{ "fuente": "EvidencIA, red latinoamericana sobre IA y ciencia del aprendizaje (https://redevidencia.org)", "version": "0.2.0", "corte": "2026-09-28", "nota": "La base del conector de EvidencIA, sin instrucciones para asistentes. Los 65 registros con curaduria \"evidencia\" están verificados: cada cifra fue revisada contra el paper, con su página. Los demás vienen de repositorios de colegas (ver curadurias); de ellos va un extracto corto del resumen de origen (resumen_extracto), no el completo: para leerlo, el enlace (url). Licencia CC BY 4.0 para lo que es de EvidencIA; lo que viene de otros conserva sus términos (ver licencia.alcance). Al usar estos datos, citar a EvidencIA (ver licencia.como_citar) y a la curaduría de cada registro.", "licencia": { "nombre": "CC BY 4.0", "url": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es", "alcance": "Cubre lo que es de EvidencIA: la curaduría, las clasificaciones (niveles, diseño, veredicto), los registros verificados del núcleo, sus hallazgos y cifras extraídas, y las lecciones. No cubre lo que viene de otros, que conserva sus términos de origen: los extractos de resúmenes (resumen_extracto), los metadatos de los repositorios externos (SCALE AI Hub, Empirical, catálogo del Banco Mundial) y las citas textuales de los papers (cita_textual).", "como_citar": "EvidencIA, red latinoamericana sobre IA y ciencia del aprendizaje. Base de evidencia sobre IA y aprendizaje, versión 0.2.0, corte 2026-09-28. https://evidencia-mcp.vercel.app/ (CC BY 4.0)" }, "niveles_de_evidencia": { "1": "Evidencia causal sobre aprendizaje, verificada por EvidencIA: ensayo aleatorio o cuasi-experimento que mide aprendizaje con una prueba sin IA, con cada cifra revisada contra el paper.", "2": "Evidencia causal con límites: mide otra cosa (uso, práctica asistida, prácticas docentes), es de laboratorio o de una sola sesión, o es un estudio de impacto de un repositorio externo cuyo resultado EvidencIA no verificó.", "3": "Descriptiva, correlacional o cualitativa: útil para entender uso, adopción y contexto; no sirve para afirmar que algo funciona.", "4": "Orientación: guías, marcos, informes de política, blogs y multimedia. Útil para diseñar y decidir; no es evidencia de efecto." }, "curadurias": { "evidencia": { "nombre": "EvidencIA (núcleo verificado)", "url": "https://redevidencia.org" }, "scale_hub": { "nombre": "Stanford SCALE AI Hub (repositorio externo, sin verificar por EvidencIA)", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository" }, "empirical": { "nombre": "Empirical, repositorio curado por Cristóbal Cobo (metadatos verificados por su equipo)", "url": "https://empirical.criscob.chatgpt.site/" }, "banco_mundial": { "nombre": "Catálogo de publicaciones del Banco Mundial sobre digital e IA en Desarrollo Humano", "url": "https://ezequielmolina-lang.github.io/wb-downloads-dashboard/hd-digital-ai.html" } }, "lecciones": [ { "id": "sin-guia-dana", "tema": "ia_generativa_sin_guia", "afirmacion": { "es": "El acceso libre a chatbots de uso general mejora las tareas mientras la IA está disponible, pero empeora lo que el estudiante aprende y lo que rinde sin ella.", "en": "Open access to general-purpose chatbots improves work while AI is available, but worsens what students learn and what they can do without it." }, "fuerza": "consistente", "estudios_a_favor": [ "bastani-turquia-2025-sin-guia", "stromberg-china-2026", "aleks-estados-unidos-2026", "shen-tamkin-habilidades-ia-2026", "estados-unidos-persistencia-ia-2026" ], "matices": [ "pensar-primero-singapur-2026", "deng-chatgpt-metaanalisis-2025" ], "que_falta": { "es": "La dirección se repite en diseños muy distintos, pero ninguno es un ensayo largo en escuelas: el de Turquía mide en la misma sesión, los de laboratorio son con adultos y los de China y Estados Unidos son observacionales. El meta-análisis de Deng encuentra efectos positivos, pero en muchos de sus estudios se permitía usar ChatGPT durante la evaluación. No hay estudios de este tipo en América Latina." } }, { "id": "tutor-con-guia", "tema": "tutor_ia_con_guia", "afirmacion": { "es": "Los tutores de IA con guía pedagógica muestran efectos positivos en ensayos aleatorios de contextos muy distintos, pero el efecto depende de que los estudiantes los usen y de cómo se integran a la clase.", "en": "AI tutors with pedagogical guardrails show positive effects in randomized trials across very different contexts, but the effect depends on students actually using them and on how they are integrated into class." }, "fuerza": "moderada", "estudios_a_favor": [ "nigeria-edo-2025", "gemini-sierra-leona-2026", "ghana-rori-2024", "kestin-harvard-2025", "taipei-adaptativo-2026" ], "matices": [ "bastani-turquia-2025-con-guia", "khanmigo-tennessee-2026", "estados-unidos-numi-2026", "learnlm-eedi-reino-unido-2025", "china-chatbot-lectura-dialogica-2024" ], "que_falta": { "es": "Los efectos más grandes vienen de paquetes que combinan la IA con tiempo adicional, docentes supervisando o práctica estructurada, y ninguno aísla el aporte de la IA. Cuando la IA se agrega a una plataforma que ya existe, sin estructura, el aporte es pequeño o nulo. Casi no hay ensayos con escolares en América Latina, y varios de los estudios positivos los escribió o financió el propio desarrollador." } }, { "id": "estructura-e-implementacion", "tema": "practica_adaptativa", "afirmacion": { "es": "La tecnología rinde cuando está dentro de una estructura: sesiones protegidas en el horario, alguien que asegura que se use y reglas que obligan a trabajar el error. Ofrecida a demanda, rinde menos.", "en": "Technology pays off when it sits inside a structure: protected sessions in the timetable, someone who makes sure it gets used, and rules that force students to work through mistakes. Offered on demand, it delivers less." }, "fuerza": "moderada", "estudios_a_favor": [ "khan-academy-uttar-pradesh-2026", "ajedrez-ia-autorregulada-2025", "india-mindspark-2019" ], "matices": [ "khanmigo-tennessee-2026", "estados-unidos-numi-2026", "taiwan-cal-rural-2024", "rusia-cal-dosis-2023" ], "que_falta": { "es": "Los estudios no separan qué parte de la estructura importa más (tiempo protegido, supervisión, reglas de maestría o incentivos). Donde el uso real fue bajo, como en Taiwán rural, el efecto de ofrecer el programa fue nulo; y más dosis no siempre suma, como muestra el estudio de Rusia." } }, { "id": "uso-no-acceso", "tema": "orientacion_de_uso", "afirmacion": { "es": "Dar acceso no basta: el efecto lo decide cómo se usa. Orientar el uso hacia el modo tutor, o pedir que el estudiante piense antes de consultar, mejora el desempeño posterior sin IA; la ayuda a demanda lo empeora.", "en": "Access is not enough: how AI is used decides the effect. Steering use toward tutor mode, or asking students to think before consulting AI, improves later performance without AI; help on demand makes it worse." }, "fuerza": "moderada", "estudios_a_favor": [ "gallegos-chile-2026", "ajedrez-ia-autorregulada-2025", "pensar-primero-singapur-2026" ], "matices": [ "khanmigo-tennessee-2026", "shen-tamkin-habilidades-ia-2026" ], "que_falta": { "es": "Los estudios son con universitarios, jugadores de clubes de ajedrez y adultos; falta probarlo en escuelas y medir si el efecto persiste más allá del curso." } }, { "id": "ia-para-docentes", "tema": "ia_para_docentes", "afirmacion": { "es": "La IA que apoya a los docentes puede mejorar sus prácticas y algunos resultados de los estudiantes, pero usada para delegar la preparación de clases puede bajar la motivación de los estudiantes. El diseño del apoyo decide.", "en": "AI that supports teachers can improve their practices and some student outcomes, but used to delegate lesson preparation it can lower student motivation. How the support is designed decides." }, "fuerza": "moderada", "estudios_a_favor": [ "tutor-copilot-eeuu-2025", "copur-gencturk-dp-ia-matematica-2024", "shaia-bogota-2026", "m-powering-teachers-code-in-place-2024", "teachfx-preguntas-focalizadoras-utah-2025", "brasil-letrus-awe-2021" ], "matices": [ "turquia-docentes-ia-2026", "meta-edtech-wdr2026", "lima-docentes-copilot-2026" ], "que_falta": { "es": "Los efectos positivos más claros son sobre prácticas docentes o sobre medidas cercanas a la sesión; los efectos sobre pruebas estandarizadas son pequeños o nulos, con la excepción de la corrección automática de redacciones en Brasil, que además hoy es política pública. El estudio de Turquía muestra que el daño se concentra en los docentes con menor desempeño previo. Falta la medición final de Bogotá y más ensayos en la región." } }, { "id": "generativa-frente-a-adaptativa", "afirmacion": { "es": "La tecnología adaptativa eleva el aprendizaje en promedio; hasta ahora la IA generativa no muestra una ventaja clara sobre la tecnología adaptativa que la precedió.", "en": "Adaptive technology raises learning on average; so far generative AI shows no clear advantage over the adaptive technology that preceded it." }, "fuerza": "moderada", "estudios_a_favor": [ "meta-edtech-wdr2026", "india-mindspark-2019", "camboya-think-think-2021", "eeuu-saga-tutoria-tecnologia-2024", "taipei-adaptativo-2026", "rusia-cal-dosis-2023" ], "matices": [ "khanmigo-tennessee-2026", "deng-chatgpt-metaanalisis-2025", "inglaterra-lexia-core5-2024", "taiwan-cal-rural-2024" ], "que_falta": { "es": "El intervalo de la comparación es amplio: la evidencia no descarta una ventaja de la IA generativa, sólo no la demuestra. Los meta-análisis de estudios pequeños y cortos muestran efectos mucho mayores que los ensayos grandes, y no deben compararse directamente." } }, { "id": "vacios-de-contexto", "afirmacion": { "es": "Casi no hay evidencia rigurosa de países de ingreso bajo ni de escuelas de América Latina, y muy pocos estudios reportan costos por estudiante.", "en": "There is almost no rigorous evidence from low-income countries or from Latin American schools, and very few studies report per-student costs." }, "fuerza": "vacio", "estudios_a_favor": [ "meta-edtech-wdr2026" ], "matices": [ "gemini-sierra-leona-2026", "ghana-rori-2024", "shaia-bogota-2026", "gallegos-chile-2026", "brasil-letrus-awe-2021", "lima-docentes-copilot-2026" ], "que_falta": { "es": "Ensayos independientes en escuelas públicas de la región, con costos por estudiante y mediciones que se sostengan en el tiempo." } } ], "documentos": [ { "curaduria": "evidencia", "id": "aleks-estados-unidos-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Faster Completion, Less Learning: Generative AI Reduced Study Time on Math Problems and the Knowledge They Build", "titulo_es": "Terminar más rápido, aprender menos: la IA generativa redujo el tiempo de estudio en matemática y lo que se aprende", "autores": [ "Sina Rismanchian", "Hasan Uzun", "Jeffrey Matayoshi", "Eric Cosyn", "Eyad Kurd-Misto" ], "cita_corta": "Rismanchian et al.", "anio": 2026, "publicacion": "arXiv 2605.21629 (v3, julio de 2026)", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.21629", "diseno": "cuasi_experimental", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "texto": "3.197.803 interacciones de aprendizaje en ALEKS (2015 a 2025), 12,2 millones de tiempos de respuesta y unas 6.700 respuestas a ítems de retención en evaluaciones de ubicación universitaria." }, "duracion": "Diez años de registros; efectos acumulados en once trimestres después de ChatGPT", "intervencion": { "tipo": [ "ia_generativa_sin_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "ChatGPT y otros chatbots disponibles desde noviembre de 2022", "descripcion": "Sin intervención asignada: compara problemas de texto (fáciles de resolver con IA) con problemas de gráficos (resistentes a la IA), antes y después de ChatGPT." }, "comparacion": "Problemas de gráficos interactivos en los mismos cursos y trimestres; sesiones con y sin supervisión.", "veredicto": "negativo", "resultados": [ { "medida": "Probabilidad (odds) de responder bien ítems de retención en evaluaciones supervisadas", "efecto": -25, "unidad": "% de las odds", "error": "Razón de odds 0,75; IC [0,56; 0,98]; p = 0,037", "significativo": true, "nota": "Acumulado en once trimestres; asociación a nivel poblacional", "pagina": "p. 7; Tablas complementarias 8 y 9", "cita_textual": "accumulating to a 25.0% cumulative reduction in the odds of correct response over eleven post-ChatGPT quarters (odds-ratio multiplier 0.75; CI: 0.56, 0.98)", "principal": true }, { "medida": "Tiempo en problemas de texto frente a problemas de gráficos, secundaria", "efecto": -31.3, "unidad": "%", "error": "IC [-37,3; -25,4]", "significativo": true, "nota": "Evidencia complementaria: tendencias previas no paralelas", "pagina": "p. 5; Tabla 2", "cita_textual": "corresponding to a 31.3% cumulative decline (CI: -37.3%, -25.4%)" }, { "medida": "Tiempo en problemas de texto frente a problemas de gráficos, Álgebra universitaria", "efecto": -26.9, "unidad": "%", "error": "IC [-34,0; -19,0]", "significativo": true, "nota": "Evidencia complementaria", "pagina": "p. 5; Tabla 2", "cita_textual": "accumulating to a 26.9% cumulative reduction over eleven post-ChatGPT quarters (CI: -34.0%, -19.0%" } ], "hallazgo": { "es": "Con diez años de datos de la plataforma ALEKS, después de la llegada de ChatGPT el tiempo dedicado a problemas fáciles de resolver con IA cayó cerca de 30 % frente a problemas resistentes a la IA. En evaluaciones supervisadas, las odds de responder bien esos temas en ítems de retención cayeron 25 %.", "en": "Using ten years of ALEKS platform data, after ChatGPT arrived the time spent on AI-susceptible problems fell by about 30% relative to AI-resistant ones. In proctored assessments, the odds of answering those topics correctly on retention items fell by 25%." }, "advertencias": [ "Observacional: nunca se observa el uso de IA; la inferencia se apoya en patrones de conducta y pruebas de falsificación.", "Tiempo de estudio y retención vienen de poblaciones y datos distintos.", "Las series de tiempo fallan la prueba de tendencias paralelas; los autores sólo tratan la retención como evidencia causal principal.", "El resultado de retención descansa en 66 ítems (p = 0,037).", "Preprint sin revisión por pares." ], "conflicto_de_interes": "Cuatro de los cinco autores trabajan en McGraw Hill, dueña de ALEKS; el estudio no evalúa un producto de IA de la empresa.", "temas": [ "tiempo_de_estudio", "retencion", "delegar_tareas" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Los '26,9 % y 31,3 % de tiempo de estudio' del sitio son tiempos relativos entre tipos de problemas, no tiempo total de estudio." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": null, "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": false, "texto": "Ítems de retención asignados al azar (1 de cada 30) en la segunda prueba de ubicación ALEKS PPL, rendida en centros de evaluación con supervisión presencial, donde el uso de IA está prohibido. El paper no dice cuánto tiempo pasó entre el aprendizaje y la prueba, y la población no es la misma que la del análisis de tiempo de estudio.", "pagina": "p. 7; p. 8; p. 9; p. 12" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Sin dosis: nunca se observa el uso de IA. La exposición es el período posterior al lanzamiento de ChatGPT (once trimestres), comparando problemas de texto con problemas de gráficos.", "pagina": "p. 5; p. 12" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "No se observa el uso de IA; se infiere de patrones de conducta y de dos pruebas de falsificación.", "pagina": "p. 12" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "No aplica en sentido estricto: cortes transversales de interacciones y respuestas por trimestre (6.698 respuestas supervisadas a 66 ítems de retención), sin seguimiento de estudiantes.", "pagina": "p. 9" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica: no hay programa; el paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "alto", "atricion": "no_aplica", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "bajo", "notas": { "aleatorizacion": "Observacional: compara tipos de ítem antes y después de ChatGPT sin observar el uso de IA. Las series de tiempo de estudio fallan la prueba de tendencias paralelas; la de retención la pasa (p. 5).", "atricion": "Cortes transversales por trimestre; la composición de quienes rinden la prueba puede cambiar en el tiempo.", "medicion": "Prueba de ubicación supervisada y sin IA, pero de la propia plataforma, sin intervalo conocido desde el aprendizaje y en otra población (p. 12).", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; el resultado de retención tiene p = 0,037 sobre 66 ítems, entre varias especificaciones y subconjuntos.", "independencia": "Cuatro de los cinco autores trabajan en McGraw Hill, dueña de ALEKS y de los datos (disponibles sólo a pedido); no evalúan un producto de IA de la empresa (p. 13)." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "estados-unidos-apoyo-humano-tutor-ia-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Access is Not Enough: Human Support Improves Engagement with AI Tutoring", "titulo_es": "El acceso no basta: el apoyo humano aumenta el uso de la tutoría con IA", "autores": [ "Carly D. Robinson", "David Gormley", "Ana Trindade Ribeiro", "Susanna Loeb" ], "anio": 2026, "publicacion": "EdWorkingPaper 26-1451, Annenberg Institute at Brown University (versión de junio de 2026)", "estado": "working_paper", "url": "https://doi.org/10.26300/pz7p-p388", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF", "url": "https://edworkingpapers.com/sites/default/files/ai26-1451.pdf" }, { "etiqueta": "Ficha en EdWorkingPapers", "url": "https://edworkingpapers.com/ai26-1451" }, { "etiqueta": "Preregistro en OSF (enlace de sólo lectura citado en el paper)", "url": "https://osf.io/fe8zg/overview?view_only=482c2ac4432044268bbfed13dedc719a" }, { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/access-not-enough-human-support-improves-engagement-ai-tutoring" } ], "diseno": "rct_individual", "pais": [ "No reportado" ], "region": [ "America del Norte" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "grados": "1.º a 5.º grado en el Distrito A según el texto (la Tabla A1 muestra además 15 % de 6.º grado) y 1.º a 3.º grado en el Distrito B", "materia": [ "lectura" ], "muestra": { "estudiantes": 327, "texto": "Dos ensayos: 174 estudiantes aleatorizados en cinco sitios de un programa después de clases (Distrito A: 84 tratados y 90 controles) y 181 en dos escuelas K-8 (Distrito B: 36 tratados y 145 controles). 327 tienen puntaje de lectura de fin de año (166 y 161). Más del 80 % en desventaja económica." }, "duracion": "Entre 14 y 30 semanas según el sitio (octubre de 2024 a junio de 2025, Tabla A3; el texto dice 14 a 31 semanas), con al menos dos sesiones de 30 minutos por semana previstas", "intervencion": { "tipo": [ "orientacion_de_uso" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Plataforma de lectura con IA que el paper no nombra, más un tutor humano presencial", "descripcion": "Ambos grupos tenían tiempo asignado para usar la plataforma de IA, que daba la instrucción y la retroalimentación en lectura. Al grupo tratado se le asignó un tutor humano (personal del programa en el Distrito A; estudiantes de secundaria baja con buen desempeño en lengua en el Distrito B), capacitado de forma estandarizada, que atendía grupos de 2 a 5 estudiantes sin enseñar lectura: apoyaba la motivación, la participación, los problemas técnicos y las normas del grupo. Cada sesión tenía 10 minutos de conversación inicial, 15 minutos en la plataforma y 2 a 5 minutos de reflexión." }, "comparacion": "Uso independiente de la misma plataforma de IA, con los 30 minutos de la sesión previstos para la plataforma y sin tutor humano.", "veredicto": "nulo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje de lectura de fin de año (ELA, estandarizado), Distrito A", "efecto": -0.052, "unidad": "DE", "error": "EE 0,086", "significativo": false, "nota": "ITT con efectos fijos de estrato, covariables y puntaje inicial; N = 166; prueba i-Ready. Resultado exploratorio, no preregistrado. Los autores no combinan los dos distritos y concluyen que no hubo efecto en lectura en ninguno (p. 9); se marca como principal el Distrito A por ser el primero que presentan y el de asignación más pareja (84 y 90).", "pagina": "p. 15, Tabla 1, col. 4; p. 9", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): District A, Achievement: Avg EOY ELA score (std), Treatment -0.052 (0.086); Observations 166; Control mean 0.150", "principal": true }, { "medida": "Puntaje de lectura de fin de año (fluidez lectora oral, estandarizado), Distrito B", "efecto": -0.129, "unidad": "DE", "error": "EE 0,143", "significativo": false, "nota": "ITT con efectos fijos de estrato, covariables y puntaje inicial; N = 161; prueba de fluidez lectora oral de aimsWeb (Tabla A10B). Resultado exploratorio.", "pagina": "p. 15, Tabla 1, col. 4; p. 28, Tabla A10B", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): District B, Achievement: Avg EOY ELA score (std), Treatment -0.129 (0.143); Observations 161; Control mean 0.100" }, { "medida": "Uso de la plataforma, minutos promedio por semana, Distrito A", "efecto": 0.995, "unidad": "minutos por semana", "error": "EE 0,578; p < 0,10", "significativo": false, "nota": "ITT, N = 174; significativo sólo al 10 %. Media del control: 2,179 minutos por semana. Resultado preregistrado.", "pagina": "p. 15, Tabla 1, col. 2; p. 8", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): District A, Usage: Avg min/week, Treatment 0.995+ (0.578); Observations 174; Control mean 2.179" }, { "medida": "Uso de la plataforma, minutos promedio por semana, Distrito B", "efecto": 4.424, "unidad": "minutos por semana", "error": "EE 1,879; p < 0,05", "significativo": true, "nota": "ITT, N = 181. Media del control: 5,233 minutos por semana. Resultado preregistrado. Los autores calculan unos 98 minutos adicionales en toda la intervención (p. 9).", "pagina": "p. 15, Tabla 1, col. 2; p. 8", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): District B, Usage: Avg min/week, Treatment 4.424* (1.879); Observations 181; Control mean 5.233" }, { "medida": "Historias leídas por semana en la plataforma (compromiso), Distrito A", "efecto": 0.201, "unidad": "historias por semana", "error": "EE 0,093; p < 0,05", "significativo": true, "nota": "ITT, N = 174; media del control 0,280. El texto lo redondea a 0,20 historias más por semana, 71 % más que el control (p. 8). Resultado preregistrado.", "pagina": "p. 15, Tabla 1, col. 3; p. 8", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): District A, Engagement: Avg stories read/week, Treatment 0.201* (0.093); Observations 174; Control mean 0.280" }, { "medida": "Historias leídas por semana en la plataforma (compromiso), Distrito B", "efecto": 0.916, "unidad": "historias por semana", "error": "EE 0,373; p < 0,05", "significativo": true, "nota": "ITT, N = 181; media del control 1,138. El texto lo expresa como 0,92 historias más por semana, 80 % más que el control (p. 8). Resultado preregistrado.", "pagina": "p. 15, Tabla 1, col. 3; p. 8", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): District B, Engagement: Avg stories read/week, Treatment 0.916* (0.373); Observations 181; Control mean 1.138" } ], "hallazgo": { "es": "En dos ensayos aleatorios en primaria (355 estudiantes), sumar un tutor humano presencial que acompañaba el uso de una plataforma de lectura con IA, sin enseñar lectura, aumentó el uso de la plataforma (cerca de 1 y 4,4 minutos más por semana) y las historias leídas (71 % y 80 % más). Pero el uso siguió muy bajo y el puntaje de lectura de fin de año no mejoró (-0,052 DE y -0,129 DE, no significativos).", "en": "In two randomized trials in elementary school (355 students), adding an in-person human tutor who supported use of an AI reading platform, without teaching reading, increased platform use (about 1 and 4.4 more minutes per week) and stories read (71% and 80% more). But use stayed very low and end-of-year reading scores did not improve (-0.052 SD and -0.129 SD, not significant)." }, "condiciones": [ "Uso muy bajo aun con tiempo asignado: en el control sólo 60,7 % (Distrito A) y 53,3 % (Distrito B) usó alguna vez la plataforma, con 2,18 y 5,23 minutos semanales en promedio, lejos de los 30 minutos semanales que el proveedor asocia a beneficios académicos.", "El tutor dedicaba parte de la sesión a conversación y reflexión (15 de 30 minutos en la plataforma) y aun así aumentó el uso total.", "El efecto sobre el uso varió mucho entre sitios, con varios sitios sin efecto (Tabla A8).", "En el control, quienes usaron la plataforma tenían mejor rendimiento previo y menos necesidades de educación especial (Tabla A5)." ], "advertencias": [ "El resultado de aprendizaje es exploratorio: el preregistro fijó como resultados el uso y el compromiso con la plataforma, no la lectura.", "Ambos grupos tenían la IA: el estudio mide el efecto de agregar apoyo humano al uso de la plataforma, no el de tener acceso a la IA.", "Muestras pequeñas por distrito (174 y 181), con sólo 36 tratados en el Distrito B: poca potencia para detectar efectos en lectura.", "La dosis lograda fue tan baja (menos de dos horas adicionales de uso en toda la intervención) que el nulo en lectura no dice si la plataforma funciona con el uso recomendado.", "El Distrito B usó pruebas distintas al inicio (STAR) y al final (fluidez lectora oral de aimsWeb).", "El paper no nombra la plataforma de IA ni el país. La región se asigna por las pruebas usadas (i-Ready, STAR y aimsWeb) y por la afiliación de los autores (Stanford).", "Inconsistencias menores: el texto dice grados 1 a 5 para el Distrito A pero la Tabla A1 incluye 6.º grado; el texto dice 14 a 31 semanas y la Tabla A3 llega a 30; el texto cita una Figura 3 que aparece rotulada como Tabla 3.", "El preregistro se hizo para un piloto (N = 236) que no se implementó como estaba previsto; el estudio se hizo al año siguiente en otros dos distritos, conservando diseño, condiciones, hipótesis y plan de análisis. La imputación del puntaje inicial también se apartó de lo preregistrado (p. 17)." ], "conflicto_de_interes": "Los autores son de la iniciativa SCALE de Stanford y no desarrollaron la plataforma, que el paper no nombra; no hay declaración de conflictos. Financiamiento del estudio: Accelerate; del programa de investigación: Smith Richardson Foundation y la beca posdoctoral National Academy of Education/Spencer.", "temas": [ "apoyo humano", "uso y compromiso", "tutoría con IA", "lectura inicial", "implementación", "equidad en el uso" ], "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "doble_extraccion_ia", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Dos extracciones independientes con agentes coincidieron en elegibilidad, diseño y resultado principal. Diferencia resuelta: riesgo de atrición «dudas» (un extractor puso «bajo») porque la pérdida por grupo no se informa. Citas comprobadas en el texto del paper con scripts/comprobar_citas.mjs. extractor 2; texto completo de EdWorkingPaper 26-1451 (VERSION: June 2026, 28 pp. en el PDF). Páginas según el PDF (p. 1 = portada de EdWorkingPapers), no según la numeración impresa. Las Tablas A1, A2, A3 y A5 son imágenes y se leyeron renderizando la página. Nivel propuesto 1: ensayo aleatorio individual en escuelas y programas reales, con la lectura medida por pruebas estandarizadas de los distritos, sin IA. Podría argumentarse nivel 2 porque la intervención es apoyo humano al uso de la IA y los resultados preregistrados son de uso, no de aprendizaje." }, "nivel_evidencia": 1, "medicion": { "momento": null, "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": null, "texto": "Pruebas de fin de año de los distritos: i-Ready en el Distrito A y fluidez lectora oral de aimsWeb en el Distrito B (con STAR como prueba inicial), estandarizadas por grado con todos los estudiantes disponibles de los sitios participantes. El paper no dice cuándo se rindieron respecto del fin de la intervención, que terminó entre febrero y junio de 2025 según el sitio, ni si había IA disponible.", "pagina": "p. 6; p. 17; Tabla A3, p. 20; Tablas A10A y A10B, p. 28" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": 60, "semanas": null, "texto": "Previsto: al menos dos sesiones de 30 minutos por semana durante 14 a 30 semanas según el sitio. En el grupo tratado, 15 minutos de cada sesión eran de uso de la plataforma; en el control, los 30 minutos.", "pagina": "p. 5; p. 6; Tabla A3, p. 20" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "En el control, 60,7 % (Distrito A) y 53,3 % (Distrito B) usó alguna vez la plataforma, con 2,18 y 5,23 minutos semanales en promedio, y en promedio la usó unas 4 semanas (3,90 y 4,09, Tabla A4). Según los autores, el tutor sumó unos 22 minutos de uso en toda la intervención en el Distrito A y unos 98 en el Distrito B. La asignación al tutor no cambió la probabilidad de usar alguna vez la plataforma.", "pagina": "p. 7; p. 9; Tabla A4, p. 22" }, "atricion": { "total_pct": 7.9, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 327 de 355 aleatorizados tienen puntaje de lectura de fin de año (166 de 174 en el Distrito A y 161 de 181 en el Distrito B, es decir 4,6 % y 11,0 % sin dato). El paper no informa la pérdida por grupo. Los resultados de uso incluyen a todos los aleatorizados.", "pagina": "p. 5; Tabla 1, p. 15" }, "preregistro": "OSF fe8zg", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.052, "ee": 0.086, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje de lectura de fin de año (i-Ready), estandarizado por grado con todos los estudiantes de los sitios, ITT, Distrito A (N = 166). En el Distrito B (fluidez lectora oral de aimsWeb, N = 161) el efecto es -0,129 DE (EE 0,143).", "pagina": "Tabla 1, col. 4, p. 15" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos; los autores señalan que los modelos con más intervención humana requieren personal, capacitación y coordinación adicionales.", "pagina": "p. 10" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "bajo", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "bajo", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo individual estratificado por sitio y grado o aula, con proporciones distintas por sitio según la capacidad de tutores (36 tratados y 145 controles en el Distrito B). En el Distrito B hay desbalance en raza (afroamericanos 67 % frente a 40 %, p = 0,02; raza múltiple 3 % frente a 12 %, p = 0,00 según la Tabla A2); en el Distrito A difiere la proporción con puntaje inicial imputado (0 % frente a 4 %, p = 0,04, Tabla A1). El paper no informa si hubo cruces entre grupos.", "atricion": "Pérdida total baja (7,9 %), pero el paper no informa si difiere entre grupos: no se puede afirmar que la diferencia sea menor a 2 puntos.", "medicion": "Pruebas estandarizadas externas de los distritos, no alineadas con la plataforma; el paper no dice cuánto tiempo después de la intervención se rindieron.", "reporte_selectivo": "El preregistro corresponde a un piloto que no se implementó; el resultado de lectura no estaba preregistrado y se presenta como exploratorio. Los autores declaran las desviaciones (imputación del puntaje inicial, falta de datos de uso previos)." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "estados-unidos-mathtutor-rediseno-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating a Data-Driven Redesign Process for Intelligent Tutoring Systems", "titulo_es": "Evaluación de un proceso de rediseño basado en datos para sistemas de tutoría inteligente", "autores": [ "Qianru Lyu", "Conrad Borchers", "Meng Xia", "Karen Xiao", "Paulo F. Carvalho", "Kenneth R. Koedinger", "Vincent Aleven" ], "anio": 2026, "publicacion": "arXiv:2603.29094v1 (marzo de 2026); aceptado como artículo corto en la 27.ª conferencia AIED 2026", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.29094", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF (v1)", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.29094v1" }, { "etiqueta": "Preregistro (OSF)", "url": "https://osf.io/xh584/" }, { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-data-driven-redesign-process-intelligent-tutoring-systems" } ], "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "grados": "7.º y 8.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 95, "escuelas": 5, "texto": "123 estudiantes de 8 cursos de 7.º y 8.º grado en 5 escuelas de secundaria baja de Estados Unidos, con seis docentes; 95 con prueba inicial y final en el análisis de aprendizaje." }, "duracion": "Nueve días: prueba inicial, tres días con una versión del tutor, prueba intermedia, tres días con la otra versión y prueba final; sesiones de unos 20 a 25 minutos en la clase de matemática", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "MathTutor (tutor inteligente de matemática construido con CTAT), versión rediseñada frente a versión original", "descripcion": "El equipo rediseñó cuatro unidades (interpretación de gráficos, graficar y dos de resolución de ecuaciones) a partir de registros de uso previos: refinó el modelo de habilidades (por ejemplo, separó la interpolación y el manejo de signos negativos), agregó tareas focalizadas y andamiaje, selección adaptativa de problemas que prioriza habilidades no dominadas y salto automático de pasos ya dominados." }, "comparacion": "La versión original de las mismas unidades de MathTutor. Diseño cruzado: cada estudiante usó ambas versiones, en orden asignado al azar.", "veredicto": "nulo", "resultados": [ { "medida": "Ganancia de aprendizaje en la prueba (inicial a final), tutor rediseñado frente al original", "efecto_texto": "sin diferencia significativa (t(279) = -0,30)", "unidad": "estadístico t de la interacción condición por momento en un modelo lineal mixto", "error": "p = 0,760", "significativo": false, "nota": "Análisis preregistrado, N = 95. El paper no reporta la diferencia estimada entre condiciones, sólo el estadístico t; tampoco hubo diferencias por unidad (p > 0,20).", "pagina": "p. 6, sección 3.3", "cita_textual": "Learning gains did not differ significantly by condition (t(279) = −0.30, p = .760), nor by unit or their interaction (ps > .20).", "principal": true }, { "medida": "Cambio en la prueba entre el inicio y el final con el tutor original (antes y después, sin comparación)", "efecto": 0.21, "unidad": "puntaje de la prueba (escala del paper)", "error": "DE de la ganancia 0,38; d = 0,57", "significativo": null, "nota": "Ganancia dentro de la condición, no efecto causal: de 0,41 a 0,63.", "pagina": "p. 6, sección 3.3", "cita_textual": "students using the Original Tutor increased from M = 0.41 (SD = 0.34) to M = 0.63 (SD = 0.34), corresponding to a mean gain of 0.21 (SD = 0.38, d = 0.57)" }, { "medida": "Cambio en la prueba entre el inicio y el final con el tutor rediseñado (antes y después, sin comparación)", "efecto": 0.2, "unidad": "puntaje de la prueba (escala del paper)", "error": "DE de la ganancia 0,31; d = 0,64", "significativo": null, "nota": "Ganancia dentro de la condición, no efecto causal: de 0,39 a 0,59.", "pagina": "p. 6, sección 3.3", "cita_textual": "students using the Redesigned Tutor improved from M = 0.39 (SD = 0.33) to M = 0.59 (SD = 0.36), yielding a mean gain of 0.20 (SD = 0.31, d = 0.64)" }, { "medida": "Tiempo activo (sin inactividad) en el tutor, rediseñado frente a original", "efecto_texto": "38,9 frente a 31,6", "unidad": "tiempo activo en el tutor (el paper no indica la unidad)", "error": "t(234) = 4,62; p < 0,001", "significativo": true, "nota": "Análisis exploratorio con registros del tutor. El tiempo conectado fue 47,7 frente a 39,3 (t(235) = 2,44; p = 0,015).", "pagina": "p. 6, sección 3.4", "cita_textual": "They also engaged in more active, non-idle time (M = 38.9, SD = 21.8) compared to the Original Tutor (M = 31.6, SD = 20.4), t(234) = 4.62, p < .001." }, { "medida": "Conocimiento dominado al final de la práctica, estimado con el modelo iAFM (no es una prueba)", "efecto": 0.4, "unidad": "d de Cohen para muestras pareadas (dp)", "error": "t(115) = 4,33; p < 0,001", "significativo": true, "nota": "Exploratorio. Medias 7,61 (rediseñado) frente a 6,03 (original); refleja que la versión rediseñada tenía cinco habilidades más. Con BKT, dp = 0,34.", "pagina": "p. 7, sección 3.4", "cita_textual": "students mastered more knowledge in the Redesigned condition (M = 7.61, SD = 2.88) than in the Original condition (M = 6.03, SD = 2.26), t(115) = 4.33, p < .001, dp = 0.40" }, { "medida": "Dominio promedio por habilidad al final de la práctica (modelo AFM)", "efecto_texto": "0,683 frente a 0,658", "unidad": "probabilidad estimada de dominio (0 a 1)", "error": "t(115) = 1,11; p = 0,270", "significativo": false, "nota": "Exploratorio. Con BKT, 0,687 frente a 0,672 (p = 0,630).", "pagina": "p. 7, sección 3.4", "cita_textual": "Average KC mastery did not differ significantly between conditions using either AFM (0.683 vs. 0.658, t(115) = 1.11, p = .270)" } ], "hallazgo": { "es": "En un ensayo cruzado con 123 estudiantes de 7.º y 8.º grado en Estados Unidos, una versión de un tutor inteligente de matemática rediseñada con datos de uso (habilidades mejor definidas, tareas focalizadas y selección adaptativa de problemas) no mejoró las ganancias en la prueba frente a la versión original (0,20 y 0,21; t = -0,30; p = 0,760). En análisis exploratorios, aumentó el tiempo activo en el tutor y la cantidad de habilidades practicadas.", "en": "In a crossover trial with 123 7th and 8th graders in the United States, a version of a math intelligent tutor redesigned with usage data (better-defined skills, focused tasks and adaptive problem selection) did not improve test gains compared with the original version (0.20 and 0.21; t = -0.30; p = 0.760). In exploratory analyses, it increased active time in the tutor and the number of skills practiced." }, "condiciones": [ "La práctica fue muy breve (tres sesiones de unos 20 minutos con cada versión) y en promedio los estudiantes no llegaron a dominar las habilidades, lo que según los autores limitó las ganancias.", "La prueba cubría poco las habilidades nuevas (no hubo ítems de interpolación para la Unidad 7.05)." ], "advertencias": [ "Compara dos versiones del mismo tutor inteligente; no hay grupo sin tutor, así que no mide el efecto de usar un tutor frente a no usarlo.", "Muestra pequeña (95 estudiantes en el análisis) y exposición muy corta a cada versión.", "Diseño cruzado: cada estudiante usó ambas versiones, con posible arrastre entre fases; el paper no explica cómo se asignan las pruebas inicial, intermedia y final a la ganancia de cada condición.", "Los resultados positivos (más tiempo activo, más conocimiento dominado) son exploratorios y vienen de los registros del tutor, no de la prueba; el mayor dominio total refleja que la versión rediseñada tenía cinco habilidades más, y el dominio promedio por habilidad no difirió.", "El paper no indica la unidad del tiempo en el tutor.", "Artículo corto de 8 páginas; preprint aceptado en AIED 2026." ], "conflicto_de_interes": "Los autores son del grupo de Carnegie Mellon que desarrolló MathTutor y la plataforma CTAT, y diseñaron el rediseño que evalúan. Financiamiento: Institute of Education Sciences de Estados Unidos (R305A220386).", "temas": [ "tutor inteligente", "rediseño basado en datos", "selección adaptativa", "modelo de habilidades", "tiempo en tarea" ], "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "doble_extraccion_ia", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Dos extracciones independientes con agentes coincidieron en elegibilidad, diseño y resultado principal. Diferencia resuelta: reporte selectivo «dudas» (un extractor puso «bajo») porque el resumen destaca resultados de proceso exploratorios sin corrección por comparaciones múltiples. Citas comprobadas en el texto del paper con scripts/comprobar_citas.mjs. extractor 2; texto completo de arXiv 2603.29094v1 (31 de marzo de 2026, única versión, 9 pp.). Las páginas del PDF coinciden con la numeración impresa. Nivel propuesto 1: orden de las versiones asignado al azar en aulas reales y aprendizaje medido con una prueba sin ayudas del tutor. Argumentos para nivel 2: compara dos versiones del mismo tutor, con exposición muy corta y una prueba del equipo." }, "nivel_evidencia": 1, "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Pruebas inicial (día 1), intermedia (día 5) y final (día 9) de unos 20 minutos, con dos formas isomorfas contrabalanceadas; durante las pruebas se desactivaron pistas, retroalimentación y barras de habilidad del tutor. Los autores reconocen poca cobertura de las habilidades nuevas.", "pagina": "p. 5; p. 8" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Tres sesiones de unos 20 a 25 minutos con cada versión del tutor (días 2 a 4 y 6 a 8); los autores lo resumen como seis sesiones de 20 minutos en cuatro unidades, mucho menos exposición que en estudios previos.", "pagina": "p. 5; p. 8" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Tiempo conectado de 47,7 con la versión rediseñada frente a 39,3 con la original, y tiempo activo de 38,9 frente a 31,6 (sin unidad indicada). En promedio los estudiantes no alcanzaron el dominio: las estimaciones AFM quedaron por debajo de 70 %.", "pagina": "p. 6; p. 8" }, "atricion": { "total_pct": 22.8, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 95 de 123 participantes tienen prueba inicial y final y entran al análisis de aprendizaje. En el diseño cruzado cada estudiante usa ambas versiones; el paper no informa la pérdida según el orden asignado.", "pagina": "p. 4; p. 5" }, "preregistro": "OSF xh584", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Orden de las versiones asignado al azar por estudiante en un diseño cruzado, sin informe de balance entre grupos de orden ni de efectos de arrastre.", "atricion": "23 % de los participantes no tiene prueba inicial o final; sin información según el orden asignado.", "medicion": "Pruebas hechas por el equipo, rendidas inmediatamente y con poca cobertura de las habilidades nuevas; sin ayudas del tutor durante la prueba.", "reporte_selectivo": "El análisis principal se preregistró antes del análisis de datos (no consta que antes de la recolección) y su resultado nulo se reporta; pero el resumen y las conclusiones destacan resultados de proceso exploratorios, incluidos análisis por unidad sin corrección por comparaciones múltiples.", "independencia": "El equipo de Carnegie Mellon desarrolló MathTutor y CTAT y diseñó el rediseño que evalúa." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "gallegos-chile-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Guidance Over Adoption: Experimental Evidence on AI-Assisted Learning", "titulo_es": "Guiar más que adoptar: evidencia experimental sobre aprendizaje asistido por IA (Chile)", "autores": [ "Sebastian Gallegos" ], "anio": 2026, "publicacion": "IZA Discussion Paper 18513 (marzo de 2026); registro AEARCTR-0016770", "estado": "working_paper", "url": "https://docs.iza.org/dp18513.pdf", "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Chile" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "grados": "Tercer año de pregrado (Economía y Administración)", "materia": [ "econometría" ], "muestra": { "estudiantes": 289, "texto": "384 estudiantes aleatorizados en 7 secciones de un curso obligatorio de econometría de la Universidad Adolfo Ibáñez; 289 en el análisis del examen final." }, "duracion": "Un semestre; correos enviados entre 1 y 3 días antes de cada examen", "intervencion": { "tipo": [ "orientacion_de_uso" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "GPT-UAI (GPT personalizado con materiales del curso)", "descripcion": "Dos aleatorizaciones: correos que animaban a usar el asistente (antes del parcial) y correos con indicaciones concretas para usarlo como tutor, paso a paso y sin respuestas finales, para practicar con corrección (antes del final)." }, "comparacion": "El grupo de control tenía el mismo acceso a GPT-UAI, sin correos.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Nota del examen final, estandarizada (correos de orientación)", "efecto": 0.218, "unidad": "DE", "error": "EE 0,100; p = 0,032; Romano-Wolf p = 0,049", "significativo": true, "nota": "ITT, N = 289", "pagina": "pp. 16-18; Tabla 3, Panel B, col. 1", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Panel B col (1) Grade (SD): 0.218** (0.100) [0.032;0.049]", "principal": true }, { "medida": "Probabilidad de aprobar el examen final", "efecto": 12.8, "unidad": "pp", "error": "EE 4,9 pp; p = 0,009", "significativo": true, "nota": "ITT; tasa de aprobación del control 64,6 %", "pagina": "p. 16; Tabla 3, Panel B, col. 4", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Panel B col (4) Pass: 0.128*** (0.049) [0.009;0.017]; control mean 0.646" }, { "medida": "Nota del parcial, estandarizada (correos que animaban a adoptar)", "efecto": 0.053, "unidad": "DE", "error": "EE 0,116; p = 0,647", "significativo": false, "nota": "ITT, N = 303", "pagina": "p. 13; Tabla 2, Panel B", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Panel B col (1): 0.053 (0.116)" }, { "medida": "Nota del examen final, efecto en quienes recibieron la orientación", "efecto": 0.392, "unidad": "DE", "error": "EE 0,175", "significativo": true, "nota": "LATE (variables instrumentales)", "pagina": "p. 17; Tabla 3, Panel C", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Panel C col (1): 0.392** (0.175)" } ], "hallazgo": { "es": "En un curso universitario de econometría en Chile, todos tenían acceso al mismo asistente de IA. Animar a usarlo no mejoró las notas; dar indicaciones concretas para usarlo como tutor (paso a paso, sin respuestas finales, practicar con corrección) subió el examen final 0,22 DE y la aprobación 12,8 puntos porcentuales.", "en": "In a university econometrics course in Chile, everyone had access to the same AI assistant. Encouraging use did not improve grades; concrete guidance on using it as a tutor (step by step, no final answers, practice with feedback) raised final-exam scores by 0.22 SD and the pass rate by 12.8 percentage points." }, "condiciones": [ "La orientación dio prompts listos para copiar que ponían al asistente en modo tutor." ], "advertencias": [ "Ambos grupos tenían la IA: el estudio mide el efecto de orientar el uso, no el de tener acceso.", "Un solo curso en una universidad selectiva chilena; unos 300 estudiantes.", "El uso es autorreportado; la herramienta no registraba el uso individual.", "Contaminación: el 35 % del grupo de control reportó haber visto la orientación.", "Horizonte muy corto (correos 1 o 2 días antes del examen); sin medición de retención.", "El resumen del paper dice 0,21 DE; la tabla y el texto dicen 0,22 (0,218)." ], "conflicto_de_interes": "El autor diseñó la herramienta y realizó el estudio en su propia institución.", "temas": [ "orientacion", "universidad", "prompts" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27" }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "notas_escolares", "ia_disponible": null, "texto": "Nota del examen final del curso de econometría, estandarizada con el grupo de control. Es un examen con consecuencias (aprobar el curso es requisito para pasar al máster) y se rindió dos días después del primer correo de orientación. El paper no dice si se podía usar IA durante el examen.", "pagina": "p. 5; p. 8; Apéndice D, p. 29" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Tres correos con indicaciones para usar GPT-UAI como tutor, enviados en los días previos al examen final. La herramienta no registraba el uso individual.", "pagina": "p. 5; p. 7; Apéndice D, p. 29" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Autorreporte: la asignación subió en 58 pp la exposición declarada a la orientación, frente a 35 % en el control, y en 11 pp el uso de GPT-UAI, frente a 49 % en el control. El 95 % del control usaba alguna IA genérica para estudiar.", "pagina": "p. 16; Tabla 3, Panel A, p. 18" }, "atricion": { "total_pct": 24.7, "diferencial": "no", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 289 de 384 estudiantes aleatorizados están en la muestra del examen final (el paper dice cerca del 75 %). La participación en la muestra no difiere por grupo.", "pagina": "p. 9; Tabla F.5 y F.6, p. 32" }, "preregistro": "AEARCTR-0016770", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.218, "ee": 0.1, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Nota del examen final, estandarizada (correos de orientación, ITT)", "pagina": "p. 16; Tabla 3, Panel B, col. 1, p. 18" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta un costo en dinero; describe las intervenciones como de bajo costo y dentro de la infraestructura existente del curso.", "pagina": "p. 22" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo individual estratificado y balanceado, pero 35 % del control declaró haber recibido la orientación (18 % directamente por correo y 17 % por compañeros).", "atricion": "25 % de los aleatorizados no está en la muestra del examen final, sin diferencia por grupo.", "medicion": "Examen real del curso, no una prueba estandarizada externa; el paper no dice si los correctores conocían la asignación ni si había IA disponible durante el examen.", "independencia": "El autor construyó GPT-UAI y realizó el estudio en su propia institución." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "gemini-sierra-leona-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teaching with Gemini: Measuring the impact of Guided Learning on student mathematics progress in Sierra Leone", "titulo_es": "Enseñar con Gemini: impacto del modo de aprendizaje guiado en matemática en Sierra Leona", "autores": [ "LearnLM Team (Google)", "Fab AI" ], "cita_corta": "LearnLM Team y Fab AI", "anio": 2026, "publicacion": "Informe técnico de Google (15 de mayo de 2026); registro AEARCTR-0016651", "estado": "informe_tecnico", "url": "https://storage.googleapis.com/deepmind-media/LearnLM/learnLM_sierraleone_may26.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Blog", "url": "https://deepmind.google/blog/measuring-the-impact-of-learning-with-ai-in-sierra-leone-and-beyond/" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Sierra Leona" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "ingreso": [ "bajo" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "grados": "7.º y 8.º grado (JSS1 y JSS2)", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 1763, "escuelas": 12, "texto": "1.763 estudiantes evaluados en al menos una ronda, 48 aulas de 12 escuelas públicas del distrito de Port Loko; estimación principal con 1.423 estudiantes con ambas mediciones." }, "duracion": "Ocho semanas por aula (octubre a diciembre de 2025), unos 90 minutos por semana", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Gemini con el modo 'Guided Learning'", "descripcion": "Clases estructuradas por docentes en las que parejas de estudiantes usaban Gemini en modo de aprendizaje guiado, con prompts iniciales diseñados por el docente, formación docente y un monitor en cada escuela." }, "comparacion": "Enseñanza habitual de matemática sin Gemini.