Ficha técnica del paper
Título: Exploring the AI Competencies of Elementary School Teachers in South Korea
Autores: Keunjae Kim, Kyungbin Kwon
Afiliaciones: Instructional Systems Technology, Indiana University, Bloomington, IN, USA
Fecha del estudio: 19 de junio de 2023
Palabras clave: AI education, AI competency, Teacher competency, Teaching competency, Technological pedagogical content knowledge (TPACK)
Resumen: Este estudio examina las experiencias de los maestros de primaria en Corea del Sur al enseñar currículos de inteligencia artificial (IA) y evalúa sus competencias en la materia. Mediante encuestas y entrevistas con 67 maestros de escuelas líderes en IA, se identificaron cinco temas principales relacionados con la educación en IA. Los resultados revelan que los maestros tienen menos confianza en su conocimiento del contenido, seguido del conocimiento tecnológico y pedagógico relevante para la IA. Se derivaron 22 competencias de IA para maestros basadas en el marco de conocimiento pedagógico tecnológico del contenido (TPACK), proporcionando un marco práctico para que los maestros adquieran las habilidades necesarias para la educación en IA.
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Exposición comprensible del contenido
La creciente influencia de la inteligencia artificial (IA) en la vida cotidiana ha llevado a la introducción de conceptos de IA en las primeras etapas de aprendizaje. Tradicionalmente, estos conceptos se enseñaban en universidades, enfocados en la informática y la ingeniería. Sin embargo, con el avance de tecnologías y herramientas adecuadas para diferentes edades, la educación en IA se ha integrado en contextos K-12. Este estudio se centra en la situación de los maestros de primaria en Corea del Sur, un país líder en la integración de la IA en el sistema educativo.
La investigación aborda dos preguntas principales:
- ¿Cuál es la percepción de los maestros de primaria en Corea del Sur sobre la enseñanza de un currículo de IA?
- ¿Qué competencias necesitan los maestros de primaria en Corea del Sur para implementar un currículo de IA de manera efectiva?
Metodología
El estudio utilizó un diseño secuencial explicativo, combinando datos cuantitativos y cualitativos para proporcionar una comprensión integral de las competencias en IA de los maestros. Los participantes incluyeron 67 maestros de primaria de escuelas líderes en IA en Corea del Sur. La recolección de datos se llevó a cabo en dos fases: una encuesta inicial y entrevistas posteriores para profundizar en las experiencias y competencias de los maestros.
Resultados
Los resultados del estudio indicaron que los maestros eran menos confiados en su conocimiento del contenido de IA, seguido de su conocimiento tecnológico y pedagógico. Las entrevistas revelaron cinco temas clave:
- La importancia del diseño instruccional en la educación en IA.
- La necesidad de rediseñar el entorno de aprendizaje para promover experiencias de aprendizaje.
- La reducción de la ansiedad docente reconociendo las limitaciones del conocimiento del contenido.
- La extensión de la educación en IA basada en principios de ciencias de la computación.
- La adquisición de alfabetización en códigos, datos, tecnologías de IA y cuestiones éticas.
Detalles adicionales del estudio
El estudio resalta que los maestros a menudo integraban el currículo de IA en materias como Artes Prácticas, STEM, Ciencia, Matemáticas y Estudios Sociales. Además, la mayoría de los maestros diseñaban actividades de enseñanza de IA como currículos independientes, con más de la mitad implementando actividades basadas en IA una a tres veces al mes. Las herramientas más utilizadas incluían lenguajes de programación basados en bloques y programas de IA, con actividades sin conexión siendo menos comunes.
Significancia del estudio
Este estudio es significativo porque aborda la creciente necesidad de competencias en IA en el ámbito educativo, un área relativamente nueva y en rápida evolución. La integración efectiva de la IA en la educación primaria no solo prepara a los estudiantes para carreras relacionadas con la IA, sino que también fomenta una ciudadanía informada y consciente de la IA. Los hallazgos proporcionan un marco práctico para que los maestros adquieran las competencias necesarias, basándose en el marco TPACK que combina conocimientos tecnológicos, pedagógicos y de contenido.
