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En la actualidad, el avance de la inteligencia artificial ha impactado significativamente en varios ámbitos, y la educación no es la excepción.

Esta investigación es relevante porque busca analizar cómo la IA puede mejorar la práctica docente y a optimizar la personalización del aprendizaje, al mismo tiempo que se consideran los posibles efectos negativos, como la dependencia tecnológica o la pérdida de la interacción humana.

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Investigación experimental- Ya que se obtendrá información sobre el objeto de estudio por medio de encuestas, entrevistas, documentos, etc. Que luego serán

Cuantitativa: Se analizarán datos numéricos, como calificaciones de estudiantes y frecuencia de uso de IA.

Inductivo- Deductivo: comienza con la exploración abierta de datos para identificar patrones y teorías (inductivo) y luego prueba esas teorías mediante análisis estadísticos y formulación de hipótesis (deductivo). Esto permitiría una comprensión más rica y validada sobre el impacto de la IA en la docencia salvadoreña.

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De Tiempo:

Espacio o Territorio:

Recursos:

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La evolución de la IA en la educación ha pasado de algoritmos básicos a sistemas avanzados, aunque en El Salvador su adopción ha sido lenta. La investigación documental ha identificado su impacto académico, y a futuro, los estudios deben centrarse en su integración curricular, regulación y equidad educativa.

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El marco histórico permite analizar la evolución de la IA en la educación, su adopción en El Salvador y su impacto en la docencia. A través de la revisión documental, se identifican tendencias y desafíos, proyectando su integración futura en el currículo y su regulación. Esto facilita una comprensión sólida para guiar su implementación efectiva en la educación salvadoreña.

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Hipótesis de trabajo: El investigador se plantea una respuesta antes de comenzar la investigación. La hipótesis de trabajo ayuda a enfocar y orientar el estudio, conecta con estudios anteriores y facilita la interpretación de los resultados.

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Conceptualización y operacionalización de las variables

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Conceptualización y operacionalización de las variables

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Conceptuar una variable = definirla, para clarificar qué se entiende por ella.

Operacionalizar una variable = significa traducir la variable a indicadores, traducir los conceptos hipotéticos a unidades de medición.

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“la totalidad de elementos o individuos que tienen

ciertas características similares y sobre las cuales se desea hacer inferencia" (docentes)

• Alcance: cinco principales ciudades capitales.

• Tiempo: de 1996 a 2004.

• Elementos: todas las empresas del sector del cuero y el calzado ubicadas en el territorio

nacional.

• Unidades de muestreo: todas las empresas del sector del cuero y el calzado en el país.

“uno de los aspectos

fundamentales para la realización de una investigación es la necesidad de conocer ciertas

características de la población objeto de estudio”, a las cuales “se les conoce como variables

y pueden ser de tipo cuantitativo o cualitativo”

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1. Definir la población.

2. Identificar el marco muestral.

3. Determinar el tamaño de la muestra.

4. Elegir un procedimiento de muestreo.

5. Seleccionar la muestra.

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Fuentes:

Docentes

Directores y coordinadores

Informes del Ministerio de El Salvador

Estudios previos sobre la IA en la educación

Técnicas:

Formularios

Encuestas

Entrevistas

Registro de tiempo y carga docente (Antes y después de la IA)

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Herramientas estadísticas para el procesamiento de resultados

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Herramientas estadísticas para el procesamiento de resultados

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Gráficos de barra: Para mostrar la distribución de respuestas.

Gráficos de columna: Para comparar tiempos antes y después de la IA.

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Presentar, mostrar y exponer características o rasgos del tema.

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Un problema se formula cuando el investigador dictamina o hace una especie de pronóstico

sobre la situación problema. En lugar de hacerlo con afirmaciones, este pronóstico se plantea mediante la formulación de preguntas orientadas a dar respuesta al problema de la investigación.

- La pregunta general debe recoger la esencia del problema y, por tanto, el título del estudio.

Las preguntas específicas están orientadas a interrogar sobre aspectos concretos del

problema y no al problema en su totalidad, pero que en su conjunto conforman la totalidad

(las preguntas específicas son subpreguntas de la pregunta general).

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Refleja la esencia del planteamiento del problema y la idea expresada en el título del proyecto de investigación.

# data[].attributes.body
deben formularse de forma que estén orientados al logro del objetivo general, es decir, que cada objetivo específico esté diseñado para lograr un aspecto de aquél; y todos en su conjunto, la totalidad del objetivo general (pasos para lograr el objetivo general).

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Tipo de variable a utilizar

Según la relación de causalidad

Variable independiente: Uso de la La Inteligencia Artificial (IA) en la docencia salvadoreña.

Variable dependiente: Impacto en la calidad de la educación (como el rendimiento académico, eficiencia en las clases dadas, etc).  Los cambios en los sistemas de evaluación como consecuencia de la incorporación de herramientas de La Inteligencia Artificial (IA)

Variables cualitativas

Percepción de los docentes sobre La Inteligencia Artificial (IA) en educación.

nivel de aceptación al uso de La Inteligencia Artificial (IA) en la aula. Experiencias de estudiantes con herramientas basadas en La Inteligencia Artificial (IA).

Variables cuantitativas:

Cantidad de docentes que usan La Inteligencia Artificial (IA) en sus métodos de enseñanza. El cambio en el rendimiento académico antes y después del uso de La Inteligencia Artificial (IA).

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Hipótesis nula: Indica que el resultado será lo opuesto a la hipótesis de trabajo. Sirve para probar si hay diferencia o relación entre variables.. En el análisis cuantitativo se usa para probar teorías y ver si son verdaderas o falsas.

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Rebeca Sofía Argueta Arévalo #3

Sofía Gabriela Celedón Tejada #4

Fátima Paola Durán Larin #7

Elsy Saraí Hernández López #15

Juan Pablo Vanegas Rodríguez #31

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Justificación Teórica:  Este estudio contribuirá al análisis del impacto de la inteligencia artificial en la educación, aportando datos sobre su efectividad en el aprendizaje y la gestión docente. Además, permitirá generar nuevas perspectivas sobre la integración tecnológica en sistemas educativos en desarrollo, como el salvadoreño.

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1. Obtener la información de la población o muestra objeto de la investigación.

2. Definir las variables o los criterios para ordenar los datos obtenidos del trabajo de

campo.

3. Definir las herramientas estadísticas y el programa de cómputo que va a utilizarse

en el procesamiento de datos.

4. Introducir los datos en el computador y activar el programa para que procese la

información.

5. Imprimir los resultados.