Inteligencia artificial como entrenador virtual: efectividad comparativa del feedback automatizado versus métodos tradicionales en Educación Física
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v72.117154Palabras clave:
aprendizaje interactivo, feedback personalizado, inteligencia artificial, motivación autónoma, Educaci´ón FísicaResumen
Introducción: La educación física resulta fundamental para el desarrollo integral del niño, favoreciendo su crecimiento físico, cognitivo y emocional. El potencial de la IA en este ámbito, aunque prometedor, permanece escasamente explorado como herramienta de entrenamiento virtual.
Objetivo: Evaluar la capacidad de la IA para ofrecer retroalimentación personalizada equiparable a la de un entrenador humano.
Metodología: Mediante Walter+, herramienta de IA para entornos educativos, se realizó un estudio piloto con tres grupos: enseñanza tradicional (TG1), aprendizaje con apuntes (NG2) e interacción con chatbot (WG3). Se midieron variables motivacionales, de autonomía y rendimiento académico.
Resultados: El aprendizaje interactivo (TG1 y WG3) superó a la toma de apuntes pasiva (NG2) en motivación y participación. El Grupo de Trabajo 3 (GT3) destacó en apoyo a la autonomía (32.00) y motivación autónoma (21.00), mientras que el Grupo de Trabajo 1 (TG1) lideró en motivación intrínseca (24.00) y competencia (27.67). El Grupo de Trabajo 2 (NG2) mostró mejoras académicas marginales (40 % de la puntuación en el examen), pero obtuvo la puntuación más baja en métricas psicológicas y conductuales.
Discusión: Los chatbots demostraron ser particularmente efectivos para fomentar la autonomía, casi igualando la enseñanza tradicional. El aprendizaje pasivo resultó menos eficaz en compromiso, pese a su modesto mejor rendimiento en pruebas.
Conclusiones: Los entornos interactivos (profesor o chatbot) resultan más efectivos que el aprendizaje pasivo. La elección del método deberá adaptarse a los objetivos educativos específicos, considerando las ventajas particulares de cada enfoque.
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