Evaluación de la retroalimentación generada por IA de pocos ejemplos en informes de casos en la educación de...

Área de la Ciencia:

• Educación en Profesiones de la Salud; Inteligencia Artificial en la Educación; Tecnología Educativa

Sus antecedentes:

• La retroalimentación generada por IA puede abordar las limitaciones de tiempo del profesorado en la educación.; La aversión a los algoritmos puede reducir la utilidad percibida de la retroalimentación de IA.; El aprendizaje de pocos ejemplos muestra potencial para mejorar el rendimiento de la IA en la educación.

Objetivo del estudio:

• Comparar la calidad de la retroalimentación de IA de cero ejemplos y de pocos ejemplos en la educación de fisioterapia japonesa.; Investigar el impacto de la aversión a los algoritmos en la percepción de la retroalimentación de IA.; Evaluar las preferencias y percepciones de los estudiantes sobre diferentes tipos de retroalimentación de IA.

Principales métodos:

• Estudio de métodos mixtos con 35 estudiantes de fisioterapia.; Se comparó la retroalimentación de IA de cero ejemplos y de pocos ejemplos utilizando preferencia directa, FPQ y grupos focales.; Se evaluó la aversión a los algoritmos analizando los cambios en la percepción después de la divulgación de la identidad.

Principales resultados:

• El 74% de los estudiantes prefirió la retroalimentación de pocos ejemplos por su utilidad general.; La retroalimentación de pocos ejemplos obtuvo puntuaciones más altas en las escalas de justicia y utilidad.; La retroalimentación de cero ejemplos obtuvo puntuaciones más altas en las escalas de afecto, pero las percepciones empeoraron después de la divulgación.; Los datos cualitativos destacaron el aprecio por la orientación de la retroalimentación de pocos ejemplos y el tono de la retroalimentación de cero ejemplos.

Conclusiones:

• La retroalimentación de IA de pocos ejemplos se percibe de manera más favorable que la retroalimentación de cero ejemplos por parte de los estudiantes.; Los modelos de IA de pocos ejemplos demuestran potencial para mitigar la aversión a los algoritmos.; La retroalimentación de IA puede apoyar la escritura, la reflexión y las habilidades de pensamiento avanzado de los estudiantes.