Uso de la metodología STEAM para motivar a niños el uso de Inteligencia Artificial

Abstract

Abstract: Around the world, the STEAM (Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) methodology is applied to the teaching of basic and technical sciences such as robotics and programming, as well as in new applications in the area of Artificial Intelligence (AI). In order to generate motivation in children and young people about the use of Artificial Intelligence, this research used the Scratch and Machine Learning for Kids technology platforms together with the STEAM methodology as a bridge between education and technology, in the subject of Mathematics in eighth graders. [...]of this integration, favorable results were obtained regarding the motivation of students in the use of Artificial Intelligence. Keywords: Alternative Education; Artificial Intelligence; Science Education; Teaching Material; Web Platforms. 1.Introducción Alrededor del mundo, el programa PISA (Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes) determina el nivel educativo que las naciones poseen, evalúa a estudiantes entre 15 y 16 años en destrezas de lectura, ciencias y matemática, busca no solo la reproducción del conocimiento, sino una extrapolación y aplicación del mismo (Arévalo Gross & Guevara Duque, 2018).

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Resumen: Alrededor del mundo la metodología STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte, Matemática) se aplica para la enseñanza de ciencias básicas y técnicas como la robótica y la programación, así como también en nuevas aplicaciones en el área de Inteligencia Artificial (IA). Con la finalidad de generar motivación en niños y jóvenes sobre el uso de Inteligencia Artificial, en la presente investigación se utilizó las plataformas tecnológicas Scratch y Machine Learning for Kids junto a la metodología STEAM como puente de unión entre la educación y la tecnología, en la asignatura de Matemática en estudiantes de octavo de básica. Producto de esta integración se obtuvo resultados favorables respecto a la motivación de los alumnos en el uso de Inteligencia Artificial.

Palabras-clave: Educación Alternativa; Enseñanza de las Ciencias; Inteligencia Artificial; Material Didáctico; Plataformas Web.

Abstract: Around the world, the STEAM (Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) methodology is applied to the teaching of basic and technical sciences such as robotics and programming, as well as in new applications in the area of Artificial Intelligence (AI). In order to generate motivation in children and young people about the use of Artificial Intelligence, this research used the Scratch and Machine Learning for Kids technology platforms together with the STEAM methodology as a bridge between education and technology, in the subject of Mathematics in eighth graders. As a result of this integration, favorable results were obtained regarding the motivation of students in the use of Artificial Intelligence.

Keywords: Alternative Education; Artificial Intelligence; Science Education; Teaching Material; Web Platforms.

1.Introducción

Alrededor del mundo, el programa PISA (Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes) determina el nivel educativo que las naciones poseen, evalúa a estudiantes entre 15 y 16 años en destrezas de lectura, ciencias y matemática, busca no solo la reproducción del conocimiento, sino una extrapolación y aplicación del mismo (Arévalo Gross & Guevara Duque, 2018). Debido a condiciones socio económicas, no todos los países son evaluados dentro de la prueba PISA, razón por la que existe la prueba PISA-D (PISA para el Desarrollo), la cual se enfoca en los mismos puntos que la evaluación PISA, pero que a su vez evalúa con mayor profundidad a los países cuyo desarrollo económico se encuentra en un nivel medio o bajo en aspectos relacionados al género, la condición social, condición económica, entre otros aspectos que influyen directa o indirectamente en el desempeño académico de los estudiantes, el Ecuador se encuentra en estas categorías (Arévalo Gross & Guevara Duque, 2018).

De los resultados obtenidos en el año 2018 por el Ecuador en esta evaluación, se observan puntajes sobre el promedio en la destreza de lectura, mientras que, en lo relacionado a ciencias y matemática, los resultados estuvieron por debajo del mismo, siendo la asignatura de matemática la que obtuvo el puntaje más bajo, esto sin considerar que en un análisis con mayor profundidad los estudiantes no llegaron al segundo nivel de conocimientos básicos establecido por el programa PISA (Arévalo Gross & Guevara Duque, 2018).

