Desarrollo infantil en entornos educativos mediados por Inteligencia Artificial: articulación del juego y la evaluación formativa
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Resumen
El desarrollo integral durante la Educación Inicial requiere propuestas pedagógicas capaces de articular experiencias lúdicas, mediación docente, evaluación continua y recursos tecnológicos de manera coherente con las características de la primera infancia. El objetivo de este estudio fue analizar los cambios observados en el desarrollo infantil global entre las mediciones pretest y postest y examinar la asociación entre el grado de integración de un ecosistema educativo basado en inteligencia artificial mediada pedagógicamente, aprendizaje lúdico y evaluación formativa y los resultados de desarrollo. Se desarrolló un estudio cuantitativo, analítico y longitudinal, con diseño preexperimental de un solo grupo. Participaron 369 niños de tres a cinco años, pertenecientes a 34 aulas de 18 instituciones educativas fiscales de Manabí y Los Ríos, Ecuador. La intervención se desarrolló durante 12 semanas, con 24 sesiones. El desarrollo global se evaluó antes y después de la intervención, mientras que la integración del ecosistema se examinó mediante indicadores de IA mediada, aprendizaje lúdico y evaluación formativa. La puntuación media aumentó de 65.29 (DE = 9.39) en el pretest a 69.29 (DE = 10.88) en el postest, con una diferencia media de 4.00 puntos, t(368) = 16.83, p < .001, y un tamaño del cambio elevado, d<sub>z</sub> = 0.88. El índice de integración se asoció positivamente con el desarrollo postest (r = .210, p < .001) y con la ganancia (r = .205, p < .001). En el modelo ajustado, el índice mantuvo una asociación positiva con el postest, aunque el desarrollo inicial fue el predictor estadístico de mayor magnitud. Se concluye que se produjo un cambio favorable en el desarrollo global y que una mayor integración del ecosistema se relacionó con mejores resultados; sin embargo, el diseño de un solo grupo no permite atribuir causalmente estos cambios a la intervención
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