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Introducción
Desde una óptica académica y social, investigar las necesidades de información de los futuros doctores en educación resulta de suma relevancia al considerar su rol en la política educativa y la práctica pedagógica (Panchenko y Samovilova 2020), ámbitos que se han visto profundamente impactados por las tecnologías digitales; en particular, con la revolución que plantean las herramientas de inteligencia artificial (IA).
Además, dado que los doctorandos a menudo se encuentran en la vanguardia de sus campos respectivos, sus prácticas y sus necesidades informativas pueden proporcionar miradas valiosas sobre las tendencias emergentes y las demandas futuras en el ámbito de la gestión de la información (George y Salado 2019). Por lo tanto, no solo es una cuestión de justicia en el acceso a los recursos, sino también una inversión estratégica en la evolución y avance del conocimiento académico que permita generar comunidades más resilientes ante las transformaciones que provoca la tecnología (Torres 2023, 9-12).
Debido a la reciente introducción de las herramientas de IA en las actividades de investigación y educación, aún existe cierta confusión entre los investigadores y estudiantes para determinar su naturaleza y alcance en el ámbito académico (Wang, Rau y Yuan 2023). Sin embargo, algunos retos comienzan a ser relevantes; por ejemplo, garantizar la calidad académica de los textos producidos con ayuda de estas aplicaciones, gestionar la problemática del plagio y generar nuevas formas de evaluar los perfiles de los investigadores (Hammad 2023).
Se prevé que durante la próxima década las tecnologías relacionadas con inteligencia artificial tendrán un impacto contundente en la creatividad científica y los fenómenos sociales (Cabanelas 2019); por ello, los investigadores deben estar preparados para aprovechar las oportunidades y riesgos que trae esta revolución, incluso desde su formación doctoral en dónde desarrollan habilidades y conocimientos especializados. Por consiguiente, las instituciones y unidades de información deben diseñar estrategias que cumplan las demandas de sus usuarios para afrontar los cambios que la inteligencia artificial puede traer (Dekker, Ferria y Mandal 2022).
A partir del planteamiento anterior, la presente investigación se propone: conocer las necesidades de información de los estudiantes del Doctorado en Investigación Educativa del Centro de Investigación Educativa (CIE) de la Universidad Autónoma de Tlaxcala (UATX), desde su surgimiento, comportamiento y satisfacción, así también acercarse a la percepción de esta comunidad de usuarios sobre las herramientas de inteligencia artificial como recurso de información en sus actividades académicas.
Aproximación teórico-conceptual
Para comprender la relación entre los usuarios y la utilización que hacen de los recursos y fuentes de información en este estudio, se hace referencia al Modelo Teórico de Necesidades de Información (NEIN) propuesto por Calva González (2004, 18), en el cual se reconoce a esta última como un menester que experimentan las personas en su interacción con el mundo al enfrentarse a alguna situación problemática, un vacío en su conocimiento o un estado de incertidumbre. Esta propuesta conceptual consta de tres fases importantes: surgimiento, comportamiento y satisfacción de dichas necesidades.
En la etapa inicial de dicho fenómeno, los sujetos sienten el impulso de buscar información, lo cual resulta fundamental para la orientación de sus acciones (Calva 2004, 155). A continuación, se encuentra la etapa de comportamiento que involucra la identificación, análisis y aprovechamiento de las fuentes y recursos de información; en este proceso es esencial que los usuarios actúen de manera proactiva para suplir las deficiencias detectadas de manera previa (Calva 2004, 156). Finalmente, en el estadio de satisfacción evalúan si la información adquirida ha solventado de forma eficaz la carencia detectada o ha respondido a su inquietud (Calva 2004, 157).
Es primordial señalar los factores externos e internos que influyen en el fenómeno de las necesidades de información, resaltando el aspecto tecnológico desde la mirada de la sociedad del conocimiento (Fteimi y Hopf 2021). En este sentido, la inteligencia artificial ha emergido como una herramienta revolucionaria que transforma múltiples dominios de la ciencia y la práctica profesional (Duan, Edwards y Dwivedi 2019). A partir de este escenario, una de las áreas que experimenta un profundo impacto -debido a su incorporación- es la gestión y adquisición de información (Collins et al. 2021).