Se plantea entonces la interrogante de si los resultados obtenidos son producto de la metodología tradicional de enseñanza-aprendizaje, a la vez que surge la pregunta de si existen ventajas por parte de los estudiantes ecuatorianos al competir académica y profesionalmente con estudiantes que poseen un desarrollo económico similar o menor al ecuatoriano, al mismo tiempo se establece la duda de si existe desventaja por parte de los ecuatorianos al competir con individuos propios de naciones desarrolladas como Estados Unidos o China, entre otros, en el caso de existir esta brecha en ventajas y desventajas, que tan grande es la misma.

La relación entre la Educación y la Inteligencia Artificial data desde el año 1971 con el desarrollo de herramientas de Enseñanza Asistida por Ordenador o herramientas de Tutorías Inteligentes (Begoña, 1992). De este primer contacto se han logrado grandes avances al punto de poder aplicar la Inteligencia Artificial en tutorías de estudiantes por medio de preguntas y diálogos de la máquina con el alumno, además, la generación de perfiles por parte de la Inteligencia Artificial ayuda a una educación personalizada e inclusiva, también existe la asignación de tareas repetitivas y rutinarias en la educación, entre muchas otras más aplicaciones de Inteligencia Artificial en la educación (Joyce J. & Laurie A., 2018). También es importante recalcar el uso de la metodología STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte, Matemática) en la educación, en particular en la asignatura de Matemática, con resultados positivos en los estudiantes (Zambrano Cruz, 2018).

Dentro del Ecuador en el Reglamento General de la ley Orgánica de Educación Intercultural, en el artículo 9, se estipula como obligatorio el uso de material didáctico en la enseñanza de los alumnos, tomando de esta forma el uso de la Inteligencia Artificial como un recurso didáctico para la enseñanza de niños y jóvenes (Ministerio de Educación del Ecuador, 2017).

De las metodologías de enseñanza-aprendizaje se puede comprender que el proceso de aprendizaje es diverso y por lo tanto no siempre es lineal, debido a esto se busca que lo aprendido por el estudiante no sea reproducido de forma exacta, siendo en realidad el objetivo principal el procesamiento, análisis, comprensión y razonamiento del mismo (Proaño, 2018). Por este motivo es que se busca una mayor participación de los alumnos en su desarrollo educativo, con la finalidad de que el docente deje de ser el centro del conocimiento y pase a ser un guía que motive y dirija a sus estudiantes en esta construcción de conocimiento (Narvaéz, 2018).

Se menciona al constructivismo como referente de mayor participación de los estudiantes en la construcción del conocimiento al depender de las capacidades propias y del entorno en el que se desenvuelve el mismo, esto debido a que cada persona percibe la realidad de una manera diferente, permitiéndole de esta forma ser un actor principal y ya no un mero observador (Ortiz Granja, 2015).

Del constructivismo surge la metodología STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Matemática), la cual se fundamenta en la interdisciplinariedad de la Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemática, su objetivo es motivar a niños y jóvenes a desarrollarse en asignaturas relacionadas a la ciencia y la investigación (García Cartagena, Reyes Gonzales, & Burgos Oviedo, 2017).

El uso de la metodología STEM ha influido positivamente en una educación más orientada hacia las ciencias e ingeniería, pero ya no es suficiente solo el hecho de enseñar a través de múltiples disciplinas, puesto que la información se ha extendido a tal punto que podemos acceder a ella desde diferentes partes alrededor del mundo en cuestión de segundos, generando de esta manera que la educación yo no tenga un enfoque únicamente relacionado a la ingeniería o a lo social, sino que debe darse de las dos maneras por igual (Boy, 2013).