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje de matemática (escala TRI), ajustado por la línea de base", "efecto": 0.258, "unidad": "DE", "error": "EE 0,115; IC 95 % [0,027; 0,488]; p = 0,029", "significativo": true, "nota": "ITT, panel balanceado N = 1.423", "pagina": "p. 3; Tabla C.4, col. 2, p. 17", "cita_textual": "yielding a gain of +0.258 standard deviations across the Guided Learning classrooms (intent to treat; 95% confidence interval [0.027, 0.488], p = 0.029", "principal": true }, { "medida": "Puntaje de matemática sin ajustar por la línea de base", "efecto": 0.216, "unidad": "DE", "error": "EE 0,137", "significativo": false, "nota": "ITT, N = 1.637", "pagina": "Tabla C.4, col. 1, p. 17", "cita_textual": "Tabla C.4 (valores): Arm: Treatment 0.216 (0.137)" }, { "medida": "Efecto de completar las 12 horas previstas", "efecto": 0.38, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [0,040; 0,719]", "significativo": true, "nota": "Efecto en tratados (variables instrumentales)", "pagina": "p. 3; Tabla C.7, p. 21", "cita_textual": "completing 12 hours of Guided Learning activities (as intended) improved student learning by +0.380 SD (treatment on the treated; 95% CI [0.040, 0.719]" }, { "medida": "Cambio del efecto por cada DE de puntaje inicial", "efecto": 0.195, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [0,074; 0,315]; p = 0,002", "significativo": true, "nota": "Los estudiantes más avanzados ganaron más: el efecto amplía brechas", "pagina": "p. 3; Tabla C.10, p. 24", "cita_textual": "the treatment effect increased by +0.195 SD (95% CI [0.074, 0.315]" } ], "hallazgo": { "es": "En escuelas públicas de Sierra Leona, ocho semanas de clases estructuradas con Gemini en modo de aprendizaje guiado subieron el puntaje de matemática 0,258 DE, ajustando por la línea de base. Es el primer ensayo aleatorio con IA generativa en un país de ingreso bajo en esta base, pero lo escribió el propio desarrollador y ganaron más los estudiantes que ya iban mejor.", "en": "In public schools in Sierra Leone, eight weeks of structured lessons with Gemini in Guided Learning mode raised math scores by 0.258 SD, adjusting for baseline. It is the first generative-AI RCT in a low-income country in this base, but it was written by the developer itself and students who were already ahead gained more." }, "condiciones": [ "Clases con formato de cuatro pasos dirigido por el docente.", "Trabajo en parejas con prompts iniciales del docente.", "Monitores de campo en cada escuela." ], "advertencias": [ "Informe del desarrollador, sin revisión por pares.", "Desbalance inicial: el grupo tratado empezó cerca de 0,17 DE más abajo. Sin ajustar por la línea de base, el efecto (0,216) no es significativo.", "La estimación está prácticamente en el efecto mínimo detectable preregistrado (0,257) y el intervalo es amplio.", "Gemini fue una parte de un paquete: dispositivos, trabajo en parejas, formación docente y monitores.", "El modelo cambió a mitad del ensayo (de 2.5 Pro a 3.0 Pro).", "Los 'años de aprendizaje' son una conversión con un parámetro de referencia, no una medición.", "Posterior al cierre de búsqueda del meta-análisis de la red (4 de mayo de 2026)." ], "conflicto_de_interes": "Google, desarrollador de Gemini, coescribió el informe y lideró la colaboración; financiado por Google.org y la Fundación Gates. La evaluación de impacto la condujo Fab AI.", "temas": [ "ingreso_bajo", "africa", "brechas" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El informe no dice 'validado externamente'; la prueba la diseñó Oxford MeasurEd, contratada y ciega al grupo." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba de matemática alineada al currículo, diseñada y aplicada por Oxford MeasurEd (contratada por el equipo) y calificada con TRI sin conocer la asignación. La mitad de los ítems cubría el contenido del período de intervención. Se aplicó al cierre del ensayo: la intervención terminó el 5 de diciembre de 2025 y el registro AEA da por completa la recolección el 10 de diciembre. El informe no dice si había acceso a IA durante la prueba.", "pagina": "p. 2; p. 11; registro AEARCTR-0016651" }, "dosis": { "horas_totales": 12, "minutos_semana": 90, "semanas": 8, "texto": "Se pidió usar Guided Learning en dos de los cuatro períodos semanales de matemática (90 minutos) durante ocho semanas, 12 horas en total; por los inicios escalonados, la intervención abarcó nueve semanas.", "pagina": "p. 2; p. 11" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 69, "texto": "El 69 % de los 871 estudiantes de aulas con Gemini cumplió las 12 horas pedidas, según listas de asistencia y notas de campo; las aulas de tratamiento promediaron cerca de 15 horas.", "pagina": "p. 3, Figura 1" }, "atricion": { "total_pct": 8, "diferencial": "si", "texto": "De 1.547 estudiantes con línea de base, 124 no tuvieron prueba final (8 %, cálculo sobre las cifras de la figura). Retención de 90,7 % en control y 93,3 % en tratamiento; la asignación al tratamiento predice la retención (0,032, EE 0,013), sin interacción significativa con el puntaje inicial. Otros 214 estudiantes entraron después y no están en el panel balanceado.", "pagina": "Figura C.1, p. 13; Tabla C.2, p. 15; Tabla C.3, p. 16" }, "preregistro": "AEARCTR-0016651", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.258, "ee": 0.115, "ic95": [ 0.027, 0.488 ], "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje de matemática (escala TRI), ITT ajustado por línea de base, panel balanceado N = 1.423", "pagina": "p. 3; Tabla C.4, col. 2, p. 17" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El informe no reporta costos. El programa incluyó tabletas o computadoras (dos estudiantes por dispositivo), una formación docente de cinco a seis horas y un monitor de campo por escuela.", "pagina": "p. 2; p. 10" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo por aula dentro de escuela y grado, pero el grupo tratado empezó más abajo (-0,081 frente a 0,086 DE, Tabla C.1, p. 14); sin ajustar por la línea de base, el efecto (0,216) no es significativo.", "atricion": "Pérdida total baja (8 %), pero con una diferencia pequeña y significativa a favor del tratamiento (93,3 % frente a 90,7 % de retención, Tablas C.2 y C.3).", "medicion": "Prueba hecha para el estudio por una firma contratada y ciega a la asignación, con la mitad de los ítems sobre el contenido enseñado; aplicada al terminar, no diferida.", "reporte_selectivo": "Preregistrado antes de empezar, pero no se hicieron los análisis por subdominio del plan (p. 19) y la significancia depende del ajuste por línea de base.", "independencia": "Google, desarrollador de Gemini, coescribió el informe y lideró la colaboración; Fab AI condujo la evaluación; financiaron Google.org y la Fundación Gates." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "khan-academy-uttar-pradesh-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How In-School Supervised Ed-Tech Support Produces Massive Learning Gains: A Khan Academy Field Experiment in India", "titulo_es": "Cómo el apoyo supervisado en la escuela a la tecnología educativa produce grandes ganancias de aprendizaje: un experimento de campo con Khan Academy en India", "autores": [ "Philip Oreopoulos", "Oliver Keyes-Krysakowski", "Deepak Agarwal" ], "anio": 2026, "publicacion": "NBER Working Paper No. 34683", "estado": "working_paper", "url": "https://www.nber.org/papers/w34683", "enlaces": [ { "etiqueta": "Registro del ensayo (AEA)", "url": "https://www.socialscienceregistry.org/trials/13921" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "India" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "ingreso": [ "mediano_bajo" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "grados": "6.º a 8.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 7888, "escuelas": 80, "texto": "83 escuelas residenciales públicas del Departamento de Bienestar Social de Uttar Pradesh aleatorizadas (28 de tratamiento y 55 de control). Muestra con prueba final: 80 escuelas y 7.888 estudiantes. Muestra con línea de base y prueba final: 74 escuelas y 5.535 estudiantes." }, "duracion": "31 semanas (agosto de 2024 a febrero de 2025)", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Khan Academy (ejercicios, videos y artículos preescritos) con encargados de laboratorio", "descripcion": "No es IA generativa. Todas las escuelas tenían acceso gratuito a Khan Academy; las de tratamiento recibieron además encargados de laboratorio a tiempo parcial dedicados sólo a la implementación: dos sesiones semanales obligatorias por sección dentro del horario, conectividad y registro de estudiantes resueltos, supervisión en clase, asignación de contenido coordinada con docentes (incluidos cursos puente de unas seis semanas) y seguimiento del progreso. Incluyó una campaña de rachas con certificados, medallas y audífonos, y práctica en casa durante las vacaciones." }, "comparacion": "Escuelas con el mismo acceso a Khan Academy, capacitación inicial y la meta de 120 minutos semanales, pero sin encargado de laboratorio; el programa no se promovió activamente en ellas durante la intervención y el horario de todas las materias fue idéntico.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje estandarizado en matemática (prueba final externa en hindi)", "efecto": 0.326, "unidad": "DE", "error": "EE 0,111", "significativo": true, "nota": "ITT, muestra con prueba final (80 escuelas, 7.888 estudiantes), que conserva las 5 escuelas de tratamiento que abandonaron. TOT: 0,400 DE (EE 0,131).", "pagina": "p. 17; Tabla 8, p. 42", "cita_textual": "Using the Endline Only Sample, the ITT effect is 0.326 standard deviations (SE = 0.111, p < 0.01)", "principal": true }, { "medida": "Puntaje estandarizado en matemática, con control por puntaje de línea de base", "efecto": 0.44, "unidad": "DE", "error": "EE 0,100", "significativo": true, "nota": "ITT, muestra con línea de base y prueba final (74 escuelas, 5.535 estudiantes). Excluye 6 escuelas con sospecha de copia en la línea de base, 4 de ellas de tratamiento que además abandonaron. TOT: 0,462 DE (EE 0,102).", "pagina": "p. 17; Tabla 8, p. 42", "cita_textual": "Adding baseline controls produces an ITT effect of 0.440 standard deviations (SE = 0.100, p < 0.01)" }, { "medida": "Tiempo de práctica de matemática en la plataforma", "efecto": 37.1, "unidad": "minutos por semana", "error": "p < 0,01 (el EE se reporta sólo para el total: 77,49 minutos sobre 1.150,17, Tabla 5)", "significativo": true, "nota": "Muestra con línea de base, con efectos fijos por grupo de distritos. Promedios brutos: 47,4 minutos por semana en tratamiento frente a 7,2 en control (p. 15).", "pagina": "p. 16; Tabla 5, p. 34", "cita_textual": "increased total mathematics practice by 37.1 minutes per week (1,150 total minutes over the intervention, Panel A, p < 0.01)" }, { "medida": "Puntaje estandarizado en matemática por tercil de rendimiento inicial", "efecto_texto": "+0,382 (tercil bajo), +0,414 (tercil medio), +0,521 (tercil alto)", "unidad": "DE", "error": "EE 0,150 para el tercil alto; el paper no reporta EE de los otros dos", "nota": "ITT por subgrupo, muestra con línea de base y control por línea de base. El efecto del tercil alto es significativo (p < 0,01); las diferencias entre terciles no lo son.", "pagina": "p. 18; Tabla 10, Panel E, p. 46", "cita_textual": "students in the highest performance tercile gained 0.521 standard deviations (SE = 0.150, p < 0.01), while students in the medium and low terciles gained 0.414 and 0.382" } ], "costo_por_estudiante": "USD 14 por estudiante en siete meses, equivalente a unos USD 24 al año; 61 % para salarios y capacitación de los encargados, 22 % para gestión del programa y 17 % para monitoreo y campañas de motivación. La plataforma es gratuita (p. 20).", "hallazgo": { "es": "En escuelas residenciales públicas de Uttar Pradesh (India), sumar encargados de laboratorio que garantizaban dos sesiones semanales de Khan Academy llevó a los estudiantes a practicar 47,4 minutos por semana frente a 7,2 en las escuelas de control, y elevó el puntaje en matemática en 0,326 DE (ITT, muestra completa de 80 escuelas) a 0,44 DE (muestra de 74 escuelas con línea de base) en 31 semanas. Khan Academy es práctica en línea con contenido preescrito, no IA generativa, y las escuelas de control también tenían la plataforma: lo evaluado es el apoyo a la implementación.", "en": "In residential government schools in Uttar Pradesh, India, adding lab-in-charges who guaranteed two weekly Khan Academy sessions led students to practice 47.4 minutes per week versus 7.2 in control schools, and raised math scores by 0.326 SD (ITT, full 80-school sample) to 0.44 SD (74-school sample with baseline) over 31 weeks. Khan Academy is online practice with pre-authored content, not generative AI, and control schools also had the platform: what was tested is implementation support." }, "condiciones": [ "Escuelas con tabletas, internet y electricidad razonablemente confiables; 7 escuelas sin infraestructura digital suficiente se excluyeron antes de aleatorizar.", "Sesiones obligatorias dentro del horario escolar, con una persona dedicada sólo a que ocurran.", "Escuelas residenciales, donde los estudiantes están presentes todo el día y hay menos demandas externas." ], "advertencias": [ "Working paper del NBER sin revisión por pares.", "La intervención es un paquete (encargados, horario protegido, supervisión, cursos puente, premios por rachas, práctica en casa): no se puede aislar qué componente produjo el efecto.", "Atrición estudiantil alta: sin prueba final para 41,5 % de los estudiantes de tratamiento y 46,2 % de control respecto de la matrícula estimada, y de 55 % a 60 % en la muestra con línea de base; los resultados describen a quienes rindieron la prueba.", "La muestra con los efectos más altos (0,44 a 0,47 DE) excluye después de la aleatorización 6 escuelas por sospecha de copia en la línea de base, 4 de ellas de tratamiento; la estimación con la muestra completa es 0,326 DE.", "5 de las 28 escuelas de tratamiento abandonaron por problemas de dispositivos, internet o apoyo.", "La línea de base fue digital y la prueba final en papel; los autores reconocen posibles efectos Hawthorne por el monitoreo intensivo.", "Sólo 31 semanas y sólo matemática; no se sabe si el efecto persiste." ], "conflicto_de_interes": "El coautor Deepak Agarwal pertenece a Khan Academy, el proveedor de la plataforma. Financiamiento: J-PAL y Smith Richardson Foundation.", "temas": [ "implementación", "fidelidad de implementación", "tiempo de práctica", "aprendizaje asistido por computadora", "Khan Academy", "costo efectividad", "supervisión" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el texto completo del NBER Working Paper 34683 (enero de 2026), incluidas las Tablas 1 a 10. Páginas citadas según la numeración impresa del documento. Página de NBER verificada." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba de matemática de 60 minutos en hindi, diseñada para el estudio por una agencia independiente (Teach For Learning), alineada a los currículos CBSE y UP Board y aplicada por supervisores externos (Datamation) en febrero y marzo de 2025, al terminar la intervención. La línea de base fue digital y la prueba final en papel con hojas de lectura óptica.", "pagina": "p. 10; pp. 12 y 13" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": 31, "texto": "Dos sesiones obligatorias por semana y sección dentro del horario escolar durante 31 semanas (agosto de 2024 a febrero de 2025), con encargados de laboratorio; a las escuelas de control también se les pidió practicar 120 minutos por semana.", "pagina": "pp. 10 y 11" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Práctica en la plataforma: 47,4 minutos semanales en tratamiento frente a 7,2 en control (muestra con línea de base) y 39,6 frente a 7,1 (muestra con prueba final). 5 de las 28 escuelas de tratamiento abandonaron la intervención.", "pagina": "p. 15; p. 14" }, "atricion": { "total_pct": 44.5, "diferencial": "no", "texto": "Sin prueba final para el 44,5 % de los estudiantes registrados (41,5 % en tratamiento y 46,2 % en control), diferencia no significativa a nivel escuela; en la muestra con línea de base, 57,8 %. Además, 3 escuelas de control no pudieron rendir la prueba final.", "pagina": "Tabla 3, p. 29; pp. 13 a 15" }, "preregistro": "AEARCTR-0013921", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.326, "ee": 0.111, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje estandarizado de matemática (DE del grupo de control por grado), ITT en la muestra con prueba final (80 escuelas, 7.888 estudiantes)", "pagina": "p. 13; p. 17; Tabla 8, p. 42" }, "costo": { "usd_por_estudiante": 14, "texto": "USD 14 por estudiante en siete meses (unos USD 24 al año): 61 % salarios y capacitación de los encargados de laboratorio, 22 % gestión del programa y 17 % monitoreo y campañas. La plataforma es gratuita y la estructura de costos no incluye dispositivos ni conectividad, que las escuelas ya tenían.", "pagina": "p. 20; p. 10" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "alto", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo por escuela dentro de grupos geográficos, con balance escolar. En la muestra principal la línea de base difiere 0,098 DE (EE 0,126), no significativa, aunque la prueba de Kolmogorov-Smirnov da p = 0,0285 (nota 2, p. 15).", "atricion": "44,5 % de los estudiantes registrados sin prueba final, más 3 escuelas de control sin prueba.", "medicion": "Prueba externa hecha para el estudio y aplicada al terminar, no diferida; cambio de formato entre línea de base y prueba final, y posibles efectos Hawthorne que los autores reconocen (p. 22).", "reporte_selectivo": "Registrado en la AEA en julio de 2024, antes de empezar, pero el plan de análisis figura cargado el 3 de julio de 2025, después de la prueba final. La muestra que excluye 6 escuelas por sospecha de copia (4 de tratamiento que además abandonaron) da los efectos más altos.", "independencia": "El coautor Deepak Agarwal pertenece a Khan Academy, proveedor de la plataforma." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "khanmigo-tennessee-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "One Click Away: AI Tutoring with Khanmigo in a Two-Year School Experiment", "titulo_es": "A un clic: tutoría con IA (Khanmigo) en un experimento escolar de dos años", "autores": [ "Philip Oreopoulos", "Nina Low" ], "anio": 2026, "publicacion": "NBER Working Paper 35620 (agosto de 2026); registro AEARCTR-0013519", "estado": "working_paper", "url": "https://www.nber.org/papers/w35620", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF", "url": "https://www.nber.org/system/files/working_papers/w35620/w35620.pdf" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "grados": "6.º a 8.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "escuelas": 18, "texto": "18 escuelas medias públicas de Hamilton County (Tennessee), 53 conglomerados grado por escuela; estudiantes en bloques de recuperación de matemática (RTI), 6.902 observaciones estudiante-trimestre." }, "duracion": "Dos años escolares (2024-25 y 2025-26), unos 30 minutos de práctica por semana", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia", "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Khan Academy con Khanmigo", "descripcion": "Práctica en Khan Academy con rutas personalizadas según el puntaje MAP, con el tutor Khanmigo a un clic, configurado para dar pistas y preguntas en lugar de respuestas. Dentro de los bloques de recuperación, con supervisión docente." }, "comparacion": "Recuperación habitual: grupos pequeños, fichas y software de práctica no conversacional (Waggle, IXL, Zearn, DeltaMath).", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Puntaje MAP de matemática, crecimiento anual, segundo año", "efecto": 0.084, "unidad": "DE", "error": "EE 0,041", "significativo": true, "nota": "ITT; DE de toda la población de las escuelas", "pagina": "pp. 26-27, Tabla 7", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Panel B, Year 2 Base: 0.084 (0.041)", "principal": true }, { "medida": "Puntaje MAP de matemática, crecimiento anual, primer año", "efecto": 0.02, "unidad": "DE", "error": "EE 0,035", "significativo": false, "nota": "ITT", "pagina": "pp. 26-27, Tabla 7", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Panel B, Year 1 Base: 0.020 (0.035)" }, { "medida": "Puntaje MAP, promedio de cinco trimestres", "efecto": 0.04, "unidad": "DE", "error": "EE 0,019; p = 0,039 (bootstrap por conglomerados p = 0,051)", "significativo": true, "nota": "ITT", "pagina": "pp. 23-24, Tabla 5", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Panel D baseline column: 0.040 (0.019)" }, { "medida": "Efecto implícito en participantes, segundo año", "efecto": 0.142, "unidad": "DE", "nota": "Reescalado del ITT por la tasa de participación (0,61); los autores lo tratan como cota superior; sin error estándar", "pagina": "p. 27, Tabla 7", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Participation rate 0.61; Implied effect on participants, Year 2 Base 0.142" }, { "medida": "Estudiantes que escribieron a Khanmigo al menos una vez", "efecto": 96, "unidad": "%", "descriptivo": true, "nota": "Descriptivo, segundo año, 563 estudiantes tratados con cuenta activada; el resumen dice que lo 'probaron'", "pagina": "p. 19; resumen, p. 2", "cita_textual": "Ninety-six percent of students messaged Khanmigo at least once." }, { "medida": "Mediana de la proporción de días de práctica en que el estudiante escribió a Khanmigo", "efecto": 33.3, "unidad": "%", "descriptivo": true, "nota": "Descriptivo, segundo año, 563 estudiantes", "pagina": "p. 19; Tabla A4, p. 42", "cita_textual": "Tabla A4 (valores): Share of active days with Khanmigo, N 563, mean 37.1, median 33.3" }, { "medida": "Mediana de la proporción de sesiones con error en que el estudiante escribió a Khanmigo", "efecto": 17.1, "unidad": "%", "descriptivo": true, "nota": "Descriptivo, segundo año, 559 estudiantes; el texto (p. 19) y el resumen lo redondean a 17 %", "pagina": "p. 19; Tabla A4, p. 42", "cita_textual": "Tabla A4 (valores): Share of mistake sessions with Khanmigo, N 559, mean 21.9, median 17.1" } ], "costo_por_estudiante": "Unos USD 15 por estudiante al año (licencia); costo marginal frente al control porque se usaron bloques de recuperación ya existentes (pp. 5 y 32).", "hallazgo": { "es": "Dos años de práctica en Khan Academy con el tutor Khanmigo a un clic, dentro de los bloques de recuperación de matemática, subieron el puntaje MAP 0,084 DE en el segundo año; el primer año no tuvo efecto detectable. Los autores atribuyen la ganancia sobre todo a la práctica estructurada: el estudiante mediano le escribió al tutor en un tercio de los días, casi siempre con respuestas escuetas.", "en": "Two years of Khan Academy practice with the Khanmigo tutor one click away, inside remedial math blocks, raised MAP scores by 0.084 SD in year two; year one showed no detectable effect. The authors attribute the gains mainly to structured practice: the median student messaged the tutor on a third of practice days, mostly with bare answers." }, "condiciones": [ "Práctica supervisada por docentes dentro del horario de recuperación.", "Tutor configurado para no dar respuestas." ], "advertencias": [ "El tratamiento combina práctica adaptativa y tutor: el diseño no aísla el efecto de la IA. Los autores dicen que el tutor, tal como se usó, no aportó un efecto detectable.", "El efecto anual acumulado de los dos años (0,062 DE) sólo es significativo al 10 %.", "Las DE son de toda la población de las escuelas; en DE del grupo de control de recuperación los efectos son mayores.", "MAP también ubica a los estudiantes en Khan Academy (posible alineamiento); los resultados en la prueba estatal (TCAP) están pendientes.", "El grupo de control también usaba otros programas de práctica: la comparación es contra recuperación realista, no contra ausencia de tecnología." ], "conflicto_de_interes": "Khan Academy (desarrollador) no es autor, pero facilitó la alianza con el distrito, el registro de cuentas y los datos de la plataforma.", "temas": [ "uso_real", "recuperacion", "estructura" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El resumen del sitio ('+0,06 a 0,08 DE por año; +0,14 con participación completa') simplificaba: el año 1 no fue significativo y el 0,14 es un reescalado del año 2." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba NWEA MAP de matemática que el distrito aplica a todos los estudiantes cada trimestre. El resultado principal es el crecimiento del año 2, medido en la ventana de primavera (13 de abril al 8 de mayo de 2026), al cierre del período de práctica. El paper no dice si Khanmigo u otra IA estaba disponible durante la prueba.", "pagina": "p. 14; Tabla 1, p. 13; Tabla 7, p. 27" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": 30.2, "semanas": null, "texto": "No había una dosis fija: la práctica ocurría dentro de bloques de recuperación diarios de 25 a 40 minutos. El promedio realizado fue 30,2 minutos semanales en Khan Academy (efecto ITT de 30,8 minutos); entre quienes seguían en recuperación, 45 minutos en el año 2. Las semanas mínimas de práctica por trimestre fueron 4, 7, 4, 8 y 8.", "pagina": "p. 8; p. 11; Tabla 3, pp. 17-18" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 96, "texto": "96 % de los 563 estudiantes tratados con cuenta activa en el año 2 escribió a Khanmigo al menos una vez, pero el estudiante mediano lo hizo en el 33 % de sus días de práctica. Los tratados abrieron en promedio 1,7 chats por semana. En el año 2, la proporción media de trimestres que los tratados pasaron en recuperación fue 0,61.", "pagina": "p. 19; Tabla 3, p. 18; Tabla 7, p. 27" }, "atricion": { "total_pct": 16.6, "diferencial": "no", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: de 8.276 observaciones estudiante-trimestre en la nómina de recuperación, 6.902 tienen puntaje inicial y final. La pérdida es casi proporcional entre grupos y la falta de puntaje en primavera de 2026 no se relaciona con la asignación (p = 0,75).", "pagina": "Tabla 2, p. 16; p. 15" }, "preregistro": "AEARCTR-0013519", "independencia": "desarrollador_colabora", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.084, "ee": 0.041, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje MAP de matemática, crecimiento del año 2 (DE de toda la población de las escuelas)", "pagina": "Tabla 7, Panel B, año 2, col. Base, p. 27" }, "costo": { "usd_por_estudiante": 15, "texto": "Unos USD 15 por estudiante al año en licencias; es el costo marginal frente al control porque se usaron bloques de recuperación que el distrito ya financiaba.", "pagina": "p. 5; p. 32" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "dudas", "notas": { "aleatorizacion": "Se asignaron 53 celdas grado por escuela. La nómina de recuperación se arma después de asignar y en el año 1 los grados tratados tuvieron 25 a 30 % más estudiantes; hay desbalances por azar ponderados por estudiante (p = 0,05 agrupado), nulos a nivel de celda. Un estudiante puede cambiar de grupo al pasar de grado.", "atricion": "16,6 % de las observaciones sin ambos puntajes, sin diferencia por grupo.", "medicion": "MAP es externa y la aplica el distrito, pero Khan Academy usa MAP para ubicar a cada estudiante (posible alineamiento). La prueba estatal TCAP, registrada como co-primaria, sigue pendiente.", "reporte_selectivo": "Preregistrado, pero el resultado co-primario (TCAP) aún no se reporta; el efecto significativo se concentra en el año 2 y el acumulado de los dos años (0,062 DE) sólo es significativo al 10 %.", "independencia": "Khan Academy, desarrollador, facilitó la alianza con el distrito, el registro de cuentas y los datos de la plataforma, sin ser autor." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "meta-edtech-wdr2026", "tipo_documento": "meta_analisis", "titulo": "Can EdTech Close Learning Gaps? Global Evidence from Digital Interventions", "titulo_es": "¿Puede la EdTech cerrar las brechas de aprendizaje? Evidencia global de intervenciones digitales", "autores": [ "Alegria Burneo", "Lelys Dinarte-Diaz", "Carolina Lopez", "Ezequiel Molina" ], "cita_corta": "Burneo et al.", "anio": 2026, "publicacion": "Documento de base del Informe sobre el Desarrollo Mundial 2026 (versión del 1 de agosto de 2026)", "estado": "working_paper", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/2fba81cd6cd60d2f54532fc7062395fb-0050062026/original/Can-EdTech-Close-Learning-Gaps.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF (Banco Mundial)", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/2fba81cd6cd60d2f54532fc7062395fb-0050062026/original/Can-EdTech-Close-Learning-Gaps.pdf" }, { "etiqueta": "Enlace corto (LinkedIn)", "url": "https://lnkd.in/g69U9nFg" }, { "etiqueta": "NotebookLM", "url": "https://lnkd.in/g2kNYgDF" } ], "diseno": "meta_analisis", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa", "tutor_ia_con_guia", "ia_para_docentes" ], "descripcion": "Plataformas de aprendizaje asistido por computadora, tutores inteligentes y herramientas de IA generativa, comparadas con instrucción tradicional (control puro)." }, "comparacion": "Grupo de control puro con instrucción tradicional, sin tecnología.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Aprendizaje y resultados cognitivos, efecto promedio", "efecto": 0.125, "unidad": "DE", "error": "EE 0,030; 133 tamaños de efecto", "significativo": true, "nota": "Meta-regresión RVE", "pagina": "p. 15, Tabla 1", "cita_textual": "raise learning and cognitive outcomes by an average of 0.125 sd (Table 1, Panel A, column (1))", "principal": true }, { "medida": "Diferencia entre IA generativa y tecnología adaptativa previa", "efecto": 0.022, "unidad": "DE", "error": "EE 0,075; intervalo [-0,15; 0,19]", "significativo": false, "pagina": "p. 3; Tabla 3, p. 21", "cita_textual": "the estimated differential is 0.022 sd with a standard error of 0.075. That interval, spanning [−0.15, 0.19]" }, { "medida": "Tutoría o instrucción con IA, promedio", "efecto": 0.12, "unidad": "DE", "nota": "Promedio del gráfico de bosque (17 estimaciones de 6 estudios, incluye Nigeria). La meta-regresión implica 0,168 DE (p. 22).", "pagina": "p. 1 (resumen); Figura 6, p. 23", "cita_textual": "Among interventions delivering AI-powered tutoring or instruction, the average effect is 0.12 sd." }, { "medida": "Resultados socioemocionales y de conducta", "efecto": 0.029, "unidad": "DE", "error": "EE 0,009; cinco papers", "nota": "Sugerente: pocos grados de libertad", "pagina": "p. 4", "cita_textual": "at 0.029 sd, yet this estimate is drawn from only five papers" }, { "medida": "Prácticas docentes", "efecto": 0.072, "unidad": "DE", "error": "EE 0,073; tres estudios", "significativo": false, "pagina": "p. 4", "cita_textual": "we cannot reject the null of no average effect on teaching practices" } ], "hallazgo": { "es": "Revisión sistemática y meta-análisis de ensayos aleatorios con control puro. De 4.117 registros revisados, 14 estudios en diez economías pasan los filtros (191 tamaños de efecto). La tecnología adaptativa y con IA eleva el aprendizaje 0,125 DE en promedio, y la IA generativa no muestra una ventaja detectable sobre la tecnología adaptativa que la precedió.", "en": "Systematic review and meta-analysis of RCTs with a pure control group. Of 4,117 screened records, 14 studies in ten economies meet the criteria (191 effect sizes). Adaptive and AI-enabled technology raises learning by 0.125 SD on average, and generative AI shows no detectable advantage over the adaptive technology that preceded it." }, "condiciones": [ "Criterios de inclusión: ensayo aleatorio, control puro sin tecnología, instrumentos validados, pruebas de balance y atrición menor al 30 %.", "Búsqueda en once bases de datos, en inglés, desde 2015 hasta el 4 de mayo de 2026." ], "advertencias": [ "Ningún estudio incluido es de un país de ingreso bajo; 8 de los 14 son de países de ingreso alto.", "Sólo 2 de los 14 estudios reportan costos comparables. El texto dice 3 en la p. 23, pero el tercero (Nigeria, De Simone et al. 2025) está fuera de la muestra principal.", "El estudio de Nigeria quedó fuera de la muestra principal por atrición mayor al 30 %; al incluirlo, el efecto promedio sube a 0,134 DE.", "Búsqueda cerrada el 4 de mayo de 2026: no incluye estudios posteriores, como el de Sierra Leona.", "Los efectos por subgrupo descansan en pocos estudios y los autores los tratan como sugerentes." ], "conflicto_de_interes": "Documento de la propia red EvidencIA (autores del Banco Mundial).", "temas": [ "meta_analisis", "costos", "ingreso_bajo", "vacios" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Cifras de la versión del 1 de agosto de 2026. El sitio redevidencia.org todavía decía '17 estimaciones de 6 RCTs' y '3 de 14 reportan costos'." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "no_aplica", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "no_aplica", "ia_disponible": null, "texto": "Meta-análisis: combina 191 tamaños de efecto de 14 ensayos aleatorios; como criterio de inclusión, cada estudio debía usar instrumentos validados o reconocidos externamente.", "pagina": "pp. 8-9 y 11" }, "dosis": null, "uso_real": null, "atricion": null, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.125, "ee": 0.03, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Aprendizaje y resultados cognitivos, efecto promedio (meta-regresión RVE, 133 tamaños de efecto)", "pagina": "p. 15; Tabla 1, Panel A, col. 1, p. 16" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica a un meta-análisis. Sólo 2 de los 14 estudios reportan costos por estudiante comparables (la p. 23 dice 3, contando el de Nigeria, que está fuera de la muestra principal).", "pagina": "p. 4; p. 23" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "no_aplica", "atricion": "no_aplica", "medicion": "no_aplica", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "bajo", "notas": { "reporte_selectivo": "No informa un protocolo registrado (PROSPERO u otro) ni pruebas de sesgo de publicación; la búsqueda se limitó a textos en inglés. A favor: conserva todos los resultados extraídos de cada estudio y la extracción fue doble, con un codificador externo.", "independencia": "Documento de la propia red EvidencIA. Los autores no desarrollaron ni implementaron las intervenciones de la muestra principal; el estudio de Nigeria, hecho por el Banco Mundial, sólo entra en la Figura 6 y en la prueba de robustez." } }, "tambien_en": [ "empirical" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "shaia-bogota-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Complementing Teachers: Can Artificial Intelligence Improve Student Learning by Addressing Learning Variability? Preliminary Results", "titulo_es": "Complementar a los docentes: ¿puede la IA mejorar el aprendizaje abordando la variabilidad? Resultados preliminares (Bogotá)", "autores": [ "Felipe Barrera-Osorio", "Juan Muñoz-Morales" ], "cita_corta": "Barrera-Osorio y Muñoz-Morales", "anio": 2026, "publicacion": "Working paper, resultados preliminares (versión del 19 de junio de 2026); registro AEARCTR-0017147", "estado": "preliminar", "url": "https://juansmunoz.github.io/AI_Evaluation_Bogota.pdf", "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Colombia" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "ingreso": [ "mediano_alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "docentes" ], "grados": "6.º a 9.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 2432, "escuelas": 29, "texto": "Aleatorización en 158 colegios públicos de zonas de bajos ingresos de Bogotá (70 tratamiento, 88 control). La medición intermedia cubre una submuestra no aleatoria de 29 colegios y 2.432 estudiantes." }, "duracion": "Acceso desde agosto de 2025; medición intermedia en noviembre de 2025 (unos tres meses)", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "docente", "herramienta": "ShaIA (Mentu)", "descripcion": "Plataforma de IA generativa para planificar clases diferenciadas según la variabilidad del aula (marcos Learner Variability y Math Mindsets), con un paquete de formación: bootcamp, talleres, visitas y webinars. Los estudiantes no usan la IA." }, "comparacion": "Colegios sin acceso a ShaIA ni a la formación.", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Puntaje de matemática en la medición intermedia, con controles", "efecto": 0.207, "unidad": "DE", "error": "EE 0,098; bootstrap por conglomerados p = 0,056", "significativo": true, "nota": "ITT; comparación transversal sin los bloques con cambios de grupo; especificación preferida por los autores", "pagina": "p. 18; Tabla 5, col. 2", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Panel B col (2): 0.207** (0.098), Wild-Cluster BS 0.056", "principal": true }, { "medida": "Puntaje de matemática, sin controles", "efecto": 0.198, "unidad": "DE", "error": "EE 0,115; bootstrap p = 0,105", "significativo": false, "nota": "ITT", "pagina": "p. 18; Tabla 5, col. 1", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Panel B col (1): 0.198* (0.115), Wild-Cluster BS 0.105" }, { "medida": "Puntaje de matemática en la muestra con aleatorización intacta", "efecto": 0.133, "unidad": "DE", "error": "EE 0,119; bootstrap p = 0,311", "significativo": false, "nota": "ITT con controles, 20 colegios", "pagina": "p. 18; Tabla 5, col. 5", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Panel B col (5): 0.133 (0.119)" }, { "medida": "Componente de probabilidad y estadística", "efecto": 0.245, "unidad": "DE", "error": "EE 0,097; bootstrap p = 0,020", "significativo": true, "nota": "ITT con controles", "pagina": "p. 19; Tabla 6, col. 1", "cita_textual": "Tabla 6 (valores): Panel B col (1): 0.245** (0.097), Wild-Cluster BS 0.020" }, { "medida": "Docentes de colegios tratados que usaron ShaIA al menos una vez", "efecto": 76, "unidad": "%", "descriptivo": true, "nota": "Descriptivo; asistencia promedio a la formación 51 %", "pagina": "pp. 17-18; Tabla 4", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Platform Use (%) 0.76 treated vs 0.00 control; Overall Attendance Rate 0.51" } ], "costo_por_estudiante": "USD 9,14 por estudiante (USD 2,20 de licencias y USD 6,94 de acompañamiento), suponiendo 120 estudiantes por docente (p. 20).", "hallazgo": { "es": "Dar a docentes de matemática de colegios públicos de Bogotá una plataforma de IA para planificar clases diferenciadas, con formación, se asocia con unos 0,2 DE más en matemática a los tres meses. Es preliminar: viene de una submuestra no aleatoria de 29 colegios, y donde la aleatorización se cumplió tal como se diseñó el efecto es menor (0,13 DE) y no significativo.", "en": "Giving math teachers in Bogotá public schools an AI lesson-planning platform, with training, is associated with about 0.2 SD higher math scores after three months. The result is preliminary: it comes from a non-random subsample of 29 schools, and where randomization held as designed the effect is smaller (0.13 SD) and not significant." }, "condiciones": [ "La IA la usa el docente para preparar clases, no el estudiante.", "Acompañada de formación presencial, que es cerca del 76 % del costo." ], "advertencias": [ "Resultados preliminares; la medición final está pendiente (prevista antes de noviembre de 2026).", "La aleatorización se comprometió en algunos bloques (colegios que no participaron o que pasaron de control a tratamiento).", "La cifra de 0,4 DE que circula viene de especificaciones con efectos fijos por bloque que los autores tratan como cota superior.", "Con 29 conglomerados, los valores p por bootstrap (0,056 y 0,105) son más altos que los convencionales.", "El tratamiento combina plataforma y formación: no aísla el efecto de la IA." ], "conflicto_de_interes": "Mentu, desarrollador de ShaIA, codiseñó la intervención y dio la formación; no es autor del estudio.", "temas": [ "planificacion", "diferenciacion", "variabilidad" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El sitio decía '+0,2 a 0,4 DE'; la estimación preferida es cercana a 0,2 DE y el 0,4 es una cota superior." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": false, "texto": "Prueba de matemática en papel diseñada por Im-prove, empresa local especializada, preaprobada por la Secretaría de Educación y alineada con el currículo de Bogotá. Es una medición intermedia de noviembre de 2025, con la intervención en curso y unos tres meses después del inicio. La IA la usan los docentes, no los estudiantes.", "pagina": "pp. 14-15" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Acceso a ShaIA desde el segundo semestre de 2025, con fechas de inicio distintas entre colegios, y formación de Mentu y la Secretaría: un bootcamp presencial, tres talleres, cuatro visitas y tres webinars. El paper no reporta horas.", "pagina": "p. 11; p. 13; p. 14" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 76, "texto": "76 % de los docentes de colegios tratados usó la plataforma al menos una vez; la asistencia promedio a la formación fue 51 % y menos de un tercio alcanzó el mínimo de 70 %.", "pagina": "pp. 17-18; Tabla 4" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "No es una pérdida clásica: la medición intermedia cubre una submuestra no aleatoria de 29 de los 158 colegios (15 tratados y 14 de control), elegida por restricciones de calendario; dentro de cada colegio se evalúan aulas al azar. El paper no reporta tasas de respuesta de estudiantes.", "pagina": "pp. 14-15; Tabla 3" }, "preregistro": "AEARCTR-0017147", "independencia": "desarrollador_colabora", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.207, "ee": 0.098, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje de matemática en la medición intermedia, con controles, sin los bloques con cambios de grupo", "pagina": "p. 18; Tabla 5, Panel B, col. 2, p. 25" }, "costo": { "usd_por_estudiante": 9.14, "texto": "USD 1.096 por docente (USD 264,12 de licencias y USD 832,50 de acompañamiento); con 120 estudiantes por docente, USD 9,14 por estudiante (2,20 de licencias y 6,94 de acompañamiento).", "pagina": "p. 20" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "alto", "atricion": "alto", "medicion": "bajo", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "dudas", "notas": { "aleatorizacion": "La aleatorización se rompió en 17 bloques (colegios que rechazaron y controles reasignados a tratamiento); sólo 90 de 158 colegios están en bloques intactos. La estimación preferida es una comparación transversal entre bloques, no dentro de bloque.", "atricion": "Los resultados vienen de una submuestra no aleatoria de 29 de 158 colegios; sólo 8 de ellos están en bloques con un colegio tratado y uno de control observados.", "reporte_selectivo": "Preregistrado, pero la especificación preferida se eligió ante la forma de la submuestra; las estimaciones van de 0,06 a 0,78 DE según la especificación y el efecto se concentra en probabilidad y estadística.", "independencia": "Mentu, desarrollador de ShaIA, codiseñó la intervención y dio la formación; no es autor." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "stromberg-china-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education", "titulo_es": "La penalización de aprendizaje de la IA generativa: evidencia de la educación secundaria china", "autores": [ "David Strömberg", "Victor Lei", "Yanhui Wu" ], "cita_corta": "Strömberg, Lei y Wu", "anio": 2026, "publicacion": "CEPR Discussion Paper DP21577 (2 de junio de 2026)", "estado": "working_paper", "url": "https://cepr.org/publications/dp21577", "enlaces": [ { "etiqueta": "Blog Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/investinpeople/a-warning-shot-for-human-capital--evidence-of-an-ai-learning-pen" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "pais": [ "China" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "ingreso": [ "mediano_alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "grados": "7.º a 12.º grado", "materia": [ "nueve materias" ], "muestra": { "estudiantes": 26811, "texto": "Panel administrativo de 26.811 estudiantes de un condado del centro de China." }, "duracion": "Panel de 30 meses desde septiembre de 2022", "intervencion": { "tipo": [ "ia_generativa_sin_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Apps de IA de uso general (sobre todo Doubao y DeepSeek)", "descripcion": "Sin programa asignado: los estudiantes adoptaron por su cuenta chatbots de uso general, sin guardas educativas. Hacia junio de 2025, cerca del 80 % los usaba." }, "comparacion": "Estudiantes que todavía no habían adoptado IA en el mismo periodo (diferencias en diferencias escalonadas).", "veredicto": "negativo", "resultados": [ { "medida": "Exámenes mensuales sin material, seis meses después de adoptar", "efecto": -20, "unidad": "% de la media previa", "nota": "Error estándar no verificado (texto completo inaccesible)", "pagina": "p. 3 (resumen en p. 1)", "cita_textual": "However, students’ scores in monthly school exams fall by 20 percent of the baseline mean, which is equivalent to 1.4 standard deviations (SD for short).", "principal": true }, { "medida": "Notas de tareas", "efecto": 18, "unidad": "% de la media previa", "pagina": "p. 3 (resumen en p. 1)", "cita_textual": "after six months of use, homework scores rise by 18 percent of the baseline mean while completion time per assignment falls from 64 to 45 minutes." }, { "medida": "Examen de ingreso a la secundaria superior, a los dos años", "efecto": -24, "unidad": "% de la media de base", "pagina": "p. 3 (detalle en p. 15)", "cita_textual": "to reach its full magnitude of 18 and 24 percent of the baseline mean (1.3 and 1.5 SD) for the college entrance exam (Gaokao) and high-school entrance exam (Zhongkao), respectively." }, { "medida": "Examen de ingreso a la universidad, a los dos años", "efecto": -18, "unidad": "% de la media de base", "pagina": "p. 3 (detalle en p. 15)", "cita_textual": "to reach its full magnitude of 18 and 24 percent of the baseline mean (1.3 and 1.5 SD) for the college entrance exam (Gaokao) and high-school entrance exam (Zhongkao), respectively." } ], "hallazgo": { "es": "En un panel de 26.811 estudiantes secundarios chinos, adoptar IA generativa de uso general subió las notas de tareas 18 %, pero a los seis meses los exámenes mensuales cayeron 20 % y, a los dos años, los exámenes de ingreso cayeron entre 18 % y 24 % (porcentajes de la media previa). Las pérdidas se concentran en el 80 % de usuarios cuyo patrón es consistente con delegar la tarea.", "en": "In a panel of 26,811 Chinese secondary students, adopting general-purpose generative AI raised homework scores by 18%, but after six months monthly exams fell 20% and after two years entrance exams fell 18% to 24% (percent of the pre-adoption mean). Losses concentrate among the 80% of users whose pattern is consistent with outsourcing homework." }, "condiciones": [ "Uso libre de chatbots de uso general, sin guía pedagógica." ], "advertencias": [ "Observacional (diferencias en diferencias escalonadas), no aleatorio; la fecha de adopción es autorreportada.", "La adopción puede estar correlacionada con otros cambios en la vida del estudiante.", "Las cifras son porcentajes de la media previa, no DE ni percentiles; las conversiones a DE que circulan vienen de fuentes secundarias.", "Un solo condado; herramientas de uso general, no tutores pedagógicos.", "Verificado sólo contra el resumen y la columna de los autores; errores estándar no verificados.", "Working paper sin revisión por pares." ], "temas": [ "delegar_tareas", "dependencia", "examenes" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-28", "notas": "El PDF de CEPR y SSRN devolvieron 403; verificado con el resumen y la columna de los autores en VoxDev. El 2026-09-28 las citas pasaron de la columna de los autores en VoxDev al paper (SSRN, junio de 2026), p. 3; las cifras coinciden." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "diferido", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "notas_escolares", "ia_disponible": false, "texto": "Exámenes mensuales sin material, en clase, escritos y corregidos por los docentes de cada escuela; el resultado principal es el efecto promedio entre 6 y 10 meses después de empezar a usar IA, mientras el uso continúa. Como contraste, los exámenes comunes del condado (mismas preguntas en todas las escuelas) y los de ingreso (Zhongkao y Gaokao, escritos y corregidos por comités externos) muestran caídas similares.", "pagina": "p. 6; p. 11; pp. 13 a 15" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Sin dosis asignada: uso libre de chatbots de uso general. La encuesta pidió las horas semanales de uso; el efecto a 6 a 10 meses fue de -5 % con 0 a 1 hora semanal y de -30 % con cinco horas o más.", "pagina": "p. 5; p. 21" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 80, "texto": "Cerca del 80 % de los estudiantes reportó usar IA generativa en junio de 2025 (autorreporte); el 81 % de los usuarios muestra una conducta compatible con delegar las tareas.", "pagina": "p. 7; p. 3" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Panel administrativo: la encuesta cubrió al 90 % de los estudiantes de secundaria del condado, con más de 96 % de respuestas válidas. Sólo hay datos de estudiantes presentes en su escuela actual en junio de 2025; el paper no informa cuántos salieron antes.", "pagina": "pp. 5 y 6" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": { "valor": -1.4, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Examen mensual sin material, promedio de materias, efecto medio 6 a 10 meses después de adoptar (-20,05 % de la media previa, EE 0,41 en esa escala), expresado por los autores en DE del promedio mensual entre materias. Los autores advierten que esa DE es cerca de la mitad de la DE dentro de cada materia (p. 4); en matemática el efecto equivale a 0,84 DE (p. 21). No es comparable con efectos en DE de otros estudios.", "pagina": "p. 3; p. 11; Figura 2, panel C, p. 31" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica: uso espontáneo de apps de IA de uso general; el paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "alto", "atricion": "bajo", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "bajo", "notas": { "aleatorizacion": "Diferencias en diferencias escalonadas: cada estudiante eligió cuándo adoptar y la fecha es autorreportada en forma retrospectiva. Hay tendencias previas paralelas y balance en observables, pero la adopción es predecible por características como puntaje previo, sexo e ingreso (p. 9).", "atricion": "Más de 96 % de respuestas válidas; el panel sólo incluye a quienes seguían en la escuela en junio de 2025.", "medicion": "El resultado principal son exámenes hechos y corregidos por los docentes, no una prueba externa; los exámenes del condado y de ingreso lo corroboran con identificación más débil (p. 15).", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; muchos cortes por materia y subgrupo, y la ventana de 6 a 10 meses se eligió a partir de los propios resultados (p. 8)." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "taipei-adaptativo-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Effective Personalized AI Tutors via LLM-Guided Reinforcement Learning", "titulo_es": "Tutores de IA personalizados mediante aprendizaje por refuerzo guiado por LLM (Taipéi)", "autores": [ "Angel Tsai-Hsuan Chung", "Botong Zhang", "Ling-Chieh Kung", "Hamsa Bastani", "Osbert Bastani" ], "cita_corta": "Chung et al.", "anio": 2026, "publicacion": "arXiv 2608.16907; SSRN 6423358", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2608.16907", "enlaces": [ { "etiqueta": "Nota Wharton", "url": "https://mackinstitute.wharton.upenn.edu/2026/research-spotlight-bastani-chung/" } ], "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Taiwán" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "10.