Las herramientas basadas en este tipo de tecnología se definen por su capacidad inherente para procesar grandes volúmenes de datos y ofrecer resultados personalizados que se asemejan a los producidos por seres humanos (Vilone y Longo 2021): reconfiguran la manera en que individuos y organizaciones acceden y utilizan la información. Por ese motivo, las herramientas de inteligencia artificial están generando nuevas manifestaciones de necesidades y comportamientos; tanto así que Human y Watkins (2023) anticipan una reconfiguración del concepto mismo de necesidad en el ámbito de los estudios de la información en términos de valores, brechas, integración, cultura y conocimiento.
En la actualidad, aplicaciones como ChatGPT facilitan la interacción mediante instrucciones de texto; otras que se enfocan en la creación de imágenes, como Midjourney, Stable Diffusion y DALL-E, resultan altamente valoradas por los usuarios debido a su intuitiva interfaz y resultados de alto nivel (Romero 2023). Debido a esto, se han seleccionado como opciones para el instrumento de recolección de datos en este estudio.
Metodología
El diseño metodológico para este trabajo de investigación se basa en una perspectiva cuantitativa de alcance exploratorio-descriptivo. Se solicitó la participación de todos los estudiantes activos del Doctorado en Investigación Educativa del Centro de Investigación Educativa de la Universidad Autónoma de Tlaxcala, por lo que el muestreo fue no probabilístico por conveniencia para un número final de 21 participantes, su distribución por generación puede apreciarse en la Tabla 1. Cabe señalar que, al momento de la recolección de datos, aún no iniciaba el proceso de selección para la generación 2023, por lo que esta no pudo ser considerada como parte de la comunidad del estudio. Además, se contemplaron estudiantes que habían suspendido sus estudios en años anteriores y que los retomaron en este periodo.
Tabla 1 Distribución por generación de los estudiantes encuestados
| Generación | Número de estudiantes |
|---|---|
| Anterior a 2020 | 3 |
| 2020 | 6 |
| 2021 | 3 |
| 2022 | 9 |
Fuente: Elaboración propia a partir de datos proporcionados por el CIE.
El proceso de recolección de datos se realizó del 25 de febrero al 27 de marzo de 2023. Se contemplaron como antecedentes los trabajos de Guevara Villanueva (2017) y Torres-Gómez (2022) y como instrumento se empleó un cuestionario (véase Anexo 1); el cual está conformado por 48 preguntas que consideran los aspectos del fenómeno de necesidades de información y la percepción del uso de herramientas de inteligencia artificial; las dimensiones correspondientes a estas variables del estudio pueden identificarse en la Tabla 2. Para facilitar la captura de las respuestas y su procesamiento se usó la aplicación gratuita de Google Forms.
Tabla 2 Variables y dimensiones de análisis de la investigación
| Variables | Dimensiones |
|---|---|
| Surgimiento | Formación, Trayectoria y Tipos de temas |
| Comportamiento | Recursos, Fuentes, Idiomas y Barreras |
| Satisfacción | Valoración, Relevancia, Precisión y Uso |
| Percepción sobre IA | Reconocimiento, Actitud e Impacto |
Fuente: Elaboración propia.
Presentación de resultados
Como primera característica de los doctorandos estudiados se identifica que su edad promedio es de 39.5 años. Además, 81 % de los estudiantes cuenta con una beca por parte del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnología (CONAHCYT) para apoyar los gastos que genera su formación de posgrado, mientras que el resto (19 %) lo hace con recursos propios. A continuación, se presenta el desarrollo de los resultados para las variables de análisis del presente trabajo.
Aspectos del surgimiento de necesidades de información
En términos de los factores internos y externos que influyen en el surgimiento de las necesidades de información, se ha tomado en cuenta la formación y la trayectoria de los estudiantes de doctorado del CIE de Tlaxcala. De esta manera, se puede apreciar en el Anexo 2 la variedad de antecedentes académicos que presentan los encuestados, mostrando un perfil multidisciplinario a nivel licenciatura, pero que converge al área de la educación durante la maestría.