A raíz de esto, STEM ha integrado al Arte como uno de sus pilares fundamentales (STEAM), así la educación pasa de ser multidisciplinaria a una educación integral, la cual ha ido tomando fuerza gracias a la popularización del uso de las Tecnologías de la Información y Comunicaciones (TIC) en la educación (Daz Morgado, 2019). Al estar basado en el constructivismo, STEAM busca que el estudiante vaya construyendo su conocimiento junto al profesor y a sus compañeros de clase, promoviendo de esta forma habilidades como la creatividad, imaginación, comunicación, trabajo en equipo, liderazgo, entre muchas otras habilidades que lo ayuden a desarrollarse y abrirse paso en el mundo laboral (Zambrano Cruz, 2018).

La metodología STEAM se ha extendido gracias al avance tecnológico del que podemos destacar a las plataformas virtuales, utilizadas enormemente en el ambiente educativo, estas plataformas son aplicaciones informáticas a las cuales se puede acceder por medio del internet y que han facilitado enormemente el desarrollo de material didáctico, junto a la comunicación y socialización de información, permitiendo de esta forma su implementación en colegios, universidades, centros de aprendizaje, y en la impartición de cursos (Beltrán Morales, 2017).

De tantas opciones que se tiene respecto a plataformas tecnológicas virtuales educativas, Scratch figura como una de las más populares con el objetivo de enseñar a programar a estudiantes entre 8 y 16 años en 150 países alrededor del mundo (Lifelong Kindergarden, s.f.). Machine Learning for Kids (MLK) es otra plataforma que busca introducir a niños y jóvenes en el mundo de la programación, avanzando un paso al integrar la construcción de modelos de Inteligencia Artificial junto con las herramientas proporcionadas por Scratch, permitiendo a los estudiantes un contacto temprano con la Inteligencia Artificial (Lane, 2019).

A la Inteligencia Artificial podemos definirla como la capacidad que tienen las máquinas de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos completos al igual o de una manera mejor que los humanos (Terrones Rodríguez, 2018). Esto permite que se las utilice en actividades repetitivas y sujetas al error humano como por ejemplo en el procesamiento de la información de un cliente en la banca, dotándole a la Inteligencia Artificial la capacidad de tomar decisiones en la concesión o no de préstamos a sujetos de riesgo, liberando gran parte de la carga laboral de los empleados y que se dediquen a actividades que agreguen mayor valor, permitiendo de esta manera ahorrar mucho dinero al banco; otro ejemplo a considerares es la administración correcta de tratamientos médicos, o también en la aplicación correcta de metodologías educativas según el perfil de comportamiento del estudiante (Romero, 2019).

Como aplicación de la Inteligencia Artificial surgieron los Chatbot (CB) que son programas desarrollados gracias a las diferentes técnicas de generación, clasificación, predicción y reconocimiento de objetos; estos programas se han hecho populares debido a su facilidad para mantener conversaciones con usuarios, facilitando de esta forma el agendamiento de citas, entrega de información, así como tutorías en el desarrollo de determinadas acciones para el usuario (Everis & Endeavor, 2018). La utilización de estos programas como herramienta de apoyo para la educación se fundamenta en su capacidad para aprender en base a conversaciones sostenidas con los estudiantes, permitiéndole de esta forma al CB dar una respuesta acorde a las necesidades de los mismos (Álvarez Piñeiro, Alvarado Pérez, & Sánchez Prieto, 2018).

A pesar de existir aplicaciones de Inteligencia Artificial en el proceso de enseñanzaaprendizaje, como los Chatbots, el uso de esta tecnología en la educación aún es prematura, pero las expectativas que se tienen con la misma son altas, ya que facilitaría enormemente la personalización de la educación, así como el ahorro de tiempo para los docentes con la realización de tareas rutinarias junto con el procesamiento de grandes volúmenes de información (Jara & Ochoa, 2020).

