IA Generativa como un Desafío Sociotécnico: Estrategias de Enseñanza Inclusivas en una Institución que Sirve a Hispanos
Autores: Carmona-Galindo, Víctor D.; Ung, Hou; Zeng, Manhao; Broussard, Christine; Taranenko, Elizaveta; Daneshbod, Yousef; Chappell, David; Lorenz, Todd
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Gestión y administración
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
La inteligencia artificial generativa (GenAI) está transformando la educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) al ofrecer nuevas estrategias para abordar los desafíos persistentes en equidad, acceso y capacidad de instrucción, particularmente dentro de las Instituciones que Sirven a Hispanos (HSIs). Esta revisión documenta una iniciativa interdisciplinaria liderada por profesores en la Universidad de La Verne (ULV), una HSI en el sur de California, para explorar la integración de GenAI en biología, química, matemáticas y física. Adoptando un diseño cualitativo exploratorio, este estudio sintetiza viñetas escritas por profesores con literatura revisada por pares para examinar cómo se está pilotando GenAI como un andamiaje para una pedagogía inclusiva. A través de las disciplinas, los beneficios reportados por los profesores incluyen la simplificación de contenido complejo, la mejora de la comprensión multilingüe y la expansión del acceso a la investigación en etapas tempranas y la escritura técnica. Al mismo tiempo, las limitaciones, que incluyen inexactitudes fácticas, sesgo algorítmico y la dependencia excesiva de los estudiantes, subrayan la importancia de incorporar la alfabetización crítica en IA y la reflexión ética en la instrucción. Los hallazgos destacan estrategias impulsadas por la equidad que posicionan a GenAI como un complemento, no un sustituto, de la experiencia disciplinaria y la pedagogía culturalmente receptiva. Al documentar aplicaciones diversas basadas en la práctica, esta revisión proporciona un marco flexible para integrar GenAI de manera ética e inclusiva en la instrucción de STEM a nivel de pregrado. Las ideas se extienden más allá de las HSIs, ofreciendo caminos prácticos para otras instituciones que sirven a minorías y que tienen recursos limitados.
Descripción
La inteligencia artificial generativa (GenAI) está transformando la educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) al ofrecer nuevas estrategias para abordar los desafíos persistentes en equidad, acceso y capacidad de instrucción, particularmente dentro de las Instituciones que Sirven a Hispanos (HSIs). Esta revisión documenta una iniciativa interdisciplinaria liderada por profesores en la Universidad de La Verne (ULV), una HSI en el sur de California, para explorar la integración de GenAI en biología, química, matemáticas y física. Adoptando un diseño cualitativo exploratorio, este estudio sintetiza viñetas escritas por profesores con literatura revisada por pares para examinar cómo se está pilotando GenAI como un andamiaje para una pedagogía inclusiva. A través de las disciplinas, los beneficios reportados por los profesores incluyen la simplificación de contenido complejo, la mejora de la comprensión multilingüe y la expansión del acceso a la investigación en etapas tempranas y la escritura técnica. Al mismo tiempo, las limitaciones, que incluyen inexactitudes fácticas, sesgo algorítmico y la dependencia excesiva de los estudiantes, subrayan la importancia de incorporar la alfabetización crítica en IA y la reflexión ética en la instrucción. Los hallazgos destacan estrategias impulsadas por la equidad que posicionan a GenAI como un complemento, no un sustituto, de la experiencia disciplinaria y la pedagogía culturalmente receptiva. Al documentar aplicaciones diversas basadas en la práctica, esta revisión proporciona un marco flexible para integrar GenAI de manera ética e inclusiva en la instrucción de STEM a nivel de pregrado. Las ideas se extienden más allá de las HSIs, ofreciendo caminos prácticos para otras instituciones que sirven a minorías y que tienen recursos limitados.