Importancia para el público general
Para un público no especializado, la importancia de este estudio radica en su potencial para mejorar la calidad de la educación en IA en niveles básicos, asegurando que los estudiantes reciban una educación que los prepare para un futuro dominado por la tecnología. Además, ofrece una visión de cómo otros sistemas educativos pueden adoptar enfoques similares para integrar la IA en sus currículos.
Desglose de las conclusiones
Los investigadores concluyeron que los maestros de primaria en Corea del Sur necesitan un desarrollo profesional continuo para mejorar sus competencias en IA. Las conclusiones del estudio sugieren que, aunque los maestros tienen una base sólida en conocimiento pedagógico y tecnológico, su confianza en el conocimiento del contenido de IA es baja. Esto destaca la necesidad de programas de desarrollo profesional que aborden específicamente los conceptos y principios fundamentales de la IA.
Recomendaciones finales
Además, la importancia del diseño instruccional y la creación de entornos de aprendizaje óptimos fueron aspectos cruciales para una educación efectiva en IA. Los investigadores recomendaron aumentar la disponibilidad de programas de desarrollo profesional que cubran no solo los aspectos tecnológicos, sino también los pedagógicos y de contenido.
Herramientas para una mejor comprensión
Conceptos clave:
| Concepto | Definición |
|---|---|
| Competencia en IA | Capacidad de entender y enseñar los conceptos y principios fundamentales de la inteligencia artificial. |
| Conocimiento Pedagógico-Tecnológico (TPACK) | Marco que integra conocimientos tecnológicos, pedagógicos y de contenido para la enseñanza efectiva. |
| Alfabetización en IA | Habilidad de entender y utilizar tecnologías de IA, así como de considerar sus implicaciones éticas. |
| Diseño instruccional | Proceso de creación de experiencias de aprendizaje y materiales didácticos de manera sistemática. |
| Entorno de aprendizaje | Espacios físicos y digitales donde se lleva a cabo el proceso educativo, optimizados para facilitar el aprendizaje. |
Resumen visual con emojis:
📚 Estudio: Examina la preparación de maestros de primaria en Corea del Sur para enseñar IA. 👩🏫 Participantes: 67 maestros de escuelas líderes en IA. 🧠 Competencias: Conocimiento del contenido, tecnológico y pedagógico en IA. 📉 Resultados: Baja confianza en el conocimiento del contenido, mejor en pedagógico y tecnológico. 📈 Importancia: Necesidad de desarrollo profesional continuo en IA. 🔧 Recomendaciones: Mejorar diseño instruccional y entornos de aprendizaje.
Cita académica
Keunjae Kim, Kyungbin Kwon,
Exploring the AI competencies of elementary school teachers in South Korea,
Computers and Education: Artificial Intelligence,
Volume 4,
2023,
100137,
ISSN 2666-920X,
https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100137.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X23000164)
Abstract: Although the importance of K–12 artificial intelligence (AI) education grows, the lack of teacher readiness hinders the integration of AI in schools. To address this issue, this study aimed to explore South Korean elementary school teachers’ experiences teaching AI curricula and examine their competencies. A survey and interviews were conducted with 67 elementary school teachers who have been working in AI-leading schools in South Korea. The results indicated that teachers were least confident in content knowledge, followed by technological knowledge and pedagogical knowledge relevant to AI. Additionally, interviews with 13 teachers revealed five themes regarding AI education: (1) emphasizing the importance of instructional design in AI education; (2) redesigning the learning environment to promote learning experiences; (3) lowering teaching anxiety by acknowledging the limitations of content knowledge; (4) extending AI education based on computer science (CS) principles; and (5) acquiring literacy in codes, data, AI technologies, and ethical issues. Based on the findings, 22 AI competencies for elementary school teachers were derived and categorized based on the technological pedagogical content knowledge (TPACK) framework. The competencies provide a practical framework for teachers to acquire the necessary knowledge and skills for AI education. The study contributes to understanding AI teaching practices in South Korea by revealing teachers’ perspectives on and identifying the essential competencies for practicing AI education.
Keywords: AI education; AI competency; Teacher competency; Teaching competency; Technological pedagogical content knowledge (TPACK)