De lo ya mencionado, "Watson va a clase" surge como la propuesta de IBM para lograr enseñar Inteligencia Artificial a estudiantes que cursan el bachillerato o ya en su formación profesional por medio de la aplicación de la metodología STEAM, dentro de este programa se busca el presentar a la Inteligencia Artificial como una herramienta que ayuda a las persones junto con el entendimiento de que una Inteligencia Artificial no viene a reemplazar a las personas, pero si a cambiar la perspectiva que hemos llegado a tener sobre el desarrollo de actividades (IBM, 2018).

Es importante recordar que aunque el desarrollo tecnológico nos permite llegar a tener escuelas, colegios y universidades completamente virtuales, la necesidad de desarrollar en los estudiantes valores sociales y comunitarios por parte de los padres es lo que nos recuerda la necesidad del docente como un guía del conocimiento adquirido, ya sea en un ambiente físico (institución educativa) o también en el ambiente virtual (plataforma educativa), asegurando de esta forma que sin importar que tan grande sea el desarrollo de las TIC y su aplicación en la educación, la institución como tal no desaparecerá (Necuzzi, 2013).

Este proyecto no busca presentar a los estudiantes todo el conocimiento y fundamento técnico que se encuentra detrás de la Inteligencia Artificial, el objetivo principal es el de generar motivación a niños y jóvenes en el uso de Inteligencia Artificial en diferentes aspectos educativos, los cuales pueden ser proyectos académicos o incluso actividades diarias, buscando de esta forma el otorgar una ventaja significativa en el desempeño académico de los mismos, en relación con aquellos alumnos que aún mantienen una metodología tradicional de enseñanza, o que tienen un contacto limitado o casi nulo con Inteligencia Artificial dentro su desarrollo académico.

2.Materiales y Métodos

2.1. Lineamientos de la investigación

Posterior a la revisión del estado del arte y fundamentación teórica, se planteó la hipótesis de poder motivar a niños y jóvenes el uso de Inteligencia Artificial a través del uso de la metodología STEAM. Se define entonces el enfoque de la investigación como mixto, en donde para la investigación de campo se aprovecha el uso del entorno educativo en el que se desenvuelven los estudiantes a diario, permitiendo de esta forma una investigación de nivel exploratorio la cual deje la puerta abierta a futuras investigaciones, para de esta forma establecer un diseño de investigación pre experimental con un solo caso y una única medición, con una muestra de relación idéntica para el enfoque cualitativo y cuantitativo, permitiendo de esta forma la recolección de datos por medio de una encuesta por el lado cualitativo y la evaluación de un proyecto experimental en lo referente al enfoque cuantitativo.

2.2. Población y muestra

El estudio se enfoca en el trabajo con niños y jóvenes, por este motivo se optó por tomar como población de estudio, a los estudiantes pertenecientes al 7mo, 8vo y 9no año de educación básica unificada, en un colegio de la ciudad de Quito - Ecuador, permitiéndonos abarcar de esta forma a niños que se encuentran en la última etapa de la niñez hasta jóvenes que están cursando la primera etapa de la juventud, teniendo un total de 39 estudiantes para la población.

Por criterio de los investigadores, se optó por usar una muestra del tipo no aleatoria, fundamentada en el criterio de ser los estudiantes pertenecientes al 8vo año de educación básica unificada el punto de unión entre la última etapa de la niñez y la primera etapa de la juventud, obteniendo de esta forma una muestra de 13 estudiantes para el estudio.

2.3. Metodología

Con la finalidad de incentivar y motivar a niños y jóvenes en el uso y aplicación de la Inteligencia Artificial dentro de su vida y en su desarrollo académico, se planteó esta investigación en la que haciendo uso de la metodología de enseñanza-aprendizaje STEAM se presentaría a los estudiantes nociones básicas sobre programación como algoritmo, sentido del algoritmo, estructuras lógicas, estructuras de control y bucles; en cuanto a Inteligencia Artificial se trataron conceptos como aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la educación, el entrenamiento robots de software en el reconocimiento de texto, números, imágenes y sonidos, así como su aplicación en otras áreas profesionales.