Otro aspecto contextual que puede determinar el tipo de necesidades de información de esta comunidad de usuarios se refiere a los niveles educativos en los que han impartido clases, ya que suelen relacionarse con los actores educativos de las investigaciones que desarrollan durante su formación doctoral. Cabe resaltar que el porcentaje acumulado de estos resultados supera el 100 %, ya que es común que un docente haya impartido clases en varios niveles. Así, se observa en la Tabla 3 que la docencia a nivel bachillerato y licenciatura representa la más recurrente.
Tabla 3 Niveles educativos en los que los doctorandos han impartido clases
| Nivel Educativo | Núm. Casos | Porcentaje |
|---|---|---|
| Preescolar | 3 | 14.3 % |
| Primaria | 5 | 23.8 % |
| Secundaria | 8 | 38.1 % |
| Bachillerato | 14 | 66.7 % |
| Licenciatura | 17 | 81% |
| Maestría | 9 | 42.9 % |
| Doctorado | 2 | 9.5 % |
Fuente: Elaboración propia.
Acorde con los factores de formación y experiencia docente presentados con anterioridad como parte de los elementos que influyen a los estudiantes de doctorado, se generó la lista de temas (véase Tabla 4) que son objeto del surgimiento de necesidades de información para esta comunidad de usuarios; estos tópicos están relacionados con las tesis que desarrollan para su proceso de titulación.
Tabla 4 Lista de temas según las necesidades de información
| Necesidades de información | ||
|---|---|---|
| Análisis del discurso | Enseñanza de historia | Historia |
| Biología | Enseñanza de ciencias | Historia de la educación |
| Branding | Enseñanza de idiomas | Humanismo |
| Comunicación | Enseñanza-aprendizaje | Interculturalidad |
| Comunidades | Estudios de trayectorias | Liderazgo |
| Creatividad | Evaluación educativa | Literacidad |
| Cultura digital | Eventos académicos | Mercadotecnia |
| Currículum | Experiencia docente | Metodología enseñanza |
| Educación ambiental | Feminismo | Metodología mixta |
| Educación artística | Fenomenología | Pensamiento crítico |
| Educación preescolar | Filosofía | Pierre Bourdieu |
| Educación socioemocional | Formación docente | Política pública |
| Educación y tecnología | Formación investigativa | Práctica docente |
| Publicaciones académicas | ||
Fuente: Elaboración propia.
También se preguntó sobre los casos en los que se da el surgimiento de una necesidad de información de acuerdo con el contexto académico en el que los sujetos desarrollan sus actividades (véase Tabla 5). Donde se precisa mayor demanda de información es en la elaboración de tesis y la redacción de artículos académicos.
Tabla 5 Frecuencia de casos en los que surge una necesidad de información
| Caso | Raramente | Ocasionalmente | Constantemente |
|---|---|---|---|
| Realizar tareas de cursos del doctorado | 23.8 % | 19 % | 57.1 % |
| Elaborar la tesis | 0 % | 4.7 % | 95.2 % |
| Redactar artículos académicos | 0 % | 28.6 % | 71.4 % |
| Realizar trabajo de docencia | 23.8 % | 28.6 % | 47.6 % |
Fuente: Elaboración propia.
Por otro lado, el nivel de actualidad de la información que se requiere en los casos mencionados se describe de la siguiente manera: Reciente o al día de hoy (14.3 %), Hasta un año de antigüedad (14.3 %), Hasta 5 años de antigüedad (47.6 %), Más de 5 años de antigüedad (0 %) y La antigüedad no es relevante (23.8 %).
Comportamiento informativo
El primer aspecto de interés en el comportamiento informativo de esta comunidad de usuarios está relacionado con la manera en que cubren sus requerimientos, la Tabla 6 muestra la frecuencia de uso de diferentes fuentes de información que se encuentran a su disposición. A partir de los datos presentados, se confirma que las opciones recurrentes son las revistas, los libros y los apuntes de clase; por su parte, los periódicos, los podcasts, las fuentes de datos (INEGI) y los diccionarios representan las menos empleadas.
