Revisando la enseñanza virtual en el contexto universitario, aplicando Inteligencia Artificia con ATLAS.ti
Resumen
La enseñanza virtual cobró mayor importancia desde el inicio de la Pandemia por Covid-19. La mayoría de los docentes y estudiantes universitarios tuvieron problemas para utilizar las herramientas digitales, y solo una minoría logró sobrellevarlo sin mayor dificultad. Desde entonces la enseñanza virtual a generado defensores y también detractores. En esta revisión sistemática se tuvo el objetivo de conocer que aspectos de la enseñanza virtual interesan más a los investigadores en Latinoamérica, asimismo, a que conclusiones llegan; por otro lado, se quiso conocer las categorías y códigos emergentes con Inteligencia Artificial IA. El método fue la revisión sistemática de 10 artículos seleccionados en la base de datos SCIELO, además del uso de la IA de ATLAS.ti.v24 para el análisis de los documentos. Entre los resultados se halló que, los investigadores se interesan más por la situación del estudiante que por el docente; asimismo, se evidencian más interés en el aprendizaje, que en la modalidad ya sea virtual o presencial. Finalmente, el análisis con IA de ATLAS.ti v24, refleja similitud y coherencia con cada artículo, pero se debe verificar, parafrasear y mejorar algunas expresiones, para que el resumen con IA sea recíproco con lo que dice el artículo.
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