Para determinar la forma en la que se trabajaría con los alumnos en función de los conocimientos previos que tienen respecto a programación e Inteligencia Artificial, se realizó varias reuniones con los docentes encargados de las asignaturas de matemática y de computación con quienes se desarrolló toda la implementación del proyecto investigativo. En estas reuniones y por cuestiones administrativas se estableció que se trabajaría una hora académica por día, los cuatro últimos días de la semana, durante dos semanas, dando un total de 8 horas académicas con los estudiantes en base al cronograma desarrollado y acordado.

Durante la implementación, se trabajó con los estudiantes en el aprendizaje de conceptos básicos de programación (algoritmos, condiciones lógicas, estructuras de control, y bucles) a través de Scratch, ya sea desde su propia plataforma, o como extensión de la plataforma de Machine Learning for Kids. Además, se presentó a los alumnos conceptos de Inteligencia Artificial como: enseñanza, aprendizaje, reconocimiento de objetos, aplicaciones en diferentes áreas, entre otros.

Con la finalidad de que los estudiantes exploren e interactúen por cuenta propia con la plataforma de Machine Learning for Kids, se les creó su usuario y contraseña en base al listado de estudiantes, entregado posterior a la reunión con los docentes.

Es importante señalar que se desafió a los alumnos a través de un proyecto experimental a que vinculen a la Inteligencia Artificial con la asignatura de Matemática, por medio del desarrollo de un Chatbot de reconocimiento de texto, que entienda las características y conceptos propios del conjunto de los números racionales, operaciones con números racionales y su representación en la recta numérica y el plano cartesiano.

2.4.Desarrollo de clases

De acuerdo al cronograma de trabajo, se rediseñaron las clases de Matemática iniciando con la interacción de los estudiantes con la plataforma Scratch, la cual se usa a nivel mundial para la enseñanza de programación por medio del uso de bloques visuales que representan las estructuras de control sin código de programación para realizar animaciones y juegos; esta interacción se acompañó con la presentación de los conceptos de algoritmo, condiciones lógicas, estructuras de control y bucles, por medio de ejemplos propios de sus actividades diarias; una vez culminada la clase, se envió como tarea a los estudiantes a desarrollar los tutoriales presentados por la plataforma de Scratch a manera de práctica y refuerzo.

La segunda clase se inició preguntándoles sobre sus experiencias y dificultades con Scratch, se les presentó conceptos de Inteligencia Artificial junto a la asociación de los dos primeros pasos del proceso de desarrollo de un modelo de aprendizaje automático en Machine Learning for Kids con el proceso de aprendizaje que los estudiantes poseen, es decir la enseñanza de características propias de los objetos para identificarlos y el aprendizaje de estos objetos para diferenciarlos entre sí, agregando a esto los diferentes tipos de reconocimiento de objetos disponibles en MLK (texto, número, imagen y sonido).

En la tercera clase, en el contexto de la interacción con la plataforma, se les hizo entrenar un modelo que pueda identificar entre un perro y un gato por medio de reconocimiento de texto, también se les presentó las consecuencias de un mal entrenamiento, por ejemplo, una respuesta ilógica como que el perro maúlla o el gato ladra por parte del modelo, esto dentro del ambiente de testeo de la opción de aprendizaje de la plataforma.

Para la última clase de la primera semana, se buscó que los alumnos unan lo hecho en el entrenamiento del modelo, con los conceptos de programación, esto se realizó a través del tercer paso en el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático en Machine Learning for Kids, para esto se utilizó el complemento de Scratch presente en la plataforma, junto al modelo ya entrenado del perro y el gato (corregido), introduciendo de esta forma los conceptos referentes a un Chatbot.

En la primera clase de la segunda semana, los estudiantes se encontraban estudiando el conjunto de los números racionales según el cronograma académico, por lo que, la siguiente actividad que se realizó con los alumnos fue desarrollar un Chatbot con reconocimiento de texto, el cual luego de hacerle una pregunta referente a las similitudes y diferencias que existen entre el conjuntos de números enteros y números racionales, pueda determinar en base al entrenamiento, si la característica en efecto es propia de los enteros, de los racionales o de los dos.

