académico. Los estudiantes utilizaron ChatGPT durante la segunda mitad del semestre de primavera de 2024. Se realizaron comparaciones con la primera mitad del curso y con iteraciones previas (2022 y 2023) sin GenAI. Los datos incluyen 18 entrevistas con estudiantes de la cohorte de 2024 y trabajos estudiantiles de todas las iteraciones. Las entrevistas se analizaron cualitativamente mediante análisis temático deductivo utilizando los códigos predefinidos de PCAI. PCAI enmarca la IA en la educación a través de seis teorías de aprendizaje:
conductismo, cognitivismo, constructivismo, constructivismo social, aprendizaje experiencial y comunidades de práctica.
Los materiales de clase y los registros académicos se analizaron cuantitativamente mediante estadísticas inferenciales.
Los hallazgos revelan que los estudiantes consideran la IA principalmente desde una perspective conductista: como una herramienta para completar tareas. Algunos alinearon su uso con el cognitivismo, utilizando la IA para reducir la carga cognitiva, mientras que otros adoptaron perspectivas constructivistas o constructivistas sociales, utilizando la IA para construir conocimiento mediante las funciones de retroalimentación y repaso para exámenes. El uso excesivo de ChatGPT se correlacionó con calificaciones más bajas, aunque solo un estudiante reconoció su impacto negativo en el aprendizaje. Discutimos las implicaciones para la educación superior y destacamos cómo ChatGPT apoya enfoques diversos de enseñanza y aprendizaje adaptados a las necesidades de los estudiantes. En particular, las estrategias alineadas con el constructivismo, el constructivismo social y las comunidades de práctica parecen mejorar el aprendizaje de los estudiantes. Sin embargo, los enfoques conductistas en el uso de la IA podrían obstaculizar los resultados de aprendizaje. Aunque la mayoría de los estudiantes eran conscientes del impacto negativo del uso excesivo de la IA, también mencionaron que en otras clases se proporcionó poca formación y explicación sobre su uso, lo que resalta la necesidad de un programa más integral para fomentar la alfabetización en IA en la educación superior.
This research examines generative AI (GenAI) use in a university course that encouraged ChatGPT for specific assignments. Using the Pedagogical Centered AI (PCAI) framework, we explore how students perceive, use, and position ChatGPT, and how usage patterns influenced performance. Students utilized ChatGPT during the latter half of the Spring 2024 semester. Comparisons were made with the first half of the course and prior iterations (2022 and 2023) without GenAI. All students in the 2024 cohort — 40 students — were invited to participate in the study.
Data includes 18 student interviews from the 2024 cohort and student work from all iterations. Interviews underwent qualitative deductive thematic analysis using PCAI’s predefined codes PCAI frames AI in education through six learning theories: behaviorism, cognitivism, constructivism, social constructivism, experiential learning, and communities of practice. Class materials and academic records were analyzed to assess performance quantitatively using inferential statistics. Findings reveal students predominantly view AI from a behaviorist perspective: as a tool for completing tasks.
Some aligned usage with cognitive learning theory by using AI to reduce cognitive load, while others adopted social constructivist or constructivist perspectives, using AI to build understanding through feedback and exam preparation functions. Overuse of ChatGPT correlated with lower grades, though only one student acknowledged its negative impact on learning. We discuss implications for higher education and highlight how ChatGPT supports diverse teaching and learning approaches tailored to students’ needs. In particular, strategies aligned with constructivism, social constructivism, and communities of practice approaches seem to enhance student learning. However, behaviorist approaches to AI use could hinder learning outcomes. Although most students were aware of the negative impact of AI overuse, they also mentioned that minimal training and explanation were provided in other classes, highlighting the need for a more comprehensive program to support AI literacy in higher education.
