Browsing by Subject "Artificial Intelligence in Education"

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    Open Access
    A scientometric analysis of the thematic structure and analysis of the convergence mapping of medical education
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2025) Bagher Negahban, Mohammad; Sin departamento asociado
    Este estudio investiga la estructura temática y la dinámica conceptual de la investigación en educación médica utilizando enfoques cienciométricos y de análisis de redes. A pesar del creciente volumen de literatura en este campo, pocos estudios han mapeado exhaustivamente sus patrones evolutivos y conexiones interdisciplinarias. Para abordar esta brecha, se empleó un método descriptivo-analítico, centrándose en dos períodos de tiempo: 2001-2010 y 2016-2025. Los artículos indexados en la base de datos Web of Science (WoS) formaron la población estadística, seleccionada debido a la cobertura integral e interdisciplinaria de WoS. Se desarrolló una estrategia de búsqueda basada en palabras clave mediante consulta con expertos y se refinó con herramientas de inteligencia artificial. Los datos de más de 56,000 artículos se recopilaron, depuraron y estandarizaron utilizando el software PreMap Ravar. Las palabras clave principales se identificaron mediante la ley de Bradford, y las estructuras temáticas se visualizaron utilizando el software VOSviewer, Ucinet y NetDraw. El estudio analizó patrones de coocurrencia de palabras, grupos temáticos e índices de centralidad para descubrir áreas de investigación clave y cambios conceptuales a lo largo del tiempo. Los hallazgos revelan una creciente tendencia interdisciplinaria en la educación médica, con una creciente integración de campos como las tecnologías de la información, la administración y la inteligencia artificial. Los temas emergentes incluyen la educación virtual, la simulación, el aprendizaje basado en la evidencia y la colaboración interprofesional. El análisis también destaca el creciente interés global en la evaluación en red de los campos científicos. Esta investigación contribuye a una comprensión más profunda del panorama intelectual de la educación médica y proporciona información valiosa para investigadores, legisladores y educadores. Subraya la importancia del análisis de redes para el mapeo de dominios de investigación complejos y la orientación del desarrollo estratégico en contextos académicos e institucionales.
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    Open Access
    Una aproximación del efecto en el aprendizaje de una lengua extranjera debida a la obtención de datos a través de exámenes en línea de idiomas
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2017) Magal-Royo, Teresa; García Laborda, Jesús
    La Inteligencia Artificial orientada a la educación (AIEd) permite adecuar y/o adaptar los itinerarios del aprendizaje de un usuario mediante procesos inductivos basados en la extracción de datos obtenidos de las evidencias formativas que genera a lo largo de su vida escolar. El Big data, o datos masivos es el almacenamiento de grandes cantidades de datos que pueden ser analizados por diversos procedimientos y que permite encontrar patrones repetitivos o formulas predictivas que pueden generar un aprendizaje sobre nosotros mismos y sobre todo en la red. En el caso de los datos masivos que se generan a través de los exámenes utilizados en el aprendizaje y certificación de conocimiento de idiomas como segunda lengua a nivel nacional encontramos que podría ser útil aplicar las metodologías de procesamiento del Big Data para conocer mejor si la información generada a través de los test pueden mejorar o crear nuevas estrategias de aprendizaje o establecer criterios formales en el diseño de las pruebas, teorías de adquisición de se segunda lengua o incluso políticas educativas. La novedad de artículo se centra en establecer directrices viables para aplicar los conceptos más genéricos del Big Data en el contexto específico de los test de evaluación de idiomas como segunda lengua y donde existe a priori una gran cantidad de información a procesar a nivel educativo. El artículo muestra algunas directrices que podrían aplicarse en los mecanismos aplicados en la extracción de datos educativos del aprendizaje de idiomas a gran escala en el entorno específico de los test de evaluación de idiomas como lengua extranjera
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    Open Access
    Is ChatGPT helpful for graduate students in acquiring knowledge about digital storytelling and reducing their cognitive load? An experiment
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2024-05-30) Avello Martínez, Raidell; Gajderowicz, Tomasz; Gómez Rodríguez, Víctor G.
    This study examines the impact of ChatGPT on narrative scriptwriting abilities and cognitive load in a sample of 41 master's students enrolled in a Digital Narratives course. Using a randomized experimental design, participants were divided into two groups: an experimental group (n = 20) that interacted with ChatGPT and a control group (n = 21) that did not. Our methods involved pre- and post-tests to assess changes in digital storytelling skills and cognitive load, as defined by intrinsic, extraneous, and germane load measures. The results indicated no significant improvement in digital storytelling skills for the experimental group compared to the control group, suggesting that the use of ChatGPT does not markedly enhance narrative writing abilities in the short term. However, a significant reduction in germane cognitive load was observed among the experimental group, pointing to ChatGPT's potential to facilitate the learning process by reducing the mental effort required for task integration and application. The study underscores the complexity of integrating AI into learning environments and highlights the need for strategic AI implementation tailored to specific educational objectives. It also points to the importance of longitudinal research to fully understand the long-term effects of AI on learning and cognitive development.