La siguiente clase se inició con el desarrollo de un proyecto junto a los estudiantes el cual, basándose en el ejercicio del Chatbot para la clasificación de números enteros y racionales, deba expandirse a los conceptos de las operaciones entre números racionales y su representación en la recta numérica y el plano cartesiano.

En la penúltima clase junto al docente de la asignatura de Matemática, se respondieron las posibles dudas e interrogantes que los estudiantes tuvieron sobre el uso de los conceptos matemáticos, además sobre Programación e Inteligencia Artificial.

En la última clase se comenzó presentando una encuesta a los estudiantes para posteriormente realizar la evaluación de los proyectos desarrollados por los mismos, con la finalidad de recolectar datos para ser procesados y analizados.

2.5.Procesamiento de datos

Para el procesamiento de los datos se utilizó el software estadístico SPSS 25, tanto para las encuestas y para los criterios de evaluación del proyecto experimental realizado por los alumnos, es importante mencionar que todo el análisis de datos, se realizó con un intervalo de confianza del 95%, separando lo cualitativo de lo cuantitativo.

Procesamiento Cualitativo

Una vez recolectados los datos de las encuestas se procedió a agruparlos y depurarlos en variables según la necesidad de la investigación, para de esta forma realizar el análisis de frecuencias respectivo.

Procesamiento Cuantitativo

Con los datos recolectados como resultado de la evaluación del proyecto experimental de los alumnos se precedió a clasificarlos, posterior a lo cual se realizó la prueba de normalidad con la finalidad de determinar si se debían utilizar técnicas paramétricas o no paramétricas y establecer si se rechaza o no la hipótesis de la investigación.

3.Resultados y Discusión

3.1. Resultado Análisis Cualitativo

Una vez recolectados los datos de la encuesta se los depuró, clasificó y tabuló, para realizar el respectivo análisis de frecuencias.

De los 13 estudiantes que respondieron la encuesta, 12 consideran que el uso de Inteligencia Artificial en la educación es de utilidad, de ellos la mitad opina que es poco útil, mientras que la otra mitad piensa que es de mucha utilidad el uso de Inteligencia Artificial en la educación, dándonos una división de opiniones dentro del contexto investigativo (Figura 1).

En cuanto a la pregunta sobre la cantidad de asignaturas en las que se puede usar Inteligencia Artificial, en la Figura 2 se observa que más de la mitad de los estudiantes consideran que la aplicación de Inteligencia Artificial en la educación puede hacerse en más de 3 asignaturas simultáneamente, mientras que el resto de alumnos piensa que su aplicación se limita de 1 a 2 asignaturas máximo, permitiéndonos observar si los estudiantes llegaron a comprender la capacidad que posee la Inteligencia Artificial en el ámbito educativo.

En la Figura 3, se muestra el resultado de la pregunta sobre en qué área académica se mejora el aprendizaje con el uso de Inteligencia Artificial, observamos que 9 de los 13 estudiantes asocia que el estudio de la asignatura de Matemática mejora con la aplicación de Inteligencia Artificial en el proceso educativo; de los 4 alumnos restantes, 2 lo relacionan con la asignatura de computación, 1 de ellos con idiomas y el último considera que ninguna área mejoraría su aprendizaje con el uso de Inteligencia Artificial.

En la pregunta referente a si usar o no Inteligencia Artificial en la educación, más del 76% considera que sí se debería hacer uso de Inteligencia Artificial dentro del ámbito educativo, mientras que menos del 24% considera que no es necesario.

En lo que respecta al nivel de motivación por el uso de Inteligencia Artificial, 10 de los 13 estudiantes se muestran muy motivados y totalmente motivados para utilizar Inteligencia Artificial en su desarrollo académico (Figura 5).