Tabla 6 Frecuencia de uso de fuentes de información
| Fuente | Raramente | Ocasionalmente | Frecuentemente |
|---|---|---|---|
| Libros | 0 % | 23.80 % | 76.19 % |
| Periódicos | 66.66 % | 23.80 % | 9.52 % |
| Revistas | 0 % | 14.28 % | 85.71 % |
| Apuntes de clase | 14.28 % | 28.57 % | 57.14 % |
| Videos | 14.28 % | 38.09 % | 47.61 % |
| Podcasts | 47.61 % | 42.85 % | 9.52 % |
| Diccionarios | 47.61 % | 23.80 % | 28.57 % |
| Fuentes de datos (INEGI) | 33.33 % | 42.85 % | 23.80 % |
Fuente: Elaboración propia.
Por otro lado, se preguntó sobre la regularidad con la que se ocupan diversos recursos de información (véase Tabla 7). En este sentido, las bases de datos bibliográficas, los sitios Web y consultar a los expertos en el área fueron las opciones con mayor número de respuestas; esto puede explicarse por la exigencia que implica contar con información de calidad desde el punto de vista académico durante su proceso de formación doctoral. También se identifica que la biblioteca es usada de manera ocasional por al menos la mitad de los encuestados (47.62 %). De manera complementaria, los museos y las redes sociales conforman los recursos menos utilizados por los sujetos de este estudio.
Tabla 7 Frecuencia de uso de recursos de información
| Recurso | Raramente | Ocasionalmente | Frecuentemente |
|---|---|---|---|
| Preguntar a profesores | 23.81 % | 38.10 % | 38.10 % |
| Preguntar a compañeros | 23.81 % | 47.62 % | 28.57 % |
| Bibliotecas | 14.29 % | 47.62 % | 38.10 % |
| Museos | 42.86 % | 42.86 % | 14.29 % |
| Sitios Web | 9.52 % | 9.52 % | 80.95 % |
| Redes Sociales | 33.33 % | 42.86 % | 23.81% |
| Expertos en el área | 14.29 % | 28.57 % | 57.14 % |
| Congresos, seminarios o coloquios | 14.29 % | 52.38 % | 33.33 % |
| Bases de datos bibliográficas | 4.76 % | 9.52 % | 85.71 % |
Fuente: Elaboración propia.
Dado que esta comunidad de usuarios desarrolla sus actividades en un entorno competitivo que pretende posicionar sus aportaciones en el campo académico, el contar con información de mayor calidad implica la ampliación de sus indagatorias a otros idiomas fuera del español; de este modo, se identificó que 100 % de los encuestados utiliza fuentes y recursos de información en otras lenguas, destacando que 95.2 % lo hace en inglés, 28.57 % en francés y 23.8 % en portugués. Por lo anterior, se afirma que el idioma no necesariamente constituye un obstáculo para los doctorandos.
Sin embargo, en una pregunta abierta sobre las barreras que los encuestados encuentran durante sus búsquedas de información destacan: la falta del acceso abierto a recursos especializados acerca de sus temas de investigación, el costo elevado de algunas fuentes externas a las que ofrece la institución, el exceso de fuentes descontextualizadas referente a un tema, la falta de tiempo para gestionar la información y, en menor medida, el desconocimiento de las funcionalidades completas con las que cuentan los repositorios digitales.
Valoración de la satisfacción de necesidades de información
Luego del comportamiento que los usuarios manifiestan para satisfacer sus necesidades de información, resulta factible que determinen el nivel en el que dichas carencias han sido resueltas, siendo así que los sujetos de este estudio afirman que esto sucede de manera positiva en 95.2 % de los casos, mientras que no están seguros si se han cumplido sus expectativas en un 4.8 % de las veces; aunque nadie menciona en ningún momento tener una satisfacción completamente negativa.
Por consiguiente, dicha valoración en la satisfacción se obtiene a partir de la aplicación de distintos criterios para determinar la calidad de las fuentes de información (véase Tabla 8). En esa misma línea, se identifica un nivel de aplicación muy alto de la relevancia y la precisión; sin embargo, se nota una baja al momento de usar la información seleccionada. Esto en parte puede deberse a las barreras mencionadas en el apartado anterior.
