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Seminario web de Annie: IA y datos en el apoyo a los estudiantes: perspectivas prácticas de los Países Bajos y Bélgica

¿Cómo pueden la IA y los datos ayudarnos a apoyar mejor a los estudiantes y reducir el abandono escolar?

En este seminario web, dos profesionales experimentados, Arno den Otter de los Países Bajos, y Tom Madou de Bélgica, comparten sus perspectivas sobre el uso de datos e IA predictiva para identificar a los estudiantes con necesidades antes de que los problemas se intensifiquen. Escucharemos ejemplos prácticos de contextos de formación profesional y de educación superior, y exploraremos las posibilidades y limitaciones del apoyo estudiantil basado en datos.

¿Quién debería unirse?
Esta sesión es para profesionales de la formación profesional y la educación superior superior que trabajan con el éxito, la orientación, el bienestar o el desarrollo institucional de los estudiantes.

Digital Universities Europe

Liderazgo para el bienestar en la educación superior

Thad Mantaro (PhD) es Decano de Bienestar Estudiantil en el Dallas College de Texas. Obtuvo su doctorado en la Texas Tech University con una disertación titulada “Wellbeing Leadership in Higher Education: A Collective Case Study of Chief Wellness Officers”. En su disertación, Mantaro examinó el papel del Director de Bienestar (CWO) en el apoyo al bienestar de los estudiantes en seis campus de los Estados Unidos. En este seminario web, Mantaro discutió temas como los servicios estudiantiles en el sistema de educación superior de EE. UU., el liderazgo en el bienestar de los estudiantes y las oportunidades de colaboración internacional e investigación relacionadas con el bienestar de los alumnos.

LAK24

ECSAS23

Los rápidos avances en IA han brindado posibilidades sin precedentes para personalizar los procesos de aprendizaje. Se ha prestado poca atención a las concepciones de los estudiantes sobre la IA. Este estudio explora el papel de un agente de IA para facilitar el proceso de búsqueda de ayuda de los estudiantes. El estudio mejorará la comprensión de los agentes de IA como apoyo para los alumnos. Los hallazgos ayudarán a identificar los problemas en los que los estudios futuros deberían centrarse para desarrollar un uso transparente y éticamente fundamentado de la IA en la educación, en línea con las teorías del aprendizaje.

ECSAS22

"Reconocer las preocupaciones y necesidades de los estudiantes con un bot de apoyo basado en SMS
Este taller presentará un método novedoso para reconocer de manera proactiva las preocupaciones y necesidades de los estudiantes con un bot de soporte basado en SMS u otras aplicaciones de mensajería. Durante el taller, los participantes obtienen una visión general de la investigación sobre tecnologías novedosas (por ejemplo, IA, chatbots) para el apoyo al bienestar, se familiarizan con el diseño de scripts de chatbot de soporte escalables destinados a reconocer las necesidades de los estudiantes y aprenden sobre las experiencias y los resultados del uso de un chatbot de soporte en un contexto universitario".

HCI21

Los chatbots son una prometedora y novedosa forma de brindar apoyo a los estudiantes. Sin embargo, un problema central con las nuevas tecnologías como los chatbots es si los estudiantes confían en la tecnología. En el presente estudio, utilizamos un chatbot para ofrecer de manera proactiva apoyo académico y no académico a los estudiantes (N = 274) en una organización finlandesa de educación y formación profesional (EFP). Los estudiantes respondieron al chatbot con una tasa de respuesta muy alta (86 %), y casi una quinta parte (19 %) de los encuestados revelaron una necesidad de apoyo. La encuesta con un subconjunto de participantes (N = 49) mostró una confianza satisfactoria (puntuación de confianza total de 71 % medida por una escala de confianza humano-computadora) y satisfacción (promedio de 3,83 medido por un instrumento de satisfacción del cliente de cinco puntos) con el chatbot. La confianza se correlacionó positivamente con la satisfacción, así como con la probabilidad de que los estudiantes respondieran al chatbot. Nuestros resultados muestran que este tipo de enfoque es aplicable para reconocer las necesidades latentes de apoyo de los estudiantes. Los estudios futuros deberían centrarse en la formación de confianza con más detalle y las diferencias culturales en la confianza en los chatbots.