º a 12.º grado", "materia": [ "programación (Python)" ], "muestra": { "estudiantes": 770, "escuelas": 10, "texto": "1.047 estudiantes aleatorizados en 10 colegios de Taipéi; 770 en el análisis principal (excluye 154 del último año y quienes no rindieron el examen)." }, "duracion": "Unos cinco meses (enero a junio de 2025)", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia", "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Tutor GPT-4o con secuencia adaptativa por aprendizaje por refuerzo", "descripcion": "Ambos grupos tenían el mismo tutor GPT-4o, que no daba respuestas hasta ver esfuerzo. El grupo tratado recibía los ejercicios en una secuencia adaptativa elegida por un algoritmo de aprendizaje por refuerzo." }, "comparacion": "El mismo curso y el mismo tutor, con una secuencia fija de ejercicios de fácil a difícil (control activo con IA).", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Examen final presencial sin dispositivos, estandarizado", "efecto": 0.15, "unidad": "DE", "error": "EE 0,067", "significativo": true, "nota": "ITT con controles y efectos fijos de colegio y grado, N = 716", "pagina": "Sec. 4.1, Figura 2b, col. 2", "cita_textual": "Figura 2b (valores): Treatment 0.150 (0.067); Controls Yes; School FE Yes; Observations 716", "principal": true }, { "medida": "Examen final, principiantes", "efecto": 0.215, "unidad": "DE", "error": "p = 0,012", "significativo": true, "nota": "Subgrupo (53 % de la muestra)", "pagina": "p. 14, Sec. 4.2", "cita_textual": "with no prior skill benefit more from personalization: among these students, personalization increases performance by 0.215 SD (p = 0.012)" }, { "medida": "Examen final, estudiantes con experiencia previa en Python", "efecto": 0.008, "unidad": "DE", "error": "p = 0,941", "significativo": false, "nota": "Subgrupo (39 % de la muestra)", "pagina": "p. 14, Sec. 4.2", "cita_textual": "whereas effects are negligible for students with prior skill (0.008 SD, p = 0.941)" }, { "medida": "Examen final, incluyendo estudiantes del último año", "efecto": 0.114, "unidad": "DE", "error": "EE 0,058", "significativo": false, "nota": "Con controles, N = 839; los autores lo reportan como no significativo", "pagina": "Suplemento F.1, Tabla 12", "cita_textual": "Tabla 12 (valores): RL 0.116 (0.063) N=924; 0.114 (0.058) N=839" } ], "hallazgo": { "es": "En un programa de Python en diez colegios de Taipéi, todos tenían el mismo tutor de IA con guardas. Elegir los ejercicios de forma adaptativa subió 0,15 DE el examen final sin IA, con efectos concentrados en principiantes (0,215 DE). Lo que cambió el resultado fue la secuencia de práctica, no el tutor.", "en": "In a Python program across ten Taipei high schools, everyone had the same guardrailed AI tutor. Choosing exercises adaptively raised the no-AI final exam by 0.15 SD, with effects concentrated among beginners (0.215 SD). What changed the outcome was the practice sequence, not the tutor." }, "condiciones": [ "Tutor con guardas en ambos grupos; copiar y pegar deshabilitado.", "Programa voluntario con certificado válido para postular a la universidad." ], "advertencias": [ "Preprint sin revisión por pares.", "Compara IA contra IA: el 0,15 DE es el efecto de la secuencia adaptativa, no de tener tutor frente a no tenerlo.", "La exclusión de 154 estudiantes del último año se decidió después de aleatorizar; al incluirlos, el efecto baja a 0,11 DE y deja de ser significativo.", "Sistema educativo de alto desempeño y programa voluntario con incentivos: validez externa limitada." ], "conflicto_de_interes": "Los autores desarrollaron la plataforma y el algoritmo evaluados.", "temas": [ "secuencia", "principiantes", "diseno_pedagogico" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El sitio atribuía el paper a 'Chung, Zhang, Kung & Bastani' (2025); son cinco autores, con ambos Bastani, y la versión es de 2026." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Examen de certificación escrito a mano, en papel, de 120 minutos y sin dispositivos, aplicado en los colegios en junio de 2025 al cierre del curso. Lo diseñó el equipo a partir de los materiales del curso y lo corrigieron evaluadores externos con una rúbrica común.", "pagina": "pp. 11-12; Suplemento H.2, p. 93" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Unos cinco meses (enero a junio de 2025), diez módulos con tareas de unas 15 preguntas por módulo. El paper no reporta horas.", "pagina": "p. 11; p. 12, nota 3" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta un porcentaje de uso; el número de problemas de práctica completados es casi igual entre grupos. 94 de los 1.047 inscritos (8,98 %) abandonaron o no rindieron el examen.", "pagina": "pp. 17-18, Figura 4b; Tabla 6, p. 71" }, "atricion": { "total_pct": 26.5, "diferencial": "no", "texto": "26,46 % de los 1.047 inscritos quedó fuera: 8,98 % sin examen, 2,77 % por copia y 14,71 % del último año, excluidos por la demora en activar el algoritmo. La exclusión es igual entre grupos: 26,7 % en control y 26,2 % en tratamiento.", "pagina": "Suplemento E.1 a E.3, Tabla 6, pp. 70-71" }, "preregistro": "AsPredicted 6az9cd", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.15, "ee": 0.067, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Examen final presencial sin dispositivos, estandarizado (ITT con controles y efectos fijos, N = 716)", "pagina": "Sec. 4.1, Figura 2b, col. 2, p. 14" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "26,5 % excluido del análisis, sin diferencia entre grupos.", "medicion": "Examen sin dispositivos y corregido por evaluadores externos, pero diseñado por el equipo y aplicado al cierre del curso; sin medición diferida.", "reporte_selectivo": "Preregistrado, pero la exclusión de 154 estudiantes del último año no estaba en la regla preregistrada; al incluirlos, el efecto es 0,114 DE (EE 0,058). La muestra universitaria preregistrada no se reporta.", "independencia": "Los autores desarrollaron la plataforma y el algoritmo evaluados." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "turquia-docentes-ia-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI Can Harm Teaching", "titulo_es": "La IA generativa puede perjudicar la enseñanza", "autores": [ "Alp Sungu", "Benjamin Lira", "Angela L. Duckworth" ], "anio": 2026, "publicacion": "SSRN, documento de trabajo (versión del 25 de junio de 2026)", "estado": "working_paper", "url": "https://ssrn.com/abstract=7007339", "enlaces": [ { "etiqueta": "Página de resumen en SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=7007339" }, { "etiqueta": "Preregistro (AsPredicted #207695)", "url": "https://aspredicted.org/nb9tc4.pdf" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "nivel_evidencia": 1, "pais": [ "Turquía" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "docentes" ], "grados": "5.º a 12.º grado", "materia": [ "matemática", "lengua turca", "literatura turca", "estudios sociales", "física", "química", "biología", "ciencias", "geografía", "historia", "filosofía" ], "muestra": { "estudiantes": 2816, "escuelas": 14, "texto": "Muestra analítica: 14.198 observaciones estudiante-curso de 2.816 estudiantes y 193 docentes en 14 escuelas, 11 asignaturas y 85 conglomerados escuela-departamento (unidad de aleatorización). En total se aleatorizaron 538 docentes de una red de 24 escuelas; la encuesta final a estudiantes la respondieron 2.343." }, "duracion": "Un semestre (febrero a mayo de 2025); unas diez semanas de acceso a la IA al momento de la encuesta docente.", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "docente", "herramienta": "Asistente de chat construido por los autores sobre GPT-4o, con materiales curriculares del Ministerio de Educación de Turquía", "descripcion": "Los docentes recibieron un asistente de IA generativa con 12 modos preconfigurados (planificación de clases y unidades, generación de tareas y exámenes, corrección de concepciones erróneas, diferenciación, retroalimentación y otros, más un modo de chat general sin andamiaje) y una capacitación en vivo de una hora. Un subgrupo recibió además recordatorios semanales por correo con estadísticas de uso. Según los registros, el 66 % de las conversaciones fue para preparar material y la mediana fue de 2 mensajes del docente por conversación (p. 11)." }, "comparacion": "Desarrollo profesional habitual, sin la herramienta ni capacitación en IA. Los docentes de control podían usar por su cuenta herramientas públicas como ChatGPT (p. A40).", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Motivación intrínseca de los estudiantes (índice de interés, importancia y disfrute de la asignatura, encuesta final)", "efecto": -0.111, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [-0,199; -0,023]; EE 0,045 agrupado por escuela-departamento", "significativo": true, "nota": "ITT, los dos brazos con IA agrupados frente a control; 11.297 observaciones, 80 conglomerados. Sin medición de línea de base. Se atenúa con controles y efectos fijos (-0,044 con efectos fijos de departamento, p = 0,161; Tabla S9, p. A6).", "pagina": "p. 6; Tabla S7 (p. A5)", "cita_textual": "significantly reduces their students' intrinsic motivation (β = -0.111, 95% CI [-0.199, -0.023], p = 0.015)", "principal": true }, { "medida": "Puntaje en exámenes estandarizados de fin de semestre (promedio)", "efecto": -0.019, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [-0,088; 0,050]; EE 0,035", "significativo": false, "nota": "ITT con control por la nota estandarizada del período anterior; 14.082 observaciones, 85 conglomerados. Efecto techo: la media del grupo de control fue 89,2 sobre 100 (p. 8). El texto remite a la 'Appendix Table S2', que en el apéndice es la Tabla S14.", "pagina": "p. 7; Tabla S14 (p. A10)", "cita_textual": "standardized exam performance (β = -0.019 SD, 95% CI [-0.088, +0.050], p = 0.58; Appendix Table S2)", "principal": false }, { "medida": "Puntaje en exámenes estandarizados, estudiantes de docentes con desempeño previo bajo la mediana", "efecto": -0.129, "unidad": "DE", "error": "EE 0,046; p = 0,005", "significativo": true, "nota": "Subgrupo definido por un moderador primario preregistrado. La interacción con el desempeño docente sobrevive la corrección por comparaciones múltiples (q = 0,001, Tabla S19). Para docentes sobre la mediana el efecto fue +0,054 DE (EE 0,037), no significativo.", "pagina": "p. 7; Tabla S19 (p. A15)", "cita_textual": "Among students of below-median-performing teachers, AI treatment reduces academic performance by 0.129 standard deviations (β = -0.129, p = 0.005)", "principal": false }, { "medida": "Confianza académica de los estudiantes (índice de confianza y progreso percibido, encuesta final)", "efecto": -0.09, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [-0,196; 0,016]; EE 0,054", "significativo": false, "nota": "ITT, marginal (p = 0,097). En el subgrupo de docentes bajo la mediana de desempeño fue -0,183 DE (p = 0,012, p. 7).", "pagina": "p. 6; Tabla S7 (p. A5)", "cita_textual": "marginally decreases student confidence (β = -0.090, 95% CI [-0.196, +0.016], p = 0.097)", "principal": false } ], "hallazgo": { "es": "En 14 escuelas de Turquía, dar a los docentes un asistente de IA generativa (GPT-4o) para preparar sus clases redujo la motivación intrínseca de sus estudiantes en 0,11 DE durante un semestre. No cambió en promedio las notas en exámenes estandarizados (-0,019 DE, no significativo), pero entre los estudiantes de los docentes con menor desempeño previo las notas bajaron 0,129 DE.", "en": "In 14 schools in Turkey, giving teachers a generative AI assistant (GPT-4o) to prepare lessons reduced their students' intrinsic motivation by 0.11 SD over one semester. It did not change average standardized exam scores (-0.019 SD, not significant), but scores fell by 0.129 SD among students of teachers with lower prior performance." }, "condiciones": [ "El daño en las notas se concentró en los estudiantes de docentes con menor desempeño previo; para los docentes sobre la mediana el efecto fue positivo pero no significativo (p. 7).", "La caída de motivación fue mayor entre los docentes que ya usaban mucho la IA antes del experimento (-0,182 DE frente a -0,052 DE; interacción p = 0,10, p. 7).", "Los docentes usaron la herramienta sobre todo para generar materiales terminados, con pocas iteraciones: un uso de delegación más que de reflexión pedagógica (p. 11)." ], "advertencias": [ "El veredicto 'mixto' no implica efectos positivos: ningún resultado promedio fue favorable. Las notas no cambiaron en promedio, y la motivación y las notas del subgrupo de docentes de menor desempeño empeoraron.", "Documento de trabajo en SSRN, sin revisión por pares, con señales de borrador: una sección del apéndice figura como pendiente ('placeholder, co-author to extend', p. A37), el texto remite a tablas con otra numeración, y sobre el uso previo de IA el texto de las pp. 7 y 8 describe para las notas un patrón opuesto al de la Tabla S19.", "Motivación y confianza se miden solo con una encuesta final de estudiantes (preguntas de cambio respecto del otoño), sin línea de base. El efecto en motivación se reduce con controles (-0,069) y con efectos fijos de escuela (-0,067; p = 0,084) o de departamento (-0,044; p = 0,161) (Tabla S9, p. A6).", "Desequilibrios pese a la aleatorización: menos estudiantes mujeres en el grupo tratado (0,367 frente a 0,427; p = 0,009) y mucha menor proporción de matemática (11,83 % frente a 33,90 %; p = 0,041) (Tablas S4 y S5, pp. A3 y A4).", "Desvíos del preregistro: se omitieron los efectos fijos de escuela y se excluyeron los cursos de idioma extranjero (pp. 4, 5 y A42).", "Techo en las notas: la media del grupo de control fue 89,2 sobre 100 y el 47 % de las notas de control estaba en 95 o más (p. 8), lo que limita detectar efectos.", "Un solo semestre, una sola herramienta y una sola red de escuelas en Turquía. Los dos brazos con IA (acceso y acceso más recordatorios) se analizan juntos." ], "conflicto_de_interes": "La herramienta fue construida por el propio equipo de investigación sobre GPT-4o, a partir del código abierto Chatbot UI. El paper no declara financiamiento ni conflictos de interés.", "temas": [ "IA para docentes", "planificación de clases", "motivación estudiantil", "desempeño docente", "delegación", "GPT-4o" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el PDF de SSRN 7007339 (versión del 25 de junio de 2026): texto principal (pp. 1 a 18) y apéndice (pp. A1 a A50, que son las pp. 19 a 68 del PDF), incluidas las Tablas S1 a S31. La página de SSRN devolvió 403 a la verificación automática; título, autores y la página de resumen se confirmaron por búsqueda web y en el repositorio SCALE de Stanford, que enlaza esa página. Preregistro: AsPredicted #207695. El DOI de SSRN (10.2139/ssrn.7007339) todavía no resolvía en doi.org el 2026-09-27, por eso la URL principal es el enlace corto de SSRN." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "autorreporte", "ia_disponible": null, "texto": "El resultado principal viene de una encuesta final de estudiantes de cinco ítems Likert por asignatura; la motivación intrínseca promedia interés, importancia y disfrute. Se aplicó hacia fines de mayo de 2025, con el semestre todavía en curso y sin medición de línea de base. Las notas, resultado secundario en esta ficha, vienen de exámenes estandarizados aplicados externamente.", "pagina": "p. 5; p. A46" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Acceso a la herramienta durante el semestre de primavera de 2025, con una capacitación inicial de una hora; un brazo recibió además recordatorios semanales con estadísticas de uso. La encuesta docente final se hizo tras unas diez semanas de acceso. El paper no reporta horas de uso por docente.", "pagina": "pp. 4, 5 y 8" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta qué proporción de docentes tratados usó la herramienta. Según los registros, 66 % de las conversaciones fue para preparar material y la mediana fue de 2 mensajes del docente por conversación.", "pagina": "p. 11" }, "atricion": { "total_pct": 18.3, "diferencial": "no", "texto": "Encuesta final: respondió el 82,2 % de las observaciones estudiante-curso en control y el 81,5 % en tratamiento (12.166 de 14.888 en total; el 18,3 % es cálculo sobre esas cifras). Diferencia no significativa (p = 0,755); cotas de Lee de -0,132 a -0,100 para motivación.", "pagina": "Tabla S11, p. A7" }, "preregistro": "AsPredicted #207695", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.111, "ee": 0.045, "ic95": [ -0.199, -0.023 ], "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Motivación intrínseca de los estudiantes (índice de encuesta final, sin línea de base), ITT de los dos brazos con IA frente a control", "pagina": "p. 6; Tabla S7, p. A5" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos de la herramienta ni de la capacitación.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo por escuela y departamento (85 conglomerados) con desbalances: menos estudiantes mujeres en tratamiento (0,367 frente a 0,427; p = 0,009) y mucha menos matemática (11,83 % frente a 33,90 %; p = 0,041) (Tablas S4 y S5, pp. A3 y A4).", "atricion": "Cerca del 18 % no respondió la encuesta final, sin diferencia entre grupos.", "medicion": "Encuesta de autorreporte sin línea de base, con preguntas sobre cambios recientes; el efecto se atenúa con controles y efectos fijos (Tabla S9, p. A6).", "reporte_selectivo": "El preregistro (13 de enero de 2025) listaba como primarias las notas, el compromiso de los estudiantes y las percepciones docentes; las notas no cambiaron. Desvíos declarados: sin efectos fijos de escuela y sin cursos de idioma extranjero (p. A42). Según el preregistro, el segundo brazo exigía un uso mínimo; en el paper recibe recordatorios semanales.", "independencia": "La herramienta la construyó el propio equipo sobre GPT-4o (p. A43)." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "ajedrez-ia-autorregulada-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Self-Regulated AI Use Hinders Long-Term Learning", "titulo_es": "El uso autorregulado de la IA obstaculiza el aprendizaje de largo plazo", "autores": [ "Stefanos Poulidis", "Hamsa Bastani", "Osbert Bastani" ], "anio": 2025, "publicacion": "SSRN, documento de trabajo", "estado": "working_paper", "url": "https://doi.org/10.2139/ssrn.5604932", "enlaces": [ { "etiqueta": "Página de resumen en SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5604932" }, { "etiqueta": "Preregistro (AsPredicted)", "url": "https://aspredicted.org/3b9x-5mw9.pdf" } ], "diseno": "rct_individual", "nivel_evidencia": 1, "pais": [ "Grecia", "Chipre", "Kenia" ], "region": [ "Europa y Asia Central", "Africa Subsahariana" ], "ingreso": [ "alto", "mediano_bajo" ], "materia": [ "ajedrez" ], "muestra": { "estudiantes": 216, "texto": "306 jugadores de clubes de ajedrez de Grecia, Chipre y Kenia, con al menos un año de entrenamiento formal, se inscribieron (153 por grupo); 216 completaron el estudio (114 con ayuda regulada por el sistema y 102 con ayuda a demanda). Casi la mitad tenía 18 años o menos. Aleatorización individual estratificada por entrenador." }, "duracion": "14 semanas: evaluación inicial (semana 1), 12 semanas de entrenamiento en casa y evaluación final (semana 14).", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Plataforma de entrenamiento de ajedrez construida por los autores: motor Stockfish 16.1 calibrado al nivel de cada jugador y explicaciones generadas por un sistema de reglas (no es IA generativa)", "descripcion": "Ambos grupos jugaron partidas de entrenamiento contra un motor calibrado y recibieron alertas automáticas en posiciones críticas, con retroalimentación que revela y explica la mejor jugada. El grupo autorregulado tuvo además un botón para pedir la mejor jugada, con explicación, en cualquier momento. El estudio compara ayuda a demanda frente a ayuda regulada por el sistema, no IA frente a ausencia de IA." }, "comparacion": "Grupo con ayuda regulada por el sistema: las mismas alertas automáticas en momentos críticos, sin botón para pedir la jugada a demanda.", "veredicto": "negativo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje en seis partidas de prueba sin ayuda contra un motor calibrado, al final del entrenamiento", "efecto": -0.749, "unidad": "puntos (escala 0 a 6)", "error": "EE 0,207 (HC1)", "significativo": true, "nota": "ITT, ayuda a demanda frente a ayuda regulada; controla por puntaje previo, habilidad, motivación y efectos fijos de entrenador y modalidad de entrenamiento. N = 216 que completaron el estudio. El paper lo describe como un desempeño 20 % menor (p. 11).", "pagina": "p. 10, Tabla 1, col. 1", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): Test Games (0-6), self-regulated -0.749** (0.207); Observations 216", "principal": true }, { "medida": "Mejora del puntaje en partidas de prueba respecto de la evaluación inicial, por grupo", "efecto_texto": "+30 % (ayuda a demanda) frente a +64 % (ayuda regulada por el sistema)", "unidad": "% de mejora sobre el puntaje inicial", "error": "EE 9 % y 10 %", "nota": "Descriptivo por grupo; la prueba de la diferencia es el resultado anterior. Los autores advierten que el aumento del puntaje en partidas no es proporcional a la ganancia de habilidad (nota 8, p. 11).", "pagina": "p. 3; pp. 10 y 11", "cita_textual": "students in the self-regulated condition improved average game performance from baseline by only 30% (SE: 9%) compared with 64% (SE: 10%)", "principal": false }, { "medida": "Puntaje en un cuestionario de 10 problemas para identificar posiciones críticas (resultado secundario)", "efecto": -1.106, "unidad": "puntos (escala 0 a 10)", "error": "EE 0,250 (HC1)", "significativo": true, "nota": "ITT, N = 216. Instrumento propio, parecido a las alertas del entrenamiento; los autores advierten que no equivale a la habilidad de juego (Apéndice B.5). El paper lo describe como un puntaje 12 % menor (p. 11).", "pagina": "p. 10, Tabla 1, col. 2", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): Chess Quiz (0-10), self-regulated -1.106** (0.250); Observations 216", "principal": false }, { "medida": "Partidas de entrenamiento completadas por estudiante (compromiso)", "efecto_texto": "32 frente a 42 partidas (24 % menos con ayuda a demanda)", "unidad": "partidas de entrenamiento por estudiante", "nota": "Mecanismo, descriptivo. En el análisis de mediación, el menor compromiso explica cerca del 15 % del efecto en las partidas de prueba; pedir ayuda en posiciones de dificultad intermedia para cada jugador explica el 50 % (pp. 12 y 13).", "pagina": "p. 13", "cita_textual": "completing 24% fewer training games (32 vs. 42 per student in the system-regulated condition)", "principal": false } ], "hallazgo": { "es": "En un experimento de 12 semanas con 216 jugadores de clubes de ajedrez de Grecia, Chipre y Kenia, quienes podían pedir a la IA la mejor jugada cuando quisieran mejoraron menos de la mitad que quienes solo recibían ayuda en momentos elegidos por el sistema (+30 % frente a +64 % en partidas de prueba sin ayuda). Además entrenaron menos y pidieron ayuda cada vez más seguido, aunque muchos reconocían que eso perjudicaba su aprendizaje.", "en": "In a 12-week experiment with 216 chess club players in Greece, Cyprus and Kenya, those who could ask the AI for the best move whenever they wanted improved less than half as much as those who only received help at moments chosen by the system (+30% vs. +64% in unassisted test games). They also trained less and asked for help increasingly often, even though many recognized it hurt their learning." }, "condiciones": [ "La ayuda que perjudicó fue la pedida en posiciones de dificultad intermedia para cada jugador (su zona de desarrollo próximo); la pedida en posiciones triviales o demasiado difíciles no explicó el efecto (pp. 12 y 13; Apéndice C.5).", "La motivación previa atenuó el daño de la ayuda a demanda; el nivel de habilidad no lo atenuó (Tabla 3, p. 19).", "Según un análisis no causal, ambos grupos mejoraron más que jugadores comparables que no participaron (Apéndice C.2): el problema es el acceso a demanda, no la plataforma en sí." ], "advertencias": [ "No es IA generativa ni un contexto escolar: es ajedrez, con un motor de juego y explicaciones por reglas, en clubes con participantes de edades variadas (casi la mitad de 18 años o menos). La extensión a matemática o lectura en escuelas es una inferencia de los autores.", "Compara dos formas de ayuda de IA entre sí; no hay un grupo sin IA asignado al azar.", "Atrición alta: completaron 216 de 306 inscritos (89 abandonaron y uno fue excluido por hacer trampa). Los autores no encuentran diferencias de atrición por grupo (p = 0,419, Apéndice B.2), pero el análisis usa solo a quienes completaron.", "Incentivos económicos de 10 a 150 dólares (media de 43), ligados sobre todo al volumen de entrenamiento y a ganar partidas; en el grupo con botón, pedir ayuda permitía ganar más partidas de entrenamiento (los autores lo reconocen en la nota 11, p. 16).", "Los mecanismos se estiman con análisis de mediación que dependen de supuestos no comprobables (ignorabilidad secuencial).", "Documento de trabajo en SSRN sin revisión por pares; muestra pequeña. La plataforma y las evaluaciones fueron diseñadas por los autores." ], "conflicto_de_interes": "La plataforma fue diseñada y construida por los autores; no participa ninguna empresa de IA. Financiamiento: INSEAD-Wharton Alliance, Wharton AI & Analytics Initiative, Wharton Behavioral Lab y Fundación Onassis.", "temas": [ "ayuda a demanda", "autorregulación", "lucha productiva", "zona de desarrollo próximo", "dependencia de la IA", "diseño de tutores", "ajedrez" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el PDF de SSRN 5604932 (archivo generado el 16 de diciembre de 2025; 24 pp. más apéndices A a C). La página de SSRN devolvió 403 a la verificación automática; el título se confirmó por búsqueda web y el DOI 10.2139/ssrn.5604932 redirige a ssrn.com/abstract=5604932 (comprobado el 2026-09-27). Una nota de Knowledge at Wharton (24 de febrero de 2026) menciona pruebas de seguimiento semanas después del entrenamiento; ese resultado no aparece en esta versión y no se incluye. Puede existir una versión posterior del paper." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": false, "texto": "Seis partidas de prueba sin ayuda contra el motor calibrado de la misma plataforma (5 minutos más 5 segundos por jugada) y un cuestionario propio de 10 problemas, en la semana 14, justo después de las 12 semanas de entrenamiento. Todo se hizo en línea, en la plataforma de los autores; un participante fue excluido por hacer trampa.", "pagina": "p. 5; p. 8; p. 32" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": 12, "texto": "12 semanas de entrenamiento en casa, con al menos una partida por semana y sin tope; en promedio, 38 partidas por estudiante.", "pagina": "pp. 5 y 6" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El grupo con ayuda a demanda pidió la mejor jugada en el 19 % de sus movimientos y completó 32 partidas de entrenamiento por estudiante, frente a 42 del grupo con ayuda regulada.", "pagina": "p. 8; p. 13" }, "atricion": { "total_pct": 29.4, "diferencial": "no", "texto": "Completaron 216 de 306 inscritos (114 de 153 con ayuda regulada y 102 de 153 con ayuda a demanda); 89 abandonaron y 1 fue excluido por trampa (29,4 %, cálculo sobre esas cifras). La diferencia por grupo no es significativa (p = 0,419) y el análisis usa sólo a quienes completaron.", "pagina": "p. 32; Apéndice B.2, p. 34" }, "preregistro": "AsPredicted 3b9x-5mw9", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos del programa; los pagos a participantes (10 a 150 dólares, media de 43) eran incentivos de investigación.", "pagina": "Apéndice B.3, p. 34" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Asignación por rotación (round-robin) estratificada por entrenador, no por sorteo; el balance de covariables es aceptable (Tabla 5, p. 36).", "atricion": "29 % no completó: 25 % con ayuda regulada y 33 % con ayuda a demanda, diferencia no significativa; sólo se analiza a quienes completaron.", "medicion": "Partidas contra el mismo motor de la plataforma y cuestionario propio, en línea y al terminar el entrenamiento, no diferidos.", "reporte_selectivo": "El preregistro (17 de diciembre de 2024) fija partidas de prueba y cuestionario como variables dependientes, igual que el paper.", "independencia": "La plataforma y las evaluaciones las diseñaron los autores." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "bastani-turquia-2025-con-guia", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics", "titulo_es": "La IA generativa sin guardas puede dañar el aprendizaje: evidencia de matemática en secundaria (brazo GPT Tutor, con guía)", "autores": [ "Hamsa Bastani", "Osbert Bastani", "Alp Sungu", "Haosen Ge", "Özge Kabakcı", "Rei Mariman" ], "cita_corta": "Bastani et al.", "anio": 2025, "publicacion": "PNAS 122(26) e2422633122", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122", "enlaces": [ { "etiqueta": "Texto completo (PMC)", "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12232635/" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Turquía" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "ingreso": [ "mediano_alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "9.º a 11.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 839, "texto": "839 estudiantes en la muestra analítica, unas 50 clases de un colegio de Ankara (brazo GPT Tutor: 277)." }, "duracion": "Cuatro sesiones de 90 minutos (otoño de 2023)", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "GPT-4 con soluciones del docente ('GPT Tutor')", "descripcion": "La misma interfaz, pero el prompt incluía las soluciones, los errores comunes y las pistas escritas por docentes, con la instrucción de dar pistas en lugar de respuestas." }, "comparacion": "Los mismos ejercicios con libros y apuntes, sin dispositivos.", "veredicto": "nulo", "resultados": [ { "medida": "Examen sin ayuda al final de la misma sesión (nota normalizada de 0 a 1)", "efecto": -0.004, "unidad": "puntos (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,013", "significativo": false, "nota": "ITT: sin daño, pero tampoco ganancia", "pagina": "Tabla 1, col. 2", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): GPT tutor, Exam perf: -0.004 (0.013)", "principal": true }, { "medida": "Práctica asistida durante la sesión (nota normalizada de 0 a 1)", "efecto": 0.361, "unidad": "puntos (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,032", "significativo": true, "nota": "ITT; +127 % respecto de la media del control", "pagina": "Tabla 1, col. 1", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): GPT tutor, Practice perf: 0.361** (0.032)" }, { "medida": "Examen sin ayuda, estandarizado por el meta-análisis de la red", "efecto": -0.01, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada de Burneo et al. 2026", "pagina": "Burneo et al. 2026, p. 22 (Figura 6, p. 23)", "cita_textual": "The two lowest estimates in the figure come from the two generative arms of Bastani et al. (2025), at −0.01 and −0.09 sd.", "cita_fuente": "meta-edtech-wdr2026" } ], "hallazgo": { "es": "Con un tutor GPT-4 que tenía las soluciones del docente y daba pistas en lugar de respuestas, la práctica mejoró mucho (+127 %) y el daño en el examen desapareció, pero no hubo ganancia en el examen sin ayuda. Las guardas evitan el daño; por sí solas no garantizan aprendizaje.", "en": "With a GPT-4 tutor that had the teacher's solutions and gave hints instead of answers, practice improved sharply (+127%) and the exam harm disappeared, but there was no gain on the unassisted exam. Guardrails prevent harm; on their own they do not guarantee learning." }, "condiciones": [ "Cada problema requirió soluciones, errores comunes y pistas escritas por docentes (costoso en tiempo)." ], "advertencias": [ "Examen al final de la misma sesión; sin prueba diferida.", "No describir este brazo como 'mejora el aprendizaje': el efecto en el examen es nulo.", "Ver el brazo sin guía del mismo estudio: bastani-turquia-2025-sin-guia." ], "temas": [ "guardas", "diseno_pedagogico" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El sitio decía que este brazo 'mejoró el desempeño'; mejoró la práctica, no el examen." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": 0, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Examen sin libros ni laptop en la tercera parte de la misma sesión de 90 minutos; cada problema es conceptualmente muy parecido a uno de la práctica asistida. Contaba para la nota y lo corrigieron evaluadores independientes.", "pagina": "PNAS, texto principal (diseño experimental); preprint SSRN, pp. 6-7 y Apéndice A.4, p. 25" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Cuatro sesiones de 90 minutos en el semestre de otoño de 2023, cerca del 15 % del currículo de matemática de cada grado. La IA sólo estaba disponible en la parte de práctica asistida, cuya duración no se informa.", "pagina": "PNAS, texto principal; preprint SSRN, p. 5" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta un porcentaje de uso. Cinco sesiones de clase no aplicaron el tratamiento asignado por problemas externos (por ejemplo, laptops que llegaron tarde); el análisis es por intención de tratar.", "pagina": "PNAS, texto principal (robustez); preprint SSRN, Apéndice B.1, p. 27" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "no", "texto": "El paper no reporta una tasa de pérdida de la muestra. La versión preprint informa una inasistencia promedio de 12,3 % por sesión, sin diferencias entre brazos. La muestra principal (839) excluye las clases de honores y a quienes no completaron la encuesta.", "pagina": "PNAS, texto principal (robustez); preprint SSRN, Apéndice B.6, p. 34 y Tabla 3, p. 26" }, "preregistro": "AsPredicted 4DL_Q3J", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.01, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "meta_analisis", "metodo": null, "medida": "Examen sin ayuda, brazo GPT Tutor (estandarización de Burneo et al. 2026)", "pagina": "Burneo et al. 2026, p. 22 y Figura 6, p. 23" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "alto", "notas": { "medicion": "Examen al final de la misma sesión, con problemas casi iguales a los de la práctica; sin prueba diferida. A favor: sin laptop, con consecuencias para la nota y corregido por evaluadores independientes.", "independencia": "Los autores construyeron las dos versiones del tutor." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "bastani-turquia-2025-sin-guia", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics", "titulo_es": "La IA generativa sin guardas puede dañar el aprendizaje: evidencia de matemática en secundaria (brazo GPT Base, sin guía)", "autores": [ "Hamsa Bastani", "Osbert Bastani", "Alp Sungu", "Haosen Ge", "Özge Kabakcı", "Rei Mariman" ], "cita_corta": "Bastani et al.", "anio": 2025, "publicacion": "PNAS 122(26) e2422633122", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122", "enlaces": [ { "etiqueta": "Texto completo (PMC)", "url": "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12232635/" }, { "etiqueta": "Preprint", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4895486" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Turquía" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "ingreso": [ "mediano_alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "9.º a 11.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 839, "texto": "839 estudiantes en la muestra analítica (943 con clases de honores), unas 50 clases de un colegio grande de Ankara." }, "duracion": "Cuatro sesiones de 90 minutos (otoño de 2023)", "intervencion": { "tipo": [ "ia_generativa_sin_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "GPT-4 con interfaz tipo ChatGPT ('GPT Base')", "descripcion": "Durante la práctica, cada estudiante usaba un chat con GPT-4 que actuaba como tutor pero no retenía las respuestas." }, "comparacion": "Los mismos ejercicios con libros y apuntes, sin dispositivos.", "veredicto": "negativo", "resultados": [ { "medida": "Examen sin ayuda al final de la misma sesión (nota normalizada de 0 a 1)", "efecto": -0.054, "unidad": "puntos (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,022", "significativo": true, "nota": "ITT; equivale a -17 % respecto de la media del control (0,321); resultado primario preregistrado", "pagina": "Tabla 1, col. 2", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): GPT base, Exam perf: -0.054* (0.022); Control arm mean 0.321; SD 0.277", "principal": true }, { "medida": "Examen sin ayuda, estandarizado por el meta-análisis de la red", "efecto": -0.09, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada de Burneo et al. 2026, no del paper original", "pagina": "Burneo et al. 2026, p. 22 (Figura 6, p. 23)", "cita_textual": "The two lowest estimates in the figure come from the two generative arms of Bastani et al. (2025), at −0.01 and −0.09 sd.", "cita_fuente": "meta-edtech-wdr2026" }, { "medida": "Práctica asistida durante la sesión (nota normalizada de 0 a 1)", "efecto": 0.137, "unidad": "puntos (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,031", "significativo": true, "nota": "ITT; +48 % respecto de la media del control (0,284): mejora mientras la herramienta está disponible", "pagina": "Tabla 1, col. 1", "cita_textual": "Tabla 1 (valores): GPT base, Practice perf: 0.137** (0.031); Control arm mean 0.284" } ], "hallazgo": { "es": "Con acceso libre a GPT-4 durante la práctica, los estudiantes resolvieron más ejercicios (+48 % frente al control), pero rindieron peor en el examen sin ayuda al final de la sesión (-17 %). La usaban como muleta, y no percibían que estaban aprendiendo menos.", "en": "With open access to GPT-4 during practice, students solved more exercises (+48% vs control) but did worse on the unassisted exam at the end of the session (-17%). They used it as a crutch and did not perceive that they were learning less." }, "condiciones": [ "Herramienta sin guardas: daba la solución.", "Sin orientación sobre cómo usarla para aprender." ], "advertencias": [ "El examen 'posterior' fue una prueba sin ayuda al final de la misma sesión de 90 minutos; no hay prueba diferida ni estandarizada.", "El paper reporta en escala de 0 a 1 y en % de la media del control, no en DE. El meta-análisis de la red lo estandariza como -0,09 DE; una conversión directa con la DE del control daría cerca de -0,19. La cifra en DE depende de cómo se estandarice.", "GPT Base daba la respuesta correcta sólo el 51 % de las veces.", "El grupo de control no tenía dispositivos.", "Un solo colegio; modelo de 2023 (GPT-4).", "Ver también el brazo con guía del mismo estudio: bastani-turquia-2025-con-guia." ], "temas": [ "muleta", "dependencia", "guardas" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado en PMC y el apéndice SI. La cifra '-0,09 DE' no aparece en el paper: es la estandarización del meta-análisis de la red." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": 0, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Examen sin libros ni laptop en la tercera parte de la misma sesión de 90 minutos; cada problema es conceptualmente muy parecido a uno de la práctica asistida. Contaba para la nota y lo corrigieron evaluadores independientes.", "pagina": "PNAS, texto principal (diseño experimental); preprint SSRN, pp. 6-7 y Apéndice A.4, p. 25" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Cuatro sesiones de 90 minutos en el semestre de otoño de 2023, cerca del 15 % del currículo de matemática de cada grado. La IA sólo estaba disponible en la parte de práctica asistida, cuya duración no se informa.", "pagina": "PNAS, texto principal; preprint SSRN, p. 5" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta un porcentaje de uso. Cinco sesiones de clase no aplicaron el tratamiento asignado por problemas externos (por ejemplo, laptops que llegaron tarde); el análisis es por intención de tratar.", "pagina": "PNAS, texto principal (robustez); preprint SSRN, Apéndice B.1, p. 27" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "no", "texto": "El paper no reporta una tasa de pérdida de la muestra. La versión preprint informa una inasistencia promedio de 12,3 % por sesión, sin diferencias entre brazos. La muestra principal (839) excluye las clases de honores y a quienes no completaron la encuesta.", "pagina": "PNAS, texto principal (robustez); preprint SSRN, Apéndice B.6, p. 34 y Tabla 3, p. 26" }, "preregistro": "AsPredicted 4DL_Q3J", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.09, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "meta_analisis", "metodo": null, "medida": "Examen sin ayuda, brazo GPT Base (estandarización de Burneo et al. 2026)", "pagina": "Burneo et al. 2026, p. 7, p. 22 y Figura 6, p. 23" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "alto", "notas": { "medicion": "Examen al final de la misma sesión, con problemas casi iguales a los de la práctica; sin prueba diferida. A favor: sin laptop, con consecuencias para la nota y corregido por evaluadores independientes.", "independencia": "Los autores construyeron las dos versiones del tutor." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "kestin-harvard-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting", "titulo_es": "La tutoría con IA supera al aprendizaje activo en clase: un ensayo aleatorio en Harvard", "autores": [ "Greg Kestin", "Kelly Miller", "Anna Klales", "Timothy Milbourne", "Gregorio Ponti" ], "anio": 2025, "publicacion": "Scientific Reports 15, artículo 17458", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6", "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "materia": [ "física" ], "muestra": { "estudiantes": 194, "texto": "194 de 233 estudiantes de Physical Sciences 2 (Harvard). Diseño cruzado: cada estudiante tuvo una lección con tutor de IA y otra con aprendizaje activo en clase." }, "duracion": "Dos lecciones en semanas consecutivas (otoño de 2023)", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "PS2 Pal (GPT-4)", "descripcion": "Tutor diseñado por el equipo con respuestas breves, sin dar soluciones completas, soluciones de expertos paso a paso en cada pregunta y andamiaje por partes. Uso en casa, a ritmo propio, con videos grabados del docente." }, "comparacion": "La misma lección en clase de 75 minutos con aprendizaje activo (instrucción entre pares) dictada por docentes experimentados.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Prueba posterior inmediata, coeficiente estandarizado de la condición IA", "efecto": 0.63, "unidad": "DE", "significativo": true, "nota": "Regresión con controles (prueba previa, parcial, FCI, experiencia con IA, tema, versión, tiempo); p < 0,001", "pagina": "p. 3; Tabla S1 del Supplementary Information (docx aparte, no en el PDF del artículo)", "cita_textual": "Tabla S1 (valores): Class session (in-class = 0, AI = 1) 0.63***; R2 0.21", "principal": true, "cita_fuente": "suplemento" }, { "medida": "Compromiso autorreportado (escala 1 a 5)", "efecto_texto": "4,1 frente a 3,6", "unidad": "puntos (escala 1 a 5)", "error": "t(311) = -4,5; p < 0,0001", "significativo": true, "pagina": "p. 4 (texto); Figura 3, p. 5", "cita_textual": "relating to engagement, the students in the AI group agreed more strongly (Mean = 4.1, SD = 0.98) than those in the in-class active learning group (Mean = 3.6, SD = 0.92), t(311) = − 4.5" }, { "medida": "Estudiantes que calificaron las explicaciones del tutor de IA como iguales o mejores que las de los docentes del curso", "efecto": 83, "unidad": "%", "descriptivo": true, "nota": "Autorreporte; descriptivo", "pagina": "p. 5", "cita_textual": "83% of students reported that the AI tutor’s explanations were as good as, or better than, those from human instructors in the class." } ], "hallazgo": { "es": "En un curso introductorio de física en Harvard, estudiar una lección en casa con un tutor de IA diseñado con soluciones de expertos y guía paso a paso produjo más aprendizaje en la prueba inmediata que la misma lección en clase con aprendizaje activo (0,63 DE en la regresión con controles), en una mediana de 49 minutos.", "en": "In an introductory physics course at Harvard, studying a lesson at home with an AI tutor built on expert solutions and step-by-step guidance produced more learning on the immediate post-test than the same lesson taught in class with active learning (0.63 SD in the regression with controls), in a median of 49 minutes." }, "condiciones": [ "Tutor con soluciones de expertos en cada pregunta y reglas de no dar la respuesta.", "Diseño pedagógico basado en investigación, hecho por el propio docente." ], "advertencias": [ "La medida es una prueba inmediata de bajo riesgo después de una sola lección por condición; no hay medición de retención ni de notas del curso.", "Sólo dos lecciones y dos temas; la condición IA además cambia el lugar (casa), el ritmo y agrega videos.", "Efecto techo en la prueba posterior; la regresión cuantílica da entre 0,73 y 1,3 DE.", "Los tamaños de muestra reportados en la prueba posterior (142 y 174) no cuadran con 194 estudiantes por dos condiciones.", "Una universidad de élite; los autores advierten que no siempre superará al aprendizaje activo." ], "conflicto_de_interes": "El primer autor diseñó el tutor y es docente del curso.", "temas": [ "universidad", "aprendizaje_activo", "diseno_pedagogico" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "'Más del doble' en el sitio corresponde a ganancias medianas sobre la prueba previa; el efecto de regresión es 0,63 DE." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": 0, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba corta después de cada lección, sin efecto en la nota del curso, escrita por un miembro del equipo ajeno al diseño del tutor y basada en los objetivos de la lección. El grupo IA trabajó en casa; el paper no dice si podía usar el tutor durante la prueba.", "pagina": "pp. 7-8" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Una lección con el tutor por estudiante (diseño cruzado), a ritmo propio, frente a 60 minutos de aprendizaje activo en clase. Tiempo mediano con el tutor: 49 minutos; 70 % usó menos de 60 minutos.", "pagina": "p. 2; p. 7" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Por construcción, los 194 analizados participaron en ambas condiciones y completaron todas las pruebas; el paper no reporta cuántos de los 233 inscritos usaron el tutor.", "pagina": "p. 7" }, "atricion": { "total_pct": 16.7, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 194 de 233 inscritos cumplieron los criterios (consentimiento, participar en ambas condiciones y completar todas las pruebas). Los N de la prueba posterior (142 y 174) no cuadran con 194 estudiantes en ambas condiciones.", "pagina": "p. 2; p. 7" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.63, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Prueba posterior inmediata, coeficiente de la condición IA en regresión con controles", "pagina": "p. 3; Tabla complementaria S1" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No reporta costo en dinero. Preparar cada lección para el tutor llevó unos días y desarrollar la plataforma, varios meses.", "pagina": "p. 8" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "dudas", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "17 % de los inscritos quedó fuera del análisis; además, los N reportados en la prueba posterior no cuadran con el diseño cruzado.", "medicion": "Prueba de bajo riesgo inmediatamente después de una sola lección, hecha por el equipo; el grupo IA la hizo en casa sin información sobre acceso al tutor; efecto techo reconocido por los autores.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; el 0,63 sale de una regresión con muchos controles y el paper destaca además estimaciones cuantílicas más altas (0,73 a 1,3 DE).", "independencia": "El primer autor diseñó el tutor y es docente del curso; los autores también figuran en la literatura que respalda el aprendizaje activo usado como control." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "nigeria-edo-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Chalkboards to Chatbots: Evaluating the Impact of Generative AI on Learning Outcomes in Nigeria", "titulo_es": "De las pizarras a los chatbots: impacto de la IA generativa en el aprendizaje en Nigeria", "autores": [ "Martín De Simone", "Federico Tiberti", "Maria Barron Rodriguez", "Federico Manolio", "Wuraola Mosuro", "Eliot Jolomi Dikoru" ], "cita_corta": "De Simone et al.", "anio": 2025, "publicacion": "World Bank Policy Research Working Paper 11125 (versión actualizada de diciembre de 2025)", "estado": "working_paper", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099548105192529324/pdf/IDU-c09f40d8-9ff8-42dc-b315-591157499be7.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "RePEc", "url": "https://ideas.repec.org/p/wbk/wbrwps/11125.html" }, { "etiqueta": "Blog de implementación (sin resultados)", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/From-chalkboards-to-chatbots-in-Nigeria" } ], "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Nigeria" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "ingreso": [ "mediano_bajo" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "Primer año de secundaria superior (SS1), unos 15 años", "materia": [ "inglés" ], "muestra": { "estudiantes": 654, "escuelas": 9, "texto": "1.328 estudiantes voluntarios aleatorizados en 9 escuelas públicas de Benin City; 654 en las regresiones principales." }, "duracion": "Seis semanas (junio y julio de 2024), hasta 12 sesiones de 90 minutos después de clases", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Microsoft Copilot (GPT-4)", "descripcion": "Estudiantes en parejas usaban Copilot como tutor de inglés a partir de prompts diseñados por docentes para que actuara como tutor y no diera respuestas. Docentes capacitados supervisaban sin enseñar directamente." }, "comparacion": "Clases habituales, sin programa ni tiempo adicional.