Inteligencia Artificial para personalizar el aprendizaje de Matemática. Una mirada a un curso de ALEKS para docentes de Educación Media de Uruguay - Gustavo Bentancor; Lily Velázquez; Paola Noguera Rosas (Red de Universidades Nacionales con Carreras de Informática, 2024)
El artículo que se presenta se basa en una investigación en la que participaron los tres autores y cuyo principal objetivo fue comprender y describir las prácticas docentes de uso del componente de personalización basado en Inteligencia Artificial de la plataforma ALEKS para promover la enseñanza de la Matemática en Educación Media. El diseño metodológico fue mixto y combinó instrumentos cuantitativos y cualitativos (encuesta digital aplicada a 86 profesores y 11 entrevistas en profundidad). Se identificaron tres estrategias de uso (ejercitación, construcción y resignificación) de acuerdo a las zonas de la plataforma que los docentes promueven en el aula y a las acciones pedagógicas que persiguen. El uso que realizan los docentes del componente de Inteligencia Artificial es limitado, dado que 6 de cada 10 docentes muestran estrategias de uso principalmente para la ejercitación. Se constató que existen diferencias estadísticamente significativas entre las estrategias que despliegan las docentes y los docentes 〖(χ〗^2=18,486,p=,000), no así de las variables posgrado〖(χ〗^2=1,023,p=,600), grupo etario〖(χ〗^2=1,297,p=,862)  y experiencia〖(χ〗^2=5,427,p=,246)  respecto a las estrategias seleccionadas por los docentes con ALEKS.