El uso de analíticas de aprendizaje habilitadas por IA se relaciona con la alfabetización física y la participación...

Área de la Ciencia:

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Sus antecedentes:

• La transformación digital y la IA están remodelando la pedagogía de la educación superior.
• Los análisis habilitados para dispositivos portátiles se utilizan cada vez más en currículos incorporados como la educación física universitaria (PE).
• La evidencia empírica que vincula los análisis de IA en PE con la alfabetización física es limitada.

Objetivo del estudio:

• Investigar la relación entre el uso de analíticas de aprendizaje habilitadas por IA en educación física inteligente y la alfabetización física y el compromiso de los estudiantes.
• Para probar los roles mediadores de la calidad de enseñanza inteligente percibida y la retroalimentación personalizada.
• Aplicar una perspectiva analítica de aprendizaje centrada en el ser humano en un contexto universitario de educación física.

Principales métodos:

• Se empleó un diseño de métodos mixtos secuenciales explicativos.
• Fase cuantitativa: encuesta a 1.182 estudiantes de cuatro universidades chinas.
• Fase cualitativa: Entrevistas semiestructuradas con 12 estudiantes y seis miembros del personal; Se utilizaron modelos de ecuaciones estructurales y análisis temático.

Principales resultados:

• El uso de Analytics se asocia positivamente con la calidad de enseñanza inteligente percibida y la retroalimentación personalizada.
• La calidad de la enseñanza y la retroalimentación mediaron la asociación entre el uso de analíticas y la alfabetización / participación física.
• Los vínculos directos entre el uso de análisis y los resultados fueron pequeños y no significativos.
• Las experiencias de estudiantes e instructores variaron, citando efectos de "espejo y entrenador" junto con preocupaciones de presión y equidad.

Conclusiones:

• Los análisis habilitados por IA son más efectivos para mejorar la alfabetización física y el compromiso cuando se integran con los procesos pedagógicos y de retroalimentación.
• Los hallazgos sugieren que las iniciativas de PE inteligentes deberían priorizar el diseño centrado en el ser humano y los mecanismos efectivos de retroalimentación.
• El estudio proporciona evidencia de métodos mixtos para informar el diseño de PE impulsado por IA en la educación superior, reconociendo las limitaciones de los datos transversales y autoinformados.