Enseñanza de la Nutrición Infantil mediante Inteligencia Artificial: Estudio de Caso del Uso de la Aplicación Wello AI en la Formación de Educadores Preescolares Teaching Child Nutrition through Artificial Intelligence: A Case Study of the Use of the Wello AI Application in Preschool Teacher Education
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
La formación de educadores preescolares enfrenta el desafío de incorporar enfoques pedagógicos innovadores que fortalezcan la enseñanza de la nutrición infantil y el desarrollo de competencias digitales. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como una herramienta con alto potencial educativo. El presente estudio tuvo como objetivo analizar el uso de la aplicación Wello AI como recurso pedagógico innovador en la enseñanza de la nutrición infantil, a través de un estudio de caso desarrollado con estudiantes de la carrera de Educación Inicial. El diseño metodológico fue de enfoque mixto, con un diseño descriptivo-exploratorio, y se aplicaron instrumentos cuantitativos y cualitativos, incluyendo un pretest y postest, un cuestionario de percepción y una guía de observación. Los datos cuantitativos fueron analizados mediante estadística descriptiva utilizando el software SPSS. Los resultados evidenciaron un incremento significativo en el nivel de comprensión de los contenidos nutricionales, así como una mejora en la motivación, la percepción de utilidad pedagógica y el desarrollo de competencias digitales en los estudiantes tras la implementación de Wello AI. Se concluye que la integración de aplicaciones basadas en inteligencia artificial favorece procesos de enseñanza-aprendizaje más significativos y contextualizados, constituyéndose en una alternativa pedagógica pertinente para la formación inicial de educadores preescolares.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Citas
Bond, M., Bedenlier, S., Marín, V. I., & Händel, M. (2020). Emergency remote teaching in higher education: Mapping the first global online semester. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(50), 1–24. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00220-x
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2023). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Contento, I. R. (2021). Nutrition education: Linking research, theory, and practice (4th ed.). Jones & Bartlett Learning.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Kirkpatrick, S. I., Baranowski, T., Subar, A. F., Tooze, J. A., & Frongillo, E. A. (2021). Best practices for conducting and interpreting studies to validate self-report dietary assessment methods. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics, 121(5), 918–936. https://doi.org/10.1016/j.jand.2020.10.012
Kong, S. C., Cheung, W. M. Y., & Zhang, G. (2022). Evaluating artificial intelligence literacy courses for teachers. Computers & Education: Artificial Intelligence, 3, 100062. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100062
Motta, R. J., Barbosa, M. W., & Silva, L. C. (2023). Digital health applications and nutrition education: Impacts on learning and behavior change. Health Education Research, 38(2), 147–160. https://doi.org/10.1093/her/cyad004
Pérez-Escamilla, R., Hromi-Fiedler, A., Vega-López, S., Bermúdez-Millán, A., & Segura-Pérez, S. (2022). Impact of nutrition education interventions in Latin America: A systematic review. Public Health Nutrition, 25(1), 1–15. https://doi.org/10.1017/S1368980021003573
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
Rollo, M. E., Bucher, T., Smith, S. P., Collins, C. E., & Hutchesson, M. J. (2022). Persuasive mobile health interventions for improving nutrition: A systematic review. Journal of Medical Internet Research, 24(2), e27790. https://doi.org/10.2196/27790
UNESCO. (2022). Artificial intelligence and education: Guidance for policy-makers. UNESCO Publishing. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
Velardo, S., & Drummond, M. (2020). Teacher health literacy: The importance of multiple healthy role models within the school environment. Health Education, 120(5), 459–472. https://doi.org/10.1108/HE-03-2020-0019
Yin, R. K. (2018). Case study research and applications: Design and methods (6th ed.). SAGE Publications.
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(39), 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Zhai, X., He, P., & Weng, X. (2021). Artificial intelligence-based education research: A review. Educational Technology & Society, 24(1), 1–15.