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje en inglés", "efecto": 0.238, "unidad": "DE", "error": "EE 0,068", "significativo": true, "nota": "ITT; el resumen del paper redondea a 0,23 y el texto a 0,24", "pagina": "Sec. 3.1, Tabla 3, col. 1", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): English Skills Score, Treatment 0.238 (0.068); Observations 654", "principal": true }, { "medida": "Puntaje total de la evaluación final (inglés, conocimiento de IA y habilidades digitales)", "efecto": 0.31, "unidad": "DE", "error": "EE 0,068", "significativo": true, "nota": "ITT; incluye contenidos que sólo practicó el grupo tratado", "pagina": "Sec. 3.1, Tabla 2, col. 1", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Treatment 0.310 (0.068); Observations 654" }, { "medida": "Examen escolar de inglés del tercer trimestre", "efecto": 0.206, "unidad": "DE", "error": "EE 0,067", "significativo": true, "nota": "ITT, N = 636; baja a 0,134 (EE 0,059) al reponderar por atrición", "pagina": "Tabla 2, col. 3; Tabla 11", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Third Term Exam, Treatment 0.206 (0.067); Observations 636" } ], "costo_por_estudiante": "Unos USD 48 por estudiante (costo total promedio del piloto de seis semanas, USD 31.669 para 657 participantes); costo variable promedio USD 27 según la Tabla 13.", "hallazgo": { "es": "Seis semanas de sesiones después de clases, en parejas, con Copilot (GPT-4) como tutor de inglés y docentes supervisando, subieron el puntaje en inglés 0,238 DE en escuelas públicas de Benin City. Es uno de los pocos ensayos con IA generativa en un país de ingreso mediano bajo.", "en": "Six weeks of after-school sessions, in pairs, with Copilot (GPT-4) as an English tutor and teachers supervising, raised English scores by 0.238 SD in public schools in Benin City. It is one of the few generative-AI trials in a lower-middle-income country." }, "condiciones": [ "Prompts diseñados por docentes para que el modelo actuara como tutor.", "Docentes capacitados circulando en el laboratorio.", "Tiempo adicional de estudio después de clases." ], "advertencias": [ "La atrición difiere entre grupos (cerca de 64 % de los tratados frente a 50 % de los controles completaron la evaluación final). Los límites de Lee siguen siendo positivos.", "El tratamiento combina tiempo adicional, supervisión docente y la IA: no hay un grupo con tiempo adicional sin IA.", "El 0,31 total incluye preguntas de conocimiento de IA que sólo practicó el grupo tratado; para aprendizaje, usar el 0,238 de inglés.", "Sin la escuela más grande (33 % de la muestra), el efecto total baja a 0,156 y sólo es significativo al 10 %.", "Medición inmediata al terminar; las proyecciones a un año son extrapolaciones.", "El meta-análisis de la red lo excluyó de su muestra principal por atrición mayor al 30 %." ], "conflicto_de_interes": "Los seis autores son del Banco Mundial y el equipo diseñó el piloto: evaluador e implementador no son independientes. La herramienta es Copilot comercial, no desarrollada por los autores.", "temas": [ "ingreso_mediano_bajo", "africa", "ingles" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El blog que citaba el sitio (septiembre de 2024) es previo a los resultados; se cita el working paper." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Evaluación en papel y lápiz al terminar las seis semanas, de opción múltiple, diseñada por expertos según el currículo nigeriano, con varias versiones y monitores en las escuelas. Como resultado adicional se usa el examen escolar de inglés del tercer trimestre.", "pagina": "p. 10" }, "dosis": { "horas_totales": 18, "minutos_semana": 180, "semanas": 6, "texto": "Máximo previsto: dos sesiones de 90 minutos por semana durante seis semanas (12 sesiones), después de clases, en parejas por computadora.", "pagina": "p. 2; p. 6" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 72, "texto": "La asistencia promedio a las sesiones fue 72 % entre los asignados al tratamiento.", "pagina": "p. 3; p. 13" }, "atricion": { "total_pct": 42.8, "diferencial": "si", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 759 de 1.328 aleatorizados rindieron la evaluación final (422 de 657 tratados y 337 de 671 controles); 654 entran en las regresiones principales. Los autores reportan que la diferencia de atrición entre grupos es significativa.", "pagina": "p. 9; p. 17" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "implementador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.238, "ee": 0.068, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje en inglés (ITT)", "pagina": "p. 12; Tabla 3, col. 1, p. 31" }, "costo": { "usd_por_estudiante": 48, "texto": "Costo total promedio del piloto de seis semanas (USD 31.669 para 657 participantes); los autores estiman el costo marginal en USD 9 y la Tabla 13 da un costo variable promedio de USD 27.", "pagina": "p. 17; Tabla 13, p. 41" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "alto", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo individual entre voluntarios, balanceado, pero algunos controles asistieron a las sesiones en las primeras semanas porque ciertos docentes no hicieron cumplir la asignación.", "atricion": "43 % no rindió la evaluación final, con diferencia entre grupos (64 % de tratados frente a 50 % de controles la completaron). Los límites de Lee para inglés siguen siendo positivos (0,202 a 0,238).", "medicion": "Prueba hecha para el estudio y alineada con los temas que se practicaron, al terminar la intervención. El examen escolar del tercer trimestre (0,206 DE) es una verificación externa parcial.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro reportado; el titular del resumen (0,31 DE) mezcla inglés con conocimiento de IA y habilidades digitales que sólo practicó el grupo tratado.", "independencia": "Los seis autores son del Banco Mundial y el equipo diseñó e implementó el piloto." } }, "tambien_en": [ "scale_hub", "empirical", "banco_mundial" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "tutor-copilot-eeuu-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Tutor CoPilot: A Human-AI Approach for Scaling Real-Time Expertise", "titulo_es": "Tutor CoPilot: un enfoque de colaboración entre humanos e IA para escalar la experticia en tiempo real", "autores": [ "Rose E. Wang", "Ana T. Ribeiro", "Carly D. Robinson", "Susanna Loeb", "Dora Demszky" ], "anio": 2025, "publicacion": "arXiv (cs.CL), versión 2 del 26 de enero de 2025", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2410.03017", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF (v2)", "url": "https://arxiv.org/pdf/2410.03017v2" }, { "etiqueta": "Preregistro (OSF)", "url": "https://osf.io/8d6ha" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "grados": "3.º a 8.º grado según el diseño; las sesiones analizadas fueron de 3.º a 6.º grado (Tabla 7, p. 22)", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 1787, "escuelas": 9, "texto": "Aleatorización por tutor. 900 tutores asignados inicialmente (450 y 450); 782 en la muestra al lanzamiento (386 tratamiento, 396 control). 1.787 estudiantes identificados por un distrito del sur de Estados Unidos en 9 escuelas (8 primarias y 1 secundaria baja), todos por debajo del nivel de grado en la prueba estatal previa; 80 % hispanos y 67 % en desventaja económica. 4.136 sesiones analizadas y más de 550.000 mensajes de chat (pp. 6 a 7)." }, "duracion": "Dos meses, desde fines de marzo de 2024", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "tutor", "herramienta": "Tutor CoPilot (modelo de lenguaje adaptado con el método Bridge, que modela el razonamiento de docentes expertos)", "descripcion": "Botón integrado en una plataforma de tutoría virtual por chat, dentro del horario escolar. A pedido del tutor, genera sugerencias de respuesta según una estrategia de experto (dar una pista, un ejemplo resuelto, un problema similar, simplificar la pregunta, etc.), que el tutor puede editar, regenerar o cambiar. Los nombres se anonimizan y sólo se envían los últimos 10 mensajes al servicio externo del modelo." }, "comparacion": "Tutores sin acceso a la herramienta, que trabajaron como siempre y recibieron un módulo estándar de capacitación del proveedor.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Aprobación del ejercicio de salida de la sesión (exit ticket), sin condicionar a haberlo intentado", "efecto": 4, "unidad": "pp", "error": "EE 0,01 (en proporción)", "significativo": true, "nota": "ITT a nivel de sesión (n = 4.136); media del grupo control 0,62, de 62 % a 66 %; p < 0,01. El análisis de tratamiento en los tratados estima 14 pp para el uso efectivo de la herramienta (Tabla 11, p. 27).", "pagina": "Tabla 2, panel A, p. 10; texto p. 9", "cita_textual": "Students working with treatment tutors were 4 percentage points (p.p.) more likely to pass their exit tickets", "principal": true }, { "medida": "Aprobación del ejercicio de salida, estudiantes de tutores con calificación previa baja", "efecto": 9, "unidad": "pp", "nota": "Análisis de heterogeneidad por terciles de la calificación previa del tutor (de 56 % a 65 %). El texto no reporta error estándar ni valor p para este subgrupo; la Figura 2a muestra intervalos.", "pagina": "p. 10, Figura 2a", "cita_textual": "lower-rated tutors experienced a 9 p.p. increase in student's passing their exit ticket (56% → 65% student passing rate from control to treatment)" }, { "medida": "Uso por los tutores de estrategias de alta calidad (pedir al estudiante que explique; hacer preguntas que guíen su razonamiento)", "efecto_texto": "cerca de +2", "unidad": "z del log-odds ratio entre grupos (método Fightin' Words); no es DE del resultado", "significativo": true, "nota": "Estrategias detectadas con clasificadores automáticos (F1 de 0,65 a 0,90) en más de 550.000 mensajes. Los tutores del grupo control usaron más el elogio genérico, dar la respuesta y dar la estrategia de solución (Figura 3).", "pagina": "p. 10; Figura 3, p. 11", "cita_textual": "“prompting the student to explain” and “asking questions to guide thinking” were used approximately 2 standard deviations more frequently on a log-odds scale" }, { "medida": "Puntaje de fin de año en la prueba estandarizada MAP de matemática", "efecto": -0.35, "unidad": "puntos de la escala MAP (coeficiente de la exposición, medida como proporción de sesiones con tutor tratado, de 0 a 1)", "error": "EE 0,88", "significativo": false, "nota": "Regresión a nivel de estudiante (n = 1.001), no es la comparación aleatorizada principal: la mayoría de los estudiantes tuvo una exposición cercana a cero. En lectura MAP, 1,44 (EE 1,45), tampoco significativo.", "pagina": "Tabla 12, p. 32; Apéndice K, p. 31", "cita_textual": "Tabla 12 (valores): Math MAP, Treatment Exposure -0.35 (0.88), n 1,001; Reading MAP 1.44 (1.45), n 1,002" } ], "costo_por_estudiante": "No se reporta por estudiante. El paper estima unos USD 20 por tutor al año, sólo en costo de API del modelo: USD 1.419,66 para 429 tutores del grupo tratado durante los dos meses del estudio (Apéndice M, p. 32).", "hallazgo": { "es": "En un distrito del sur de Estados Unidos, dar a tutores de matemática en línea una herramienta de IA que sugiere en tiempo real cómo responder aumentó en 4 puntos porcentuales la probabilidad de que sus estudiantes aprobaran el ejercicio de salida de la sesión (de 62 % a 66 %). El beneficio fue mayor con los tutores peor calificados (9 puntos porcentuales), pero no hubo efecto significativo en la prueba estandarizada MAP de fin de año.", "en": "In a southern U.S. school district, giving online math tutors an AI tool that suggests in real time how to respond raised the probability that their students passed the end-of-session exit ticket by 4 percentage points (from 62% to 66%). The gain was largest for lower-rated tutors (9 percentage points), but there was no significant effect on the end-of-year MAP standardized test." }, "condiciones": [ "Tutoría virtual por chat dentro del horario escolar, un formato donde insertar sugerencias en tiempo real es sencillo; los autores señalan que falta adaptarlo a voz o pizarra (p. 12).", "Los tutores del grupo tratado recibieron 2 a 3 semanas de capacitación con escenarios reales y juego de roles antes de usar la herramienta (Apéndice D, p. 20).", "El beneficio fue mayor para tutores con menor calificación previa o menos experiencia; con la herramienta, sus estudiantes rindieron al nivel de los de tutores mejor calificados del grupo control (p. 10)." ], "advertencias": [ "El resultado principal es un indicador cercano definido por el proveedor (el ejercicio de salida de cada sesión). En la prueba estandarizada MAP de fin de año no hubo efecto significativo, con poca variación en la exposición de los estudiantes y sólo dos meses de intervención (p. 12; Tabla 12, p. 32).", "La aleatorización fue por tutor, pero los errores estándar se agrupan por par estudiante-tutor y no por tutor (p. 8), lo que puede subestimar la incertidumbre.", "Las diferencias en estrategias se miden con clasificadores automáticos y con puntajes z de log-odds calculados sobre mensajes, que tratan cada mensaje como independiente; la Figura 3 destaca diferencias desde z = 1, un umbral laxo.", "Uso real bajo: la herramienta se usó al menos una vez en cerca del 29 % de las sesiones del grupo tratado (Apéndice G, p. 22).", "Conteos inconsistentes: el texto habla de 900 tutores asignados (450 y 450) y la Tabla 3 reporta 450 y 429 (p. 19). Hubo 10 % a 11 % de atrición de tutores antes del lanzamiento, balanceada entre grupos (Tabla 4, p. 19), y 6 tutores del grupo control recibieron acceso por error (Apéndice C, p. 20).", "Sin efectos significativos en las encuestas a estudiantes (Tabla 2, panel B, p. 10) ni en la percepción de los tutores sobre su propia eficacia (Tabla 14, p. 33).", "Un solo distrito, estudiantes mayoritariamente hispanos y por debajo del nivel de grado. Es un preprint sin revisión por pares.", "El costo de USD 20 por tutor al año cubre sólo la API del modelo; no incluye desarrollo, integración a la plataforma ni capacitación." ], "conflicto_de_interes": "Los autores desarrollaron Tutor CoPilot y lo evaluaron ellos mismos. La autora principal trabajaba a tiempo parcial con FEV Tutor, el proveedor de tutoría que implementó el estudio (p. 4).", "temas": [ "tutoría", "tutores novatos", "sugerencias en tiempo real", "IA generativa", "matemática", "estudiantes de bajos ingresos" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el PDF de arXiv v2 (26 de enero de 2025). Estrellas de significancia de la Tabla 2 y valores de las Tablas 7 y 12 confirmados en la imagen de la página. El modelo de lenguaje que usa la herramienta no se nombra (sólo se menciona OpenAI como ejemplo de servicio externo), por eso no se indica." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": null, "texto": "Ejercicio de salida (exit ticket) de la plataforma de tutoría al final de cada sesión, que el estudiante debe aprobar para avanzar a la lección siguiente. Los estudiantes no usaban IA; el paper no dice si el tutor, que en el grupo tratado tenía la herramienta, podía intervenir durante el ejercicio. En la prueba estandarizada MAP de fin de año no hubo efecto significativo.", "pagina": "p. 7; Tabla 2, p. 10; Tabla 12, p. 32" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Dos meses desde fines de marzo de 2024. Cada tutor tratado tuvo en promedio 5 sesiones y 193 minutos de sesión en el período; el paper no informa horas por estudiante.", "pagina": "p. 6; Tabla 5, p. 20" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 29, "texto": "La herramienta se usó al menos una vez en cerca del 29 % de las sesiones del grupo tratado; unas 3 veces por sesión en promedio contando las sesiones sin uso y unas 10 sin contarlas.", "pagina": "Apéndice G, p. 22" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "no", "texto": "11 % de los tutores del grupo control y 10 % del tratado no tuvo sesiones en el período, sin diferencia significativa (Tabla 4). No se consigna un total porque los conteos no cuadran: el texto habla de 900 tutores asignados (450 y 450) y 782 al lanzamiento, y la Tabla 3 de 450 y 429.", "pagina": "pp. 6 a 7; Tablas 3 y 4, p. 19" }, "preregistro": "osf.io/8d6ha", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No se reporta por estudiante. Unos USD 20 por tutor al año sólo en costo de API del modelo (USD 1.419,66 para 429 tutores durante los dos meses); no incluye desarrollo, integración ni capacitación.", "pagina": "Apéndice M, p. 32" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "El balance reportado es bueno, pero los conteos de asignación son inconsistentes (450 y 450 en el texto, 450 y 429 en la Tabla 3), 6 tutores del grupo control recibieron acceso por error y los errores estándar se agrupan por par estudiante-tutor y no por tutor, la unidad aleatorizada.", "medicion": "El resultado principal es un ejercicio breve de la plataforma en la misma sesión en que actúa la herramienta; en la prueba estandarizada MAP de fin de año no hubo efecto significativo.", "independencia": "Los autores desarrollaron la herramienta; la autora principal trabajaba a tiempo parcial con FEV Tutor, el proveedor que implementó el estudio." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "copur-gencturk-dp-ia-matematica-2024", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The impact of an interactive, personalized computer-based teacher professional development program on student performance: A randomized controlled trial", "titulo_es": "El impacto de un programa interactivo y personalizado de desarrollo profesional docente por computadora en el desempeño de los estudiantes: un ensayo controlado aleatorizado", "autores": [ "Yasemin Copur-Gencturk", "Jingxian Li", "Allan S. Cohen", "Chandra Hawley Orrill" ], "anio": 2024, "publicacion": "Computers & Education, 210, 104963", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1016/j.compedu.2023.104963", "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "docentes" ], "grados": "6.º y 7.º grado (escuela media)", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 1727, "texto": "Aleatorización por docente: 70 docentes de matemática de 6.º y 7.º grado reclutados en todo el país (38 tratamiento, 32 control). Muestra analítica de 53 docentes (29 y 24) y 1.727 estudiantes con pretest y postest (pp. 7 a 8)." }, "duracion": "Programa autoguiado en el verano de 2021 (11,1 horas en promedio, DE 9,44); pruebas a los estudiantes durante el año escolar 2021 a 2022", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "docente", "herramienta": "Programa de desarrollo profesional en línea con un facilitador virtual basado en AutoTutor (procesamiento de lenguaje natural con guiones de expectativas y concepciones erróneas; no es IA generativa)", "descripcion": "Curso asincrónico sobre razones y proporcionalidad, con un módulo de conocimiento del contenido (35 actividades) y otro de conocimiento pedagógico del contenido (18 actividades, con análisis de videos de clase y trabajos de estudiantes). El docente responde por chat y el facilitador virtual compara su respuesta con las metas y errores previstos, le da pistas y retroalimentación inmediata." }, "comparacion": "Docentes sin ningún desarrollo profesional (práctica habitual).", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje de los estudiantes en una prueba de razones y proporcionalidad", "efecto": 0.18, "unidad": "DE", "error": "EE 0,02 en la escala original (Tabla 4)", "significativo": true, "nota": "Diferencia ajustada dividida por la DE del pretest de los estudiantes del grupo control; p = 0,03. Modelo jerárquico que controla por pretest individual, pretest promedio del aula y grado.", "pagina": "p. 10", "cita_textual": "The impact of the program on students' mathematics scores was 0.18 SD when we used the standard deviation of the control group students' baseline scores", "principal": true }, { "medida": "Puntaje de los estudiantes en la misma prueba, en la escala original", "efecto": 0.04, "unidad": "proporción de respuestas correctas (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,02", "significativo": true, "nota": "Medias ajustadas de 0,56 (tratamiento) y 0,52 (control); el efecto se mantiene al controlar por el conocimiento inicial de los docentes (modelo 2).", "pagina": "Tabla 4, p. 11; texto p. 10", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Treatment effect, Model 1 0.04* (0.02), Model 2 0.04* (0.02); N = 1727 students, N = 53 teachers" }, { "medida": "Mismo efecto expresado en DE del componente entre docentes", "efecto": 0.29, "unidad": "DE entre docentes (nivel 2); no comparable con efectos en DE de estudiantes", "significativo": true, "nota": "Es la misma diferencia dividida por una DE más pequeña (la variación entre docentes), por eso el número es mayor. Para comparar con otros estudios, usar 0,18 DE.", "pagina": "p. 10", "cita_textual": "dividing the coefficient by the standard deviation of the Level 2 variance of the model without predictors, which was equal to 0.29 SD" } ], "hallazgo": { "es": "En un ensayo con 53 docentes de matemática de 6.º y 7.º grado en Estados Unidos, un curso de formación en línea con un facilitador virtual que da retroalimentación automática mejoró el puntaje de sus estudiantes en razones y proporciones en 0,18 DE (p = 0,03). El grupo control no recibió ninguna formación y la prueba se centró en el mismo contenido del curso.", "en": "In a trial with 53 grade 6 and 7 math teachers in the United States, an online training course with a virtual facilitator that gives automated feedback raised their students' scores on ratios and proportional reasoning by 0.18 SD (p = 0.03). The control group received no training and the test focused on the same content as the course." }, "condiciones": [ "Docentes voluntarios que completaron el programa en el verano, antes de enseñar el tema, a su ritmo y con apoyo técnico del equipo (p. 10).", "Contenido acotado a un tema clave (razones y proporcionalidad) y diseñado a partir de investigación sobre el conocimiento que necesitan los docentes (pp. 5 a 6)." ], "advertencias": [ "Muestra pequeña: 53 docentes en el análisis y un efecto con p = 0,03; los autores piden réplicas con más docentes (p. 11).", "Atrición de 17 de 70 docentes (9 del grupo tratado y 8 del control) sin datos de estudiantes, y 217 de 1.944 estudiantes sin postest; no se hallaron diferencias observables, pero la atrición docente es alta (p. 8).", "La prueba tiene 11 ítems elegidos por los autores de evaluaciones públicas (NAEP, TIMSS, PARCC, Smarter Balanced) y alineados con el contenido del programa (confiabilidad 0,71 y 0,73, p. 9). Las pruebas cercanas al contenido de la intervención suelen mostrar efectos mayores que las pruebas estandarizadas amplias.", "El control no recibió ninguna formación: el estudio no separa el aporte de la retroalimentación automática del contenido del curso, ni compara con una formación dictada por personas (p. 11).", "No se recogieron datos demográficos de los estudiantes, así que no se sabe para quiénes funcionó (p. 11).", "Es un prototipo sin IA generativa; a veces el sistema no reconocía respuestas correctas de los docentes (pp. 11 a 12).", "El 0,29 DE que también reporta el paper usa otra escala y no debe compararse con efectos en DE de estudiantes." ], "conflicto_de_interes": "La autora principal dirigió la conceptualización y el desarrollo del programa evaluado y una coautora (Chandra Hawley Orrill) participó en su desarrollo: es una evaluación hecha por sus propios desarrolladores (p. 12). Financiado por el Institute of Education Sciences de Estados Unidos (subvención R305A180392).", "temas": [ "desarrollo profesional docente", "formación docente en línea", "facilitador virtual", "AutoTutor", "matemática", "razonamiento proporcional" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el PDF del artículo publicado. Tabla 4 confirmada en la imagen de la p. 11; los tamaños de efecto en DE están en el texto de la p. 10. El paper no reporta resultados sobre el conocimiento de los docentes: remite a un estudio previo (Copur-Gencturk y Orrill, 2023)." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba de 11 ítems de razones y proporcionalidad armada por los autores con ítems de evaluaciones públicas (NAEP, TIMSS, PARCC, Smarter Balanced), alineada con el contenido del programa, aplicada a los estudiantes antes y después de la instrucción del tema durante el año escolar 2021 a 2022, por Qualtrics o en papel. La herramienta con IA era para los docentes; el paper no dice si los estudiantes tenían acceso a IA durante la prueba.", "pagina": "pp. 9 a 10" }, "dosis": { "horas_totales": 11.1, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Horas de los docentes en el programa autoguiado durante el verano de 2021: 11,1 en promedio (DE 9,44). No es tiempo de exposición de los estudiantes.", "pagina": "p. 10" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no informa qué proporción de los docentes tratados completó el programa; sólo el tiempo promedio dedicado.", "pagina": null }, "atricion": { "total_pct": 24, "diferencial": "no", "texto": "17 de 70 docentes asignados (9 de 38 en tratamiento y 8 de 32 en control; 24 %, calculado de los conteos) no entregaron datos de estudiantes; además, 217 de 1.944 estudiantes con pretest no rindieron el postest (113 y 104). Los que salieron no difieren en las características observadas.", "pagina": "p. 8" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.18, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": "Estandarización del paper: diferencia ajustada dividida por la DE del pretest de los estudiantes del grupo control. El 0,29 DE que también reporta usa la DE entre docentes y no es comparable.", "medida": "Puntaje de los estudiantes en la prueba de razones y proporcionalidad", "pagina": "p. 10" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "24 % de los docentes asignados salió del estudio, balanceado entre grupos, y 217 de 1.944 estudiantes con pretest no rindieron el postest.", "medicion": "Prueba corta armada por los autores y alineada con el contenido del programa, aplicada al terminar el tema; no es una prueba estandarizada amplia ni diferida.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro informado; un solo resultado principal con p = 0,03 en 53 docentes.", "independencia": "La autora principal dirigió el desarrollo del programa y una coautora participó en él." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "eeuu-saga-tutoria-tecnologia-2024", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Technology Facilitate Scale? Evidence from a Randomized Evaluation of High Dosage Tutoring", "titulo_es": "¿Puede la tecnología facilitar la escala? Evidencia de una evaluación aleatoria de tutoría de alta dosis", "autores": [ "Monica P. Bhatt", "Jonathan Guryan", "Salman A. Khan", "Michael LaForest-Tucker", "Bhavya Mishra" ], "anio": 2024, "publicacion": "NBER Working Paper 32510", "estado": "working_paper", "url": "https://www.nber.org/papers/w32510", "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "9.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 3846, "escuelas": 7, "texto": "2.005 estudiantes de 9.º grado sorteados en 2018-19 (cohorte 1, seis escuelas) y 1.841 en 2019-20 (cohorte 2), en escuelas secundarias públicas de Chicago y Nueva York (p. 17). El total de 3.846 es el que registra el meta-análisis (Tabla A4); el texto del paper menciona 3.906." }, "duracion": "Un año escolar; un período de clase de 50 minutos por día. La cohorte 2 se interrumpió con el cierre de escuelas por COVID-19 en marzo de 2020.", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Modelo Saga Technology (Saga Education) con la plataforma ALEKS", "descripcion": "Tutoría de alta dosis dentro del horario escolar con tutores humanos: grupos de cuatro estudiantes por tutor en un período de 50 minutos. Cada día dos estudiantes trabajan en pareja con el tutor y los otros dos en ALEKS, una plataforma de práctica adaptativa que asigna problemas y da pistas según el desempeño; se alternan de un día a otro. Los tutores, en general recién graduados universitarios, fueron contratados y formados por Saga Education y siguen un currículo estructurado." }, "comparacion": "Clases y servicios escolares habituales, sin tutoría.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje estandarizado de matemática de fin de año (cohorte 1)", "efecto": 0.19, "unidad": "DE", "error": "EE 0,034", "significativo": true, "nota": "ITT con covariables de base; 1.679 observaciones. El efecto en quienes participaron (TOT) es 0,23 DE (EE 0,041)", "pagina": "Tabla 5, p. 54; texto en p. 24", "cita_textual": "The estimated ITT effect of being assigned to treatment on end-of-year math achievement tests is 0.19 SD, with a TOT effect of 0.23 SD.", "principal": true }, { "medida": "Promedio de notas (GPA) de matemática de fin de año (cohorte 1)", "efecto": 0.197, "unidad": "puntos de GPA (escala 0 a 4)", "error": "EE 0,046", "significativo": true, "nota": "ITT con covariables de base; 1.846 observaciones", "pagina": "Tabla 5, p. 54", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Math GPA, N 1846, Control Mean 1.931, ITT 0.197*** (0.046), TOT 0.238*** (0.054)" }, { "medida": "Proporción de cursos de matemática reprobados (cohorte 1)", "efecto": -0.038, "unidad": "proporción (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,014", "significativo": true, "nota": "ITT con covariables de base; media del grupo de control 0,199", "pagina": "Tabla 5, p. 54", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Proportion of Math Courses Failed, N 1846, Control Mean 0.199, ITT -0.038*** (0.014)" }, { "medida": "Promedio de notas de matemática, seis estimaciones por cohorte y momento (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto_texto": "+0,04 a +0,20", "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, p. 22 (Figura 6, p. 23)", "cita_textual": "the six estimates from the Saga program, which pairs software with an in-person tutor over 45 hours, are all positive and fall between 0.04 and 0.20 sd", "cita_fuente": "meta-edtech-wdr2026" } ], "costo_por_estudiante": "Unos USD 2.200 por estudiante (rango defendible de USD 1.900 a 2.600), frente a unos USD 3.500 del modelo de tutoría diaria de dos estudiantes por tutor; ALEKS costaba unos USD 45 por estudiante al año (p. 38). El meta-análisis de la red lo expresa como USD 276,41 por estudiante al mes y USD 13.093,08 por DE, en dólares PPA de 2022 (Burneo et al. 2026, Tabla A16, p. 47).", "hallazgo": { "es": "En escuelas secundarias públicas de Chicago y Nueva York, la tutoría de matemática en grupos de cuatro, que alterna días con un tutor humano y días con software adaptativo, elevó el puntaje estandarizado de matemática en 0,19 DE para quienes recibieron la oferta (0,23 DE entre quienes participaron). Con un costo por estudiante cerca de 30 % menor, el efecto fue casi tan grande como el del modelo de tutoría diaria de dos estudiantes por tutor. También subió la nota de matemática y bajó la reprobación.", "en": "In public high schools in Chicago and New York, math tutoring in groups of four, alternating days with a human tutor and days on adaptive software, raised standardized math scores by 0.19 SD for students offered the program (0.23 SD for participants). At a per-pupil cost about 30 percent lower, the effect was nearly as large as that of the daily two-to-one tutoring model. Math grades also rose and math course failures fell." }, "condiciones": [ "Tutoría dentro del horario escolar, todos los días, con tutores contratados y formados por un proveedor especializado; la mitad del tiempo de cada estudiante es con un tutor humano." ], "advertencias": [ "Tecnología adaptativa previa a la IA generativa: contenido preescrito (ALEKS).", "El efecto es del paquete completo y la mitad del tiempo es tutoría humana; no se aísla el aporte del software. La comparación con el modelo de tutoría diaria no es experimental: los autores no pudieron hacer un ensayo de tres brazos.", "El resultado en pruebas estandarizadas es sólo de la cohorte 1 (2018-19); en 2019-20 la pandemia canceló las pruebas y para esa cohorte sólo hay notas de mitad de año.", "Se excluyó a estudiantes que habían reprobado 75 % o más de sus clases, que faltaron a más del 60 % de los días o con ciertas discapacidades (p. 16).", "En Nueva York los directores tenían discreción para seguir o no las listas de asignación, aunque en general las siguieron (p. 18).", "Las estimaciones del meta-análisis (0,04 a 0,20) son sobre el promedio de notas de matemática, no sobre el puntaje estandarizado.", "Working paper sin revisión por pares." ], "temas": [ "tutoría de alta dosis", "tutores humanos", "ALEKS", "modelo híbrido", "Estados Unidos", "escalamiento", "costo-efectividad", "incluido_meta_edtech_2026" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Texto completo leído: NBER Working Paper 32510 (mayo de 2024). Las estimaciones estandarizadas del meta-análisis vienen de Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23, y los costos PPA de la Tabla A16, p. 47; los intervalos de confianza del meta-análisis sólo están en forma gráfica y no se reportan." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": false, "texto": "Pruebas estandarizadas de matemática de fin de año escolar, tomadas de registros administrativos: el PSAT en Chicago y los exámenes estatales Regents en Nueva York. Son exámenes oficiales, ajenos al programa y al equipo. Sólo hay pruebas para la cohorte 1: en 2019-20 la pandemia las canceló.", "pagina": "pp. 14-15" }, "dosis": { "horas_totales": 45, "minutos_semana": 75, "semanas": null, "texto": "Un período diario de 50 minutos durante el año escolar, en grupos de cuatro, alternando días con el tutor y días en ALEKS. El diseño preveía unos 75 minutos por semana y 45 horas al año en ALEKS; el paper no convierte a horas el tiempo con el tutor. Las 45 horas que registra el meta-análisis corresponden sólo a ALEKS.", "pagina": "pp. 11-12 y 32; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 79.28, "texto": "79,28 % de los asignados al tratamiento en la cohorte 1 asistió al menos a una sesión (74,71 % en la cohorte 2; entre 65 % y 98 % según la escuela en la cohorte 1). Quienes participaron usaron ALEKS en promedio 29 de las 45 horas previstas, cerca de dos tercios.", "pagina": "Tabla 1, p. 50; pp. 32-33" }, "atricion": { "total_pct": 16, "diferencial": "no", "texto": "En la cohorte 1 falta el puntaje estandarizado de matemática de alrededor de 16 % de los estudiantes: 16,17 % en control y 16,34 % en tratamiento (p = 0,78).", "pagina": "p. 21; Tabla 4, p. 53" }, "preregistro": "osf.io/uw8eh", "independencia": "desarrollador_colabora", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.19, "ee": 0.034, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje estandarizado de matemática de fin de año, cohorte 1 (ITT con covariables; TOT 0,23 DE, EE 0,041)", "pagina": "Tabla 5, p. 54" }, "costo": { "usd_por_estudiante": 2200, "texto": "Costo por alumno del modelo Saga Technology calculado por los autores, con un rango defendible de USD 1.900 a 2.600 (el modelo de dos estudiantes por tutor cuesta unos USD 3.500). El paper no indica el año base de los dólares. El meta-análisis lo expresa como USD 276,41 por estudiante al mes, en dólares PPA de 2022 (Tabla A16, p. 47).", "pagina": "p. 38; Tabla 13, p. 62 (el texto la llama Tabla A18)" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "bajo", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "dudas", "notas": { "aleatorizacion": "En Nueva York los directores tenían discreción para seguir o no las listas de asignación, aunque en general las siguieron (p. 18). Hubo diferencias de base estadísticamente significativas pero pequeñas, en contra del tratamiento (pp. 20-21).", "atricion": "Alrededor de 16 % sin puntaje de matemática en la cohorte 1, igual en ambos grupos.", "independencia": "El ensayo se hizo en asociación con Saga Education, que contrató y formó a los tutores y registró la asistencia; nadie de Saga figura entre los autores." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "ghana-rori-2024", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Effective and Scalable Math Support: Experimental Evidence on the Impact of an AI-Math Tutor in Ghana", "titulo_es": "Apoyo matemático eficaz y escalable: evidencia experimental del impacto de un tutor de matemáticas con IA en Ghana", "autores": [ "Owen Henkel", "Hannah Horne-Robinson", "Nessie Kozhakhmetova", "Amanda Lee" ], "anio": 2024, "publicacion": "Artificial Intelligence in Education (AIED 2024), Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium and Blue Sky. Communications in Computer and Information Science, Springer, pp. 373-381", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1007/978-3-031-64315-6_34", "enlaces": [ { "etiqueta": "arXiv 2402.09809 (versión 2, texto leído)", "url": "https://arxiv.org/abs/2402.09809" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Ghana" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "ingreso": [ "mediano_bajo" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "grados": "3.º a 8.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 637, "escuelas": 11, "texto": "637 estudiantes de 3.º a 8.º grado rindieron la línea de base en 11 escuelas de la red Rising Academies en Ghana (5 de tratamiento y 6 de control); 477 rindieron también la prueba final (241 de control y 236 de tratamiento) y son la muestra analizada." }, "duracion": "De febrero a agosto de 2023 (línea de base a comienzos de febrero, prueba final a fines de agosto); dos sesiones semanales de 30 minutos", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Rori (Rising Academies), tutor de matemáticas por WhatsApp", "descripcion": "Tutor de matemáticas en WhatsApp con más de 500 microlecciones basadas en el Global Proficiency Framework; cada una trae una explicación breve y preguntas de práctica con andamiaje, y si el estudiante se traba recibe primero una pista y luego la solución resuelta. Usa procesamiento de lenguaje natural, incluidos modelos de lenguaje, para que el estudiante converse en lenguaje natural. El grupo de tratamiento lo usó en un teléfono durante el horario de estudio, dos sesiones de 30 minutos por semana, además de sus clases normales de matemática." }, "comparacion": "Escuelas de control con el mismo currículo y horario de clases de matemática, sin acceso a Rori durante el horario de estudio.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Crecimiento del puntaje de matemática (prueba de 35 preguntas, línea de base a prueba final)", "efecto": 0.36, "unidad": "d de Cohen", "significativo": true, "nota": "Calculado con la desviación estándar combinada de ambos grupos y momentos (Morris); sólo estudiantes que rindieron las dos pruebas", "pagina": "p. 6, sección 4.1", "cita_textual": "The calculated effect size between the baseline and endline, expressed as Cohen's d, was found to be 0.36.", "principal": true }, { "medida": "Diferencia en el crecimiento del puntaje bruto (preguntas correctas de 35)", "efecto": 3.01, "unidad": "puntos (preguntas correctas, escala 0 a 35)", "significativo": true, "nota": "Crecimiento medio: control 2,12 y tratamiento 5,13; prueba t, p < 0,001", "pagina": "p. 5, sección 4.1", "cita_textual": "revealed that the 3.01 difference in growth scores was highly statistically significant (p < 0.001)." }, { "medida": "Evaluación de matemática (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto": 0.36, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, p. 2 (Figura 6, p. 23)", "cita_textual": "an AI-powered mathematics tutor delivered over a messaging application produced a gain of comparable size, 0.36 sd, among students in Ghana (Henkel et al., 2024)", "cita_fuente": "meta-edtech-wdr2026" } ], "costo_por_estudiante": "El resumen indica un costo marginal de aproximadamente USD 5 por estudiante (p. 1); la discusión habla de un costo anual que podría ser tan bajo como USD 5 por estudiante una vez compensados los gastos iniciales, con API del modelo de lenguaje, teléfono y datos 3G (p. 7). El artículo no presenta un cálculo detallado.", "hallazgo": { "es": "En 11 escuelas de Ghana asignadas al azar, los estudiantes que usaron Rori, un tutor de matemáticas por WhatsApp, dos veces por semana entre febrero y agosto de 2023 mejoraron más que el grupo de control, con un tamaño de efecto de 0,36 (d de Cohen). Eso equivale a unas 3 preguntas correctas más de 35 en la prueba. Es una evaluación preliminar de un solo año, con 477 estudiantes que rindieron las dos pruebas.", "en": "In 11 randomly assigned schools in Ghana, students who used Rori, a WhatsApp math tutor, twice a week between February and August 2023 gained more than the control group, with an effect size of 0.36 (Cohen's d). That is about 3 more correct answers out of 35 on the test. It is a preliminary, one-year evaluation with 477 students who took both tests." }, "condiciones": [ "Uso dentro de la escuela, en el horario de estudio, con docentes presentes para resolver problemas técnicos; funciona en teléfonos básicos con redes de datos de bajo ancho de banda." ], "advertencias": [ "Sólo 11 escuelas fueron asignadas al azar (5 de tratamiento y 6 de control). El análisis es una prueba t sobre puntajes de crecimiento individuales y el artículo no reporta errores estándar ajustados por conglomerado.", "Deserción de 160 de 637 estudiantes (25 %); quienes no rindieron la prueba final tenían un puntaje de base más bajo (18,53 frente a 22,26).", "Se usó la misma prueba de 35 preguntas, con contenidos de 3.º a 5.º grado, para todos los grados; hubo estudiantes con puntaje perfecto en la línea de base (efecto techo).", "Es un artículo corto de la sección de pósteres y resultados preliminares de AIED 2024, y los autores lo presentan como evaluación preliminar del primer año.", "Rori combina un currículo de microlecciones preescritas con procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguaje; no es un chatbot de uso general.", "La página de arXiv muestra un resumen con un efecto de 0,37 y unos 1.000 estudiantes; el texto de la versión 2, equivalente a la publicada, reporta 0,36 y unos 500 estudiantes. Aquí se usa el texto." ], "conflicto_de_interes": "Rori es de Rising Academies, una de las autoras (Hannah Horne-Robinson) pertenece a Rising Academies y las escuelas del estudio son de esa misma red.", "temas": [ "tutor de matemáticas", "WhatsApp", "celular", "IA generativa", "Ghana", "África", "bajo costo", "incluido_meta_edtech_2026" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Texto completo leído en arXiv 2402.09809 versión 2 (5 de mayo de 2024), con el mismo título que la versión publicada en AIED 2024 (DOI y páginas confirmados en Crossref). La estimación estandarizada viene de Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23; los intervalos de confianza del meta-análisis sólo están en forma gráfica y no se reportan." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba de 35 preguntas (opción múltiple y respuesta abierta) de numeración y álgebra de 3.º a 5.º grado según el Global Proficiency Framework, el mismo marco del currículo de Rori; igual para todos los grados, con efecto techo. Se aplicó a comienzos de febrero y a fines de agosto de 2023, al terminar el período de uso. El paper no dice quién la elaboró ni cómo se aplicó.", "pagina": "pp. 4 a 5; pp. 7 a 8" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": 60, "semanas": null, "texto": "Dos sesiones semanales de 30 minutos (una hora por semana) en el horario de estudio, de febrero a agosto de 2023. El paper no informa semanas efectivas ni horas totales.", "pagina": "p. 1; p. 4" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta datos de uso de Rori (sesiones efectivas o tiempo de uso); los autores dejan la relación entre tiempo de uso y aprendizaje para investigación futura.", "pagina": "p. 8" }, "atricion": { "total_pct": 25, "diferencial": "si", "texto": "De 637 estudiantes con línea de base, 477 rindieron la prueba final (160 fuera, 25 %). Por grupo pasaron de 336 a 236 en tratamiento y de 301 a 241 en control, es decir, 30 % frente a 20 % de pérdida (calculado de los conteos del paper; la Tabla 1 indica 237 en tratamiento). Quienes salieron tenían un puntaje de base más bajo (18,53 frente a 22,26). El paper no prueba si la atrición difiere por grupo.", "pagina": "p. 5; p. 6" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.36, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": "d de Cohen reportada por el paper: diferencia en el crecimiento del puntaje dividida por la DE combinada de ambos grupos y ambos momentos (Morris), sólo con quienes rindieron las dos pruebas. Burneo et al. 2026 (Figura 6, p. 23) da el mismo 0,36.", "medida": "Crecimiento del puntaje de matemática (prueba de 35 preguntas)", "pagina": "p. 6" }, "costo": { "usd_por_estudiante": 5, "texto": "Costo marginal aproximado según el resumen; la discusión habla de un costo anual que podría llegar a USD 5 por estudiante una vez compensados los gastos iniciales (API del modelo de lenguaje, teléfono y datos 3G). El artículo no presenta el cálculo.", "pagina": "p. 1; p. 7" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "alto", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sólo 11 escuelas asignadas al azar (5 y 6); el balance se muestra sólo entre quienes completaron ambas pruebas y el análisis (prueba t) no ajusta los errores por conglomerado.", "atricion": "25 % de pérdida, mayor en el grupo tratado (30 % frente a 20 %, según los conteos del paper), y quienes salieron tenían puntajes de base más bajos.", "medicion": "Prueba sin autoría declarada, alineada con el mismo marco del currículo de Rori y con efecto techo; aplicada al final del período, no diferida.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; evaluación preliminar del primer año en un artículo corto.", "independencia": "Rori es de Rising Academies, una autora pertenece a esa red y las escuelas del estudio son de la misma red." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "inglaterra-lexia-core5-2024", "tipo_documento": "estudio", "nivel_evidencia": 1, "titulo": "The benefits of computer-assisted learning for struggling readers in elementary schools in England", "titulo_es": "Los beneficios del aprendizaje asistido por computadora para lectores con dificultades en escuelas primarias de Inglaterra", "autores": [ "Maria Cockerill", "Louise Tracey", "Louise Elliott", "Caroline Fairhurst", "Laura Mandefield", "Imogen Fountain", "Sarah Ellison", "Allen Thurston", "Joanne O'Keeffe" ], "anio": 2024, "publicacion": "Journal of Applied Developmental Psychology, 95, 101726", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1016/j.appdev.2024.101726", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF de acceso abierto (White Rose Research Online)", "url": "https://eprints.whiterose.ac.uk/id/eprint/224439/1/1-s2.0-S0193397324000959-main.pdf" } ], "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Reino Unido" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "grados": "1.º grado según el paper (6 a 7 años)", "materia": [ "lectura" ], "muestra": { "estudiantes": 697, "escuelas": 57, "texto": "697 estudiantes aleatorizados dentro de sus escuelas (348 tratamiento, 349 control) en 57 escuelas de Inglaterra con una proporción de alumnos con comida escolar gratuita superior al promedio nacional; 620 con el resultado primario completo. En cada escuela entraron los 12 estudiantes de más bajo desempeño lector en la línea de base." }, "duracion": "Un año escolar (2018-19); el programa se entregó durante 24 semanas, con cuatro sesiones semanales de 30 minutos que incluían 10 de preparación.", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Lexia Core5 Reading (LexiaUK)", "descripcion": "Programa de lectura en computadora o tableta que sigue el progreso de cada niño y le da práctica extra en las áreas donde tiene dificultad (conciencia fonológica, fonética, fluidez, vocabulario y comprensión). Se usó fuera del aula como intervención focalizada, además de la enseñanza habitual, con personal escolar que supervisaba y tenía reportes de progreso y materiales en papel." }, "comparacion": "Enseñanza habitual del currículo nacional de lectura, sin acceso al programa.", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Lectura: puntaje compuesto WRMT-III (resultado primario)", "efecto": 0.08, "unidad": "g de Hedges", "error": "IC 95 % -0,03 a 0,18; p = 0,15", "significativo": false, "nota": "ITT, 620 estudiantes. El paper aclara que la diferencia no es estadísticamente significativa. En la Tabla 4: 0,075 (IC 95 % -0,027 a 0,176).", "pagina": "p. 9, sección Resultados; Tabla 4, p. 10", "cita_textual": "The estimated Hedges' g effect size for the primary analysis was of 0.08 in favour of the intervention (95 % CI -0.03 to 0.18)", "principal": true }, { "medida": "Lectura: puntaje compuesto WRMT-III, estudiantes alguna vez elegibles para comida escolar gratuita (bajo nivel socioeconómico)", "efecto": 0.18, "unidad": "g de Hedges", "error": "IC 95 % 0,01 a 0,35; p = 0,04", "significativo": true, "nota": "Subgrupo incluido en el plan de análisis: 233 estudiantes con resultado completo. La interacción entre tratamiento y nivel socioeconómico fue significativa sólo al 10 % (p = 0,053).", "pagina": "p. 9, análisis de subgrupo; Tabla 8, p. 11", "cita_textual": "The Hedges' g effect size is 0.18 in favour of the intervention (95 % CI 0.01 to 0.35), and this difference is statistically significant (p = 0.04)." }, { "medida": "Resultados secundarios: cuatro subpruebas WRMT-III y puntaje de lectura KS1", "efecto_texto": "-0,03 a +0,1", "unidad": "g de Hedges", "significativo": false, "pagina": "p. 9, análisis secundario; Tabla 4, p. 10", "cita_textual": "No statistically significant differences were observed in any of the secondary outcomes (...) with effect sizes ranging from -0.03 to +0.1." } ], "hallazgo": { "es": "En un ensayo aleatorio con 697 niños de 6 a 7 años con dificultades de lectura en 57 escuelas de Inglaterra, usar Lexia Core5 durante un año escolar, además de la enseñanza habitual, mejoró la lectura en 0,08 (g de Hedges), una diferencia que no fue estadísticamente significativa. En los estudiantes de bajo nivel socioeconómico el efecto fue de 0,18 y sí fue significativo.", "en": "In a randomized trial with 697 struggling readers aged 6 to 7 in 57 schools in England, using Lexia Core5 for one school year on top of regular teaching raised reading scores by 0.08 (Hedges' g), a difference that was not statistically significant. For students from low-income families the effect was 0.18 and statistically significant." }, "condiciones": [ "El programa se sumó a la enseñanza habitual, no la reemplazó.", "El cumplimiento fue alto: 79,6 % de los estudiantes usó el programa al menos una hora por semana durante 12 semanas y 92,9 % acumuló al menos 12 horas.", "Más horas de uso no se tradujeron en un efecto mayor (análisis del efecto causal promedio en cumplidores).", "Cerca de la mitad del personal escolar no usó con regularidad los reportes de progreso ni los materiales en papel del programa." ], "advertencias": [ "Tecnología previa a la IA generativa.", "El efecto para todos los estudiantes no es estadísticamente significativo, aunque la conclusión del paper afirma que el programa mejoró la lectura.", "El resultado significativo es de un subgrupo (bajo nivel socioeconómico) y la interacción con el tratamiento sólo es significativa al 10 %.", "Se incluyó a los 12 estudiantes de más bajo desempeño de cada escuela en lugar de usar un punto de corte; el paper reconoce que algunos no serían considerados lectores con dificultades.", "Los autores piden un ensayo más grande, aleatorizado por escuela, para saber si los efectos se generalizan." ], "temas": [ "incluido_meta_edtech_2026", "aprendizaje_asistido_por_computadora", "lectura", "lectores_con_dificultades", "nivel_socioeconomico" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el texto completo de la versión publicada de acceso abierto (White Rose Research Online), incluidas las Tablas 4 a 8. Páginas según la numeración de la revista (la página 1 del PDF es la portada del repositorio). Ensayo encargado y financiado por la Education Endowment Foundation; el paper no incluye una declaración de intereses. Coincide con el meta-análisis: Tabla A4 p. 38 (Reino Unido; 697) y Tabla A7 p. 40 (6,4 años; 24 horas; 6 meses; estudiantes desfavorecidos)." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": false, "texto": "WRMT-III, prueba estandarizada en papel, aplicada por evaluadores capacitados que no sabían a qué grupo pertenecía cada niño, en mayo y junio de 2019, después de la intervención y 12 meses después de la línea de base. El paper no dice cuántas semanas después del fin de la entrega. Resultado secundario: prueba nacional KS1 de lectura, al final de 1.