Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en la Educación en Ingeniería: Una Revisión Sistemática y Sugerencias para la Adopción Práctica
Autores: Filippi, Stefano; Motyl, Barbara
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en la Educación en Ingeniería: Una Revisión Sistemática y Sugerencias para la Adopción Práctica
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Modelos de lenguaje
Educación en ingeniería
Investigación
Participación
Herramientas
Disciplinas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs) se está extendiendo ahora en varias áreas de investigación y desarrollo. Este trabajo se ocupa de revisar sistemáticamente la participación de los LLMs en la educación en ingeniería. Partiendo de una pregunta de investigación general, se utilizaron dos consultas para seleccionar 370 artículos de la literatura. Filtrarlos a través de varios criterios de inclusión/exclusión llevó a la selección de 20 artículos. Estos fueron investigados en base a ocho dimensiones para identificar áreas de disciplinas de ingeniería que involucran LLMs, dónde están más presentes, cómo se lleva a cabo esta participación y qué herramientas basadas en LLM se utilizan, si es que hay alguna. Abordar estas cuestiones clave permitió responder a tres preguntas de investigación más específicas, ofreciendo una visión clara de la participación actual de los LLMs en la educación en ingeniería. Los resultados de la investigación proporcionan información sobre el potencial y los desafíos de los LLMs en la transformación de la educación en ingeniería, contribuyendo a su implementación responsable y efectiva en el futuro. Los resultados de esta revisión podrían ayudar a abordar las mejores maneras de involucrar a los LLMs en las actividades de educación en ingeniería y medir su efectividad a medida que pasa el tiempo. Por esta razón, este estudio aborda sugerencias sobre cómo mejorar las actividades en la educación en ingeniería. La revisión sistemática en la que se basa esta investigación se ajusta a las normas de la literatura actual respecto a los criterios de inclusión/exclusión y evaluaciones de calidad para hacer que los resultados sean lo más objetivos posible y fácilmente replicables.
Descripción
El uso de modelos de lenguaje grandes (LLMs) se está extendiendo ahora en varias áreas de investigación y desarrollo. Este trabajo se ocupa de revisar sistemáticamente la participación de los LLMs en la educación en ingeniería. Partiendo de una pregunta de investigación general, se utilizaron dos consultas para seleccionar 370 artículos de la literatura. Filtrarlos a través de varios criterios de inclusión/exclusión llevó a la selección de 20 artículos. Estos fueron investigados en base a ocho dimensiones para identificar áreas de disciplinas de ingeniería que involucran LLMs, dónde están más presentes, cómo se lleva a cabo esta participación y qué herramientas basadas en LLM se utilizan, si es que hay alguna. Abordar estas cuestiones clave permitió responder a tres preguntas de investigación más específicas, ofreciendo una visión clara de la participación actual de los LLMs en la educación en ingeniería. Los resultados de la investigación proporcionan información sobre el potencial y los desafíos de los LLMs en la transformación de la educación en ingeniería, contribuyendo a su implementación responsable y efectiva en el futuro. Los resultados de esta revisión podrían ayudar a abordar las mejores maneras de involucrar a los LLMs en las actividades de educación en ingeniería y medir su efectividad a medida que pasa el tiempo. Por esta razón, este estudio aborda sugerencias sobre cómo mejorar las actividades en la educación en ingeniería. La revisión sistemática en la que se basa esta investigación se ajusta a las normas de la literatura actual respecto a los criterios de inclusión/exclusión y evaluaciones de calidad para hacer que los resultados sean lo más objetivos posible y fácilmente replicables.