Únete a la investigación sobre IA y aprendizaje universitario
Invitamos a universidades de cualquier país a sumarse a este estudio multi-institucional sobre el impacto de la IA generativa en el aprendizaje universitario.
Acceso completo a los resultados de tu centro, exportables en cualquier momento.
Los centros participantes serán co-autores del estudio multi-centro (revistas JCR Q1).
Clustering por perfiles de estudiante, nivel, área, país. Resultados compartidos con todos los centros.
Webapp, cuestionarios validados, rúbricas, pipeline de análisis en R y Python. Todo listo para usar.
Escríbenos y te explicamos todo
Videoconferencia con tu equipo (1 hora)
Convenio de datos anonimizados
Acceso a la plataforma y capacitación online
Si eres profesor de la Universidad de Extremadura y quieres participar:
Expresa tu interés en participar
Jornada de presentación y simulacro
Con apoyo de las plantillas
Implementa el experimento
Titulaciones participantes:
Si eres estudiante, tu profesor te invitará a participar si tu asignatura forma parte del estudio.
Para más información sobre el proyecto o para expresar interés en participar:
Equipo Coordinador
📍 Escuela Politécnica - Universidad de Extremadura
Responderemos a tu consulta en un plazo máximo de 48 horas.
Sí, siempre que puedas diseñar dos retos de dificultad equivalente que permitan evaluar competencias. Funciona mejor con asignaturas que tengan componente práctico o de resolución de problemas.
Para profesores: ~2 horas de formación + tiempo normal de evaluación con rúbrica.
Para estudiantes: ~25 minutos totales en cuestionarios (repartidos en 4 semanas).
Eso lo decide cada profesor. Los retos pueden ser parte de la evaluación normal de la asignatura. Lo que no afecta a la nota es si el estudiante completa o no los cuestionarios de investigación.
Usamos códigos anónimos generados mediante hash criptográfico. El profesor no tiene acceso a las respuestas individuales de los cuestionarios, solo ve estadísticas agregadas.
Sí. La plataforma está abierta a universidades de cualquier país. Los instrumentos están en español, pero estamos preparando versiones en inglés y portugués. Los datos de cada centro se mantienen separados y cada institución tiene acceso exclusivo a sus propios resultados.
No. El diseño crossover es aplicable a cualquier disciplina donde se puedan plantear retos o problemas evaluables: ciencias, humanidades, ciencias sociales, ciencias de la salud, etc. El protocolo y los instrumentos son adaptables.
Cada centro tiene acceso exclusivo a sus datos individuales. Los datos agregados y anonimizados se comparten para el análisis multi-centro, siempre bajo un acuerdo de colaboración firmado entre las instituciones.