º grado.", "pagina": "p. 6; Tabla 1, p. 7" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": 120, "semanas": 24, "texto": "Cuatro sesiones semanales de 30 minutos, incluidos 10 de preparación, durante 24 semanas, además de la enseñanza habitual; las escuelas podían seguir usándolo después. El paper no da horas totales previstas. El meta-análisis registra 24 horas y 6 meses, cifra que no aparece en el paper.", "pagina": "pp. 4 y 7; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 79.6, "texto": "79,6 % (269 de 338) usó el programa al menos una hora por semana durante 12 semanas y 92,9 % (314 de 338) acumuló al menos 12 horas. Mediana de 34 horas de uso (RIC 27 a 42) y de 31 semanas con sesiones.", "pagina": "p. 9; Tabla 6, p. 10" }, "atricion": { "total_pct": 11, "diferencial": "no", "texto": "620 de 697 estudiantes (89,0 %) tuvieron el resultado primario completo: 310 de 348 en tratamiento y 310 de 349 en control. Las causas principales fueron cambio de escuela (6,2 %) y evaluaciones incompletas (2,9 %).", "pagina": "p. 7" }, "preregistro": "ISRCTN42120944", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.075, "ee": null, "ic95": [ -0.027, 0.176 ], "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Lectura, puntaje compuesto WRMT-III (g de Hedges, ITT; el texto lo redondea a 0,08, p = 0,15)", "pagina": "Tabla 4, p. 10" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos y el meta-análisis no incluye este estudio en su tabla de costos.", "pagina": "Burneo et al. 2026, Tabla A16, p. 47" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "bajo", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "bajo", "notas": { "reporte_selectivo": "Registrado (ISRCTN42120944) y con plan de análisis previo, y el resultado primario nulo se reporta como tal. Pero el único efecto significativo es de un subgrupo (bajo nivel socioeconómico, interacción significativa sólo al 10 %), y el resumen y la conclusión presentan el programa como eficaz.", "independencia": "Evaluación encargada y financiada por la Education Endowment Foundation a equipos universitarios; LexiaUK entregó el programa y no figura entre los autores (p. 3)." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "taiwan-cal-rural-2024", "tipo_documento": "estudio", "nivel_evidencia": 1, "titulo": "Computer Assisted Learning and Academic Performance in Rural Taiwan", "titulo_es": "Aprendizaje asistido por computadora y rendimiento académico en zonas rurales de Taiwán", "autores": [ "Yue Ma", "Xinwu Zhang", "Cody Abbey", "Derek Hu", "Oliver Lee", "Weiting Hung", "Chiayuan Chang", "Chyi-In Wu", "Dimitris Friesen", "Scott Rozelle" ], "anio": 2024, "publicacion": "Journal of Research on Educational Effectiveness, 17(4), 1056-1079", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1080/19345747.2023.2279167", "enlaces": [ { "etiqueta": "Resumen (Stanford REAP)", "url": "https://sccei.fsi.stanford.edu/reap/publication/computer-assisted-learning-and-academic-performance-rural-taiwan" }, { "etiqueta": "Documento de trabajo previo del mismo ensayo (PDF, agosto de 2020)", "url": "https://fsi9-prod.s3.us-west-1.amazonaws.com/s3fs-public/taiwan_o-cal_working_paper_2020oct.pdf" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Taiwán" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "grados": "4.º y 5.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 1840, "escuelas": 95, "texto": "1.840 estudiantes de 4.º y 5.º grado en 95 escuelas de cuatro condados y municipios relativamente pobres de Taiwán, con un subgrupo de niños xinzhumin (hijos de madres inmigrantes de otros países de Asia, según el documento de trabajo de 2020). La Tabla A4 del meta-análisis registra 1.884 estudiantes." }, "duracion": "Semestre de primavera de 2019; el resumen habla de diez semanas de uso y la Tabla A7 del meta-análisis registra 3 meses y 5 horas de dosis.", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Software de aprendizaje asistido por computadora (CAL) para matemática", "descripcion": "Práctica de matemática en computadora dentro de la escuela. Según el documento de trabajo de 2020, el programa repasa el contenido del libro de texto de esa semana, ajusta la dificultad según el desempeño previo, da retroalimentación inmediata y funciona como juego con recompensas; el protocolo pedía una sesión semanal de 30 minutos en la sala de computación, organizada por los docentes." }, "comparacion": "Escuelas de control sin acceso al software (según el documento de trabajo de 2020).", "veredicto": "nulo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje en matemática, análisis por intención de tratar", "efecto_texto": "sin efecto significativo", "unidad": "DE", "significativo": false, "nota": "ITT. El resumen publicado no da la cifra. El documento de trabajo de 2020 reporta 0,010 DE sin controles y 0,015 DE con controles (p. 11), pero es una versión anterior que difiere de la publicada.", "pagina": "Resumen de la versión publicada (Journal of Research on Educational Effectiveness 17(4), 2024), reproducido por Stanford REAP", "cita_textual": "the Intention-To-Treat (ITT) analysis found that the CAL intervention had no significant impacts on student math achievement", "principal": true, "cita_fuente": "resumen_publicado" }, { "medida": "Puntaje en matemática del 20 % más activo del grupo de tratamiento (LATE)", "efecto_texto": "+0,16 a +0,22", "unidad": "DE", "significativo": true, "nota": "Efecto local (LATE) para quienes usaron el software más de 20 minutos por semana durante diez semanas. El uso no se asignó al azar: no es el efecto de ofrecer el programa.", "pagina": "Resumen de la versión publicada (Journal of Research on Educational Effectiveness 17(4), 2024), reproducido por Stanford REAP", "cita_textual": "using CAL for more than 20 minutes per week for ten weeks corresponds to higher math test scores, both in general (0.16 SD–0.22 SD)", "cita_fuente": "resumen_publicado" }, { "medida": "Puntaje en matemática de usuarios activos xinzhumin (LATE)", "efecto_texto": "+0,3 a +0,34", "unidad": "DE", "nota": "Mismo análisis LATE, restringido al subgrupo xinzhumin. El resumen no aclara la significancia de este subgrupo.", "pagina": "Resumen de la versión publicada (Journal of Research on Educational Effectiveness 17(4), 2024), reproducido por Stanford REAP", "cita_textual": "and for Xinzhumin students specifically (0.3 SD–0.34 SD)", "cita_fuente": "resumen_publicado" } ], "hallazgo": { "es": "En un ensayo aleatorio por conglomerados con 1.840 estudiantes de 4.º y 5.º grado en 95 escuelas de zonas rurales pobres de Taiwán, dar acceso a un software de práctica de matemática en la escuela no tuvo efecto significativo sobre el puntaje en matemática. Sólo el 20 % que más lo usó (más de 20 minutos por semana durante diez semanas) mostró puntajes más altos, de 0,16 a 0,22 DE, una estimación que no equivale al efecto de ofrecer el programa.", "en": "In a cluster-randomized trial with 1,840 fourth- and fifth-grade students in 95 schools in poor rural areas of Taiwan, giving students access to in-school math practice software had no significant effect on math scores. Only the most active 20% of users (more than 20 minutes a week for ten weeks) scored higher, by 0.16 to 0.22 SD, an estimate that is not the effect of offering the program." }, "condiciones": [ "El beneficio aparece sólo con uso sostenido: más de 20 minutos por semana durante diez semanas.", "Las características de los docentes se asociaron con cuánto usaron el programa sus estudiantes." ], "advertencias": [ "Tecnología previa a la IA generativa.", "El efecto positivo es un LATE para los usuarios más activos: compara según un uso que no fue asignado al azar y no equivale al efecto de ofrecer el programa, que fue nulo.", "Sólo se leyó el resumen de la versión publicada. El documento de trabajo de agosto de 2020 sobre el mismo ensayo reporta que el grupo de tratamiento usó el software en promedio unos 8 minutos por semana frente a los 30 previstos (p. 12), pero describe la muestra como de 6.º grado y usa otros umbrales, así que sus cifras pueden no coincidir con la versión publicada.", "La Tabla A4 del meta-análisis registra 1.884 estudiantes; el resumen publicado dice 1.840." ], "temas": [ "incluido_meta_edtech_2026", "aprendizaje_asistido_por_computadora", "matematica", "zonas_rurales", "bajo_uso", "cumplimiento" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_solo_resumen", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el resumen completo de la versión publicada en la página de Stanford REAP; el texto completo en Taylor & Francis no fue accesible (HTTP 403). Leído también el documento de trabajo de agosto de 2020 del mismo ensayo, usado sólo para describir la intervención y marcado como tal. Datos descriptivos del meta-análisis: Tabla A4 p. 38 (Taiwán, China; ingreso alto; artículo de revista; 1.884) y Tabla A7 p. 40 (10,4 años; 5 horas; 3 meses; implementado por investigadores)." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Según el documento de trabajo de 2020 del mismo ensayo, prueba de matemática de 29 a 32 preguntas, descrita como estandarizada, aplicada por encuestadores del estudio con tiempo controlado al final del semestre (junio de 2019), como parte de la encuesta del propio estudio. No dice quién la elaboró, así que no se clasifica como externa. La versión publicada no pudo leerse.", "pagina": "Documento de trabajo de 2020, pp. 7-8" }, "dosis": { "horas_totales": 5, "minutos_semana": 30, "semanas": 10, "texto": "El protocolo pedía al menos una sesión semanal de 30 minutos en la sala de computación durante el semestre de primavera de 2019; el documento de trabajo describe un período de intervención de diez semanas. Las 5 horas son del meta-análisis, que registra 3 meses.", "pagina": "Documento de trabajo de 2020, pp. 6 y 12; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Según el documento de trabajo de 2020, el grupo de tratamiento usó el software en promedio 83 minutos en diez semanas, unos 8 minutos por semana frente a los 30 previstos. La versión publicada ubica el efecto sólo en el 20 % más activo, que usó más de 20 minutos por semana.", "pagina": "Documento de trabajo de 2020, p. 12; resumen de la versión publicada" }, "atricion": { "total_pct": 10, "diferencial": "si", "texto": "Según el documento de trabajo de 2020, de 1.021 estudiantes asignados al tratamiento se siguió a 878 y de 1.038 en control a 962, con 10 % de atrición total; se perdieron 143 estudiantes del tratamiento y 76 del control. El paper no reporta una prueba de atrición diferencial en el texto (la remite a un anexo). La línea de base tenía 101 escuelas y la versión publicada analiza 95. No se pudo verificar en la versión publicada.", "pagina": "Documento de trabajo de 2020, pp. 5-6" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "implementador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "Ni el resumen publicado ni el documento de trabajo de 2020 reportan un costo por estudiante; el documento de trabajo sólo menciona un pago de 300 dólares taiwaneses (unos USD 10) a cada docente del programa.", "pagina": "Documento de trabajo de 2020, p. 7" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "alto", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Según el documento de trabajo de 2020, aleatorización por escuela dentro de cada condado, con balance salvo en el género del docente; no se pudo verificar en la versión publicada.", "atricion": "Los conteos del documento de trabajo implican cerca del doble de pérdida en tratamiento que en control, además de escuelas que salieron del estudio (101 en la línea de base, 95 analizadas).", "medicion": "Prueba aplicada al terminar por encuestadores del estudio; no se sabe quién la elaboró.", "reporte_selectivo": "El efecto por intención de tratar es nulo; los resultados positivos vienen de un análisis LATE sobre los usuarios más activos, cuyo uso no fue asignado al azar, y de un subgrupo. No se encontró preregistro.", "independencia": "El equipo de investigación capacitó a los docentes, vigiló el uso en la plataforma y llamó a las escuelas que no cumplían (documento de trabajo de 2020, pp. 6-8); el meta-análisis registra que implementaron los investigadores (Tabla A7, p. 40)." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "rusia-cal-dosis-2023", "tipo_documento": "estudio", "nivel_evidencia": 1, "titulo": "Diminishing Marginal Returns to Computer-Assisted Learning", "titulo_es": "Rendimientos marginales decrecientes del aprendizaje asistido por computadora", "autores": [ "Eric Bettinger", "Robert Fairlie", "Anastasia Kapuza", "Elena Kardanova", "Prashant Loyalka", "Andrey Zakharov" ], "anio": 2023, "publicacion": "Journal of Policy Analysis and Management, 42(2), 552-570", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1002/pam.22442", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF de la versión publicada (sitio de Robert Fairlie, UCLA)", "url": "https://rfairlie.sites.luskin.ucla.edu/wp-content/uploads/sites/32/2023/08/jpam-2023-marginal-returns-to-cal.pdf" }, { "etiqueta": "Documento de trabajo NBER w26967", "url": "https://www.nber.org/papers/w26967" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Rusia" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "grados": "3.er grado", "materia": [ "matemática", "lengua" ], "muestra": { "estudiantes": 6253, "escuelas": 343, "texto": "6.253 estudiantes de 3.er grado y sus 343 docentes, una clase por escuela, en 343 escuelas de dos regiones de Rusia (Altái y Novosibirsk): 115 clases con dosis simple, 113 con dosis doble y 115 de control." }, "duracion": "De diciembre de 2018 a mediados de mayo de 2019.", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Plataforma en línea de ejercicios de matemática y lengua rusa de la mayor empresa tecnológica de Rusia (el paper no la nombra)", "descripcion": "Ejercicios en computadora con varios intentos por pregunta y retroalimentación con andamiaje, usados en casa como reemplazo parcial o total de la tarea en papel. Dosis simple: 10 ítems por materia por semana (unos 20 a 25 minutos); dosis doble: 20 ítems (unos 40 a 50 minutos). Los docentes asignaban los ítems y podían seguir el desempeño de cada estudiante." }, "comparacion": "Tarea tradicional en papel, sin la plataforma. El tiempo total de tarea reportado por los estudiantes no cambió entre grupos.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje en matemática, dosis simple frente a control", "efecto": 0.108, "unidad": "DE", "error": "EE 0,041", "significativo": true, "nota": "ITT con el puntaje de línea base como control. Con covariables adicionales: 0,099 (EE 0,039).", "pagina": "Tabla 4, col. 1 y 2, p. 561", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Math test score, Dosage 1X 0.108*** (0.041) en col. 1; 0.099** (0.039) en col. 2 con covariables", "principal": true }, { "medida": "Puntaje en matemática, dosis doble frente a control", "efecto": 0.101, "unidad": "DE", "error": "EE 0,042", "significativo": true, "nota": "Duplicar la dosis no agregó efecto: la diferencia con la dosis simple es -0,007 (EE 0,041), no significativa.", "pagina": "Tabla 4, col. 1, p. 561", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Math test score, Dosage 2X 0.101** (0.042); Diff (Dosage 2X - Dosage 1X) -0.007 (0.041)" }, { "medida": "Puntaje en lengua rusa, dosis simple frente a control", "efecto": 0.059, "unidad": "DE", "error": "EE 0,035", "nota": "Significativo sólo al 10 % en la especificación básica; con covariables adicionales, 0,053 (EE 0,034), no significativo.", "pagina": "Tabla 4, col. 3 y 4, p. 561", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Language test score, Dosage 1X 0.059* (0.035) en col. 3; 0.053 (0.034) en col. 4 con covariables" }, { "medida": "Puntaje en lengua rusa, dosis doble frente a control", "efecto": -0.025, "unidad": "DE", "error": "EE 0,031", "significativo": false, "nota": "La diferencia con la dosis simple es -0,084 (EE 0,037), significativa al 5 %: la dosis doble anuló el efecto de la simple.", "pagina": "Tabla 4, col. 3, p. 561", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Language test score, Dosage 2X -0.025 (0.031); Diff (Dosage 2X - Dosage 1X) -0.084** (0.037)" } ], "hallazgo": { "es": "En un ensayo aleatorio con 6.253 estudiantes de 3.er grado en 343 escuelas de dos regiones de Rusia, reemplazar parte de la tarea en papel por ejercicios en computadora, unos 20 a 25 minutos semanales por materia, subió el puntaje en matemática en 0,108 DE. Duplicar la dosis no agregó nada en matemática (0,101 DE) y en lengua anuló el pequeño efecto positivo de la dosis simple.", "en": "In a randomized trial with 6,253 third-graders in 343 schools in two regions of Russia, replacing part of paper homework with computer-assisted exercises, about 20 to 25 minutes per subject per week, raised math scores by 0.108 SD. Doubling the dose added nothing in math (0.101 SD) and in language it wiped out the small positive effect of the single dose." }, "condiciones": [ "La computadora reemplazó tarea tradicional en lugar de sumarse: el tiempo total de tarea reportado no cambió (Tabla 2).", "Los estudiantes ya tenían computadora y la plataforma era gratuita para todas las escuelas del país, así que el costo marginal de una dosis mayor era casi nulo.", "El interés por la matemática y la lengua subió con la dosis simple y no con la doble, un posible mecanismo del rendimiento decreciente." ], "advertencias": [ "Tecnología previa a la IA generativa.", "El meta-análisis clasifica a Rusia como país de ingreso alto; el paper señala que, por su gasto por alumno, el sistema educativo ruso se parece más al de países de ingreso medio (pp. 554-555, nota 7).", "El proveedor no pudo entregar datos completos de uso, así que no se sabe con precisión cuánto usó cada grupo; en entrevistas, los docentes dijeron haber seguido las instrucciones.", "El efecto de la dosis simple en lengua es débil: significativo sólo al 10 % y no significativo con covariables.", "Mide un solo año escolar, al final del año; no hay seguimiento posterior." ], "temas": [ "incluido_meta_edtech_2026", "aprendizaje_asistido_por_computadora", "dosis", "tarea_escolar", "matematica", "lengua", "rendimientos_decrecientes" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el texto completo de la versión publicada en JPAM (PDF del sitio de Robert Fairlie, 19 páginas), incluidas las Tablas 1 a 5; la Tabla 4 se verificó sobre la imagen de la página. Páginas según la numeración de la revista. Meta-análisis: Tabla A4 p. 38 (Rusia; ingreso alto; artículo de revista; 6.253) y Tabla A7 p. 40 (dosis doble: 27 horas; dosis simple: 13,5 horas; 8 años; 4,5 meses; implementado por investigadores y una empresa privada)." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": false, "texto": "Examen supervisado de 2 horas (matemática, lengua, lectura y vocabulario) a mediados de mayo de 2019, al final del año escolar y de la intervención, con supervisores externos a las escuelas. El paper reporta buenas propiedades psicométricas pero no dice quién elaboró el examen; el registro del ensayo lo identifica como el examen IPIPS+.", "pagina": "p. 559; registro AEARCTR-0004126" }, "dosis": { "horas_totales": 13.5, "minutos_semana": 45, "semanas": null, "texto": "Dosis simple: 10 ítems por materia por semana, unos 20 a 25 minutos de matemática y otros tantos de lengua (45 minutos semanales en total), usados en casa en lugar de tarea en papel, de diciembre de 2018 a mediados de mayo de 2019. La dosis doble era de 90 minutos semanales. Las horas son del meta-análisis: 13,5 para la dosis simple y 27 para la doble, en 4,5 meses.", "pagina": "pp. 553 y 555; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El proveedor no pudo entregar datos completos de uso, aunque estaba previsto en el plan de análisis; en entrevistas, los docentes dijeron haber seguido las instrucciones y más de 95 % reportó usar la plataforma para tareas.", "pagina": "p. 555, nota 8; p. 557" }, "atricion": { "total_pct": 8, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "La tasa de datos faltantes de la muestra analítica fue de 8 % en matemática y 11 % en lengua; el balance de base entre brazos se mantuvo entre quienes tienen datos. El texto no reporta las tasas por brazo.", "pagina": "pp. 559-560, nota 18" }, "preregistro": "AEARCTR-0004126", "independencia": "desarrollador_colabora", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.108, "ee": 0.041, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje en matemática, dosis simple frente a control (ITT con puntaje de línea de base; con más covariables 0,099, EE 0,039)", "pagina": "Tabla 4, col. 1, p. 561" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta un costo por estudiante: los estudiantes ya tenían computadora y la plataforma era gratuita para todas las escuelas del país, así que el costo marginal de la dosis era casi nulo.", "pagina": "p. 566" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "bajo", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "dudas", "notas": { "reporte_selectivo": "Registrado en la AEA el 22 de abril de 2019, después de iniciada la intervención pero antes de la medición final; los resultados primarios coinciden con el registro, incluidos los nulos y negativos en lengua. Los datos de uso previstos en el plan no se obtuvieron.", "independencia": "La empresa proveedora de la plataforma, la mayor empresa tecnológica de Rusia, capacitó a los docentes, hizo seguimiento del uso y aportó datos; los autores le agradecen datos y apoyo, pero nadie de la empresa figura como autor." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "brasil-letrus-awe-2021", "tipo_documento": "estudio", "nivel_evidencia": 1, "titulo": "Artificial Intelligence, Teacher Tasks and Individualized Pedagogy", "titulo_es": "Inteligencia artificial, tareas docentes y pedagogía individualizada", "autores": [ "Bruno Ferman", "Lycia Lima", "Flavio Riva" ], "anio": 2021, "publicacion": "Documento de trabajo, versión del 15 de febrero de 2021 (SocArXiv y J-PAL)", "estado": "working_paper", "url": "https://osf.io/preprints/socarxiv/qw249", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF (J-PAL)", "url": "https://www.povertyactionlab.org/sites/default/files/research-paper/working-paper_5806_Artificial-Intelligence-Teacher-Tasks-Pedagogy_Brazil_Feb2021.pdf" }, { "etiqueta": "Resumen de la evaluación (J-PAL)", "url": "https://www.povertyactionlab.org/evaluation/impact-artificial-intelligence-learning-brazil" }, { "etiqueta": "Caso de escalamiento en Espírito Santo (J-PAL)", "url": "https://www.povertyactionlab.org/case-study/artificial-intelligence-strengthen-high-school-students-writing-skills" }, { "etiqueta": "Preregistro (AEARCTR-0003729)", "url": "https://www.socialscienceregistry.org/trials/3729" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Brasil" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "ingreso": [ "mediano_alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "Último año de secundaria (estudiantes que rinden el ENEM)", "materia": [ "escritura" ], "muestra": { "escuelas": 178, "texto": "Unos 19.000 estudiantes del último año de secundaria en 178 escuelas públicas del estado de Espírito Santo: 55 escuelas con AWE mejorada, 55 con AWE pura y 68 de control. La Tabla A4 del meta-análisis registra 19.516 estudiantes." }, "duracion": "Año escolar 2019, con cinco actividades de práctica de redacción en la plataforma; la Tabla A7 del meta-análisis registra 9 meses.", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes", "practica_adaptativa" ], "usuario": "docentes y estudiantes", "herramienta": "Letrus: plataforma de evaluación automatizada de redacciones (AWE)", "descripcion": "Plataforma en línea para practicar la redacción argumentativa del ENEM. Al enviar su redacción, el estudiante recibe al instante retroalimentación automática sobre ortografía, registro informal y estructura; el docente asigna las redacciones, sigue el avance y ve los errores más comunes del grupo. Se probaron dos versiones: AWE pura, con nota y comentarios generados sólo por el sistema, y AWE mejorada, en la que calificadores humanos devolvían la nota y comentarios unos tres días después." }, "comparacion": "Escuelas sin acceso a la plataforma. Todas las escuelas de la muestra recibieron del Estado computadoras portátiles en 2019, tuvieran o no la intervención.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje total en la redacción del ENEM, AWE pura (sólo IA)", "efecto": 0.094, "unidad": "DE", "error": "EE 0,028; p ajustado por pruebas múltiples = 0,006", "significativo": true, "nota": "ITT. Combina redacciones del ENEM oficial 2019 y de una prueba no oficial con la misma estructura (29.359 puntajes, 178 escuelas).", "pagina": "Tabla 3, col. 1, p. 35", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Full Score, τ Pure AWE 0.094σ (0.028); p-value, MHT adj. 0.006", "principal": true }, { "medida": "Puntaje total en la redacción del ENEM, AWE mejorada (IA más calificadores humanos)", "efecto": 0.094, "unidad": "DE", "error": "EE 0,030; p ajustado por pruebas múltiples = 0,005", "significativo": true, "nota": "ITT, misma muestra y especificación que la AWE pura.", "pagina": "Tabla 3, col. 1, p. 35", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Full Score, τ Enhanced AWE 0.094σ (0.030); p-value, MHT adj. 0.005" }, { "medida": "Diferencia entre AWE mejorada y AWE pura en el puntaje total", "efecto": 0.006, "unidad": "DE", "error": "EE 0,042; p = 0,893", "significativo": false, "nota": "Sólo escuelas tratadas (110). Agregar calificadores humanos no cambió el efecto.", "pagina": "Tabla 3, panel B, col. 1, p. 35", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Panel B, Differential Effects, Full Score 0.006σ (0.042); p-value, clust. strata 0.893" }, { "medida": "Puntaje en la propuesta de intervención (competencia del ENEM que pide proponer una política para el problema del tema)", "efecto_texto": "+0,143 (AWE pura) y +0,161 (AWE mejorada)", "unidad": "DE", "significativo": true, "pagina": "Tabla 3, col. 4, p. 35", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Policy Proposal, Enhanced AWE 0.161σ (0.034); Pure AWE 0.143σ (0.037)" }, { "medida": "Redacciones discutidas individualmente con el docente después de recibir la nota", "efecto_texto": "alrededor de +35 %", "unidad": "% respecto del grupo de control", "nota": "En ambos brazos; la diferencia entre brazos no es significativa.", "pagina": "p. 21; Tabla 4, col. 6", "cita_textual": "As shown in column 6 of Table 4, students in both treatment arms discussed roughy 35% more essays individually with teachers after they observed grades" } ], "hallazgo": { "es": "En un ensayo aleatorio en 178 escuelas públicas de Espírito Santo (Brasil), con unos 19.000 estudiantes del último año de secundaria, una plataforma de evaluación automatizada de redacciones (Letrus) subió el puntaje en la redacción del ENEM en 0,094 DE, tanto en la versión sólo con IA como en la que sumaba calificadores humanos. Los estudiantes discutieron alrededor de 35 % más redacciones de forma individual con sus docentes, lo que sugiere que la herramienta liberó tiempo docente para la retroalimentación personalizada.", "en": "In a randomized trial in 178 public schools in Espírito Santo, Brazil, with about 19,000 high school seniors, an automated writing evaluation platform (Letrus) raised scores on the ENEM college-entrance essay by 0.094 SD, both in the AI-only version and in the version that added human graders. Students discussed about 35% more essays one-on-one with their teachers, suggesting the tool freed teacher time for individualized feedback." }, "condiciones": [ "Uso alto: más de 95 % de los docentes y cerca de 70 % de los estudiantes usaron la plataforma en cada actividad de redacción.", "Las escuelas recibieron computadoras antes de la intervención, así que el acceso a equipos no fue una restricción.", "Agregar calificadores humanos, que cobraban 3,50 reales (unos USD 0,85 de 2019) por redacción (p. 9), no mejoró el efecto: la versión sólo con IA logró lo mismo a menor costo.", "Según J-PAL, desde 2020 la Secretaría de Educación de Espírito Santo usó estos resultados para contratar la versión sólo con IA, que hoy es política pública para los estudiantes del último año de secundaria." ], "advertencias": [ "Tecnología previa a la IA generativa: la evaluación automatizada usa procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para predecir notas y elegir comentarios de una base preescrita, no un modelo generativo.", "Documento de trabajo sin revisión por pares. La última versión pública encontrada es de febrero de 2021; una versión anterior circuló con el título «Artificial Intelligence in the Classroom».", "El efecto combina el ENEM oficial 2019 y una prueba no oficial con la misma estructura. Por azar, el tema de la última práctica se pareció al del ENEM 2019; los autores reportan resultados similares con la prueba no oficial sola.", "El efecto se limita a la redacción del ENEM: no hubo efectos significativos en otras materias ni en redacción narrativa.", "Los resultados de la encuesta docente deben tomarse con cautela por atrición diferencial de docentes en el brazo de AWE mejorada." ], "conflicto_de_interes": "Los autores declaran no tener intereses materiales o financieros relacionados con los resultados. La implementación contó con apoyo de la Fundación Lemann y el personal de la empresa implementadora colaboró en el diseño del experimento.", "temas": [ "incluido_meta_edtech_2026", "evaluacion_automatizada", "escritura", "tiempo_docente", "retroalimentacion", "examen_de_ingreso", "escalamiento" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el texto completo de la versión del 15 de febrero de 2021 (PDF de J-PAL, 55 páginas); la Tabla 3 (p. 35, página 36 del PDF) se verificó sobre la imagen de la página. Es la última versión pública encontrada: el preprint de SocArXiv qw249 es la versión 1 del 17 de febrero de 2021 y J-PAL cita «Working Paper, March 2021». El paper no nombra a la empresa; que la plataforma es Letrus lo dicen las páginas de J-PAL. Meta-análisis: Tabla A4 p. 38 (Brasil; ingreso mediano alto; documento de trabajo; 19.516) y Tabla A7 p. 40 (AWE mejorada y AWE pura; 19 años en promedio; 9 meses; implementado por una ONG)." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": false, "texto": "Dos redacciones con la estructura del ENEM al final del año escolar 2019: la del ENEM oficial (microdatos administrativos, corregida por calificadores contratados por el Ministerio) y una redacción no oficial incluida en la prueba estatal PAEBES, tres semanas antes del ENEM, elaborada y corregida por CAEd/UFJF sin ayuda de ningún sistema automático y presentada como una iniciativa del Estado ajena al experimento.", "pagina": "pp. 8 y 11-12" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Cinco actividades de práctica de redacción en la plataforma durante el año escolar 2019. El paper no reporta horas y el meta-análisis tampoco (registra 9 meses sin dosis en horas).", "pagina": "p. 3, nota 5; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 70, "texto": "Más de 95 % de los docentes y cerca de 70 % de los estudiantes usaron la plataforma en cada actividad de redacción, sin diferencias en el tiempo ni entre brazos. En el año, los estudiantes enviaron en promedio 3,8 redacciones de 5 posibles.", "pagina": "p. 3 y nota 5" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "no", "texto": "El paper reporta la atrición del grupo de control: 22 % en la redacción no oficial y 27 % en la redacción del ENEM oficial; las diferencias de los grupos tratados no son significativas. No reporta una tasa total. En la encuesta docente sí hubo más atrición en el brazo de AWE mejorada (p = 0,080).", "pagina": "p. 15; Tabla 2, p. 34" }, "preregistro": "AEARCTR-0003729", "independencia": "desarrollador_colabora", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.094, "ee": 0.028, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje total en la redacción del ENEM, AWE pura (ITT; la AWE mejorada tiene el mismo efecto, 0,094 DE, EE 0,030)", "pagina": "Tabla 3, col. 1, p. 35" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta un costo por estudiante. Sólo informa que los calificadores humanos del brazo de AWE mejorada cobraban 3,50 reales (unos USD 0,85 de 2019) por redacción.", "pagina": "p. 9" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "dudas", "medicion": "bajo", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "dudas", "notas": { "atricion": "Entre 22 % y 27 % de pérdida en el grupo de control según la prueba, sin diferencias significativas entre grupos y con balance entre quienes se quedaron.", "independencia": "La empresa implementadora colaboró en el diseño del experimento y la Fundación Lemann apoyó la implementación; los autores declaran no tener intereses materiales o financieros relacionados con los resultados." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "camboya-think-think-2021", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Does Computer-Aided Instruction Improve Children's Cognitive and Noncognitive Skills?", "titulo_es": "¿Mejora la instrucción asistida por computadora las habilidades cognitivas y no cognitivas de los niños?", "autores": [ "Hirotake Ito", "Keiko Kasai", "Hiromu Nishiuchi", "Makiko Nakamuro" ], "anio": 2021, "publicacion": "Asian Development Review 38(1): 98-118", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1162/adev_a_00159", "enlaces": [ { "etiqueta": "PDF de acceso abierto (ADB)", "url": "https://www.adb.org/sites/default/files/publication/689686/adr-vol38no1-computer-aided-instruction.pdf" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Camboya" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "ingreso": [ "mediano_bajo" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "grados": "1.º a 4.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 1656, "escuelas": 5, "texto": "1.656 estudiantes de 1.º a 4.º grado en cinco escuelas primarias públicas cerca de Phnom Penh; 40 aulas, 20 de tratamiento (840 estudiantes) y 20 de control (816), con un aula de tratamiento por grado en cada escuela. El 77,2 % participó en la línea de base y en el seguimiento." }, "duracion": "3 meses (mayo a agosto de 2018); unos 30 minutos diarios en clase", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Think!Think! (Hanamaru Lab, hoy Wonder Lab)", "descripcion": "Software de matemática para primaria con aprendizaje adaptativo mediante un algoritmo propio, que presenta problemas, materiales e instrucciones según el nivel de cada estudiante. Se adaptó al currículo camboyano y se tradujo al jemer. Las aulas de tratamiento lo usaron en tabletas o laptops durante la clase, unos 30 minutos diarios, con tres asistentes sin experiencia docente para apoyo técnico y manejo del tiempo; no se podía usar fuera de clase." }, "comparacion": "Aulas de control del mismo grado y escuela, con sus clases habituales y sin el software.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Logro en matemática (prueba nacional en 3.º grado y TIMSS en 4.º grado)", "efecto_texto": "+0,68 a +0,77", "unidad": "DE", "significativo": true, "nota": "ANCOVA con controles demográficos y efectos fijos de escuela y grado (modelo 3)", "pagina": "p. 114, sección V", "cita_textual": "the estimated coefficients are 0.68–0.77 standard deviation for student achievement and 0.66 standard deviation for IQ scores", "principal": true }, { "medida": "Prueba nacional (NAT), 3.º grado", "efecto": 0.767, "unidad": "DE", "error": "EE 0,223", "significativo": true, "nota": "Modelo 3; 298 observaciones", "pagina": "Tabla 2, p. 111", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): NAT, Model 3, Treatment 0.767*** (0.223); Observations 298" }, { "medida": "TIMSS, 4.º grado", "efecto": 0.681, "unidad": "DE", "error": "EE 0,104", "significativo": true, "nota": "Modelo 3; 303 observaciones", "pagina": "Tabla 2, p. 111", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): TIMSS, Model 3, Treatment 0.681*** (0.104); Observations 303" }, { "medida": "CI (prueba Tanaka tipo B), 1.º a 4.º grado", "efecto": 0.664, "unidad": "DE", "error": "EE 0,111", "significativo": true, "nota": "Modelo 3; 1.146 observaciones", "pagina": "Tabla 3, p. 112", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): IQ, Model 3, Treatment 0.664*** (0.111); Observations 1,146" }, { "medida": "Prueba de dibujo de la figura humana (Draw-a-Man)", "efecto": -0.003, "unidad": "DE", "error": "EE 0,105", "significativo": false, "nota": "Modelo 3; 1.133 observaciones", "pagina": "Tabla 3, p. 112", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Draw-a-Man, Model 3, Treatment -0.003 (0.105); Observations 1,133" }, { "medida": "Motivación", "efecto": -0.031, "unidad": "DE", "error": "EE 0,069", "significativo": false, "nota": "Modelo 2 con controles demográficos; 1.125 observaciones", "pagina": "Tabla 4, p. 113", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Motivation, Model 2, Treatment -0.031 (0.069); Observations 1125" }, { "medida": "Autoestima", "efecto": 0.014, "unidad": "DE", "error": "EE 0,059", "significativo": false, "nota": "Modelo 2 con controles demográficos; 1.121 observaciones", "pagina": "Tabla 4, p. 113", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Self-Esteem, Model 2, Treatment 0.014 (0.059); Observations 1121" } ], "hallazgo": { "es": "En cinco escuelas primarias públicas cerca de Phnom Penh, las aulas asignadas al azar a usar el software adaptativo de matemática Think!Think! unos 30 minutos diarios durante 3 meses mejoraron 0,77 DE en la prueba nacional de 3.º grado y 0,68 DE en la prueba TIMSS de 4.º grado. También subió el puntaje de CI (0,66 DE), sin cambios en motivación ni autoestima. Son efectos muy grandes para una intervención corta, y los errores estándar del estudio son poco claros.", "en": "In five public primary schools near Phnom Penh, classrooms randomly assigned to use the adaptive math software Think!Think! for about 30 minutes a day for 3 months gained 0.77 SD on the grade 3 national test and 0.68 SD on the grade 4 TIMSS test. IQ scores also rose (0.66 SD), with no change in motivation or self-esteem. These are very large effects for a short intervention, and the study's standard errors are unclear." }, "condiciones": [ "El software se usó dentro del horario escolar, en lugar de parte de las clases regulares de matemática, sin tiempo adicional de estudio en casa. Se implementó con el Gobierno de Camboya, JICA y la empresa desarrolladora." ], "advertencias": [ "Tecnología adaptativa previa a la IA generativa: contenido preescrito.", "Errores estándar poco confiables: el texto dice que no se pudieron calcular errores agrupados porque había sólo 40 aulas, pero las notas de las tablas dicen que están agrupados por escuela, y sólo hay 5 escuelas.", "Efectos muy grandes para 3 meses (0,68 a 0,77 DE); los propios autores advierten sobre un posible efecto Hawthorne en el grupo de tratamiento.", "Las pruebas de logro sólo se aplicaron en 3.º grado (prueba nacional) y 4.º grado (TIMSS); para 1.º y 2.º grado sólo hay pruebas de CI.", "En la línea de base, los estudiantes de 4.º grado del grupo de control tenían mejor puntaje en TIMSS que los de tratamiento.", "El artículo no reporta costos." ], "temas": [ "aprendizaje asistido por computadora", "práctica adaptativa", "matemática", "Camboya", "habilidades no cognitivas", "CI", "incluido_meta_edtech_2026" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Texto completo leído en el PDF de acceso abierto del ADB (CC BY 3.0). La Figura 6 del meta-análisis de la red no incluye este estudio (sólo cubre tutoría con IA), por lo que no se agrega una estimación estandarizada del meta-análisis." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "estandarizada_externa", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba nacional (NAT) del Ministerio de Educación en 3.º grado e ítems de TIMSS en 4.º grado, aplicadas por el equipo del estudio del 16 al 25 de agosto de 2018, al terminar los 3 meses de intervención. Se usaron las mismas pruebas que en la línea de base. En 1.º y 2.º grado sólo hubo pruebas de CI. El paper no describe las condiciones de aplicación.", "pagina": "pp. 102-103" }, "dosis": { "horas_totales": 30, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Unos 30 minutos diarios en clase durante 3 meses (mayo a agosto de 2018), sin acceso fuera de clase. El paper no reporta horas totales; las 30 horas son del meta-análisis, que registra 3 meses.", "pagina": "p. 106; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta registros de uso del software ni cumplimiento por estudiante.", "pagina": null }, "atricion": { "total_pct": 22.8, "diferencial": "no", "texto": "De 1.656 estudiantes registrados, 77,2 % participó en la línea de base y en el seguimiento (22,8 % sin ambas mediciones); 6,3 % hizo sólo la línea de base y 9,2 % ninguna de las dos. Los autores dicen no encontrar diferencias en tasas ni en tipos de atrición entre grupos.", "pagina": "p. 103" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "implementador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.681, "ee": 0.104, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Matemática, TIMSS en 4.º grado (modelo 3, ANCOVA con controles y efectos fijos de escuela y grado). En la prueba nacional de 3.º grado el efecto es 0,767 DE (EE 0,223).", "pagina": "Tabla 2, p. 111" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El artículo no reporta costos y el meta-análisis no incluye este estudio en su tabla de costos.", "pagina": "Burneo et al. 2026, Tabla A16, p. 47" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sólo 40 aulas en 5 escuelas. En la línea de base, el grupo de control de 4.º grado tenía mejor puntaje en TIMSS. Los errores estándar no son confiables: el texto dice que no se pudieron agrupar por haber sólo 40 aulas (p. 107), pero las notas de las tablas dicen que están agrupados por escuela, con sólo 5 escuelas.", "atricion": "22,8 % de los registrados no tiene ambas mediciones, aunque los autores no encuentran diferencias entre grupos.", "medicion": "Mismas pruebas en la línea de base y al final, aplicadas por el equipo justo al terminar; los propios autores advierten sobre un posible efecto Hawthorne, y los efectos (0,68 a 0,77 DE en 3 meses) son muy grandes.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; varios resultados (logro, dos pruebas de CI, motivación, autoestima, expectativas) y tres especificaciones sin corrección por comparaciones múltiples.", "independencia": "El equipo de investigación aportó tres asistentes para el uso en clase (p. 106) y el estudio se hizo en colaboración con el Gobierno de Camboya, JICA y Hanamaru Lab, la empresa que desarrolló el software (p. 99)." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "eeuu-its-vocabulario-2021", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Development and Promise of a Vocabulary Intelligent Tutoring System for Second-Grade Latinx English Learners", "titulo_es": "Desarrollo y potencial de un sistema de tutoría inteligente de vocabulario para estudiantes latinos de segundo grado que aprenden inglés", "autores": [ "Doris Luft Baker", "Hao Ma", "Paul Polanco", "Jillian Marie Conry", "Akihito Kamata", "Stephanie Al Otaiba", "Wayne Ward", "Ron Cole" ], "anio": 2021, "publicacion": "Journal of Research on Technology in Education 53(2): 223-247", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1080/15391523.2020.1762519", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en ERIC (EJ1292203)", "url": "https://eric.ed.gov/?id=EJ1292203" }, { "etiqueta": "Revisión del What Works Clearinghouse (estudio 91064)", "url": "https://ies.ed.gov/ncee/WWC/Study/91064" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "grados": "2.º grado", "materia": [ "lenguaje (inglés como segunda lengua)", "vocabulario académico de ciencias y estudios sociales" ], "muestra": { "estudiantes": 217, "texto": "217 estudiantes latinos de 2.º grado que aprenden inglés, en programas sólo en inglés o bilingües (resumen). Según la ficha del proyecto del IES, 26 aulas emparejadas asignadas al azar, con 112 estudiantes en tratamiento y 105 en control." }, "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Sistema de tutoría inteligente de vocabulario (ELVA), con tutora virtual y reconocimiento de voz", "descripcion": "Una tutora virtual lee en voz alta pasajes de ciencias y estudios sociales y dialoga con el estudiante sobre palabras académicas seleccionadas; un reconocedor de voz compara las respuestas orales del estudiante con las respuestas esperadas. Según la ficha del proyecto del IES, cada unidad tiene cinco sesiones." }, "comparacion": "Instrucción habitual (ficha del proyecto del IES).", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Conocimiento de las palabras enseñadas (medida próxima desarrollada por los investigadores)", "efecto": 0.38, "unidad": "ES (tamaño del efecto; el resumen no especifica el tipo)", "significativo": true, "nota": "Comparación con el grupo de control en un ensayo por conglomerados", "pagina": "Resumen", "cita_textual": "students who used the ITS significantly improved their vocabulary knowledge of the words taught compared to students in the comparison group (ES = 0.38)", "principal": true }, { "medida": "Conocimiento de vocabulario (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto": 0.55, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23", "cita_textual": "Figura 6 (valores): USA | Baker, et al., 2021 | AI-Tutoring | Vocabulary knowledge 0.55" }, { "medida": "Vocabulario receptivo (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto": 0.08, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23", "cita_textual": "Figura 6 (valores): USA | Baker, et al., 2021 | AI-Tutoring | Receptive vocabulary 0.08" }, { "medida": "Comprensión lectora (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto": 0.01, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23", "cita_textual": "Figura 6 (valores): USA | Baker, et al., 2021 | AI-Tutoring | Reading comprehension 0.01" }, { "medida": "Vocabulario expresivo (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto": -0.05, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23", "cita_textual": "Figura 6 (valores): USA | Baker, et al., 2021 | AI-Tutoring | Expressive vocabulary -0.05" } ], "hallazgo": { "es": "En un ensayo piloto con 217 estudiantes latinos de 2.º grado que aprenden inglés en Estados Unidos, un tutor inteligente con tutora virtual y reconocimiento de voz mejoró el conocimiento de las palabras enseñadas, con un tamaño del efecto de 0,38 en una medida de los propios investigadores. En las medidas estandarizadas de vocabulario y comprensión lectora no hubo efectos detectables. El meta-análisis de la red registra estimaciones entre 0,55 y -0,05 DE según la medida.", "en": "In a pilot trial with 217 Latinx second-grade English learners in the United States, an intelligent tutor with a virtual tutor and speech recognition improved knowledge of the words taught, with an effect size of 0.38 on a researcher-developed measure. Standardized vocabulary and reading comprehension measures showed no detectable effects. The network's meta-analysis records estimates from 0.55 to -0.05 SD depending on the measure." }, "advertencias": [ "Tecnología adaptativa previa a la IA generativa: contenido preescrito.", "El único efecto significativo del resumen es en una medida diseñada por los investigadores sobre las palabras enseñadas. El What Works Clearinghouse revisó sólo tres medidas estandarizadas (comprensión lectora Gates-MacGinitie, vocabulario receptivo ROWPVT-4 y vocabulario expresivo EOWPVT-4) y no encontró efectos estadísticamente significativos.", "El meta-análisis reporta 0,55 en conocimiento de vocabulario y el resumen del artículo reporta ES = 0,38 en la medida próxima; con sólo el resumen no se puede saber si se trata de la misma medida calculada de otro modo.", "Estudio piloto de desarrollo con una muestra pequeña.", "Sólo se leyó el resumen; el texto completo está tras muro de pago." ], "conflicto_de_interes": "El sistema fue desarrollado por el mismo equipo que lo evalúa (el artículo reporta su desarrollo y su prueba), y la medida con efecto significativo también es de los investigadores.", "temas": [ "tutor inteligente", "tutora virtual", "reconocimiento de voz", "vocabulario", "estudiantes que aprenden inglés", "latinos", "Estados Unidos", "incluido_meta_edtech_2026" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_solo_resumen", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Resumen leído en ERIC (EJ1292203); el texto completo está tras muro de pago (Taylor & Francis). Los resultados en medidas estandarizadas se tomaron de la revisión del What Works Clearinghouse (estudio 91064), que reporta medias pero no tamaños de efecto, y los datos de aulas y de la herramienta, de la ficha del proyecto del IES. Las estimaciones estandarizadas vienen de Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23; sus intervalos de confianza sólo están en forma gráfica y no se reportan." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "El resultado principal (ES = 0,38) es una medida de los investigadores sobre las palabras enseñadas. También se aplicaron tres pruebas estandarizadas externas (comprensión lectora Gates-MacGinitie, vocabulario receptivo ROWPVT-4 y vocabulario expresivo EOWPVT-4), sin efectos significativos. El What Works Clearinghouse registra las mediciones al terminar la intervención (0 días). Las fuentes consultadas no dicen si la herramienta estaba disponible durante la prueba; el texto completo está tras muro de pago.", "pagina": "Resumen (ERIC EJ1292203); What Works Clearinghouse, estudio 91064" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Según el What Works Clearinghouse, sesiones diarias de 20 a 30 minutos; cada unidad tenía cinco sesiones y el estudiante pasaba a la siguiente al completarla. El meta-análisis registra 3 meses y 210 horas; esa cifra no es compatible con sesiones de 20 a 30 minutos en tres meses, así que no se consigna. El paper no pudo leerse.", "pagina": "What Works Clearinghouse, estudio 91064; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Ni el resumen ni la revisión del What Works Clearinghouse reportan datos de uso real.", "pagina": null }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "El What Works Clearinghouse califica el ensayo como de baja atrición de aulas y baja no respuesta individual, y analiza entre 212 y 214 estudiantes; el resumen reporta 217. No se pudieron verificar las tasas por grupo en el paper.", "pagina": "What Works Clearinghouse, estudio 91064; resumen" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.38, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Conocimiento de las palabras enseñadas, medida de los investigadores (el resumen dice ES sin especificar el tipo; el meta-análisis estima 0,55 DE en conocimiento de vocabulario y no se sabe si es la misma medida)", "pagina": "Resumen" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "Ni el resumen ni la revisión del What Works Clearinghouse reportan costos, y el meta-análisis no incluye este estudio en su tabla de costos.", "pagina": "Burneo et al. 2026, Tabla A16, p. 47" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Juicio basado en el What Works Clearinghouse (ensayo por conglomerados que cumple sus estándares sin reservas); no se pudo revisar el balance en el paper.", "atricion": "Juicio basado en el What Works Clearinghouse, que la califica como baja; no se pudo verificar en el paper.", "medicion": "El único efecto significativo es en una medida de los propios investigadores sobre las palabras enseñadas, aplicada al terminar; en las tres pruebas estandarizadas no hubo efectos.", "reporte_selectivo": "No se encontró preregistro y el resumen destaca la única medida con efecto significativo; el texto completo no fue accesible.", "independencia": "El equipo que desarrolló el tutor lo evalúa y además construyó la medida con efecto." