percepción del estudiantado ante los dilémas éticos y la opacidad de la inteligencia artificial generativa en la evaluación formativa

percepción del estudiantado ante los dilémas éticos y la opacidad de la inteligencia artificial generativa en la evaluación formativa

Asignatura: Diseños y Análisis Emergentes de Investigación (DIN)

grupo: mentes evaluadoras

• LYDIA GONZÁLEZ
• THALIA MARCOS (COORDINADORA)
• YANIRA REINA
• PAULA SÁNCHEZ

PERCEPCIÓN DEL ESTUDIANTADO ANTE LOS DILEMAS ÉTICOS Y LA OPACIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN LA EVALUACIÓN FORMATIVA

Índice

01

02

Resumen

Introducción

Fundamentación y Marco Conceptual

04

03

Revisión de la Literatura

05

Importancia y Relevancia del Problema Planteado

06

Objetivos

08

07

Metodología

Cuestiones de investigación

10

09

Fases, Cronograma y Presupuesto

Resultados Esperados, Validez e Impacto

11

Referencias

PERCEPCIÓN DEL ESTUDIANTADO ANTE LOS DILEMAS ÉTICOS Y LA OPACIDAD DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EN LA EVALUACIÓN FORMATIVA

resumen

Percepción estudiantil sobre iagen y evaluación formativa

• Universidades participantes: UCA y USAL
• Dilémas éticos y falta de transparencia
• Diseño de métodos mixtos secuencial explicativo (CUAN -> cual)
• Variables clave: trazabilidad, privacidad, autoría
• RGPD
• Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre: LOPDGDD

• Resultado: decálogo de buenas prácticas

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Evaluación formativa: Feedback continuo y transparente

introducción

Problema: Dilemas éticos Riesgos en los datos

IAGen en la universidad: Automatización Opacidad ("caja negra")

Reto: Transparencia Confianza en la evaluación

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fundamentación y marco conceptual

Claves del enfoque:

Nota. Elaboración propia adaptado al Diseño de investigación cualitativa, por J. A. Maxwell, 2019, Gedisa.

Figura 1Componentes del Modelo Interactivo de Maxwell.

Coherencia sistemática

Diseño flexible

Ajuste ante la opacidad de la IA

LOPDGDD y RGPD

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revisión de la literatura

complejidad percepción del alumnado

calidad de la investigación

Utilidad de los resultados

diseño

Empleo de métodos mixtos de recogida y análisis de datos (Creswell, 2014).

Uso de instrumentos sensibles y adaptados a los contextos específicos (Lukas-Mujika et al., 2019).

Acorde a los estándares de validez de Yin (2018).

Definición clara de "opacidad" y "transparencia algorítmica" (Rodríguez Gómez et al., 2019).

DISEÑO SECUENCIAL EXPLICATIVO

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importancia y relevancia del problema planteado

DISEÑO DE PLANES DE EVALUACIÓN coherentes con la realidad tecnológica actual

resultados investigación

Problema pedagógico

EDUCACIÓNsector de alto riesgo

Posible incumplimiento legal

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objetivos

GENERAL

Analizar la percepción y los dilemas éticos

1. Patrones de uso y finalidades académicas de la IAGen 2. Conflictos éticos derivados de la "caja negra" 3. La LOPDGDD y el RGPD en el uso ético de la IA 4. Propiedad intelectual en contenidos generados por IA 5. Decálogo de recomendaciones

ESPECÍFICOS

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cuestiones de investigación

¿Cómo influye la opacidad de la IA en la confianza del estudiante hacia la retroalimentación recibida? ¿De qué manera el conocimiento de la LOPDGDD condiciona la honestidad académica percibida por el alumnado de la UCA y USAL?

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METODOLOGÍA

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FASES Y CRONOGRAMA

Figura 2Diagrama de Gantt: Cronograma de ejecución.

Nota. Elaboración propia basada en la planificación temporal de las fases a llevar a cabo.

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PRESUPUESTO

Tabla 2Desglose del presupuesto de investigación.

Nota. Elaboración propia justificando el presupuesto estimado utilizado para la investigación.

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RESULTADOS ESPERADOS, VALIDEZ E IMPACTO

Resultado: DECÁLOGO DE BUENAS PRÁCTICAS

Actualización de normativas sobre seguridad de datos institucionales.

Mejora del diseño de rúbricas.

Criterios de credibilidad y transferencia de Lukas-Mujika et al. (2019).

Triangulación metodológica

VALIDEZ

Posible futura línea de investigación: triangulación de los hallazgos del presente estudio con la perspectiva del profesorado.

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REFERENCIAS bibliográficas

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GRACIAS

¿DUDAS?