Revista de educación a distancia 2024, N. 78
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- PublicationOpen AccessIs 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.
- PublicationOpen AccessThe use of social robots as teaching assistants in schools: implications for research and practice(Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2024-05-30) Ružić, Ivana; Balaban, IgorIn social robots, AI has been seamlessly integrated to enable them to be programmed to perform a wide range of tasks, from basic movements and interactions to more complex functions, such as assisting in education. This comprehensive review delves into the multifaceted use of social robots in primary and secondary education, addressing key aspects such as trends, theoretical foundations, application domains, and ethical considerations. Guided by four primary research questions, the study reveals notable trends, with the NAO robot emerging prominently in educational settings, particularly among primary school-age children. Application domains explored include language learning, computational thinking, social and emotional development, creativity support, musical instrument practice, and library activities, showcasing the diverse roles social robots play as teaching assistants, peers, and companions. However, ethical concerns and data privacy issues surface, posing risks such as transparency issues, dependency on robots, reduced human interaction, and potential job displacement. The study stresses the need for extensive longitudinal studies and collaborative efforts to responsibly integrate social robots into education, emphasizing the necessity for collaboration among educators, policymakers, developers, and privacy experts to establish clear guidelines prioritizing students' well-being
- PublicationOpen AccessInteligencia artificial aplicada a la educación y la evaluación educativa en la Universidad: introducción de sistemas de tutorización inteligentes, sistemas de reconocimiento y otras tendencias futuras(Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2024-05-30) Hernández León, Nuria; Rodríguez Conde, María JoséLa introducción de la inteligencia artificial (IA) ha supuesto el comienzo de la cuarta revolución industrial y la génesis de un cambio de paradigma en proceso enseñanza-aprendizaje. La IA se ha aplicado en la planificación y diseño de la enseñanza, en la evaluación y tutorización del estudiante, en el contenido curricular, integrándola en la creación de campus inteligentes y laboratorios computacionales. En este artículo se realiza un análisis sistemático de la literatura existente en Scopus analizando la aplicación de la IA en la educación y la evaluación de resultados de aprendizaje en la Universidad, en la última década. El método ha estado basado en las recomendaciones dadas por García-Peñalvo, F. J. en su artículo de 2022 (García-Peñalvo, 2022) para realizar revisiones teóricas robustas. Los resultados han destacado los siguientes avances: la introducción de sistemas de tutorización inteligentes, sistemas de reconocimiento para identificar al discente en formación online, sistemas de seguridad en los diseños del campus inteligente, la personalización de la educación y algunas tendencias futuras, como la realidad virtual y aumentada combinada con IA. Es de destacar la importancia que se le concede a las cuestiones éticas relacionadas con el uso de la IA en la evaluación del estudiante universitario.
- PublicationOpen AccessLa autorregulación del aprendizaje desde un enfoque de feedback entre pares: perspectivas de la IA generativa(Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2024-05-30) Guàrdia Ortiz, Lourdes; Maina, Marcelo; Cabrera Lanzo, Nati; Fernández Ferrer, MaiteEsta investigación presenta cómo a partir de la adopción de estrategias de autorregulación utilizando el feedback entre pares y los chatbots se promueve la transformación de la evaluación en línea. Se describe la evaluación del diseño de una actividad de aprendizaje que integra una intervención de feedback entre pares para sugerir mejoras en la elaboración de ensayos académicos. A partir de un enfoque de investigación basado en el diseño se establecen tres fases principales, una primera de diseño de la propuesta y dos implementaciones consecutivas. En la primera se distribuyó un cuestionario de satisfacción a 348 estudiantes y el análisis de las respuestas se utilizó para el rediseño de la propuesta. En la segunda implementación, se utilizó un cuestionario con 24 estudiantes y una entrevista grupal al profesorado. Los resultados permitieron valorar positivamente la relación entre el feedback por pares y el desarrollo de las competencias de autorregulación y de aprender a aprender. Finalmente, se concluye que es necesario proponer más a menudo estrategias de este tipo y que incluyan además el uso de la IA, dando así más oportunidades al estudiantado en el desarrollo de su autonomía y una gestión consciente y eficiente de su proceso aprendizaje, por lo que en este artículo se presenta también una propuesta de diseño para una nueva iteración con IA.
- PublicationOpen AccessMachine vs Machine: Large Language Models (LLMs) in Applied Machine Learning High-Stakes Open-Book Exams(Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2024-05-30) Quille, Keith; Alattyanyi, Csanad; Becker, Brett A.; Faherty, Róisín; Gordon, Damian; Harte, Miriam; Hensman, Svetlana; Hofmann, Markus; Jiménez García, Jorge; Kuznetsov, Anthony; Marais, Conrad; Nolan, Keith; Nicolai, Cianan; O’Leary, Ciarán; Zero, AndrzejThere is a significant gap in Computing Education Research (CER) concerning the impact of Large Language Models (LLMs) in advanced stages of degree programmes. This study aims to address this gap by investigating the effectiveness of LLMs in answering exam questions within an applied machine learning final-year undergraduate course. The research examines the performance of LLMs in responding to a range of exam questions, including proctored closed-book and open-book questions spanning various levels of Bloom’s Taxonomy. Question formats encompassed open-ended, tabular data-based, and figure-based inquiries. To achieve this aim, the study has the following objectives: Comparative Analysis: To compare LLM-generated exam answers with actual student submissions to assess LLM performance. Detector Evaluation: To evaluate the efficacy of LLM detectors by directly inputting LLM-generated responses into these detectors. Additionally, assess detector performance on tampered LLM outputs designed to conceal their AI-generated origin. The research methodology used for this paper incorporates a staff-student partnership model involving eight academic staff and six students. Students play integral roles in shaping the project’s direction, particularly in areas unfamiliar to academic staff, such as specific tools to avoid LLM detection. This study contributes to the understanding of LLMs' role in advanced education settings, with implications for future curriculum design and assessment methodologies.