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "india-mindspark-2019", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Disrupting Education? Experimental Evidence on Technology-Aided Instruction in India", "titulo_es": "¿Disrumpir la educación? Evidencia experimental sobre la instrucción asistida por tecnología en la India", "autores": [ "Karthik Muralidharan", "Abhijeet Singh", "Alejandro J. Ganimian" ], "anio": 2019, "publicacion": "American Economic Review 109(4): 1426-1460", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1257/aer.20171112", "enlaces": [ { "etiqueta": "NBER Working Paper 22923 (versión previa)", "url": "https://www.nber.org/papers/w22923" } ], "diseno": "rct_individual", "pais": [ "India" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "ingreso": [ "mediano_bajo" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "grados": "Mayoría en 6.º a 9.º grado (97,5 % de la muestra)", "materia": [ "matemática", "lenguaje (hindi)" ], "muestra": { "estudiantes": 619, "texto": "619 estudiantes de escuelas públicas de Delhi que completaron la línea de base, sorteados individualmente: 314 recibieron el voucher y 305 quedaron como control. El 86 % rindió la prueba final (84 % en tratamiento y 88 % en control). Datos del documento de trabajo NBER 22923, p. 9." }, "duracion": "4,5 meses; centros extraescolares con sesiones de 90 minutos seis días por semana", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Mindspark (Educational Initiatives)", "descripcion": "Programa extraescolar en centros Mindspark de Delhi. De los 90 minutos diarios, 45 eran de trabajo individual en el software adaptativo, que diagnostica el nivel de cada estudiante y le presenta ejercicios de matemática, hindi o inglés según ese nivel, y 45 eran de apoyo grupal con un instructor, en grupos de 12 a 15 estudiantes. El sorteo otorgaba un voucher que cubría el costo del programa." }, "comparacion": "Estudiantes que postularon pero no ganaron el sorteo; no tuvieron acceso al programa durante el estudio.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Matemática (puntajes TRI estandarizados)", "efecto": 0.37, "unidad": "DE", "error": "EE 0,064", "significativo": true, "nota": "ITT (ganar el sorteo), con efectos fijos por estrato; 535 observaciones", "pagina": "Resumen (AER 2019); Tabla 2, col. 1, p. 38 del manuscrito aceptado", "cita_textual": "Lottery winners scored 0.37σ higher in math and 0.23σ higher in Hindi over just a 4.5-month period.", "principal": true }, { "medida": "Hindi (puntajes TRI estandarizados)", "efecto": 0.23, "unidad": "DE", "error": "EE 0,062", "significativo": true, "nota": "ITT (ganar el sorteo), con efectos fijos por estrato; 537 observaciones", "pagina": "Tabla 2, col. 2, p. 38 del manuscrito aceptado por AER", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Treatment, Hindi (2) 0.23 (0.062); Observations 537" }, { "medida": "Matemática, efecto estimado de asistir 90 días", "efecto": 0.6, "unidad": "DE", "nota": "Estimación por variables instrumentales (dosis y respuesta), no ITT", "pagina": "Resumen (AER 2019 y manuscrito aceptado)", "cita_textual": "IV estimates suggest that attending the program for 90 days would increase math and Hindi test scores by 0.6σ and 0.39σ respectively." } ], "costo_por_estudiante": "USD 68,24 por estudiante al mes y USD 1.023,56 por DE de aprendizaje, en dólares PPA de 2022 (Burneo et al. 2026, Tabla A16, p. 47). El documento de trabajo NBER 22923 (rev. julio de 2017, p. 20) reporta un costo sin subsidio de unos INR 1000 (USD 15) por estudiante al mes, que incluye infraestructura, equipos, personal y desarrollo del software prorrateado.", "hallazgo": { "es": "En Delhi, estudiantes de escuelas públicas que ganaron por sorteo el acceso a los centros extraescolares Mindspark obtuvieron 0,37 DE más en matemática y 0,23 DE más en hindi en 4,5 meses. Las ganancias absolutas fueron similares en todo el rango de nivel inicial, así que el avance relativo fue mucho mayor para los más rezagados. El efecto combina el software adaptativo, el apoyo grupal de un instructor y el tiempo adicional de estudio.", "en": "In Delhi, public-school students who won a lottery for access to after-school Mindspark centers scored 0.37 SD higher in math and 0.23 SD higher in Hindi after 4.5 months. Absolute gains were similar across baseline achievement levels, so relative gains were much larger for weaker students. The effect bundles the adaptive software, group support from an instructor and extra study time." }, "condiciones": [ "Programa suplementario fuera del horario escolar: se suma a la escuela, no la reemplaza. La asistencia media de los ganadores fue de 58 % (unos 50 de 86 días posibles)." ], "advertencias": [ "Tecnología adaptativa previa a la IA generativa: contenido preescrito.", "El efecto no aísla el software: incluye 45 minutos diarios de apoyo grupal con un instructor y tiempo adicional de instrucción, que el diseño no puede separar (Burneo et al. 2026, pp. 6 y 7).", "Muestra autoseleccionada de estudiantes que postularon al programa, con puntajes previos algo más altos (unos 0,15 DE) que los no participantes de las mismas escuelas (documento de trabajo NBER, p. 9).", "Los tres centros del estudio cerraron poco después del experimento por la baja disposición de las familias a pagar, incluso con precio subsidiado (documento de trabajo NBER, p. 21).", "Las cifras de la versión publicada (0,37 y 0,23) difieren levemente de las del documento de trabajo NBER de 2017 (0,36 y 0,22)." ], "temas": [ "aprendizaje asistido por computadora", "práctica adaptativa", "enseñar al nivel correcto", "programa extraescolar", "India", "costo-efectividad", "incluido_meta_edtech_2026" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Resumen de la versión publicada leído en IDEAS/RePEc; Tabla 2 leída en el manuscrito aceptado del 22 de febrero de 2019; texto completo leído en el documento de trabajo NBER 22923 (rev. julio de 2017), cuyas cifras difieren levemente. La Figura 6 del meta-análisis de la red no incluye este estudio (sólo cubre tutoría con IA), por lo que no se agrega una estimación estandarizada del meta-análisis; sí se usa su costo (Tabla A16, p. 47). El 2026-09-28 las citas se comprobaron contra el manuscrito aceptado por AER (septiembre de 2018), que trae el mismo resumen y la Tabla 2 en la p. 38." }, "nivel_evidencia": 1, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Pruebas de matemática e hindi en papel, diseñadas por el equipo de investigación de forma independiente del programa y vinculadas por TRI; aplicadas en los centros al mismo tiempo para ambos grupos, con supervisión de J-PAL, en febrero de 2016, al terminar los 4,5 meses. Parte de los ítems venía de evaluaciones de Educational Initiatives, el desarrollador; el efecto es similar con y sin esos ítems.", "pagina": "documento de trabajo NBER 22923, pp. 2, 10 y 17" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": 540, "semanas": null, "texto": "Programa de 4,5 meses con sesiones programadas de 90 minutos, seis días por semana (540 minutos semanales, calculado), la mitad en el software y la mitad en apoyo grupal con un instructor. La asistencia real fue menor (ver uso_real).", "pagina": "documento de trabajo NBER 22923, pp. 2 y 7" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 58, "texto": "Asistencia media de 58 % entre los ganadores del sorteo (unos 50 de 86 días posibles); cerca de 13 % asistió un día o menos.", "pagina": "documento de trabajo NBER 22923, p. 9 y nota 21, p. 15" }, "atricion": { "total_pct": 14, "diferencial": "si", "texto": "De 619 estudiantes con línea de base, 533 (86 %) rindieron la prueba final: 84 % en tratamiento y 88 % en control, diferencia significativa al 10 %. Los autores presentan estimaciones ponderadas por probabilidad inversa, casi iguales, y cotas de Lee, siempre positivas y significativas.", "pagina": "documento de trabajo NBER 22923, pp. 9 y 17" }, "preregistro": "AEARCTR-0000980", "independencia": "desarrollador_colabora", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.37, "ee": 0.064, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Matemática, puntajes TRI estandarizados (ITT)", "pagina": "Tabla 2, col. 1 del manuscrito aceptado del 22-feb-2019, p. 11" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No hay un costo total por estudiante del programa evaluado. El paper reporta un costo sin subsidio de unos INR 1000 (USD 15) por estudiante al mes y un costo anual de USD 150 (10 meses) en el piloto; Burneo et al. 2026 lo lleva a USD PPA de 2022 68,24 por estudiante al mes (Tabla A16, p. 47).", "pagina": "documento de trabajo NBER 22923, pp. 20 y 21" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "dudas", "notas": { "atricion": "14 % de pérdida con 4 puntos de diferencia entre grupos, significativa al 10 %; no se clasifica como alto porque los resultados se sostienen con ponderación por probabilidad inversa y con cotas de Lee.", "medicion": "Pruebas hechas por el equipo de investigación, en papel y supervisadas, pero aplicadas al terminar la intervención y no diferidas; parte de los ítems venía del banco del desarrollador, aunque el efecto es similar sin ellos.", "independencia": "Educational Initiatives, desarrollador del software y operador de los centros, colaboró con la evaluación sin ser autor; la evaluación la financió J-PAL." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "estados-unidos-learn-your-way-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "An Experimental Evaluation of an AI-Powered Interactive Learning Platform", "titulo_es": "Evaluación experimental de una plataforma interactiva de aprendizaje con IA (Learn Your Way)", "autores": [ "Courtney Heldreth", "Diana Akrong", "Laura M. Vardoulakis", "Nicole E. Miller", "Yael Haramaty", "Lidan Hackmon", "Lior Belinsky", "Abraham Ortiz Tapia", "Lucy Tootill", "Scott Siebert" ], "cita_corta": "Heldreth et al.", "anio": 2026, "publicacion": "arXiv:2509.18664 (preprint, versión 2 del 26 de marzo de 2026)", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2509.18664", "enlaces": [ { "etiqueta": "Versión verificada (v2, 26 de marzo de 2026)", "url": "https://arxiv.org/abs/2509.18664v2" }, { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/experimental-evaluation-ai-powered-interactive-learning-platform" } ], "diseno": "experimento_laboratorio", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "9.º a 12.º grado (15 a 18 años)", "materia": [ "ciencias" ], "muestra": { "estudiantes": 60, "texto": "60 estudiantes de secundaria del área de Chicago (zonas rurales, urbanas y suburbanas), reclutados por la empresa de investigación Bold Insight y preseleccionados por comprensión lectora (4 a 9 puntos de 10); 30 por condición. 58 hicieron la prueba diferida." }, "duracion": "Una sesión presencial de laboratorio de 90 minutos, con entre 20 y 40 minutos de estudio con la herramienta, y una prueba de seguimiento en línea entre 3 y 7 días después.", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Learn Your Way, plataforma experimental de investigación de Google basada en IA generativa", "descripcion": "La IA generativa transforma un capítulo de libro de texto en cinco formatos que el estudiante elige: texto inmersivo por secciones adaptado al grado y a sus intereses, diapositivas, video narrado, lección en audio y mapa mental. El texto inmersivo incluye cuestionarios por sección (QuizMe) y preguntas intercaladas con retroalimentación. Todos empezaban en el texto inmersivo." }, "comparacion": "El mismo capítulo de neurociencia ('Brain Development During Adolescence') en PDF en un lector web, sin cuestionarios ni retroalimentación, con el mismo tiempo máximo de estudio.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Prueba inmediata de recuerdo y comprensión (12 puntos), Learn Your Way frente a libro digital", "efecto": 1, "unidad": "puntos de 12", "error": "Wilcoxon-Mann-Whitney unilateral: Z = 1,89; p = 0,029; r = 0,24", "significativo": true, "nota": "Medias de 9,2 (DE 2,2) con Learn Your Way frente a 8,2 (DE 2) con el libro digital; medianas de 9,5 frente a 8; 30 estudiantes por grupo. Prueba unilateral por hipótesis direccional, en la misma sesión, minutos después de estudiar. La diferencia de 1,0 punto es la resta de las medias que reporta el paper (9,2 frente a 8,2).", "pagina": "p. 14; Tabla 4, p. 15", "cita_textual": "Learn Your Way condition (M dn = 9.5; M = 9.2, SD = 2.2) performed significantly better on the immediate recall assessment compared to students in the Textbook condition (M dn = 8; M = 8.2, SD = 2)", "principal": true }, { "medida": "Prueba diferida de recuerdo (6 puntos), entre 3 y 7 días después, Learn Your Way frente a libro digital", "efecto": 0.25, "unidad": "r biserial por rangos", "error": "Wilcoxon-Mann-Whitney unilateral: Z = 1,89; p = 0,03", "significativo": true, "nota": "Medias de 4,7 (DE 1,2) con Learn Your Way frente a 4 (DE 1,4) con el libro digital; medianas de 5 frente a 4; 29 estudiantes por grupo. Tres preguntas enviadas por correo y respondidas a distancia.", "pagina": "p. 14; Tabla 3, p. 14; Tabla 4, p. 15", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Learn Your Way > Textbook, Long-term Recall Z = 1.89 p = .03* r = .25" }, { "medida": "Utilidad percibida de la herramienta para aprender el contenido (escala de 1 a 4)", "efecto": 0.4, "unidad": "r biserial por rangos", "error": "Wilcoxon-Mann-Whitney unilateral: Z = 3,08; p = 0,001; p ajustado = 0,003", "significativo": true, "nota": "No es una medida de aprendizaje. Medias de 3,6 (DE 0,6) con Learn Your Way frente a 3,1 (DE 0,7) con el libro digital.", "pagina": "p. 17", "cita_textual": "(Z = 3.08, p = .001, padj = .003, r = .40)" } ], "hallazgo": { "es": "En un experimento de laboratorio con 60 estudiantes de secundaria de Chicago, quienes estudiaron un capítulo de neurociencia con Learn Your Way, una plataforma de Google que lo transforma con IA generativa en varios formatos con cuestionarios y retroalimentación, rindieron más que quienes lo leyeron en PDF: 9,2 frente a 8,2 de 12 puntos en la prueba inmediata y 4,7 frente a 4 de 6 puntos a los 3 a 7 días. Las diferencias fueron significativas sólo con pruebas unilaterales, y el grupo control no tenía cuestionarios, así que no se puede separar el aporte de la IA del de la práctica con preguntas.", "en": "In a lab experiment with 60 high school students in Chicago, those who studied a neuroscience chapter with Learn Your Way, a Google platform that uses generative AI to turn it into several formats with quizzes and feedback, scored higher than those who read it as a PDF: 9.2 vs 8.2 out of 12 on the immediate test and 4.7 vs 4 out of 6 after 3 to 7 days. The differences were significant only with one-sided tests, and the control group had no quizzes, so the contribution of the AI cannot be separated from practice with questions." }, "condiciones": [ "Una sola sesión de laboratorio, con hasta 40 minutos de estudio de un capítulo de un solo tema.", "Todos los usuarios de Learn Your Way pasaron por el texto por secciones con cuestionarios y retroalimentación; usar más formatos no se asoció con mejores puntajes en el análisis exploratorio (p. 17)." ], "advertencias": [ "Experimento de laboratorio de una sola sesión con 60 estudiantes reclutados por una empresa y pagados (entre 115 y 160 dólares); no es una evaluación en aulas.", "El grupo control leyó el PDF sin cuestionarios ni retroalimentación: la ventaja puede deberse a la práctica con preguntas y no a la transformación con IA generativa. Los autores lo reconocen como limitación (p. 24).", "Las pruebas de hipótesis fueron unilaterales (Z = 1,89 en ambas); ese valor no alcanza 1,96, el umbral de una prueba bilateral al 5 %.", "Con Learn Your Way se estudió en promedio más tiempo (30:49 frente a 22:05 minutos, Tabla 1, p. 11); los modelos de los autores no encontraron relación entre la duración y el puntaje (p. 15).", "La prueba inmediata la diseñaron expertos del equipo, se hizo en la misma sesión y cubría el mismo contenido que los cuestionarios de la plataforma; la diferida tenía tres preguntas y se respondió a distancia sin supervisión.", "Sin preregistro reportado. Preprint sin revisión por pares; Learn Your Way es una plataforma experimental y no un producto para aulas (p. 5)." ], "conflicto_de_interes": "Seis de los diez autores son empleados de Google LLC, que desarrolló Learn Your Way y financió el estudio; según la declaración del paper, Google participó en el diseño, la recolección, el análisis, la interpretación y la redacción. Los otros cuatro autores son de Bold Insight, la empresa que reclutó a los participantes y participó en el análisis.", "temas": [ "IA generativa", "transformación de contenidos", "libro de texto", "cuestionarios y retroalimentación", "recuerdo diferido", "experimento de laboratorio" ], "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "doble_extraccion_ia", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Dos extracciones independientes con agentes coincidieron en elegibilidad, diseño y resultado principal. Los dos extractores dieron las mismas cifras; uno expresó el resultado principal como r = 0,24 y el otro como medias: se usa la diferencia de medias con r en el error. Citas comprobadas en el texto del paper con scripts/comprobar_citas.mjs. extractor 2; texto completo de arXiv 2509.18664v2 (26 de marzo de 2026, 32 pp.; la página del PDF coincide con la numeración impresa). Nivel propuesto 2: experimento de laboratorio de una sola sesión, con prueba inmediata hecha por el equipo en la misma sesión y 60 participantes; la definición de nivel 1 excluye lo que es de laboratorio o de una sola sesión. Se marcó como principal la prueba inmediata porque es la que los autores presentan primero y usan para ilustrar la magnitud (p. 25). El efecto estandarizado lo calculó EvidencIA con medias y DE redondeadas; el paper sólo reporta r biserial." }, "nivel_evidencia": 2, "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba de unos 10 minutos en Qualtrics justo después de estudiar, en la misma sesión (respuesta corta, opción múltiple y emparejamiento; 12 puntos), diseñada por expertos en pedagogía del equipo. Las respuestas cortas se puntuaron con rúbrica; un tercio lo puntuaron dos personas ciegas a la condición y el resto un experto. Una prueba de tres preguntas (6 puntos) se envió por correo entre 3 y 7 días después. El paper no dice si la herramienta seguía disponible durante las pruebas.", "pagina": "p. 9; p. 11" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Una sola sesión: entre 20 minutos (mínimo) y 40 minutos (máximo) de estudio; en promedio 30:49 minutos con Learn Your Way y 22:05 con el libro digital.", "pagina": "p. 11, Tabla 1" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 100, "texto": "Los 30 estudiantes del grupo tratado usaron el texto inmersivo con cuestionarios (QuizMe); 17 usaron además diapositivas, 14 el mapa mental, 6 la lección en audio y 4 el video.", "pagina": "p. 16, Tabla 5" }, "atricion": { "total_pct": 3.3, "diferencial": "no", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 58 de 60 hicieron la prueba diferida (29 por grupo según la Tabla 3); los 60 hicieron la prueba inmediata.", "pagina": "p. 11; Tabla 3, p. 14" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.5, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "calculado", "metodo": "(9,2 menos 8,2) / 2: diferencia de medias en la prueba inmediata (Learn Your Way menos libro digital) dividida por la DE del grupo control, con las cifras de la p. 14. Como el paper redondea medias y DE, el valor exacto puede estar entre 0,44 y 0,56. Los puntajes no eran normales y los autores usaron pruebas no paramétricas.", "medida": "Prueba inmediata de recuerdo y comprensión, en la misma sesión (experimento de laboratorio)", "pagina": "p. 14" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos; Learn Your Way es una plataforma experimental de investigación y no un producto. Los participantes recibieron entre 115 y 160 dólares por participar.", "pagina": "p. 5; p. 11" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "medicion": "La prueba principal se hizo en la misma sesión, la construyó el equipo y cubría el contenido de los cuestionarios que sólo tenía el grupo tratado; la diferida tenía tres preguntas y se respondió a distancia sin supervisión. A favor: la puntuación de las respuestas cortas fue ciega a la condición.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro reportado; los resultados de aprendizaje son significativos sólo con pruebas unilaterales (Z = 1,89).", "independencia": "Google desarrolló la herramienta, financió el estudio y seis autores son empleados suyos; los otros cuatro son de la empresa que reclutó a los participantes." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "alerta_version": "salió la versión publicada (Frontiers in Artificial Intelligence 9:1783117 (2026); según arXiv (declarado por el autor), https://doi.org/10.3389/frai.2026.1783117); se verificó preprint: arXiv:2509.18664 (preprint, versión 2 del 26 de marzo de 2026)", "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "estados-unidos-numi-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Making AI Tutoring Productive: Evidence from a Mastery-Based Math Practice Experiment", "titulo_es": "Hacer productiva la tutoría con IA: evidencia de un experimento de práctica matemática con regla de maestría", "autores": [ "Philip Oreopoulos", "Michael Liut", "Alp Sungu", "Nina Low" ], "anio": 2026, "publicacion": "NBER Working Paper No. 35621", "estado": "working_paper", "url": "https://www.nber.org/papers/w35621", "enlaces": [ { "etiqueta": "DOI", "url": "https://doi.org/10.3386/w35621" } ], "diseno": "rct_individual", "nivel_evidencia": 2, "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "grados": "6.º a 8.º grado", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 6997, "escuelas": 20, "texto": "6.997 estudiantes de 6.º a 8.º grado que ingresaron a la actividad en 20 escuelas del distrito Hamilton County Schools (Chattanooga, Tennessee), con poco menos de 100 docentes; 6.327 rindieron la prueba diferida. Aleatorización individual al ingresar, en un diseño 2 × 2 × 2: IA o plataforma sin IA, regla de maestría o no, y uno de dos temas." }, "duracion": "Una sesión de práctica de unos 50 minutos (23 al 27 de marzo de 2026) y una prueba diferida de 15 a 20 minutos aproximadamente una semana después.", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "NUMI, tutor basado en un modelo de lenguaje integrado en una plataforma de práctica (el paper no identifica el modelo)", "descripcion": "Tutor de IA con salvaguardas, ubicado al lado de cada ejercicio de una plataforma de aprendizaje asistido por computadora (videos, práctica, retroalimentación inmediata y soluciones resueltas). Nunca revela la respuesta final: ofrece una pista de primer paso con una pregunta de dos opciones, un recorrido guiado paso a paso después de cada error y explicaciones de los pasos de la solución. Se cruzó al azar con una regla de maestría: responder tres preguntas seguidas correctamente para avanzar y ver al menos un minuto del video." }, "comparacion": "La misma plataforma sin IA: mismos videos, ejercicios y retroalimentación, con la solución resuelta que aparece después de un error. El efecto medido es el valor agregado de la IA sobre una plataforma de práctica, no frente a clases sin tecnología.", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Acierto en la pregunta de la prueba diferida sobre el Ejercicio 1 practicado (estudiantes asignados a la regla de maestría)", "efecto": 0.032, "unidad": "proporción de respuestas correctas (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,017; p = 0,065", "significativo": false, "nota": "ITT dentro del brazo de maestría (asignado al azar), N = 3.209. Acierto de 0,370 sin IA y 0,402 con IA. Significativo solo al 10 %; el texto (p. 21) lo describe como 3,1 puntos porcentuales y como sugerente. En la pregunta no practicada equivalente la diferencia es 0,002.", "pagina": "p. 42, Tabla 9; p. 21", "cita_textual": "Tabla 9 (valores): Practiced Ex. 1, CAL-only mean 0.370, AI mean 0.402, AI difference 0.032* (0.017), Observations 3,209", "principal": true }, { "medida": "Efecto de la IA sin regla de maestría en la prueba diferida (preguntas practicadas menos no practicadas)", "efecto": -0.014, "unidad": "preguntas correctas (diferencia entre 2 preguntas practicadas y 2 no practicadas)", "error": "EE 0,034", "significativo": false, "nota": "ITT, muestra completa de la prueba diferida (N = 6.327). Es el coeficiente de IA en la regresión con interacción, es decir, el efecto de la IA en el brazo sin maestría. La interacción maestría × IA en esta misma medida fue 0,040 (EE 0,048), no significativa.", "pagina": "p. 38, Tabla 5, col. Combined", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Combined, AI -0.014 (0.034); Mastery × AI 0.040 (0.048); CAL-only/non-mastery mean 0.108; Observations 6,327", "principal": false }, { "medida": "Interacción maestría × IA en el total de preguntas practicadas correctas en la prueba diferida", "efecto": 0.085, "unidad": "preguntas correctas (de 2 preguntas practicadas)", "error": "EE 0,039", "significativo": true, "nota": "ITT, N = 6.327. Los autores piden leerlo junto con el contraste practicado menos no practicado, que es menos preciso y no significativo.", "pagina": "p. 17; p. 38, Tabla 5, col. Practiced", "cita_textual": "the Mastery × AI coefficient is 0.085 on a two-question outcome, equivalent to 4.2 percentage points per question", "principal": false }, { "medida": "Probabilidad de acertar el intento siguiente después de un error (mecanismo, estudiantes con maestría)", "efecto": 8.5, "unidad": "pp", "error": "EE 0,009 en proporción, robusto (Tabla 8); 0,012 agrupado por estudiante (Tabla A15, p. 66)", "significativo": true, "nota": "Evidencia de mecanismo, no de aprendizaje: 13.512 eventos de error en el Ejercicio 1, una muestra que condiciona en haber cometido un error, lo que la propia IA afecta. La IA también aumentó en 2,876 minutos el tiempo hasta la siguiente respuesta correcta (Tabla 8).", "pagina": "p. 20; p. 41, Tabla 8", "cita_textual": "AI increased the probability that the next attempt was correct by 8.5 percentage points.", "principal": false }, { "medida": "Efecto de la regla de maestría sola, sin IA, en la prueba diferida (preguntas practicadas menos no practicadas)", "efecto": -0.01, "unidad": "preguntas correctas (diferencia entre 2 preguntas practicadas y 2 no practicadas)", "error": "EE 0,034", "significativo": false, "nota": "ITT, N = 6.327. La misma regla aumentó en 0,287 (EE 0,016) la probabilidad de lograr tres respuestas correctas seguidas durante la práctica (Tabla 4, p. 36), pero eso no se tradujo en más aprendizaje una semana después.", "pagina": "p. 38, Tabla 5, col. Combined", "cita_textual": "Tabla 5 (valores): Combined, Mastery -0.010 (0.034)", "principal": false } ], "hallazgo": { "es": "En 20 escuelas de Tennessee (Estados Unidos), agregar un tutor de IA con salvaguardas a una plataforma de práctica de matemática no mejoró por sí solo el resultado en una prueba aplicada una semana después. Cuando la IA se combinó con una regla de maestría (tres aciertos seguidos para avanzar), los estudiantes acertaron el 40,2 % de la pregunta del ejercicio practicado frente al 37,0 % sin IA, una diferencia solo marginalmente significativa (p = 0,065). La IA hizo que los estudiantes avanzaran más lento, pero que se recuperaran mejor de sus errores.", "en": "In 20 Tennessee (US) schools, adding a guard-railed AI tutor to a math practice platform did not by itself improve results on a test given one week later. When AI was combined with a mastery rule (three correct answers in a row to advance), students answered the practiced-exercise question correctly 40.2% of the time versus 37.0% without AI, a difference that was only marginally significant (p = 0.065). AI slowed students down but helped them recover from mistakes." }, "condiciones": [ "La IA solo mostró señales de aprendizaje cuando estaba integrada en un flujo con regla de maestría, que obligaba a seguir trabajando después de cada error.", "La diferencia fue mayor y significativa en los temas más difíciles; en las sesiones sin demoras técnicas también fue mayor, pero no significativa (Tabla A2, p. 49).", "La IA consume tiempo: en una clase de duración fija, los estudiantes con IA completaron menos preguntas y llegaron menos a los ejercicios posteriores (Tabla 4, p. 36)." ], "advertencias": [ "Documento de trabajo del NBER (agosto de 2026), sin revisión por pares.", "Intervención muy breve: una sola sesión de unos 50 minutos y una prueba diferida de cuatro preguntas, una por ejercicio, lo que da medidas ruidosas. No mide notas, pruebas estatales ni aprendizaje de largo plazo.", "El resultado positivo principal está en un subgrupo (el brazo de maestría, asignado al azar) y en una sola pregunta, con p = 0,065. Sin la regla de maestría, el efecto de la IA es cercano a cero. Hay muchas medidas y contrastes, y el paper no reporta corrección por comparaciones múltiples.", "La comparación es IA frente a la misma plataforma sin IA, no frente a clases sin tecnología.", "El tratamiento agrupa varias funciones (pista inicial, recorrido tras el error, explicación de pasos); separar cuánto aporta cada una depende de supuestos (Apéndice A.3).", "Los resultados del Ejercicio 2 y del cierre son difíciles de interpretar porque la IA y la maestría cambiaron cuántos estudiantes llegaron a ellos.", "Rindió la prueba diferida el 90 % de quienes ingresaron (Tabla 3, p. 34). En esa muestra el balance es aceptable, con una diferencia marginal en almuerzo gratuito (p = 0,064, Tabla 2, p. 33).", "La plataforma tuvo demoras en las primeras sesiones, que afectaron más al brazo con IA.", "El paper no dice qué modelo de lenguaje usa NUMI ni reporta costos. Un solo distrito de Estados Unidos." ], "conflicto_de_interes": "NUMI fue construida para este proyecto por un equipo de estudiantes de computación de la Universidad de Toronto, institución de dos de los autores: los autores evalúan una herramienta de su propio proyecto, no un producto comercial. Financiamiento: Smith Richardson Foundation, SSHRC, NSERC y J-PAL.", "temas": [ "tutor de IA", "salvaguardas", "regla de maestría", "práctica de matemática", "recuperación después del error", "prueba diferida", "valor agregado sobre plataforma" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el PDF del NBER Working Paper 35621 (agosto de 2026): resumen, diseño, Tablas 1 a 9 y apéndice (Tablas A1 a A16 y prompts del tutor). URL, fecha y DOI confirmados en nber.org el 2026-09-27. Registro AEA: AEARCTR-0018678. Las páginas citadas coinciden con la numeración impresa del PDF." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": 1, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Prueba diferida de cuatro preguntas (una por ejercicio de cada tema, dos practicadas y dos no), de 15 a 20 minutos, administrada en clase por la plataforma NUMI aproximadamente una semana después; los estudiantes trabajaban con papel y lápiz y sin ayuda docente. El paper no dice si el tutor de IA estaba disponible durante la prueba.", "pagina": "p. 10; p. 11; p. 14" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Una sola sesión de práctica, diseñada para durar unos 50 minutos, entre el 23 y el 27 de marzo de 2026.", "pagina": "p. 10" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Entre los estudiantes con IA y regla de maestría: en promedio 1,99 usos de 'Help me get started', 2,28 recorridos tras un error y 3,23 pedidos de explicación; 42 % escribió al menos un mensaje de matemática al tutor. No se reporta una tasa única de uso.", "pagina": "p. 18; Tabla 6, p. 39" }, "atricion": { "total_pct": 10, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Rindió la prueba diferida el 90 % de los 6.997 que ingresaron (91 % sin maestría y 90 % con maestría). El paper no reporta la tasa por brazo de IA; en la muestra de la prueba, el balance es aceptable (diferencia marginal en almuerzo gratuito, p = 0,064).", "pagina": "Tabla 3, p. 34; Tabla 2, p. 33" }, "preregistro": "AEARCTR-0018678", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "10 % no rindió la prueba diferida; no se informa la tasa por brazo de IA.", "medicion": "Cuatro preguntas hechas por el equipo, una por ejercicio, en la propia plataforma y una semana después; medidas ruidosas, como reconocen los autores (p. 25).", "reporte_selectivo": "El registro citado (AEARCTR-0018678) figura inscrito el 24 de mayo de 2026, después del experimento de marzo, y describe un ensayo posterior (agosto de 2026 a junio de 2027); el paper no cita otro registro. El resultado positivo está en el brazo de maestría y en una pregunta, con p = 0,065, sin corrección por comparaciones múltiples.", "independencia": "NUMI fue construida para el proyecto por un equipo de la Universidad de Toronto, institución de dos de los autores (p. 11)." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "estados-unidos-persistencia-ia-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance", "titulo_es": "La asistencia de IA reduce la persistencia y perjudica el desempeño independiente", "autores": [ "Grace Liu", "Brian Christian", "Tsvetomira Dumbalska", "Michiel A. Bakker", "Rachit Dubey" ], "anio": 2026, "publicacion": "arXiv:2604.04721 (preprint, en revisión)", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.04721", "enlaces": [ { "etiqueta": "Versión verificada (v2, 7 de abril de 2026)", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.04721v2" }, { "etiqueta": "Página del proyecto", "url": "https://ai-project-website.github.io/AI-assistance-reduces-persistence/" } ], "diseno": "experimento_laboratorio", "nivel_evidencia": 2, "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "materia": [ "matemática", "lectura" ], "muestra": { "texto": "1.222 participantes residentes en Estados Unidos, reclutados en la plataforma en línea Prolific, en tres experimentos: 354 (fracciones), 667 (fracciones, réplica) y 201 (comprensión lectora). Tras las exclusiones quedaron 307, 585 y 168." }, "duracion": "Una sola sesión en línea de unos 13 a 15 minutos por experimento.", "intervencion": { "tipo": [ "ia_generativa_sin_guia" ], "usuario": "participante adulto", "herramienta": "Asistente de chat con GPT-5, presentado como ChatGPT, en una barra lateral", "descripcion": "Durante la fase de práctica (12, 11 o 5 problemas), el grupo con IA tenía un asistente que ya conocía el problema (en los experimentos de fracciones, también la solución) y respondía cualquier pedido, incluida la respuesta directa; se alentó a usarlo como quisieran. Luego se retiraba la IA sin aviso y todos resolvían 3 problemas finales sin ayuda." }, "comparacion": "Los mismos problemas sin IA. En los Experimentos 2 y 3 el grupo de control tuvo un panel lateral con soluciones ya vistas o consejos de lectura, que también se retiraba en la fase final.", "veredicto": "negativo", "resultados": [ { "medida": "Tasa de acierto en 3 problemas de fracciones sin IA, después de la práctica (Experimento 2)", "efecto": -0.19, "unidad": "d de Cohen", "error": "IC 95 % [-0,36; -0,03]; P = 0,020", "significativo": true, "nota": "Réplica que corrige la exclusión desigual del Experimento 1. Acierto medio de 0,71 con IA frente a 0,77 en control; N = 585 (308 con IA y 277 control).", "pagina": "p. 5", "cita_textual": "(mean 0.77, s.d. 0.32; t(583) = -2.33, P = 0.020; Cohen's d = -0.19, 95% CI [-0.36, -0.03])", "principal": true }, { "medida": "Tasa de acierto en 3 problemas de fracciones sin IA, después de la práctica (Experimento 1)", "efecto": -0.42, "unidad": "d de Cohen", "error": "IC 95 % [-0,66; -0,19]; P < 0,001", "significativo": true, "nota": "Acierto medio de 0,57 con IA frente a 0,73 en control; N = 307. Los autores advierten que las exclusiones pudieron dejar en el grupo con IA a participantes de menor habilidad, inflando la brecha (pp. 4 y 5).", "pagina": "p. 4", "cita_textual": "(mean 0.57, s.d. 0.41) than participants in the control condition (mean 0.73, s.d. 0.34; t(305) = -3.64, P < 0.001; Cohen's d = -0.42, 95% CI [-0.66, -0.19])", "principal": false }, { "medida": "Tasa de acierto en 3 preguntas de comprensión lectora sin IA, después de la práctica (Experimento 3)", "efecto": -0.42, "unidad": "d de Cohen", "error": "IC 95 % [-0,73; -0,11]; P = 0,007", "significativo": true, "nota": "Preguntas tipo SAT. Acierto medio de 0,76 con IA frente a 0,89 en control; N = 168.", "pagina": "p. 8", "cita_textual": "(mean 0.76, s.d. 0.34) than participants in the control condition (mean 0.89, s.d. 0.25; t(166) = -2.72, P = 0.007; Cohen's d = -0.42, 95% CI [-0.73, -0.11])", "principal": false }, { "medida": "Tasa de problemas saltados sin IA, medida de persistencia (Experimento 2)", "efecto": 0.1, "unidad": "d de Cohen", "error": "IC 95 % [-0,07; 0,26]; P = 0,239", "significativo": false, "nota": "Positivo significa más abandono con IA. En el Experimento 1 la diferencia sí fue significativa (d = 0,25; IC 95 % [0,02; 0,48]; P = 0,031; p. 4).", "pagina": "p. 5", "cita_textual": "(mean 0.07, s.d. 0.23; t(583) = 1.18, P = 0.239; Cohen's d = 0.10, 95% CI [-0.07, 0.26]), but the result was not significant", "principal": false }, { "medida": "Tasa de preguntas saltadas sin IA, medida de persistencia (Experimento 3, comprensión lectora)", "efecto": 0.42, "unidad": "d de Cohen", "error": "IC 95 % [0,11; 0,72]; P = 0,008", "significativo": true, "nota": "Positivo significa más abandono con IA: 0,08 con IA frente a 0,01 en control. Se contó como saltada toda respuesta dada en menos de 5 segundos.", "pagina": "p. 8", "cita_textual": "(mean 0.01, s.d. 0.08; t(166) = 2.69, P = 0.008; Cohen's d = 0.42, 95% CI [0.11, 0.72])", "principal": false } ], "hallazgo": { "es": "En tres experimentos en línea con adultos de Estados Unidos, quienes practicaron fracciones o comprensión lectora con un asistente tipo ChatGPT durante unos 10 a 15 minutos rindieron peor cuando se les quitó la IA que quienes practicaron sin ella (entre -0,19 y -0,42 d de Cohen en la tasa de acierto). También tendieron a saltarse más problemas, aunque esa diferencia no fue significativa en uno de los tres experimentos.", "en": "In three online experiments with US adults, people who practiced fractions or reading comprehension with a ChatGPT-style assistant for about 10 to 15 minutes performed worse once the AI was removed than those who practiced without it (Cohen's d between -0.19 and -0.42 on solve rate). They also tended to skip more problems, although that difference was not significant in one of the three experiments." }, "condiciones": [ "La pérdida se concentró en quienes dijeron haber usado la IA para obtener respuestas directas (61 % del grupo con IA en el Experimento 2); quienes la usaron para pistas o no la usaron rindieron mejor que ellos y no empeoraron respecto de su propia prueba previa. Este análisis es transversal y no causal (pp. 6 y 7).", "El asistente respondía cualquier pedido, incluida la respuesta completa, y se alentó a los participantes a usarlo como quisieran (Apéndices A y B)." ], "advertencias": [ "Experimento en línea de una sola sesión (13 a 15 minutos) con participantes pagados de Prolific, no estudiantes en un aula. La prueba final son 3 problemas medidos inmediatamente después de la práctica: no mide aprendizaje duradero.", "El paper no reporta edad, escolaridad ni otras características de los participantes, ni menciona un preregistro.", "En el Experimento 1 las exclusiones fueron desiguales entre grupos (quedaron 185 de 191 con IA y 122 de 163 en control), un posible sesgo que los autores reconocen; en la réplica que lo corrige, el efecto en acierto baja a d = -0,19 (pp. 4 y 5).", "La IA estaba configurada para responder sin restricciones: el resultado aplica a IA generativa sin guía pedagógica, no a tutores con salvaguardas.", "En los experimentos de fracciones, uno de los tres problemas de la prueba final es idéntico a un problema de la fase de práctica (Apéndices A.2 y B.2).", "Preprint en arXiv sin revisión por pares. Las cifras se verificaron en la versión 2 (7 de abril de 2026); existe una versión 4 (5 de agosto de 2026) que no se revisó y cuyas cifras podrían diferir." ], "temas": [ "IA generativa sin guía", "persistencia", "desempeño sin IA", "descarga cognitiva", "dependencia de la IA", "fracciones", "comprensión lectora" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el PDF de arXiv 2604.04721v2 (7 de abril de 2026, 29 pp.). La página de arXiv confirma que la versión vigente es la v4 (5 de agosto de 2026), cuyo resumen mantiene N = 1.222; las cifras de esta ficha no se contrastaron con la v4." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Tres problemas de fracciones resueltos justo después de la práctica, en la misma sesión en línea, tras retirar la IA sin aviso; se pidió no usar IA, calculadora ni Google, sin supervisión. Uno de los tres problemas es idéntico a uno de la práctica y el pago no dependía del acierto.", "pagina": "p. 5; Apéndice B, pp. 18 y 19" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Una sesión en línea de unos 15 minutos (Experimento 2), con 11 problemas de práctica con IA antes de la prueba; los autores la describen como unos 10 minutos de interacción con IA.", "pagina": "p. 1; p. 5" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 88, "texto": "Autorreporte al final del Experimento 2: 61 % usó la IA sobre todo para obtener respuestas, 27 % para pistas o aclaraciones y 12 % no la usó (271 de 308 la usaron).", "pagina": "p. 6" }, "atricion": { "total_pct": 12.3, "diferencial": "no", "texto": "Experimento 2: se excluyó a 82 de 667 participantes por el control de atención o por no resolver ningún problema del pretest (11,7 % con IA y 12,9 % en control); el 12,3 % es cálculo sobre esas cifras.", "pagina": "p. 5" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.19, "ee": null, "ic95": [ -0.36, -0.03 ], "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "d de Cohen de una tarea de laboratorio en línea: tasa de acierto en 3 problemas de fracciones sin IA justo después de la práctica (Experimento 2, N = 585). No equivale a DE de una prueba de aprendizaje escolar.", "pagina": "p. 5" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica: experimento de laboratorio; los participantes cobraron 3,40 dólares por unos 15 minutos (Experimento 2).", "pagina": "p. 5" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "bajo", "notas": { "medicion": "Tres problemas en la misma sesión, sin supervisión, diseñados por el equipo; uno repite un problema de práctica.", "reporte_selectivo": "El paper no menciona preregistro; tres experimentos con varios resultados, y en el Experimento 2 la diferencia en persistencia no fue significativa." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "alerta_version": "hay una versión nueva del paper (v4 (2026-08-05), https://arxiv.org/abs/2604.04721v4); se verificó la v2", "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "estados-unidos-tutor-pares-llm-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Human Thinking under Plural LLM Assistance: Mathematical Problem Solving and Open-Ended Writing", "titulo_es": "El pensamiento humano con asistencia de varios LLM: resolución de problemas matemáticos y escritura abierta", "autores": [ "Harsh Kumar", "Zi Kang (Jace) Mu", "Jonathan Vincentius", "Ashton Anderson" ], "anio": 2026, "publicacion": "arXiv:2604.02677v2 (borrador de trabajo, julio de 2026); la versión 1 se tituló \"Beyond The AI Tutor: Social Learning With LLM Agents\"", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.02677", "enlaces": [ { "etiqueta": "Versión verificada (v2, 3 de julio de 2026)", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.02677v2" }, { "etiqueta": "Preregistro Experimento 1 (AsPredicted)", "url": "https://aspredicted.org/rq8uz9.pdf" }, { "etiqueta": "Preregistro Experimento 2 (AsPredicted)", "url": "https://aspredicted.org/gq922f.pdf" }, { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-ai-tutor-social-learning-llm-agents" } ], "diseno": "experimento_laboratorio", "pais": [ "Estados Unidos", "Reino Unido" ], "region": [ "America del Norte", "Europa y Asia Central" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "materia": [ "matemática", "escritura" ], "muestra": { "texto": "Experimento 1 (matemática): 614 adultos reclutados en Prolific, residentes en Estados Unidos; 315 pasaron los controles de atención y autenticidad y se repartieron en cuatro condiciones. Experimento 2 (escritura): 419 reclutados en Estados Unidos o Reino Unido; 247 con dos ensayos válidos en tres condiciones." }, "duracion": "Una sola sesión en línea: unos 14 minutos en el Experimento 1 (dos lecciones de 5 minutos) y una mediana de 11 minutos en el Experimento 2 (dos ensayos de 5 minutos).", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "participante adulto", "herramienta": "Agentes con GPT-5.2 (tutor \"Bob\" y compañeros simulados \"Alice\" y \"Charlie\") en el Experimento 1; Claude Opus 4.6 y ChatGPT (GPT-5.2) en el Experimento 2", "descripcion": "Experimento 1: tras responder cada uno de dos problemas tipo SAT, el participante tenía una lección de 5 minutos en un chat con un tutor que daba aclaraciones, pistas y ánimo en lugar de la solución, con dos compañeros simulados que cometían errores aritméticos o conceptuales, o con los tres. Luego resolvía sin ayuda dos problemas isomorfos. Experimento 2: dos ensayos breves (argumentativo y creativo) sin IA, con un asistente (Claude o ChatGPT) o con ambos en roles complementarios." }, "comparacion": "Experimento 1: sin chat ni retroalimentación durante la lección (pasaban directo al problema siguiente). Experimento 2: escritura sin IA.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Acierto en dos problemas isomorfos resueltos sin IA después de la lección (Experimento 1): tutor y compañeros frente a control", "efecto_texto": "cerca de 65 % frente a cerca de 42 %", "unidad": "% de acierto en la prueba", "error": "χ²(1) = 14,83; p < 0,001", "significativo": true, "nota": "Prueba chi cuadrado por pares, exploratoria: el modelo logístico mixto preregistrado no convergió. El texto da los porcentajes como aproximados (∼). N total = 315 en cuatro condiciones; el paper no da el N por condición. La oración empieza al final de la p. 4 con \"Control\".", "pagina": "p. 5; Figura 3", "cita_textual": "(∼42%), Peers Only (∼48%), Tutor Only (∼59%), and Tutor + Peers (∼65%)", "principal": true }, { "medida": "Acierto en la prueba sin IA (Experimento 1): sólo tutor frente a control", "efecto_texto": "cerca de 59 % frente a cerca de 42 %", "unidad": "% de acierto en la prueba", "error": "χ²(1) = 8,27; p = 0,004", "significativo": true, "nota": "Prueba chi cuadrado exploratoria.", "pagina": "p. 5", "cita_textual": "over the no-agent baseline: the tutor effect was significant" }, { "medida": "Acierto en la prueba sin IA (Experimento 1): sólo compañeros simulados frente a control", "efecto_texto": "cerca de 48 % frente a cerca de 42 %", "unidad": "% de acierto en la prueba", "error": "χ²(1) = 0,88; p = 0,347", "significativo": false, "nota": "Prueba chi cuadrado exploratoria. Tutor y compañeros superó a sólo compañeros (χ²(1) = 8,23; p = 0,004).", "pagina": "p. 5", "cita_textual": "the peers effect alone did not reach significance" }, { "medida": "Acierto en la prueba sin IA (Experimento 1): tutor y compañeros frente a sólo tutor", "efecto_texto": "cerca de 65 % frente a cerca de 59 %, sin diferencia significativa", "unidad": "% de acierto en la prueba", "error": "χ²(1) = 1,05; p = 0,307", "significativo": false, "nota": "Prueba chi cuadrado exploratoria. Agregar compañeros simulados al tutor no mejoró significativamente el acierto.", "pagina": "p. 5", "cita_textual": "while Tutor Only and Tutor + Peers did not significantly" }, { "medida": "Calidad del ensayo escrito con IA (Experimento 2): un asistente frente a sin IA", "efecto": 0.332, "unidad": "puntos (rúbrica de 1 a 5)", "error": "t(244) = 6,21; p < 0,0001, con corrección de Bonferroni", "significativo": true, "nota": "No mide aprendizaje: la IA estaba disponible mientras se escribía y la calificación la hizo GPT-5.2 con una rúbrica. Con dos asistentes la diferencia fue 0,234 (t(244) = 4,21; p = 0,0001); uno y dos asistentes no difirieron (0,098; p = 0,363).", "pagina": "p. 8", "cita_textual": "both LLM conditions outperformed Control (Control vs. Single: Δ = 0.332" }, { "medida": "Similitud de ideas entre ensayos (homogeneización, Experimento 2): un asistente frente a sin IA", "efecto_texto": "0,748 frente a 0,735", "unidad": "similitud coseno promedio entre ideas clave (mayor = ideas más parecidas)", "error": "prueba de permutación, p = 0,033", "significativo": true, "nota": "Con dos asistentes en roles distintos la similitud fue 0,737, casi igual al control (p = 0,950). No es una medida de aprendizaje.", "pagina": "p. 8", "cita_textual": "idea similarity than writing alone (Single: 0.748 vs. Control: 0.735;" } ], "hallazgo": { "es": "En un experimento en línea con 315 adultos de Estados Unidos, quienes tuvieron lecciones de 5 minutos con un tutor de IA y dos compañeros simulados que cometían errores acertaron cerca del 65 % de problemas matemáticos tipo SAT resueltos luego sin ayuda, frente a cerca del 42 % sin agentes ni retroalimentación; sólo con el tutor, cerca del 59 %. En un segundo experimento, la IA mejoró los ensayos escritos con ella, y usar dos asistentes con roles distintos evitó que las ideas se parecieran más entre participantes.", "en": "In an online experiment with 315 US adults, those who had 5-minute lessons with an AI tutor plus two simulated peers who made errors solved about 65% of SAT-style math problems afterwards without help, versus about 42% with no agents or feedback; with the tutor alone, about 59%. In a second experiment, AI improved essays written with it, and using two assistants with different roles kept ideas from becoming more similar across participants." }, "condiciones": [ "El tutor estaba instruido para dar aclaraciones, pistas y ánimo en lugar de la solución, y los participantes conocían de antemano el tipo de error de cada compañero simulado.", "Sólo compañeros simulados, sin tutor, no mejoró significativamente el acierto frente al control." ], "advertencias": [ "Experimento en línea de una sola sesión (unos 14 minutos) con adultos pagados de Prolific, no estudiantes en un aula; la prueba son dos problemas resueltos un minuto después de las lecciones, sin supervisión ni medida de retención.", "Se excluyó a casi la mitad de los reclutados (315 de 614 quedaron) por controles de atención y autenticidad; la muestra quedó en la mitad de las unas 600 respuestas válidas que pedía el análisis de potencia.", "El análisis preregistrado no convergió; las pruebas chi cuadrado por pares son exploratorias, el paper no informa corrección por comparaciones múltiples y no aclara si tratan como independientes las dos respuestas de cada participante.", "Los porcentajes de acierto aparecen como aproximados y el paper no da el N por condición.", "En el Experimento 2 la calidad del ensayo se mide con la IA disponible y la califica GPT-5.2: no es una medida de aprendizaje.", "Los autores sugieren que los efectos serían cotas inferiores para el aula; es una conjetura, no un resultado del estudio.", "La ficha usa la versión 2 de arXiv (3 de julio de 2026); la versión 1 (abril de 2026) tenía otro título. El paper remite a un apéndice con los prompts que no está en el PDF de la v2." ], "conflicto_de_interes": "Los autores (Universidad de Toronto) diseñaron los agentes y la plataforma que evalúan; los problemas de la prueba vienen de estudios previos, entre ellos uno del primer autor. El paper no declara financiamiento ni conflictos de interés.", "temas": [ "varios agentes", "tutor socrático", "compañeros simulados", "desempeño sin IA", "homogeneización de ideas", "escritura" ], "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "doble_extraccion_ia", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Dos extracciones independientes con agentes coincidieron en elegibilidad, diseño y resultado principal. Sin diferencias en los campos comparados. Citas comprobadas en el texto del paper con scripts/comprobar_citas.mjs. extractor 2; texto completo de arXiv 2604.02677v2 (3 de julio de 2026, 12 pp.). Páginas según el PDF. El PDF está a dos columnas: en el texto de pdftotext -layout las columnas se intercalan, así que algunas citas sólo son contiguas en la extracción sin -layout. Los símbolos χ y p del PDF no se extraen como texto, por eso las citas los evitan. Nivel propuesto 2: experimento en línea de una sola sesión con adultos, con prueba sin IA inmediata de dos problemas." }, "nivel_evidencia": 2, "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Experimento 1: dos problemas isomorfos a los de la lección (misma estructura, otros valores), resueltos sin agentes ni retroalimentación después de un minuto de Tetris como distractor, en la misma sesión en línea y sin supervisión. Los problemas tipo SAT provienen de estudios previos con trabajadores en línea. El Experimento 2 mide la calidad de ensayos escritos con la IA disponible, calificada por GPT-5.2, y no mide aprendizaje.", "pagina": "p. 4; p. 6; p. 7" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Dos lecciones de 5 minutos, una por problema, en una sesión en línea de unos 14 minutos.", "pagina": "p. 3; p. 4" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no informa cuánto interactuaron los participantes con los agentes; los autores dicen que no analizaron los registros de interacción.", "pagina": "p. 10" }, "atricion": { "total_pct": 48.7, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: en el Experimento 1, 315 de 614 reclutados pasaron los controles de atención y autenticidad preregistrados. Los autores informan que la muestra final quedó repartida en forma pareja entre las cuatro condiciones (χ²(3) = 0,97; p = 0,807), pero no la exclusión por condición. En el Experimento 2 quedaron 247 de 419 (el paper dice cerca de 41 %).", "pagina": "p. 4; p. 8" }, "preregistro": "AsPredicted rq8uz9 (Experimento 1) y gq922f (Experimento 2)", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica: experimento en línea; los participantes cobraron 8,17 dólares por hora (mínimo de Prolific).", "pagina": "p. 4" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "alto", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "El texto no describe cómo se asignó a los participantes a las condiciones del Experimento 1; tras las exclusiones, las condiciones quedaron parejas en tamaño y el acierto en la práctica no difirió (p = 0,090).", "atricion": "Se excluyó al 48,7 % de los reclutados; el paper no informa la exclusión por condición ni en qué momento de la sesión se aplicaron los controles.", "medicion": "Dos problemas en la misma sesión, un minuto después de las lecciones, sin supervisión y elegidos por el equipo.", "reporte_selectivo": "El análisis preregistrado no convergió y se reemplazó por pruebas chi cuadrado por pares, sin corrección por comparaciones múltiples informada; el estudio quedó con la mitad de la muestra prevista.", "independencia": "Los autores diseñaron los agentes y la plataforma que evalúan." