Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) ha cambiado significativamente la estructura de todas las industrias y ha aumentado exponencialmente la disponibilidad de herramientas de vanguardia utilizadas en la vida cotidiana de las personas. Esta tecnología de punta también ha influido considerablemente en las prácticas educativas, y constantemente se realizan esfuerzos para incorporar la IA en la enseñanza y el aprendizaje. Durante varias décadas, los educadores han utilizado técnicas de inteligencia artificial para mejorar los sistemas de gestión del aprendizaje, los instrumentos de evaluación y otras herramientas de apoyo al aprendizaje en diversas materias STEM ( Koedinger et al., 1997 ; Mitrović, 1998 ; D'Mello y Graesser, 2012 ; Hwang y Tu , 2021). Un ejemplo es "MIKA" de Carnegie Learning, una plataforma de material didáctico de matemáticas que analiza el trabajo de los estudiantes, determina su nivel de rendimiento óptimo y luego ofrece a los alumnos contenido instructivo y tareas de evaluación que se adaptan a sus niveles de rendimiento individuales ( Puri y Mishra, 2020 ). Zhai et al. (2020) revisaron 47 estudios que adoptaron algoritmos de IA (es decir, aprendizaje automático) como evaluaciones en la educación científica y encontraron que la IA es una alternativa efectiva y validada para las evaluaciones de ciencias tradicionales. Además, el notable desarrollo de los algoritmos de IA ha dado lugar a investigaciones sobre las formas en que la IA puede apoyar el desempeño de los alumnos en tareas pedagógicas complejas en la educación STEM, como la escritura científica a través de un enfoque orientado al proceso ( Walker, 2019 ).; Latifi et al., 2020 ; Yang, 2021 ).
A pesar del gran potencial de los soportes de aprendizaje habilitados por IA, el uso generalizado de la tecnología en la educación no garantiza la capacidad de los docentes para implementar la tecnología en las aulas, ni asegura la calidad de la enseñanza ( Mercader y Gairín, 2020 ) ya que los docentes aún no están completamente preparados para implementar la educación basada en IA (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura [UNESCO], 2019 ). Además, los académicos han afirmado que la implementación exitosa de nuevas tecnologías educativas está estrechamente relacionada con las actitudes de los docentes que dirigen la lección ( Fernández-Batanero et al., 2021).). A pesar de décadas de desarrollo profesional sobre la integración de la tecnología educativa, una gran cantidad de docentes aún ven negativamente la implementación de la tecnología en el aula y no están dispuestos a usarla ( Prensky, 2008 ; Kaban y Ergul, 2020 ; Istenic et al., 2021 ) . . En cambio, continúan utilizando los mismos materiales y metodologías de enseñanza, rechazando la aplicación de cualquier cosa que pueda traerles resultados negativos ( Talvid, 2016 ). Además, la ansiedad provocada por el uso de nuevas tecnologías puede actuar como una carga ( Zimmerman, 2006 ) y obstaculizar los esfuerzos de los docentes para introducir la tecnología en el lugar ( Hébert et al., 2021 ).
En vista de esto, los docentes deben aprender no solo cómo usar la tecnología, sino también cómo integrarla con éxito en sus planes de estudio. Además, para estar abiertos a integrar tecnología avanzada en sus lecciones, los maestros deben comprender la importancia de la tecnología educativa y las posibilidades que puede aportar a la instrucción. Además, cuando se trata de IA, una gran cantidad de maestros y funcionarios escolares aún no han experimentado el soporte de aprendizaje basado en IA y podrían simplemente reconocerlo como una tecnología educativa un poco más avanzada. En consecuencia, antes de la aplicación exitosa de un sistema de apoyo de IA en la educación y una evaluación de su efectividad, los maestros primero deben utilizarlo ellos mismos para que puedan comprender completamente cómo puede apoyar el aprendizaje STEM, en particular, la escritura científica.
Revisión de Literatura y Marco Teórico
escritura científica
A diferencia de la escritura general, la escritura científica expresa el pensamiento científico que explora, verifica, refuerza y mejora el conocimiento existente, creando nuevos conocimientos ( Lindsay, 2020 ; Grogan, 2021 ). Además, la escritura científica no enumera simplemente el conocimiento científico memorizado, sino que pasa por el proceso de construcción de significado por sí mismo, lo que ayuda a los estudiantes a mejorar su pensamiento científico, razonamiento de análisis crítico y habilidades de resolución de problemas para fomentar la alfabetización científica, el objetivo final de educación STEM.
La escritura científica también enfatiza el proceso en el que, a través de actividades de escritura, los estudiantes organizan lo que ya han aprendido en sus percepciones. Se puede ver que esta estrategia de aprendizaje para la escritura está en línea con el constructivismo, enfatizando la cognición activa de un individuo, las interpretaciones subjetivas del conocimiento y las colaboraciones ( Supriyadi, 2021), que son necesarios para todas las materias relacionadas con STEM enfocadas a dar solución a los problemas actuales y auténticos de nuestra sociedad. La efectividad de la escritura científica ha mejorado las estrategias de enseñanza y aprendizaje en la educación STEM, desde la educación K-12 hasta las aulas postsecundarias. Por ejemplo, mediante el uso de una aplicación web que consta de seis pasos sistemáticos para apoyar la escritura científica de los estudiantes de secundaria y preparatoria, los estudiantes pudieron mejorar sus habilidades de resolución de problemas, su comprensión profunda del contenido científico y sus habilidades de argumentación para realizar determinadas tareas. durante las clases de ciencias ( Belland et al., 2019 , 2020 ; Belland y Kim, 2021 ; Kim et al., 2021). Además, 33 profesores de STEM de múltiples disciplinas (p. ej., ingeniería, física, matemáticas, química y biología) en instituciones de educación superior señalaron los diferentes roles que desempeña la escritura científica en la práctica del conocimiento científico profesional, la mejora de la comprensión conceptual, y la comprensión de cómo se construye y justifica el conocimiento disciplinario, todos ellos esenciales en la educación STEM ( Moon et al., 2018 ).