Percepción sobre las herramientas de inteligencia artificial
Teniendo en cuenta que las herramientas de inteligencia artificial comienzan a presentarse como una opción adicional para resolver necesidades de información de distintas comunidades de usuarios, uno de los objetivos de este trabajo consiste en explorar la percepción que los estudiantes de doctorado tienen sobre dichos recursos. En este sentido, se inicia reconociendo de forma general su conocimiento y uso, destacando que 57.1 % de los encuestados ya conoce las herramientas de inteligencia artificial, pero no las aplica (véase Tabla 9).
Tabla 9 Conocimiento y uso general de herramientas de inteligencia artificial
| Situación | Porcentaje |
|---|---|
| No los conozco y no creo haberlos usado ni siquiera de forma indirecta. | 14.3 % |
| Es posible que los haya usado sin haberlo sabido de forma directa. | 9.5 % |
| Sí los conozco, pero no uso este tipo de software. | 57.1 % |
| Sí conozco y uso este tipo de software. | 19.0 % |
Fuente: Elaboración propia.
Después, para profundizar en este acercamiento se pregunta sobre el conocimiento y uso específico de aplicaciones concretas de inteligencia artificial disponibles en Internet (véase Tabla 10). Resalta que la aplicación más conocida corresponde a ChatGPT, aunque aún existe un gran desconocimiento de las opciones concretas existentes y, por lo tanto, de sus funcionalidades y diferencias particulares.
Tabla 10 Conocimiento y uso específico de aplicaciones de inteligencia artificial
| Aplicación | Nunca las he escuchado | Las he escuchado, pero no la he usado |
Las he escuchado y las he usado |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 38.09 % | 42.85 % | 19.04 % |
| DALL-E | 57.14 % | 42.85 % | 0 % |
| Midjourney | 57.14 % | 42.85 % | 0 % |
| Stable Diffusion | 76.19 % | 19.04 % | 4.76 % |
Fuente: Elaboración propia.
Además, se planteó conocer la actitud de los encuestados con respecto a la llegada de las herramientas de inteligencia artificial en términos de los cambios en el manejo de datos e información. En la Tabla 11 se describen las diferentes opciones que se le presentaron a los sujetos del estudio, las cuales, podían seleccionar de manera independiente según aplicara en cada caso. Tal como muestran los datos, se observa una actitud positiva generalizada para integrar estas aplicaciones al trabajo académico, aunque todavía hay casos que se consideran ajenos a estas innovaciones tecnológicas.
Tabla 11 Actitudes sobre la llegada de herramientas de inteligencia artificial
| Actitud | Porcentaje |
|---|---|
| No conozco sobre el tema de la inteligencia artificial y sus herramientas. | 19.0 % |
| No tendrán un impacto relevante en mi área de conocimiento. | 9.5 % |
| Creo que su impacto será importante, pero ya no es algo que me interés o sea pertinente a mi trabajo. | 4.8 % |
| Creo que tendrán un impacto relevante pero no me siento preparado para conocerlas. | 14.3 % |
| Creo que serán muy importantes en el futuro académico y me siento capaz de conocerlas para aprovecharlas. | 76.2 % |
| Las conozco y ya he comenzado a interesarme en este tipo de herramienta para ver sus posibilidades. | 14.3 % |
Fuente: Elaboración propia.
Para finalizar, se solicitó a los participantes que describieran la manera específica en la que piensan que las herramientas de inteligencia artificial impactarán su labor académica en el futuro cercano (1 a 5 años). Al respecto, 33.33 % expresó que este tipo de aplicaciones les facilitará el trabajo al optimizar el uso del tiempo, mientras que 19.04 % afirma que traerán beneficios en sus actividades de investigación. Por su parte, 9.52 % de estos usuarios creé que estas innovaciones tecnológicas no tendrán un impacto significativo en sus labores. Cabe señalar que 9.52 % de los doctorandos considera que estas aplicaciones podrían sustituirlos en algunos aspectos del trabajo que realizan, aunque 14.28 % desconoce realmente las consecuencias que pudieran existir.
Discusión
En términos del comportamiento informativo, los sujetos de esta investigación muestran una mayor familiaridad con fuentes y recursos digitales. Sin embargo, no debe asumirse que el uso de la información que obtienen se da de manera efectiva únicamente por ser usuarios que se forman en el nivel doctoral; tal como lo indican Sánchez Macías y Veytia Bucheli (2019), por lo que resulta necesario un seguimiento específico desde la perspectiva de la alfabetización informacional y la evaluación de los productos académicos que generan. Muestra de esto fue la aparición de menciones sobre la falta de un dominio completo sobre las funcionalidades de repositorios digitales.