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "inglaterra-llm-toma-de-notas-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Effects of LLM use and note-taking on reading comprehension and memory: A randomised experiment in secondary schools", "titulo_es": "Efectos del uso de un LLM y de la toma de notas en la comprensión lectora y la memoria: un experimento aleatorio en escuelas secundarias", "autores": [ "Pia Kreijkes", "Viktor Kewenig", "Martina Kuvalja", "Mina Lee", "Jake M. Hofman", "Sylvia Vitello", "Abigail Sellen", "Sean Rintel", "Daniel G. Goldstein", "David Rothschild", "Lev Tankelevitch", "Tim Oates" ], "cita_corta": "Kreijkes et al.", "anio": 2026, "publicacion": "Computers & Education, vol. 243 (2026), artículo 105514 (en línea desde el 24 de noviembre de 2025)", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105514", "enlaces": [ { "etiqueta": "ScienceDirect", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131525002829" }, { "etiqueta": "PDF de la versión publicada (sitio de un coautor)", "url": "https://researchdmr.com/files/LLM_Notes_Reading_Comp.pdf" }, { "etiqueta": "Preregistro (AsPredicted)", "url": "https://aspredicted.org/K4H_PHV" }, { "etiqueta": "Preprint en SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5095149" }, { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/effects-llm-use-and-note-taking-reading-comprehension-and-memory-randomised" } ], "diseno": "experimento_laboratorio", "pais": [ "Reino Unido" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "grados": "Year 10 en Inglaterra (14 a 15 años), comienzo de la preparación para el GCSE", "materia": [ "historia", "comprensión lectora" ], "muestra": { "estudiantes": 344, "escuelas": 7, "texto": "405 estudiantes de Year 10 de 7 escuelas secundarias de Inglaterra (3 estatales no selectivas, 2 grammar schools y 2 independientes); 344 en el análisis tras las exclusiones: 184 en el Grupo 1 (LLM frente a notas) y 160 en el Grupo 2 (LLM frente a LLM con notas)." }, "duracion": "Dos sesiones en horario escolar separadas por tres días, entre marzo y julio de 2024: una de aprendizaje (unos 35 minutos, dos textos de 10 a 15 minutos cada uno) y una de prueba (unos 30 minutos).", "intervencion": { "tipo": [ "ia_generativa_sin_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Chatbot creado por el equipo sobre GPT-3.5 turbo (Azure OpenAI), con un meta-prompt para ayudar a comprender el texto y un máximo de 20 prompts", "descripcion": "Cada estudiante estudió dos textos de historia de unas 385 palabras (el apartheid en Sudáfrica y la crisis de los misiles en Cuba), cada uno con una actividad asignada: usar el chatbot, tomar notas, o usar el chatbot y tomar notas a la vez. El uso del chatbot era libre. Todos recibieron instrucciones equivalentes sobre lectura activa y un video de demostración, y no sabían que serían evaluados." }, "comparacion": "Comparación dentro de cada estudiante: el otro texto se estudió tomando notas (Grupo 1) o usando el chatbot y tomando notas a la vez (Grupo 2). No hubo una condición de sólo lectura.", "veredicto": "negativo", "resultados": [ { "medida": "Comprensión (12 puntos), tomar notas frente a usar sólo el LLM (Grupo 1)", "efecto": 0.95, "unidad": "puntos (escala 0 a 12)", "error": "EE 0,17; IC 95 % [0,62; 1,28]; p < 0,001; d = 0,38", "significativo": true, "nota": "Coeficiente de un modelo mixto con el LLM solo como referencia: positivo significa que con notas se rindió más que con el LLM solo. Medias del Grupo 1: 4,89 con notas frente a 4,00 con el LLM. Prueba tres días después, sin IA.", "pagina": "Tabla 3, p. 13; Fig. 3, p. 10", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Comprehension Notes 0.95 0.17 [0.62, 1.28] 5.73 <0.001 0.38", "principal": true }, { "medida": "Retención literal (20 puntos), tomar notas frente a usar sólo el LLM (Grupo 1)", "efecto": 1.92, "unidad": "puntos (escala 0 a 20)", "error": "EE 0,26; IC 95 % [1,42; 2,42]; p < 0,001; d = 0,44", "significativo": true, "nota": "Positivo significa que con notas se rindió más que con el LLM solo. Medias del Grupo 1: 10,80 con notas frente a 8,83 con el LLM.", "pagina": "Tabla 3, p. 13; Fig. 3, p. 10", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Literal retention Notes 1.92 0.26 [1.42, 2.42] 7.50 <0.001 0.44" }, { "medida": "Recuerdo libre (50 puntos), tomar notas frente a usar sólo el LLM (Grupo 1)", "efecto": 1.02, "unidad": "puntos (escala 0 a 50)", "error": "EE 0,43; IC 95 % [0,18; 1,86]; p = 0,017; d = 0,21", "significativo": true, "nota": "Resultado secundario preregistrado; una prueba de permutación da p = 0,02 (p. 11). Medias del Grupo 1: 5,36 con notas frente a 4,32 con el LLM.", "pagina": "Tabla 3, p. 13", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Free recall Notes 1.02 0.43 [0.18, 1.86] 2.39 0.017 0.21" }, { "medida": "Comprensión (12 puntos), usar el LLM y tomar notas frente a usar sólo el LLM (Grupo 2)", "efecto": 0.35, "unidad": "puntos (escala 0 a 12)", "error": "EE 0,18; IC 95 % [0,00; 0,70]; p = 0,048; d = 0,14", "significativo": true, "nota": "Positivo significa que sumar notas al LLM rindió más que el LLM solo.", "pagina": "Tabla 3, p. 13", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Comprehension LLM + Notes 0.35 0.18 [0.00, 0.70] 1.98 0.048 0.14" }, { "medida": "Retención literal (20 puntos), usar el LLM y tomar notas frente a usar sólo el LLM (Grupo 2)", "efecto": 0.57, "unidad": "puntos (escala 0 a 20)", "error": "EE 0,28; IC 95 % [0,03; 1,11]; p = 0,040; d = 0,13", "significativo": true, "pagina": "Tabla 3, p. 13", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Literal retention LLM + Notes 0.57 0.28 [0.03, 1.11] 2.06 0.040 0.13" }, { "medida": "Recuerdo libre (50 puntos), usar el LLM y tomar notas frente a usar sólo el LLM (Grupo 2)", "efecto": -0.08, "unidad": "puntos (escala 0 a 50)", "error": "EE 0,46; IC 95 % [-0,98; 0,81]; p = 0,854; d = -0,02", "significativo": false, "nota": "Una prueba de permutación da p = 0,80 (p. 11).", "pagina": "Tabla 3, p. 13", "cita_textual": "Tabla 3 (valores): Free recall LLM + Notes − 0.08 0.46 [-0.98, 0.81] − 0.18 0.854 − 0.02" }, { "medida": "Retención literal (20 puntos), tomar notas solas frente a usar el LLM y tomar notas (comparación indirecta entre grupos)", "efecto": 1.35, "unidad": "puntos (escala 0 a 20)", "error": "EE 0,38; z = 3,60; p < 0,001", "significativo": true, "nota": "Diferencia entre los coeficientes de ambos grupos, con el LLM solo como referencia común; exploratoria, y los autores piden cautela. En comprensión la diferencia es de 0,59 puntos (EE 0,24; z = 2,43; p = 0,015).", "pagina": "p. 12", "cita_textual": "for both literal retention (Estimated mean difference = 1.35, SE = 0.38, z = 3.60, p < .001) and comprehension (Estimated mean difference = 0.59, SE = 0.24, z = 2.43, p = .015)" } ], "hallazgo": { "es": "En 7 escuelas de Inglaterra, 344 estudiantes de 14 y 15 años estudiaron textos de historia con un chatbot (GPT-3.5), tomando notas o con ambos. Tres días después y sin IA, comprendieron y recordaron peor lo que estudiaron sólo con el chatbot que lo que estudiaron tomando notas (0,95 de 12 puntos en comprensión, d = 0,38; 1,92 de 20 en retención literal, d = 0,44). Sumar notas al chatbot también superó al chatbot solo, aunque menos que las notas solas, y la mayoría de los estudiantes prefirió el chatbot.", "en": "In 7 schools in England, 344 students aged 14 to 15 studied history texts with a chatbot (GPT-3.5), by taking notes, or with both. Three days later and without AI, they understood and remembered less of what they had studied with the chatbot alone than of what they had studied by taking notes (0.95 of 12 points in comprehension, d = 0.38; 1.92 of 20 in literal retention, d = 0.44). Adding notes to the chatbot also beat the chatbot alone, though by less than notes alone, and most students preferred the chatbot." }, "condiciones": [ "Uso libre del chatbot en una sesión breve, sin práctica previa en cómo usarlo para aprender; los autores creen que eso pudo perjudicar a las condiciones con LLM (p. 17).", "En la condición combinada muchos estudiantes copiaron la respuesta del LLM a sus notas, lo que pudo reducir el beneficio de tomar notas (p. 15)." ], "advertencias": [ "El comparador es tomar notas, una actividad eficaz, y no leer sin apoyo: el estudio no dice si usar el LLM es mejor o peor que no usar nada.", "Una sola sesión de 10 a 15 minutos por texto con GPT-3.5 turbo; los autores advierten que el uso repetido, en otros contextos o con modelos más recientes podría dar otros resultados (p. 18).", "La d de Cohen del paper divide por la DE de las diferencias pareadas dentro de cada estudiante (p. 9): no es directamente comparable con efectos en DE entre estudiantes de otros estudios.", "La comparación entre notas solas y LLM con notas es indirecta (grupos distintos) y exploratoria.", "El 15 % de los estudiantes aleatorizados fue excluido del análisis, sobre todo por no asistir a la sesión de prueba.", "Los estudiantes calificaron el LLM como más útil y más agradable pese a aprender menos con él (pp. 13 y 14).", "Muestra relativamente favorecida: 19 de los 344 estudiantes recibían comidas escolares gratuitas (Tabla 2, p. 12)." ], "conflicto_de_interes": "Ocho de los doce autores trabajan en Microsoft Research y declaran que su empresa invierte en IA generativa; los otros cuatro, en Cambridge University Press & Assessment, que usa IA en productos de evaluación y aprendizaje. El equipo construyó el chatbot. El estudio no tuvo financiamiento específico.", "temas": [ "IA generativa sin guía", "toma de notas", "comprensión lectora", "retención", "descarga cognitiva", "preferencias de los estudiantes" ], "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "doble_extraccion_ia", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Dos extracciones independientes con agentes coincidieron en elegibilidad, diseño y resultado principal. Sin diferencias en los campos comparados. El texto completo no se conserva después de comprobar las citas: la licencia del editor reserva la minería de texto. Citas comprobadas en el texto del paper con scripts/comprobar_citas.mjs. extractor 2; texto completo de la versión publicada en Computers & Education 243 (2026) 105514 (PDF del editor alojado en el sitio del coautor David Rothschild, 24 pp.; la página del PDF coincide con la numeración impresa). Año: el volumen es de 2026, aunque salió en línea el 24 de noviembre de 2025. Nivel propuesto 2: experimento aleatorio de una sola sesión breve en escuelas; mide aprendizaje sin IA tres días después, pero la exposición es de 10 a 15 minutos y el comparador es otra actividad, no la ausencia de IA. Principal: el paper tiene dos resultados primarios preregistrados (comprensión y retención literal); se marcó comprensión, el constructo del título. Los signos siguen al paper, que usa el LLM solo como referencia: los valores positivos favorecen a las notas." }, "nivel_evidencia": 2, "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Prueba tres días después de la sesión de aprendizaje, en la escuela y supervisada: por texto, 22 preguntas de recuerdo libre, comprensión (inferencias) y retención literal (respuesta corta y opción múltiple), construidas por el equipo. Tres evaluadores ciegos a la condición puntuaron las respuestas abiertas. El chatbot sólo funcionaba en la sesión de aprendizaje y buscar respuestas en otro navegador era motivo de exclusión. No se avisó a los estudiantes que serían evaluados.", "pagina": "pp. 5 a 9; Tabla 1, p. 8; Apéndice A, p. 19" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Un texto estudiado con el chatbot durante 10 a 15 minutos (mínimo y máximo obligatorios) en una sola sesión; la sesión de aprendizaje completa duró unos 35 minutos.", "pagina": "p. 7" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Promedio de prompts: 10,98 (DE 6,46) con el LLM solo en el Grupo 1; 9,21 (DE 5,72) con el LLM solo y 6,02 (DE 4,64) con LLM y notas en el Grupo 2. En la condición combinada, el 25,63 % copió a sus notas más del 70 % de los trigramas de la respuesta del LLM y el 16,25 % más del 90 %. De 4.929 prompts, 501 (cerca del 10 %) fueron ajenos a la tarea.", "pagina": "pp. 15 y 16" }, "atricion": { "total_pct": 15.1, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 61 de 405 estudiantes excluidos (36 no asistieron a la sesión de prueba, 13 declararon conocer mucho más un tema que el otro y 12 por otras razones); quedan 344. El paper no reporta las exclusiones por grupo; como cada estudiante se compara consigo mismo, una exclusión quita ambas condiciones a la vez.", "pagina": "p. 5; Apéndice A, p. 19" }, "preregistro": "AsPredicted K4H_PHV", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.38, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Comprensión, tomar notas frente a usar sólo el LLM (d de Cohen; positivo favorece a las notas, es decir, con el LLM solo se rindió menos). Los autores calculan d como diferencia de medias sobre la DE de las diferencias pareadas, no sobre la DE entre estudiantes.", "pagina": "p. 9; Tabla 3, p. 13" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos; el estudio no recibió financiamiento específico.", "pagina": "p. 19" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "dudas", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "15 % de los aleatorizados excluidos (61 de 405), sobre todo por no asistir a la sesión de prueba; sin datos por grupo. Como las comparaciones son dentro de cada estudiante, las exclusiones no desbalancean las condiciones comparadas, pero sí cambian la muestra.", "medicion": "Prueba construida por el equipo sobre los mismos textos estudiados; a favor: tres días después, sin IA y con puntuación ciega a la condición.", "independencia": "El equipo construyó el chatbot sobre GPT-3.5 y ocho autores trabajan en Microsoft Research, de una empresa que invierte en IA generativa. El resultado es desfavorable al LLM solo." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "lima-docentes-copilot-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Not Faster, but Better: Generative AI and Teacher Skill in Peru", "titulo_es": "No más rápido, sino mejor: IA generativa y habilidad docente en Perú", "autores": [ "Carla Z. Glave", "Carolina Lopez", "Ezequiel Molina", "Román Andrés Zárate" ], "anio": 2026, "publicacion": "World Bank Policy Research Working Paper 11476 (octubre de 2026)", "estado": "working_paper", "url": "https://documents1.worldbank.org/curated/en/099309210012625906/pdf/IDU-c261aadb-6c32-48af-a07c-9cff5e86c716.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en el catálogo del Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099309210012625906" }, { "etiqueta": "Preregistro (AEARCTR-0016336)", "url": "https://www.socialscienceregistry.org/trials/16336" }, { "etiqueta": "Programa La IA en el Aula en EvidencIA", "url": "https://redevidencia.org/iniciativas/la-ia-en-el-aula.html" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "nivel_evidencia": 2, "pais": [ "Perú" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "ingreso": [ "mediano_alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "docentes" ], "grados": "6.º grado de primaria", "muestra": { "escuelas": 390, "texto": "1.269 docentes de 6.º grado en 390 escuelas públicas de Lima Metropolitana: 196 escuelas y 660 docentes en tratamiento, 194 escuelas y 609 docentes en control (p. 2). Sorteo en dos etapas: primero 84 de las 143 redes de escuelas de la DRELM como elegibles y después las escuelas dentro de esas redes, estratificando por UGEL y por desempeño en matemática (p. 6). Los resultados de la encuesta final se estiman con los 448 a 607 docentes que respondieron cada pregunta (Tablas 2 a 5)." }, "duracion": "Año escolar 2025: capacitación en marzo, mensajes semanales por WhatsApp durante el año y encuesta final en diciembre; los registros de la plataforma cubren un programa de 28 semanas (pp. 5, 7 y 8).", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "docente", "herramienta": "Microsoft Copilot, con cuentas educativas institucionales provistas junto con la DRELM", "descripcion": "Taller presencial de un día al inicio del año escolar 2025, construido sobre un marco para escribir prompts con cuatro elementos (para quién, qué, cómo y el Currículo Nacional, CNEB) y con la consigna de tratar cada respuesta de la IA como un borrador que requiere juicio profesional; licencia de Microsoft Copilot; y mensajes semanales por WhatsApp con ejemplos de prompts. Dos subtratamientos cruzados variaron quién enviaba los mensajes (un especialista de la DRELM o un docente par) y su contenido (apoyo general o enseñanza en el nivel adecuado, TaRL) (pp. 5 y 6)." }, "comparacion": "Escuelas sin licencias ni capacitación; sus docentes conservaron acceso a herramientas públicas de IA (p. 5). Por un error en las invitaciones oficiales de la DRELM, el 12,8 % de los docentes de control asistió a la capacitación (p. 8).", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Calidad del prompt, rúbrica general diseñada sin relación con la capacitación (índice de claridad, especificidad, contexto y componentes bien especificados; escala de 5 puntos)", "efecto": 0.375, "unidad": "puntos (rúbrica de 5 puntos)", "error": "EE 0,086", "significativo": true, "nota": "ITT por escuela, 562 docentes. Media de control 3,374: un aumento de 11,1 %. Prompts calificados a ciegas.", "pagina": "p. 10; Tabla 4, panel B (p. 18)", "cita_textual": "The aggregate indices in Column 1 show effects of 0.293 points in Panel A and 0.375 points in Panel B", "principal": true }, { "medida": "Calidad del prompt, rúbrica basada en el marco de la capacitación (para quién, qué, cómo y Currículo Nacional; escala de 5 puntos)", "efecto": 0.293, "unidad": "puntos (rúbrica de 5 puntos)", "error": "EE 0,071", "significativo": true, "nota": "ITT, 562 docentes. Media de control 3,197: un aumento de 9,2 %. Que el efecto en la rúbrica independiente no sea menor pesa contra la idea de que los docentes solo aprendieron a repetir lo enseñado (p. 2).", "pagina": "p. 2; Tabla 4, panel A (p. 18)", "cita_textual": "Blind-graded prompts written by treated teachers scored 0.29 points higher on a 5-point rubric built from the training content", "principal": false }, { "medida": "Minutos dedicados a siete tareas centrales (planificar, diferenciar materiales, diseñar evaluaciones, corregir, trabajo colaborativo, tareas administrativas y comunicación con las familias), autorreportados", "efecto_texto": "entre −7,7 y +4,7 minutos por tarea, ninguno significativo", "unidad": "minutos", "error": "EE entre 4,5 y 7,6 minutos", "significativo": false, "nota": "ITT, 607 docentes. Ejemplo: planificación de clases +1,65 minutos (EE 6,24) sobre una media de control de 71,2. En cuántos docentes dijeron haber hecho cada tarea, la única diferencia significativa fue desfavorable: los tratados reportaron algo menos haber diferenciado materiales (−6,9 pp, EE 3,4).", "pagina": "p. 2; p. 9; Tabla 3 (p. 17)", "cita_textual": "treated teachers saved no time, with precisely estimated null effects throughout", "principal": false }, { "medida": "Juzga mal la calidad de un prompt débil", "efecto": -9.9, "unidad": "pp", "error": "EE 4,7 pp", "significativo": true, "nota": "ITT, 560 docentes. Media de control 67,4 %: dos de cada tres docentes del grupo de control juzgaron mal un prompt simple que pedía ejercicios de fracciones impropias para 6.º grado (p. 9).", "pagina": "p. 10; Tabla 5, col. 2 (p. 18)", "cita_textual": "teachers in treated schools are 9.9 p.p. less likely (s.e. 4.7 p.p.) to incorrectly assess the quality of the prompt", "principal": false }, { "medida": "Considera buena una ficha de trabajo inadecuada generada por IA", "efecto": -6.7, "unidad": "pp", "error": "EE 2,5 pp", "significativo": true, "nota": "ITT, 560 docentes. Media de control 13,6 %. Además, los tratados fueron 9,4 pp (EE 3,9) más propensos a usar la IA para mejorar la ficha, sobre una media de control de 68,7 %.", "pagina": "p. 10; Tabla 5, col. 3 (p. 18)", "cita_textual": "6.7 p.p. less likely (s.e. 2.5 p.p.) to consider the AI response to be good", "principal": false }, { "medida": "Activó la licencia de Copilot", "efecto": 20.4, "unidad": "pp", "error": "EE 2,1 pp", "significativo": true, "nota": "ITT con registros administrativos de la plataforma, 1.269 docentes. Media de control 2,8 %. Equivale a 3,15 semanas activas más (EE 0,34) en un programa de 28 semanas.", "pagina": "p. 8; Tabla 2, cols. 2 y 3 (p. 17)", "cita_textual": "treatment increased the likelihood of activating a Copilot license by 20.4 p.p. (s.e. = 2.1 p.p.)", "principal": false }, { "medida": "Dice usar la IA más para fines personales que para la docencia", "efecto": -17.2, "unidad": "pp", "error": "EE 4,9 pp", "significativo": true, "nota": "ITT, 448 docentes. Media de control 61,9 %.", "pagina": "p. 8; Tabla 2, col. 7 (p. 17)", "cita_textual": "The treatment reduces this likelihood by 17.2 p.p. (s.e. 4.9 p.p.), from a control mean of 61.9%.", "principal": false }, { "medida": "Calidad del prompt (rúbrica general), efecto en los docentes por encima de la mediana de edad (54 años)", "efecto": 0.655, "unidad": "puntos (rúbrica de 5 puntos)", "error": "EE 0,158", "significativo": true, "nota": "En los docentes en la mediana de edad o por debajo, el efecto fue +0,249 (EE 0,101); la diferencia entre ambos grupos, +0,405 (EE 0,181), es significativa. Sin el programa, los mayores obtenían menos: 3,081 frente a 3,568 en el grupo de control.", "pagina": "p. 11; Tabla A7, panel B (p. 25)", "cita_textual": "Tabla A7 (valores): Treatment (age > median) 0.655 (0.158); Treatment × Age above median 0.405 (0.181)", "principal": false } ], "hallazgo": { "es": "En 390 escuelas públicas de Lima, un día de capacitación, una licencia de Microsoft Copilot y mensajes semanales por WhatsApp durante el año escolar no ahorraron tiempo a los docentes de 6.º grado en ninguna de siete tareas centrales. Sí mejoraron la calidad de sus prompts (+0,375 puntos en una rúbrica de 5 diseñada sin relación con la capacitación) y su juicio sobre las respuestas de la IA, con las mayores ganancias en los docentes de más edad. El estudio mide la habilidad de los docentes con la IA, no el aprendizaje de los estudiantes.", "en": "In 390 public schools in Lima, a one-day training, a Microsoft Copilot license, and weekly WhatsApp messages over the school year saved sixth-grade teachers no time on any of seven core tasks. They did improve the quality of teachers' prompts (+0.375 points on a 5-point rubric designed independently of the training) and their judgment of AI outputs, with the largest gains for older teachers. The study measures teachers' skill with AI, not student learning." }, "condiciones": [ "Las mayores ganancias fueron para los docentes por encima de la mediana de edad (54 años), que sin el programa obtenían los puntajes más bajos: el programa achicó la brecha de edad en vez de ampliarla (p. 11; Tabla A7).", "El efecto en la rúbrica diseñada sin relación con la capacitación no es menor que en la rúbrica del propio curso, lo que sugiere una habilidad transferible y no la repetición de prompts fijos (p. 2).", "No hubo diferencias significativas en calidad de prompts entre los subtratamientos: mensajes de un especialista de la DRELM o de un docente par, y contenido general o centrado en enseñar en el nivel adecuado (p. 10; Tabla A4).", "La capacitación trabajó tareas concretas del docente (planificar, generar ejercicios, adaptar materiales, evaluar, retroalimentar y escribir a las familias) con un marco fijo para escribir prompts y la consigna de revisar cada respuesta como borrador (p. 5)." ], "advertencias": [ "No mide aprendizaje de los estudiantes: mide la habilidad de los docentes con la IA y su uso del tiempo. Los autores lo declaran como límite y dejan los resultados de los estudiantes para un trabajo posterior (p. 12).", "Respondió la encuesta final menos de la mitad de los docentes (47,0 % en control y 48,6 % en tratamiento, sin diferencia significativa; Tabla 1). Los resultados de prompts y juicio se estiman con 560 a 562 de los 1.269 docentes.", "El uso del tiempo es autorreportado: los minutos que el docente dice haber dedicado la última vez a cada tarea (Tabla 3).", "Parte de la encuesta final se respondió en sesiones presenciales que también incluían capacitación adicional en IA, y los docentes tratados respondieron más en esa modalidad; los autores controlan por la modalidad de respuesta (pp. 7 y 8).", "El 12,8 % de los docentes de control asistió a la capacitación por un error en las invitaciones de la DRELM, lo que tiende a achicar las diferencias estimadas por intención de tratar (p. 8).", "Documento de trabajo del Banco Mundial, sin revisión por pares. El veredicto 'mixto' combina resultados nulos en el tiempo con efectos positivos en la calidad de los prompts y en el juicio sobre la IA; la única diferencia desfavorable es que los tratados reportaron algo menos haber diferenciado materiales según el nivel de los estudiantes (Tabla 3)." ], "conflicto_de_interes": "Documento de la propia red EvidencIA: dos autores son del Banco Mundial, que diseñó e implementó el programa con la DRELM, y uno de ellos, Ezequiel Molina, impulsa EvidencIA. El estudio lo financiaron el Human Capital Project del Banco Mundial y el Microsoft AI Economy Institute, y la herramienta evaluada es Microsoft Copilot (nota de agradecimientos de la portada).", "temas": [ "IA para docentes", "capacitación docente", "uso del tiempo", "productividad docente", "calidad de los prompts", "juicio crítico sobre la IA", "Microsoft Copilot", "brecha de edad", "seguimiento por WhatsApp", "América Latina" ], "agregado": "2026-10-01", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-10-01", "notas": "Verificado contra el PDF de la Policy Research Working Paper 11476 (27 páginas; el catálogo del Banco Mundial la fecha el 1 de octubre de 2026): texto principal (pp. 1 a 12) y Tablas 1 a 5 y A1 a A7. Las páginas citadas son las impresas en el paper (la p. 2 es la p. 4 del PDF). Preregistro AEARCTR-0016336 confirmado en el registro de la AEA (registrado el 4 de julio de 2025). Extracción hecha por Claude con lectura completa del paper; cada cita comprobada con scripts/comprobar_citas.mjs." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "mixta", "ia_disponible": null, "texto": "Encuesta final en diciembre de 2025, al cierre del año escolar y de la intervención. Los docentes escribieron un prompt para diseñar una clase sobre fracciones impropias, evaluaron y mejoraron un prompt simple, y juzgaron una ficha de trabajo generada por IA; los prompts se calificaron a ciegas con dos rúbricas de 5 puntos. El uso del tiempo es autorreportado; la activación de la licencia viene de registros administrativos.", "pagina": "pp. 2, 7, 9 y 10" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": 28, "texto": "Un taller presencial de un día en marzo de 2025 y mensajes semanales por WhatsApp durante el año escolar; los registros de la plataforma cubren un programa de 28 semanas. El paper no reporta las horas del taller ni el tiempo de uso.", "pagina": "pp. 5, 7 y 8" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 23.2, "texto": "Activó la licencia de Copilot alrededor del 23 % de los docentes tratados (2,8 % en control más el efecto de 20,4 pp; cálculo de EvidencIA), con 3,15 semanas activas más que el control. Asistió a la capacitación cerca del 62 % de los tratados (12,8 % más 48,8 pp; cálculo de EvidencIA).", "pagina": "p. 8; Tabla 2 (p. 17)" }, "atricion": { "total_pct": 52.2, "diferencial": "no", "texto": "Respondió la encuesta final el 47,0 % de los docentes de control y el 48,6 % de los tratados (Tabla 1); con controles, la diferencia es de 1,9 pp (EE 3,1), no significativa (Tabla 2). Respondieron 607 de 1.269 docentes (Tabla 3): el 52,2 % de no respuesta es cálculo de EvidencIA.", "pagina": "Tabla 1 (p. 16); Tablas 2 y 3 (p. 17)" }, "preregistro": "AEARCTR-0016336", "independencia": "implementador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper describe el programa como de bajo costo, pero no reporta cifras de costo. Los docentes recibieron la licencia sin pagar (p. 11).", "pagina": "pp. 3, 5 y 11" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "alto", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo en dos etapas (redes y escuelas), estratificado por UGEL y desempeño en matemática, con balance en las características de docentes y escuelas (Tabla 1). El 12,8 % de los docentes de control asistió a la capacitación por un error de invitaciones (p. 8).", "atricion": "Más de la mitad de los docentes no respondió la encuesta final (52 %), aunque sin diferencia entre grupos.", "medicion": "Tareas de la encuesta diseñadas por el equipo y calificadas a ciegas; una rúbrica está alineada con la capacitación y la otra no. El tiempo es autorreportado y parte de la encuesta se respondió en sesiones que incluían capacitación adicional en IA.", "reporte_selectivo": "Registrado en la AEA el 4 de julio de 2025, cinco meses después del inicio de la intervención y antes de la encuesta final. Los resultados primarios registrados son el uso del tiempo y las prácticas de los docentes, y los puntajes de los estudiantes: el tiempo se reporta (nulo), los puntajes de los estudiantes quedan para un trabajo posterior y la calidad de los prompts no figura como resultado primario en el registro.", "independencia": "Dos autores son del Banco Mundial, que diseñó e implementó el programa con la DRELM; Microsoft, fabricante de la herramienta, cofinanció el estudio." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "pensar-primero-singapur-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Think First, ChatGPT Later: Guiding Human–AI Collaboration for Learning Gains in Independent Human Creativity", "titulo_es": "Pensar primero, ChatGPT después: guiar la colaboración con IA para ganar creatividad propia", "autores": [ "Sarah Shi Hui Wong", "Sophia Xuefei Qiu" ], "cita_corta": "Wong y Qiu", "anio": 2026, "publicacion": "Educational Psychology Review 38, artículo 45", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1007/s10648-026-10118-7", "diseno": "experimento_laboratorio", "pais": [ "Singapur" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "materia": [ "creatividad" ], "muestra": { "estudiantes": 196, "texto": "196 estudiantes universitarios de 18 a 29 años en tres grupos: sin IA (64), ChatGPT libre (67) y 'pensar primero' (65)." }, "duracion": "Una sesión de unos 30 minutos", "intervencion": { "tipo": [ "orientacion_de_uso" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "ChatGPT-4", "descripcion": "Secuencia 'pensar primero, ChatGPT después': 3 minutos de ideas propias, 6 minutos desarrollándolas con ChatGPT con prompts de ejemplo, 3 minutos de refinamiento individual." }, "comparacion": "Un grupo sin IA y un grupo con ChatGPT libre para la misma tarea.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Originalidad en una tarea creativa posterior sin IA, 'pensar primero' frente a sin IA", "efecto": 0.52, "unidad": "d de Cohen", "error": "p = 0,009 (Bonferroni)", "significativo": true, "pagina": "p. 20", "cita_textual": "regulated-AI (M = 3.42, SD = 1.63) group produced more original solutions than both the human-only (M = 2.63, SD = 1.45) and general-AI (M = 2.69, SD = 1.44) groups, p =.009 and .017, d = 0.52 and 0.48", "principal": true }, { "medida": "Originalidad en la tarea posterior sin IA, 'pensar primero' frente a ChatGPT libre", "efecto": 0.48, "unidad": "d de Cohen", "error": "p = 0,017", "significativo": true, "pagina": "p. 20", "cita_textual": "regulated-AI (M = 3.42, SD = 1.63) group produced more original solutions than both the human-only (M = 2.63, SD = 1.45) and general-AI (M = 2.69, SD = 1.44) groups, p =.009 and .017, d = 0.52 and 0.48" }, { "medida": "Originalidad en la tarea posterior sin IA, ChatGPT libre frente a sin IA", "efecto": 0.04, "unidad": "d de Cohen", "error": "p = 1,00", "significativo": false, "nota": "La ventaja del uso libre mientras se usa la IA no se traslada al trabajo propio", "pagina": "p. 20", "cita_textual": "In contrast, the general-AI group did not differ from the human-only group in their originality after the intervention, p = 1.00, d = 0.04." } ], "hallazgo": { "es": "Universitarios que generaron ideas propias antes de usar ChatGPT fueron más originales en una tarea posterior sin IA que quienes no usaron IA (d = 0,52) y que quienes usaron ChatGPT libremente (d = 0,48). El uso libre mejoró el desempeño mientras tenían la IA, pero esa ventaja no pasó al trabajo propio.", "en": "University students who generated their own ideas before using ChatGPT were more original on a later AI-free task than those who never used AI (d = 0.52) and those who used ChatGPT freely (d = 0.48). Free use boosted performance while AI was available, but the advantage did not carry over to independent work." }, "condiciones": [ "Ideas propias antes de consultar la IA.", "Prompts de ejemplo para usar la IA como compañera de retroalimentación." ], "advertencias": [ "Experimento de laboratorio de una sola sesión con universitarios: no dice nada directo sobre escolares ni sobre aprendizaje duradero.", "La tarea 'posterior' fue minutos después, en la misma sesión.", "La condición combina pensar primero, tiempos estructurados y prompts de ejemplo; no hay un grupo que sólo 'piense primero'.", "Tamaños de efecto de laboratorio (d de Cohen) no son comparables con efectos en pruebas escolares de campo." ], "temas": [ "pensar_primero", "creatividad", "secuencia" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El sitio hablaba de condiciones 'IA primero' e 'IA sola' que no existen en el estudio, y no decía que eran universitarios." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": 0, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Tarea de invención de producto de 12 minutos, justo después de la intervención y en la misma sesión de laboratorio de unos 30 minutos, sin acceso a ChatGPT ni a los prompts de ejemplo. Dos expertos la puntuaron a ciegas respecto de la condición.", "pagina": "pp. 13-15" }, "dosis": { "horas_totales": 0.2, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "12 minutos de intervención en una sola sesión: 3 de ideas propias, 6 con ChatGPT y 3 de refinamiento individual.", "pagina": "p. 14" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta un porcentaje de adherencia; un participante fue excluido por no seguir las instrucciones.", "pagina": "p. 8" }, "atricion": { "total_pct": 0.5, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Cálculo de EvidencIA con cifras del paper: 1 de 197 participantes excluido por no seguir las instrucciones; el paper no dice de qué grupo era.", "pagina": "p. 8" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "implementador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.52, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Originalidad en la tarea posterior sin IA, 'pensar primero' frente a sin IA (d de Cohen; experimento de laboratorio)", "pagina": "p. 20, Resultados, 'Originality on Creative Tasks'" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica: experimento de laboratorio; el paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "medicion": "Tarea creativa diseñada por las autoras, minutos después y en la misma sesión; a favor: sin acceso a ChatGPT y puntuada a ciegas por dos expertos.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro reportado; muchas comparaciones entre grupos y medidas, con corrección de Bonferroni.", "independencia": "Las autoras diseñaron y aplicaron el protocolo 'pensar primero'; ChatGPT es comercial y OpenAI no participa." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-access-timing-scaffolding-reinforcement-learning-approach-genai-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Access Timing As Scaffolding: A Reinforcement Learning Approach To Genai In Education", "autores": [ "Janne Rotter", "Pau Benazet i Montobbio", "Davinia Hern‚àö¬∞ndez-Leo" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.15850v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/access-timing-scaffolding-reinforcement-learning-approach-genai-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In recent years, generative AI (GenAI) in educational settings has become ubiquitous in university students' daily lives, despite its potential to induce over-reliance, metacognitive disengagement, and diminished learning when used unrestrictedly. While most prior research has focused on how to pedagogically scaffold …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-advancing-problem-based-learning-biomedical-engineering-era-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Advancing Problem-Based Learning In Biomedical Engineering In The Era Of Generative AI", "autores": [ "Micky C. Nnamdi", "J. Ben Tamo", "Benoit Marteau", "Wenqi Shi", "May D. Wang" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2503.16558v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/advancing-problem-based-learning-biomedical-engineering-era-generative-ai" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Problem-Based Learning (PBL) has significantly impacted biomedical engineering (BME) education since its introduction in the early 2000s, effectively enhancing critical thinking and real-world knowledge application among students. With biomedical engineering rapidly converging with artificial intelligence (AI), …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-agency-gap-ai-supported-writing-how-reactive-and-proactive-agent-designs-shape", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Agency Gap In AI-Supported Writing: How Reactive And Proactive Agent Designs Shape Multimodal Reasoning", "autores": [ "Yueqiao Jin", "Kaixun Yang", "Roberto Martinez-Maldonado", "Dragan Gasevic", "Lixiang Yan" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.04398v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agency-gap-ai-supported-writing-how-reactive-and-proactive-agent-designs-shape" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is becoming part of academic writing, but its educational value depends on how control is shared between learner and system. This study examined an agency gap: performance differences that may arise when AI agent initiative is misaligned with learners' generative AI literacy. Seventy-nine medical and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-agora-teaching-skill-consensus-finding-ai-personas-grounded-human-voice", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Agora: Teaching The Skill Of Consensus-Finding With AI Personas Grounded In Human Voice", "autores": [ "Prerna Ravi", "Om Gokhale", "Suyash Pradeep Fulay", "Eugene Yi", "Deb Roy", "Michiel Bakker" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.07339v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agora-teaching-skill-consensus-finding-ai-personas-grounded-human-voice" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Deliberative democratic theory suggests that civic competence: the capacity to navigate disagreement, weigh competing values, and arrive at collective decisions is not innate but developed through practice. Yet opportunities to cultivate these skills remain limited, as traditional deliberative processes like citizens' …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-assistance-discretionary-work-increasing-feedback-provision-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Assistance For Discretionary Work: Increasing Feedback Provision In Higher Education", "autores": [ "ROMINA MAHINPEI", "VICTORIA DEAN", "RUTH FONG", "LYDIA T. LIU", "MANOEL HORTA RIBEIRO" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.03095v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-assistance-discretionary-work-increasing-feedback-provision-higher-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI systems increasingly shape human workflows by generating intermediate artifacts that users can adopt, revise, or ignore. While prior work has shown that AI assistance can improve the efficiency and accuracy of required tasks, less is known about whether it can increase participation in discretionary but beneficial …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-based-verbal-and-visual-scaffolding-serious-game-effects-learning-and-cognitive", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Based Verbal And Visual Scaffolding In A Serious Game: Effects On Learning And Cognitive Load", "autores": [ "Caroline Wermann", "Karina E. Avila", "Sebastian Andre", "Julia C. Draeger", "Alvar Goetze", "Jochen Kuhn", "Maite Maurer", "Sascha Mehlhase", "Nikola Merkas", "Fabian Schrodt", "Stefan Kuchemann" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.08893v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-based-verbal-and-visual-scaffolding-serious-game-effects-learning-and-cognitive" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Due to their interactive nature, serious games offer valuable opportunities for supporting learning in educational contexts. Recent advances in large language models (LLMs) have further opened the door to new forms of personalized scaffolding in education. In this study, we combine both worlds and study three types of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-knows-best-paradox-expertise-ai-reliance-and-performance-educational-tutoring", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai Knows Best? The Paradox Of Expertise, Ai-Reliance, And Performance In Educational Tutoring Decision-Making Tasks", "autores": [ "Eason Chen", "Jeffrey Li", "Scarlett Huang", "Xinyi Tang", "Jionghao Lin", "Paulo F. Carvalho", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2509.16772v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-knows-best-paradox-expertise-ai-reliance-and-performance-educational-tutoring" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We present an empirical study of how both experienced tutors and non-tutors judge the correctness of tutor praise responses under different Artificial Intelligence (AI)-assisted interfaces, types of explanation (textual explanations vs. inline highlighting). We first fine-tuned several Large Language Models (LLMs) to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-skills-improve-job-prospects-causal-evidence-hiring-experiment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai Skills Improve Job Prospects: Causal Evidence From A Hiring Experiment", "autores": [ "Fabian Stephany", "Ole Teutloff", "Angelo Leone" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.13286v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-skills-improve-job-prospects-causal-evidence-hiring-experiment" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The growing adoption of artificial intelligence (AI) technologies has heightened interest in the labour market value of AI-related skills, yet causal evidence on their role in hiring decisions remains scarce. This study examines whether AI skills serve as a positive hiring signal and whether they can offset …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-supported-data-analysis-boosts-student-motivation-and-reduces-stress-physics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Supported Data Analysis Boosts Student Motivation And Reduces Stress In Physics Education", "autores": [ "Jannik Henze", "Julia Lademann", "Sebastian Becker-Genschow and Andre Bresges" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2412.20951v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-supported-data-analysis-boosts-student-motivation-and-reduces-stress-physics" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of artificial intelligence (AI) into education presents new opportunities for supporting learning processes. This study investigates the impact of AI-assisted versus traditional Excel-based data analysis on both learning outcomes and emotional-motivational responses in a physics education context. A …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-aiplato-novel-ai-tutoring-and-stepwise-feedback-system-physics-homework", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Aiplato: A Novel Ai Tutoring And Stepwise Feedback System For Physics Homework", "autores": [ "Atharva Dange", "Ramon E. Lopez", "Nimish Shah", "Louis Deslauriers" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.09965v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/aiplato-novel-ai-tutoring-and-stepwise-feedback-system-physics-homework" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This exploratory study examines the classroom deployment of aiPlato, an AI-enabled homework platform, in a large introductory physics course at the University of Texas at Arlington. Designed to support open-ended problem solving, aiPlato provides step-wise feedback and iterative guidance through tools such as …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-al-assisted-code-review-scaffold-code-quality-and-self-regulated-learning-experience", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Al-Assisted Code Review As A Scaffold For Code Quality And Self-Regulated Learning: An Experience Report", "autores": [ "Eduardo Oliveira", "Michael Fu", "Patanamon Thongtanunam", "Sonsoles L‚àö‚â•pez-Pernas", "Mohammed Saqr" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.23251v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/al-assisted-code-review-scaffold-code-quality-and-self-regulated-learning-experience" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Code review is central to software engineering education but hard to scale in capstone projects due to tight deadlines, uneven peer feedback, and limited prior experience. We investigate an LLM-as-reviewer integrated directly into GitHub pull requests (human-in-the-loop) across two cohorts (more than 100 students, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-argumath-ai-simulated-environment-pre-service-teacher-training-orchestrating", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Argumath: AI-Simulated Environment For Pre-Service Teacher Training In Orchestrating Classroom Mathematics Argumentation", "autores": [ "Jiwon Chun", "Yuling Zhuang", "Armanto Sutedjo", "Colin Xu", "Rong Ren", "and Meng Xia" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.22205v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/argumath-ai-simulated-environment-pre-service-teacher-training-orchestrating" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Facilitating productive mathematical argumentation, especially