Inteligencia artificial y procesos de exclusión: impacto de la IA en el aprendizaje universitario según titulación académica, diversidad, edad y género

Abstract

Los resultados indican que el género, la diversidad funcional o la enfermedad mental no son variables explicativas que tengan impacto en el uso de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje universitario. Por el contrario, las personas con déficit tecnológico por razones de edad, las situaciones de precariedad laboral, las situaciones de exclusión socioeconómica y los problemas de vivienda si tienen un efecto negativo en el aprendizaje. Podemos concluir que, para que la inteligencia artificial no se convierta en un elemento más, dentro del mapa multifactorial de la exclusión, debe incorporar en los planes de estudio, sobre todo en los grados más afines al trabajo con colectivos vulnerables, como es el caso del Grado en Trabajo Social, pero quizá también de forma trasversal en el resto de Grados de Ciencias sociales, competencias ligadas al uso y aprendizaje de la IA como herramienta de inclusión. En este sentido, también serán importantes otras soluciones, tales como la formación de postgrado (Master especializados en la materia), los cursos de formación continua ad hoc con herramientas específicas y la investigación.