Otro aspecto que vale la pena señalar corresponde a la falta de acceso a fuentes y recursos de información de pago, ya que los estudiantes de este doctorado resaltaron esta situación como el principal obstáculo que encontraron en sus búsquedas. Situación persistente para este nivel de posgrado según Muela Meza (2016) y Salas (2019).
Con relación al acercamiento a las herramientas de inteligencia artificial, los doctorandos muestran un conocimiento más generalizado (57.1 %) en comparación a la media de los consumidores de servicios digitales en México (30.3 %). En este sentido, la principal ventaja de usar esta tecnología residen en facilitar el trabajo (33.3 %); postura compartida por 25.8 % del resto de los usuarios mexicanos, de acuerdo con datos del Instituto Federal de Telecomunicaciones (2021).
Al mismo tiempo, en referencia al ChatGPT, la aplicación más conocida y usada por los usuarios de este trabajo (19.04 %), la percepción positiva sobre el impacto de la inteligencia artificial en la labor académica de los estudiantes del Doctorado de Investigación Educativa (76.2 %) coincide con la tendencia identificada por Lo (2023) en su revisión de literatura para usuarios de las áreas de Ciencias sociales. En este caso, el mayor beneficio radica en la posibilidad de aumentar la producción de textos académicos, tal como lo indican Kim y Kim (2022).
Sin embargo, autores como Firat (2023), Sok y Heng (2023) y Strzelecki (2023) señalan que el avance continuo en las capacidades de procesamiento de la información y el creciente aumento en el uso de las herramientas de inteligencia artificial en el ámbito educativo constituye un fenómeno relativamente reciente, por lo que se requieren esfuerzos continuos y sistematizados de investigación que ayuden a determinar el impacto, las ventajas y los riesgos de estas innovaciones en todas las áreas del conocimiento. Además, es necesario que los académicos y estudiantes de posgrado se familiaricen con los algoritmos y técnicas de procesamiento computacional para que puedan usar y evaluar dichas aplicaciones de manera más efectiva (Ramos 2020).
Conclusiones y recomendaciones
Los resultados mostrados por la comunidad de usuarios conformada por los estudiantes del Doctorado en Investigación Educativa del CIE de la UATX evidencian variedad en las áreas de conocimiento en sus trayectorias de formación académica. Aunque estos estudiantes poseen familiaridad con recursos digitales, se debe brindar mayor apoyo para que tengan acceso a fuentes que requieren pago.
Por otro lado, en el ámbito contemporáneo de los estudios de usuarios es innegable que las herramientas basadas en inteligencia artificial están desempeñando un papel revolucionario, pues están dotadas con la capacidad de procesar vastos volúmenes de datos y proporcionar resultados que emulan la cognición humana, transformando de manera profunda la forma en que tanto individuos como organizaciones acceden y utilizan la información. Dicha transformación potencialmente podría provocar la emergencia de nuevas manifestaciones y necesidades en relación con esta última, así como amplía la noción de necesidad dentro del mismo contexto.
Finalmente, es notable la paulatina acogida de aplicaciones como ChatGPT en esta comunidad académica, generando una percepción positiva en el impacto que podría tener en las labores académicas de los doctorandos. Así, se presentan las siguientes recomendaciones:
Para maximizar los beneficios de las herramientas de información basadas en inteligencia artificial, es fundamental que tanto académicos como estudiantes de posgrado reciban una formación adecuada.
Dado el impacto positivo observado con herramientas como ChatGPT, se sugiere fomentar la adopción y el uso de aplicaciones de inteligencia artificial entre la comunidad académica. Estas herramientas, cuando se utilizan adecuadamente, pueden potenciar la producción de textos académicos y facilitar diversas tareas investigativas.
Ante el dinamismo y la rapidez con la que evoluciona la inteligencia artificial en el ámbito de los estudios de la información y la educación, resulta imperativo que se realicen esfuerzos de investigación continuos y sistemáticos.
