Factores que influyen en el interés de los estudiantes al usar el aprendizaje de matemáticas asistido por chatbots de...

Área de la Ciencia:

• Tecnología Educativa
• Inteligencia Artificial en la Educación
• Psicología del Aprendizaje

Sus antecedentes:

• Comprender los factores que influyen en la participación de los estudiantes en entornos de aprendizaje apoyados por IA es crucial.
• Modelos existentes como UTAUT y la Teoría Cognitiva Social proporcionan marcos para la aceptación de la tecnología.
• La investigación de factores motivacionales en la educación matemática impulsada por IA aborda una brecha en áreas temáticas cognitivamente exigentes.

Objetivo del estudio:

• Examinar los determinantes del interés de los estudiantes universitarios en la educación matemática apoyada por IA.
• Probar un modelo estructural que integre constructos de aceptación de tecnología con factores motivacionales.
• Explorar los roles de la ansiedad matemática, la autoeficacia, la expectativa de rendimiento y la expectativa de esfuerzo.

Principales métodos:

• Un estudio cuantitativo que involucra a 247 estudiantes universitarios chinos.
• Análisis de datos utilizando Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM).
• Prueba de modelo estructural basada en la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT) y la Teoría Cognitiva Social.

Principales resultados:

• La expectativa de rendimiento, la expectativa de esfuerzo y la autoeficacia predijeron significativamente el interés de aprendizaje.
• La expectativa de esfuerzo demostró la influencia positiva más fuerte en el interés de aprendizaje.
• La ansiedad matemática no predijo significativamente la autoeficacia ni el interés de aprendizaje; la especialidad académica moderó esta relación.
• La autoeficacia influyó indirectamente en el interés de aprendizaje a través de la utilidad percibida del sistema y la facilidad de uso.

Conclusiones:

• La educación matemática apoyada por IA puede mejorarse centrándose en la utilidad percibida y la facilidad de uso, impulsada por las expectativas de esfuerzo y rendimiento.
• La participación del estudiante en la educación matemática con IA está influenciada positivamente por la autoeficacia y las expectativas de esfuerzo/rendimiento.
• Los entornos de IA pueden mitigar la ansiedad matemática, con efectos que varían según la especialidad académica, lo que resalta la necesidad de intervenciones personalizadas y diseño centrado en el usuario.