Se observa además que a lo largo de la investigación hubo muchas dificultades para los estudiantes, indicando que a futuro se debe tener un mayor contacto y número de horas con los alumnos con la finalidad de que tengan la confianza de preguntar y de esta forma solventar la dificultad y avanzar, como se puede ver en la Figura 6.

Entre las sugerencias realizadas por los alumnos, las que más destacan son el realizar esta interacción de forma más entretenida y el de aplicar la Inteligencia Artificial en más materias (Figura 7).

3.2. Resultado Análisis Cuantitativo

Con la finalidad de respaldar la motivación de los estudiantes en el uso de Inteligencia Artificial, se optó por el desarrollo de un Chatbot que englobe los conocimientos de la asignatura de Matemática, obteniendo los siguientes resultados.

Se puede apreciar en primera instancia que, de los 13 estudiantes de la muestra, sólo 7 estudiantes cumplieron con la elaboración del proyecto, representando el 53,85% de cumplimiento (Figura 8).

Estos datos fueron tratados y etiquetados, posterior a la evaluación de los proyectos.

Al realizar la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk, en la Tabla 2, se observa que el estadístico de prueba es mayor a 0,05, por lo que se realiza posteriormente un análisis paramétrico de los datos.

En la Tabla 3, se evidencia que la significancia en cada una de las variables posterior a la prueba de medias, es mayor al 0,05, permitiéndonos concluir que la hipótesis no se rechaza, es decir, que los estudiantes adquirieron buenas destrezas iniciales en Programación e Inteligencia Artificial.

Por ultimo, en la Figura 9, se muestra el nivel de destreza en conceptos básicos de Programación. De los resultados obtenidos en la evaluación del proyecto se observa que tanto el sentido que se le da a un algoritmo, como las estructuras de control, es lo que más llegaron a comprender los estudiantes, de forma contraria, el manejo de bucles fue lo más difícil de comprender por parte de los mismos, y el manejo de las estructuras de control y de la lógica se desarrollaron en un nivel promedio.

4.Conclusiones

SegUn los resultados obtenidos de la encuesta, podemos mencionar que la Inteligencia Artificial tiene utilidad en la educación media en un nivel medio-alto, lo cual se comprueba con el hecho de que más del 80% de los estudiantes afirmaron que la aplicación de Inteligencia Artificial debería darse en al menos 3 asignaturas académicas, así también más de las tres cuartas partes de los alumnos opinaron que el sistema educativo debe trabajar más con Inteligencia Artificial en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

El 77% de los estudiantes se mostraron motivados son el uso de Inteligencia Artificial en la asignatura de Matemática, confirmando que el objetivo general de la investigación se cumplió, es decir, que el uso de la metodología STEAM ayuda a generar motivación sobre el uso de Inteligencia Artificial en niños y jóvenes.

Los estudiantes mostraron también el deseo de tener un mayor contacto con el uso de Inteligencia Artificial en la educación, esto reflejado por las sugerencias hechas en la encuesta.

Del análisis cuantitativo, se puede concluir que la aplicación de STEAM para introducir a los estudiantes conceptos de Programación e Inteligencia Artificial fue efectiva pues adquirieron las competencias y destrezas necesarias para realizar el proyecto experimental del Chatbot, los alumnos que desarrollaron el proyecto obtuvieron una calificación promedio de 0,75 sobre 1.

En conclusión, del análisis cualitativo y cuantitativo, se puede afirmar que el uso de STEAM permite motivar a los niños y jóvenes el uso de Inteligencia Artificial.

Como futuras investigaciones, se propone el uso de STEAM e Inteligencia Artificial en las diferentes asignaturas que los estudiantes toman en el año lectivo, también se puede considerar el trabajar en proyectos no sólo con el reconocimiento de texto sino experimentar además con el reconocimiento de imágenes, números y sonido, entre otros, a más de introducir progresivamente a los alumnos de primaria, secundaria y bachillerato en Programación e Inteligencia Artificial.

References

Referencias

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