asking rational questions, is essential yet remains challenging for pre-service mathematics teachers (PMTs), who often have limited opportunities to apply abstract theoretical knowledge in authentic practice. At the same time, recent advances in large …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-real-game-enlighten-science-education-disabled-students-rural", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Artificial Intelligence As A Real Game To Enlighten Science Education For Disabled Students In Rural New Mexico", "autores": [ "Nelson Uloma Egondu", "Gil R. Gallegos" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.00034v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-real-game-enlighten-science-education-disabled-students-rural" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence AI has emerged as a transformative innovation in inclusive science education for disabled learners in rural New Mexico. Using a mixed method design that combined multiple linear regression and an Artificial Neural Network ANN model, this study examined 120 students in grades 6 to 10 and 15 …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-assessing-impact-and-underlying-pathways-sequenced-ai-feedback-student-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Assessing The Impact And Underlying Pathways Of Sequenced AI Feedback On Student Learning", "autores": [ "Jie Cao", "Chloe Qianhui Zhao", "Christian Schunn", "Elizabeth A. McLaughlin", "Jionghao Lin", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.07469v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessing-impact-and-underlying-pathways-sequenced-ai-feedback-student-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Feedback is essential for learning, but its effectiveness relies heavily on how well it engages students in the educational process. Generative AI offers novel opportunities to efficiently produce rich, formative feedback, ranging from direct explanations to incrementally sequenced scaffolding designed to promote …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-access-guided-llm-scaffolding-independent-learning-undergraduate-statistics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Access: Guided LLM Scaffolding For Independent Learning In Undergraduate Statistics", "autores": [ "Mohammad Amanloua", "Yasaman Amou-Jafaria", "Mehrad Liviana", "Fatemeh Boloukazari a", "Fereshte Bagheria", "Behnam Bahrakb" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.01375v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-access-guided-llm-scaffolding-independent-learning-undergraduate-statistics" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) are increasingly entering students' learning practices, but their educational value depends on whether they support reasoning or enable task completion without engagement. This study examines guided LLM use in an undergraduate Probability and Statistics course, focusing on the gap between …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-providing-feedback-gaze-and-mental-effort-synchrony-improve-pair-programming", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Providing Feedback On Gaze And Mental-Effort Synchrony Improve Pair Programming Performance?", "autores": [ "Anahita Golrang", "Kshitij Sharma" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.05836v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-providing-feedback-gaze-and-mental-effort-synchrony-improve-pair-programming" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Pair programming is a widely used collaborative learning practice in computer science education yet its effectiveness varies substantially due to breakdowns in coordination attention and cognitive regulation between partners. This paper investigates whether AI supported feedback grounded in joint visual attention and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-code-comprehension-github-copilot-performance-gains-comprehension-trade-offs-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Code Comprehension With Github Copilot: Performance Gains, Comprehension Trade-Offs, And Behavioral Predictors In Brownfield Programming", "autores": [ "Yunhan Qiao", "Md Istiak Hossain Shihab", "Summit Haque", "Christopher Hundhausen" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.02922v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/code-comprehension-github-copilot-performance-gains-comprehension-trade-offs-and" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Teaching Computer Science (CS) students how to comprehend and maintain legacy code bases is a critical challenge in software engineering education. While Generative AI (GenAI) assistants like GitHub Copilot improve task completion speed and correctness, their impact on code understanding remains unclear. We conducted …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-combating-harms-generative-ai-cs1-code-review-interviews-and-flipped-classroom", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Combating Harms Of Generative AI In Cs1 With Code Review Interviews And A Flipped Classroom", "autores": [ "PETER FOWLES", "ERIK FALOR", "SULOVE BHATTARAI", "JOHN EDWARDS", "SETH POULSEN" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.21374v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/combating-harms-generative-ai-cs1-code-review-interviews-and-flipped-classroom" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Background and Context: Large Language Models (LLMs) are more accessible and accurate than ever before, raising significant concerns for computing educators. One major concern is students using LLMs to bypass the effort needed to understand concepts and metacognitive strategies essential for success in computer …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-construction-and-educational-application-linguistically-grounded-dependency-treebank", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Construction And Educational Application Of A Linguistically Grounded Dependency Treebank For Uyghur", "autores": [ "Jiaxin Zuo", "Yiquan Wang", "Yuan Pan", "and Xiadiya Yibulayin" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2507.21536v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/construction-and-educational-application-linguistically-grounded-dependency-treebank" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Developing effective educational technologies for low-resource agglutinative languages like Uyghur is often hindered by the mismatch between existing annotation frameworks and specific grammatical structures. To address this challenge, this study introduces the Modern Uyghur Dependency Treebank (MUDT), a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-contaminated-collaboration-measuring-gender-bias-transfer-llm-assisted-student", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Contaminated Collaboration: Measuring Gender Bias Transfer In LLM-Assisted Student Writing", "autores": [ "Ariyan Hossain", "Kazi Kamruzzaman Rabbi", "Farig Sadeque", "S M Taiabul Haque" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.15914v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/contaminated-collaboration-measuring-gender-bias-transfer-llm-assisted-student" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Gender bias in LLMs has been studied extensively in model outputs, with biased prompts shown to amplify stereotyped generations. Whether such bias propagates into text produced by humans who use these systems, however, remains underexplored. We investigate whether gender bias in an LLM writing assistant transfers into …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-content-vs-form-what-drives-writing-score-gap-across-socioeconomic-backgrounds", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Content Vs. Form: What Drives The Writing Score Gap Across Socioeconomic Backgrounds? A Generated Panel Approach", "autores": [ "Nadav Kunievsky", "Pedro Pertusi" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.03469v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/content-vs-form-what-drives-writing-score-gap-across-socioeconomic-backgrounds" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": {}, "temas": [ "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students from different socioeconomic backgrounds exhibit persistent gaps in test scores, gaps that can translate into unequal educational and labor-market outcomes later in life. In many assessments, performance reflects not only what students know, but also how effectively they can communicate that knowledge. This …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-creative-link-between-words-and-ideas-weakening-ai-era", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Creative Link Between Words and Ideas is Weakening in the AI Era", "autores": [ "Kibum Moon", "Kostadin Kushlev", "Andrew Bank", "Benjamin Lira", "Indre Viskontas", "James C. Kaufman", "Dan R. Johnson", "Angela L. Duckworth", "Adam E. Green" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "PsyArXIV", "url": "https://osf.io/preprints/psyarxiv/jsz58_v6", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/creative-link-between-words-and-ideas-weakening-ai-era" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Concerns that AI homogenizes human thinking appear at odds with findings that LLM writing is perceived as more creative than human writing. We propose that LLMs enhance surface-level diversity while simultaneously homogenizing underlying ideas. Four large-scale natural experiments tested this preregistered “semantic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-detective-scaffolding-within-session-reasoning-development-three-phase-framework", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Detective Scaffolding For Within-Session Reasoning Development: A Three-Phase Framework Evaluated In Polymer Engineering And Pre-University Outreach", "autores": [ "Haolin Feng", "Holly Barrett", "Xinru Deng", "Dimitrios G. Papageorgiou and Yiwei Sun" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.07279v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/detective-scaffolding-within-session-reasoning-development-three-phase-framework" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper presents a detective scaffolding framework -- a three-phase instructional sequence (Hypothesis Activation -> Evidence Structuring -> Causal Integration) in which engineering students investigate a realistic industrial defect scenario using staged in-class polls as designed evidence probes. Unlike …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-do-gains-generative-ai-enabled-adaptive-pretesting-persist-evidence-retention-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Do Gains From Generative AI-Enabled Adaptive Pretesting Persist? Evidence From A Retention Study", "autores": [ "Mahir Akgun", "Sacip Toker" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.22328v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/do-gains-generative-ai-enabled-adaptive-pretesting-persist-evidence-retention-study" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Pretesting - attempting problems before instruction - supports learning by activating prior knowledge and sharpening attention to subsequent instruction. Recent work suggests that adaptive AI-assisted pretesting can yield further advantages, particularly for tasks requiring higher-order reasoning, yet it remains …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-economics-algorithmic-personalization-evidence-educational-technology-platform", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Economics Of Algorithmic Personalization: Evidence From An Educational Technology Platform", "autores": [ "Keshav Agrawal", "Susan Athey", "Ayush Kanodia", "Shanjukta Nath", "Emil Palikot" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "NBER", "url": "https://www.nber.org/papers/w34950", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/economics-algorithmic-personalization-evidence-educational-technology-platform" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Can personalized recommendations improve engagement in educational technology? We design, test, and scale a collaborative filtering system for Freadom, an English-learning app for Indian children. A randomized controlled trial (RCT) with 7,750 students shows that personalization, deployed in a single content section, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-effective-personalized-ai-tutors-llm-guided-reinforcement-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Effective Personalized AI Tutors Via Llm-Guided Reinforcement Learning", "autores": [ "Angel Tsai-Hsuan Chung", "Botong Zhang", "Ling-Chieh Kung", "Hamsa Bastani", "Osbert Bastani" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6423358", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/effective-personalized-ai-tutors-llm-guided-reinforcement-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI (GenAI) is rapidly reshaping education by unlocking the potential for personalized tutoring. Yet, emerging platforms largely focus on GenAI chatbot tutors that reactively answer student questions. We hypothesize that the efficacy of GenAI chatbot tutors can be substantially improved by proactively …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-efficiency-without-cognitive-change-evidence-human-interaction-narrow-ai-systems", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Efficiency Without Cognitive Change: Evidence From Human Interaction With Narrow AI Systems", "autores": [ "María Angélica Benítez, Rocío Candela Ceballos, Karina Del Valle, Mundo Araujo Sofía, Sofía Evangelina Victorio Villaroel, Nadia Justel" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2510.24893v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/efficiency-without-cognitive-change-evidence-human-interaction-narrow-ai-systems" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The growing integration of artificial intelligence (AI) into human cognition raises a fundamental question: does AI merely improve efficiency, or does it alter how we think? This study experimentally tested whether short-term exposure to narrow AI tools enhances core cognitive abilities or simply optimizes task …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-emergent-learner-agency-implicit-human-ai-collaboration-how-supportive-and-contrarian", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Emergent Learner Agency In Implicit Human-AI Collaboration: How Supportive And Contrarian AI Personas Reshape Interaction", "autores": [ "Yueqiao Jin", "Roberto Martinez-Maldonado", "Dragan Gasevic", "Xibin Han", "Lixiang Yan" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.18239v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/emergent-learner-agency-implicit-human-ai-collaboration-how-supportive-and-contrarian" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As agentic artificial intelligence (AI) systems move beyond tool-like support toward more autonomous, team-like roles, a central question concerns the extent to which such systems can meaningfully participate in collaborative learning. Emerging work suggests that agentic AI may adopt distinct interactional personas, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-adaptive-and-generative-ai-based-feedback-and-recommendations-knowledge", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Adaptive And Generative AI-Based Feedback And Recommendations In A Knowledge-Graph-Integrated Programming Learning System", "autores": [ "Lalita Na Nongkhai", "Jingyun Wang", "Adam Wynn", "Takahiko Mendori" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.24940v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-adaptive-and-generative-ai-based-feedback-and-recommendations-knowledge" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper introduces the design and development of a framework that integrates a large language model (LLM) with a retrieval-augmented generation (RAG) approach leveraging both a knowledge graph and user interaction history. The framework is incorporated into a previously developed adaptive learning support system to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-examining-usage-generative-ai-models-student-learning-activities-software-programming", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Examining The Usage Of Generative AI Models In Student Learning Activities For Software Programming", "autores": [ "Rufeng Chen", "Shuaishuai Jiang", "AJung Moon", "Jiyun Shen", "Lili Wei" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.13271v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/examining-usage-generative-ai-models-student-learning-activities-software-programming" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of Generative AI (GenAI) tools like ChatGPT has created new opportunities and challenges for computing education. Existing research has primarily focused on GenAI's ability to complete educational tasks and its impact on student performance, often overlooking its effects on knowledge gains. In this study, we …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-experiential-versus-instructional-approaches-eliciting-metacognitive-awareness-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Experiential Versus Instructional Approaches For Eliciting Metacognitive Awareness In AI-Assisted Learning: A Short-Term Longitudinal Study", "autores": [ "Pau Benazet i Montobbio", "Janne Rotter", "Davinia Hern‚àö¬∞ndez-Leo" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.20047v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/experiential-versus-instructional-approaches-eliciting-metacognitive-awareness-ai" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With generative AI (GenAI) entering classrooms the question to which teaching approach best supports metacognitive skill acquisition in AI-assisted learning becomes pressing. In this short-term longitudinal study we investigate two contrasting approaches: experiential learning encompassing hands-on approaches and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-role-tracing-ai-supported-planning-algorithmic-reasoning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring The Role Of Tracing In AI-Supported Planning For Algorithmic Reasoning", "autores": [ "Yoshee Jain", "Heejin Do", "Zihan Wu", "April Yi Wang" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.03197v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-role-tracing-ai-supported-planning-algorithmic-reasoning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI-powered planning tools show promise in supporting programming learners by enabling early, formative feedback on their thinking processes prior to coding. To date, however, most AI-supported planning tools rely on students' natural-language explanations, using LLMs to interpret learners' descriptions of their …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-value-diverse-llm-explanations-introductory-programming", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring The Value Of Diverse LLM Explanations In Introductory Programming", "autores": [ "Seth Bernstein", "Paul Denny", "Juho Leinonen", "Kush Patel", "Rayhona Nasimova", "Matt Littlefield", "Stephen MacNeil" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.28882v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-value-diverse-llm-explanations-introductory-programming" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have shown the potential to generate code explanations that surpass those of peers in quality, offering promising opportunities for computer science education. While these explanations may not yet match the depth and clarity of instructor-provided explanations, research in computational …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-fast-and-forgettable-controlled-study-novices-performance-learning-workload-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Fast And Forgettable: A Controlled Study Of Novices' Performance, Learning, Workload, And Emotion In AI-Assisted And Human Pair Programming Paradigms", "autores": [ "NICHOLAS GARDELLA", "JAMES PRATHER", "JUHO LEINONEN", "PAUL DENNY", "RAYMOND PETTIT", "SARA L. RIGGS" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.18538v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/fast-and-forgettable-controlled-study-novices-performance-learning-workload-and" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Code-generating Artificial Intelligence has gained popularity within both professional and educational programming settings over the past several years. While research and pedagogy are beginning to cope with this change, computing students are left to bear the unforeseen consequences of AI amidst a dearth of empirical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gender-differences-ai-literacy-workshop-outcomes-and-deepfake-engagement", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Gender Differences In AI Literacy Workshop Outcomes And Deepfake Engagement", "autores": [ "Jake Renzella", "Christian Bergh", "Natasha Banks", "and Alexandra Vassar" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.14718v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gender-differences-ai-literacy-workshop-outcomes-and-deepfake-engagement" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Artificial Intelligence (AI) literacy initiatives expand in K-12 settings, understanding how gender shapes student baseline perceptions, tool-use, and responsiveness to interventions is essential for equitable curriculum design. This study examines gender differences in AI literacy, safety awareness, and STEM …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-and-productivity-divide-human-ai-complementarities-education-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI And The Productivity Divide: Human AI Complementarities In Education And Knowledge Work (Working Paper)", "autores": [ "Bharat Anand", "Lihi Idan" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.18143v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-and-productivity-divide-human-ai-complementarities-education-and" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Artificial Intelligence (GenAI) is transforming how firms create, process, and apply knowledge, yet little is known about the heterogeneity of its productivity effects across users. We report results from a randomized controlled experiment in which participants-analogs of early-career knowledge workers-were …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-availability-grades-and-student-satisfaction-large-university", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI Availability, Grades, And Student Satisfaction At A Large University", "autores": [ "James M. Zumel Dumlao", "Meng Wang", "Zhonghan Xie", "Junyao Hu", "Ivan Bar", "George Chaney III", "Henry Gold", "Misha Teplitskiy" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.21534v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-availability-grades-and-student-satisfaction-large-university" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The spread of generative AI (GenAI) in higher education has raised concerns that students offload cognitive effort to AI, earning high grades without learning. If this \"GenAI substitution hypothesis\" is true, grades should rise disproportionately in GenAI-susceptible courses--those relying more on assessments like …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-hidden-cost-contextual-sycophancy-ai-literacy-intervention-human-ai-collaboration", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Hidden Cost Of Contextual Sycophancy: An AI Literacy Intervention In Human-AI Collaboration", "autores": [ "Cansu Koyuturk", "Sabrina Guidotti", "Dimitri Ognibene" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.18372v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/hidden-cost-contextual-sycophancy-ai-literacy-intervention-human-ai-collaboration" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) are increasingly used in educational settings as interactive tools for collaboration. However, their tendency toward sycophancy, aligning with user beliefs even when incorrect, raises concerns for learning and decision-making, especially for less knowledgeable users. This study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-hint-writing-deferred-ai-assistance-fostering-critical-engagement-data-science", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Hint-Writing With Deferred AI Assistance: Fostering Critical Engagement In Data Science Education", "autores": [ "Anjali Singh", "Christopher Brooks", "Warren Li", "Juho Kim", "Xu Wang" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.19931v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/hint-writing-deferred-ai-assistance-fostering-critical-engagement-data-science" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generating hints for incorrect code is a cognitively demanding task that fosters learning and metacognitive development. This study investigates three designs for personalized, scalable, and reflective hint-writing activities within a data science course: (i) writing a hint independently, (ii) writing a hint with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-multimodal-and-conversational-ai-learning-outcomes-and-experience", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Impact Of Multimodal And Conversational AI On Learning Outcomes And Experience", "autores": [ "Karan Taneja", "Anjali Singh", "and Ashok K. Goel" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.02221v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-multimodal-and-conversational-ai-learning-outcomes-and-experience" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Multimodal Large Language Models (MLLMs) offer an opportunity to support multimedia learning through conversational systems grounded in educational content. However, while conversational AI is known to boost engagement, its impact on learning in visually-rich STEM domains remains under-explored. Moreover, there is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-intelicit-eliciting-and-assessing-contextualized-creativity-dialogue-policy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Intelicit: Eliciting And Assessing Contextualized Creativity Via Dialogue Policy Optimization", "autores": [ "Mingjia Li", "Jin Wu", "Hong Qian", "Wenhao Huang", "Yiyang Huang", "Yiwen Zhang", "Chanjin Zheng", "Xiangfeng Wang", "Aimin Zhou", "Jiajun Guo" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.12086v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/intelicit-eliciting-and-assessing-contextualized-creativity-dialogue-policy" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Contextualized assessment offers high ecological validity for evaluating creativity but introduces a critical challenge: observed performance may be confounded with cognitive proficiency (domain knowledge) and agency (willingness to engage). Meanwhile, in the age of generative AI, creative problem solving increasingly …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-investigating-effects-different-levels-user-control-interactive-educational", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Investigating The Effects Of Different Levels Of User Control In An Interactive Educational Recommender System", "autores": [ "QURAT UL AIN", "MOHAMED AMINE CHATTI", "WILLIAM KANA TSOPLEFACK", "RAWAA ALA TRASH", "SHOEB JOARDER" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.01400v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/investigating-effects-different-levels-user-control-interactive-educational" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Educational recommender systems (ERSs) are becoming increasingly important in enhancing educational outcomes and personalizing learning experiences by providing recommendations of personalized resources and activities to learners, tailored to their individual learning needs. While user control is widely assumed to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-iruler-intelligible-rubric-based-user-defined-llm-evaluation-revision", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "iRuler: Intelligible Rubric-Based User-Defined Llm Evaluation For Revision", "autores": [ "Jingwen Bai", "Wei Soon Cheong", "Philippe Muller", "Brian Y Lim" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.12779v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/iruler-intelligible-rubric-based-user-defined-llm-evaluation-revision" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have become indispensable for evaluating writing. However, text feedback they provide is often unintelligible, generic, and not specific to user criteria. Inspired by structured rubrics in education and intelligible AI explanations, we propose iRULER following identified design guidelines …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-large-language-models-teaching-and-learning-reflections-implementing-ai-chatbot", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Large Language Models In Teaching And Learning: Reflections On Implementing An AI Chatbot In Higher Education", "autores": [ "Fiammetta Caccavale", "Carina L. Gargalo", "Julian Kager", "Magdalena Skowyra", "Steen Larsen", "Krist V. Gernaey", "Ulrich Kruhne" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.17773v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-teaching-and-learning-reflections-implementing-ai-chatbot" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The landscape of education is changing rapidly, shaped by emerging pedagogical approaches, technological innovations such as artificial intelligence (AI), and evolving societal expectations, all of which demand thorough evaluation of new educational tools. Although large language models (LLMs) present substantial …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-lata-drop-ferpa-compliant-local-llm-autograder-upper-division-stem-coursework", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Lata: A Drop-In, Ferpa-Compliant Local-LLM Autograder For Upper-Division STEM Coursework", "autores": [ "Jesse A. Rodr‚àö‚â†guez" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.05410v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lata-drop-ferpa-compliant-local-llm-autograder-upper-division-stem-coursework" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large-language-model (LLM) graders promise to relieve the grading burden of upper-division STEM courses, but most deployments to date send student work to third-party APIs, violating FERPA and exposing institutions to data risk while requiring substantial assignment modification. We present $\\textbf{LaTA}\\ …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-behavior-accounts-background-related-advantage-ai-assisted-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning Behavior Accounts For Background-Related Advantage In AI-Assisted Education", "autores": [ "Jingwei Yi", "Yueqi Xie", "Jiyan He", "Rui Ye", "Junming Huang", "Bin Zhu", "Sean Rintel", "Yu Xie", "Xing Xie", "Fangzhao Wu" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.10101v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-behavior-accounts-background-related-advantage-ai-assisted-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI has been found, and will likely be found increasingly, useful in education. However, existing AI-for-education studies provide inconsistent evidence on its average effects. More broadly, research on prior educational technologies shows that average effects often mask substantial heterogeneity across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-blocks-multi-agent-debate-assisted-personalized-adaptive-learning-framework", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning In Blocks: A Multi Agent Debate Assisted Personalized Adaptive Learning Framework For Language Learning", "autores": [ "Nicy Scaria", "Silvester John Joseph Kennedy", "Deepak Subramani" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.22770v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-blocks-multi-agent-debate-assisted-personalized-adaptive-learning-framework" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Most digital language learning curricula rely on discrete-item quizzes that test recall rather than applied conversational proficiency. When progression is driven by quiz performance, learners can advance despite persistent gaps in using grammar and vocabulary during interaction. Recent work on LLM-based judging …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-context-unified-framework-and-roadmap-context-aware-ai-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning Context: A Unified Framework And Roadmap For Context-Aware Ai In Education", "autores": [ "Naiming Liu", "Brittany Bradford", "Johaun Hatchett", "Gabriel Diaz", "Lorenzo Luzi", "Zichao Wang", "Debshila Basu Mallick", "Richard Baraniuk" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.24362v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-context-unified-framework-and-roadmap-context-aware-ai-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We introduce a unified Learning Context (LC) framework designed to transition AI-based education from context-blind mimicry to a principled, holistic understanding of the learner. This white paper provides a multidisciplinary roadmap for making teaching and learning systems context-aware by encoding cognitive, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-prompt-improving-student-engagement-adaptive-llm-based-high-school-tutoring", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning To Prompt: Improving Student Engagement With Adaptive LLM-Based High-School Tutoring", "autores": [ "Po-Chin Chang", "Nicholas Hogan", "Aske Plaat", "Michiel T. van der Meer" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.20138v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-prompt-improving-student-engagement-adaptive-llm-based-high-school-tutoring" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "LLMs can personalize education, although current static-prompt tutoring systems struggle to adapt to diverse academic disciplines. We develop and test a system with subject-aware prompting, based on 14 pedagogical features (e.g., tutor scaffolding, student understanding) extracted from raw transcripts. We first train …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-lecturaraagents-multi-agent-framework-adaptive-personalized-ai-assisted-learning-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LecturaRaagents: A Multi-Agent Framework For Adaptive Personalized AI-Assisted Learning And Embodied Teaching", "autores": [ "Jaward Sesay", "Yue Yu", "Siwei Dong", "Guangyao Chen", "B‚àö‚àÇrje F. Karlsson" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.16428v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lecturaraagents-multi-agent-framework-adaptive-personalized-ai-assisted-learning-and" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Effective personalized AI-assisted learning demands systems that can not only generate accurate learner-specific educational materials, but also dynamically adapt their instruction to diverse learners. However, existing educational agents have primarily focused on lecture content automation and simulations, which …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-lets-chat-leveraging-chatbot-outreach-improved-course-performance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Let’s Chat: Leveraging Chatbot Outreach for Improved Course Performance", "autores": [ "Katharine E. Meyer", "Lindsay C. Page", "Catherine Mata", "Eric Smith", "Brendan Tyler Walsh", "Candice L. Fifield", "Michelle Tyson", "Amy E. Eremionkhale", "Michael Evans", "Shelby Frost", "Eye Eoun Jung" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "NBER", "url": "https://www.nber.org/papers/w35397?utm_campaign=ntwh&utm_medium=email&utm_source=ntwg13", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lets-chat-leveraging-chatbot-outreach-improved-course-performance" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study provides pre-registered, experimental evidence on the use of non-generative artificial intelligence (AI) chatbots to support students in large-enrollment undergraduate courses. We find the chatbot messaging increased students’ final grades and engagement with academic supports, such as tutoring. Treatment …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-little-impact-chatgpt-availability-high-school-student-test-score-performance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Little Impact Of ChatGPT Availability On High School Student Test Score Performance", "autores": [ "Nick Huntington-Klein" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.08812v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/little-impact-chatgpt-availability-high-school-student-test-score-performance" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In educational settings, AI can be used as a learning aid, but can also be used to avoid schoolwork, thereby passing classes while learning little. Many existing studies on the impact of AI on education focus on AI use in controlled settings or with specialized tools. In this paper, the dropoff in ChatGPT activity …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-based-multimodal-feedback-produces-equivalent-learning-and-better-student", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Llm-Based Multimodal Feedback Produces Equivalent Learning And Better Student Perceptions Than Educator Feedback", "autores": [ "Chloe Qianhui Zhao", "Jionghao Lin", "Jie Cao", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.15280v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-based-multimodal-feedback-produces-equivalent-learning-and-better-student" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing timely, targeted, and multimodal feedback helps students quickly correct errors, build deep understanding and stay motivated, yet making it at scale remains a challenge. This study introduces a real-time AI-facilitated multimodal feedback system that integrates structured textual explanations with dynamic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-maic-ui-making-interactive-courseware-generative-ui", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Maic-Ui: Making Interactive Courseware With Generative Ui", "autores": [ "Shangqing Tu", "Yanjia Li", "Keyu Chen", "Sichen Zhang", "Jifan Yu", "Daniel Zhang-Li", "Lei Hou", "Juanzi Li", "Yu Zhang", "Huiqin Liu" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.25806v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/maic-ui-making-interactive-courseware-generative-ui" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Creating interactive STEM courseware traditionally requires HTML/CSS/JavaScript expertise, leaving barriers for educators. While generative AI can produce HTML codes, existing tools generate static presentations rather than interactive simulations, struggle with long documents, and lack pedagogical accuracy …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-neurochat-neuroadaptive-ai-chatbot-customizing-learning-experiences", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Neurochat: A Neuroadaptive AI Chatbot For Customizing Learning Experiences", "autores": [ "Dunya Baradari", "Nataliya Kosmyna", "Oscar Petrov", "Rebecah Kaplun", "Pattie Maes" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2503.07599v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/neurochat-neuroadaptive-ai-chatbot-customizing-learning-experiences" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is transforming education by enabling personalized, on-demand learning experiences. However, current AI systems lack awareness of the learner's cognitive state, limiting their adaptability. Meanwhile, electroencephalography (EEG)-based neuroadaptive systems have shown promise in enhancing engagement …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pacee-parent-centered-ai-scaffolding-emotion-education-early-childhood-conversations", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Pacee: Parent-Centered AI Scaffolding For Emotion Education In Early Childhood Conversations", "autores": [ "Yu Mei", "Xutong Wang", "Ziyao Zhang", "Yiming Fu", "Shiyi Wang", "Qingyang Wan", "Qinghuan Lan", "Chang Liu", "Jie Cai", "Chun Yu", "Yuanchun Shi" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.14414v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pacee-parent-centered-ai-scaffolding-emotion-education-early-childhood-conversations" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Parent/Caregiver" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Emotion education is critical for children aged 3 to 6. However, existing technologies largely focus on children's direct interaction with AI, overlooking the central role of parents in guiding early emotional development at home. To address this gap, we conducted co-design sessions with five kindergarten teachers and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-personalized-learning-path-planning-through-goal-driven-learner-state-modeling", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Personalized Learning Path Planning Through Goal-Driven Learner State Modeling", "autores": [ "Joy Jia Yin Lim", "Ye He", "Jifan Yu", "Xin Cong", "Daniel Zhang-Li", "Zhiyuan Liu", "Huiqin Liu", "Lei Hou", "Juanzi Li", "Bin Xu" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2510.13215v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-learning-path-planning-through-goal-driven-learner-state-modeling" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Personalized Learning Path Planning (PLPP) aims to design adaptive learning paths that align with individual goals. While large language models (LLMs) show potential in personalizing learning experiences, existing approaches often lack mechanisms for goal-aligned planning. We introduce Pxplore, a novel framework for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-personalizing-explanations-ai-driven-hints-users-characteristics-empirical-evaluation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Personalizing explanations of AI-driven hints to users' characteristics: an empirical evaluation", "autores": [ "Vedant Bahel", "Harshinee Sriram", "Cristina Conati" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2403.04035v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalizing-explanations-ai-driven-hints-users-characteristics-empirical-evaluation" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The paper extends an existing Intelligent Tutoring System (ITS) that supports students' learning via AI-driven personalized hints and can generate explanations to justify why/how the hints were generated. In this work, we investigate personalizing these hint explanations to students with low levels of two traits, Need …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-planning-revision-how-ai-writing-support-different-stages-alters-ownership", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Planning To Revision: How AI Writing Support At Different Stages Alters Ownership", "autores": [ "Katy Ilonka Gero", "Tao Long", "Carly Schnitzler", "Paramveer S. Dhillon" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.11009v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/planning-revision-how-ai-writing-support-different-stages-alters-ownership" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Although AI assistance can improve writing quality, it can also decrease feelings of ownership. Ownership in writing has important implications for attribution, rights, norms, and cognitive engagement, and designers of AI support systems may want to consider how system features may impact ownership. We investigate how …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-practicing-language-models-cultivates-human-empathic-communication", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Practicing With Language Models Cultivates Human Empathic Communication", "autores": [ "Aakriti Kumar", "Nalin Poungpeth", "Diyi Yang", "Bruce Lambert", "Matthew Groh" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.15245", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/practicing-language-models-cultivates-human-empathic-communication" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Empathy is central to human connection, yet people often struggle to express it effectively. In blinded evaluations, large language models (LLMs) generate responses that are often judged more empathic than human-written ones. Yet when a response is attributed to AI, recipients feel less heard and validated than when …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-reflected-evaluating-reflection-driven-learning-ai-assisted-system", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Reflected: Evaluating Reflection-Driven Learning In An AI-Assisted System", "autores": [ "Md Nazmus Sakib", "Ishika Tarin", "Naga Manogna Rayasam", "Manas Gaur", "Sanorita Dey" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.24632v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/reflected-evaluating-reflection-driven-learning-ai-assisted-system" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In collaborative settings, sustaining momentum and engagement between checkpoints (e.g., meetings) can be challenging, often leading to task drift and reduced preparedness. To address this gap, we developed ReflectEd, an AI-assisted system that supports between-checkpoint reflection through theory-driven prompts with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-reflection-satisfaction-tradeoff-investigating-impact-reflection-student-engagement", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Reflection-Satisfaction Tradeoff: Investigating Impact Of Reflection On Student Engagement With AI-Generated Programming Hints", "autores": [ "Heeryung Choia", "Tung Phungb", "Mengyan Wu", "Adish Singlab", "Christopher Brooksa" ], "anio": 2026, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.04630v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/reflection-satisfaction-tradeoff-investigating-impact-reflection-student-engagement" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI tools, such as AI-generated hints, are increasingly integrated into programming education to offer timely, personalized support. However, little is known about how to effectively leverage these hints while ensuring autonomous and meaningful learning. One promising approach involves pairing AI-generated …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-reflective-dialogue-or-prompt-refinement-effects-tutor-scaffolding-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Reflective Dialogue Or Prompt Refinement? Effects Of Tutor Scaffolding On Students' ndependent LLM Use For Programming", "autores": [ "J‚àö¬©r‚àö¬•me Brender", "Laila El-Hamamsy", "Kim Uittenhove", "Aitor Perez", "Patrick Jermann", "Francesco Mondada", "Engin Bumbacher" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.03303v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/reflective-dialogue-or-prompt-refinement-effects-tutor-scaffolding-students" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While Large Language Models (LLMs) can provide personalized support in learning, several studies have raised concerns regarding their use in education. Importantly, learning depends on how students engage with LLMs. This study examined how two types of LLM-based tutors shape students' prompting practices, learning, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-role-instructional-guidance-generative-ai-assisted-learning-empirical-evidence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Role Of Instructional Guidance In Generative AI-Assisted Learning: Empirical Evidence From Construction Engineering Education", "autores": [ "Xiaoyu Hou", "Bo Xiao", "Hexu Liu", "Shane Mueller" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.05509v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/role-instructional-guidance-generative-ai-assisted-learning-empirical-evidence" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (AI) is increasingly used to support self-directed learning, yet student interaction with such systems often remains unstructured, limiting engagement in deeper cognitive processes. This study examines how instructional guidance shapes student and AI interaction in construction …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-same-feedback-different-source-how-ai-vs-human-feedback-attribution-and-credibility", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Same Feedback, Different Source: How AI Vs. Human Feedback Attribution And Credibility Shape Learner Behavior In Computing Education", "autores": [ "Caitlin Morris", "Pattie Maes" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.03075v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/same-feedback-different-source-how-ai-vs-human-feedback-attribution-and-credibility" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI systems increasingly take on instructional roles - providing feedback, guiding practice, evaluating work - a fundamental question emerges: does it matter to learners who they believe is on the other side? We investigated this using a three-condition experiment (N=148) in which participants completed a creative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-same-feedback-different-source-how-ai-vs-human-feedback-shapes-learner-engagement", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Same Feedback, Different Source: How AI Vs. Human Feedback Shapes Learner Engagement", "autores": [ "CAITLIN MORRIS", "PATTIE MAES" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.11311v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/same-feedback-different-source-how-ai-vs-human-feedback-shapes-learner-engagement" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "When learners receive feedback, what they believe about its source may shape how they engage with it. As AI is used alongside human instructors, understanding these attribution effects is essential for designing effective hybrid AI-human educational systems. We designed a creative coding interface that isolates source …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-shaping-credibility-judgments-human-genai-partnership-weaker-llms-transactive-memory", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Shaping Credibility Judgments In Human-Genai Partnership Via Weaker LLMs: A Transactive Memory Perspective On AI Literacy", "autores": [ "Md Touhidul Islam", "Mahir Akgun", "Syed Billah" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.26522v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/shaping-credibility-judgments-human-genai-partnership-weaker-llms-transactive-memory" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI (GenAI) is increasingly used as a knowledge partner in higher education, raising the need for instructional designs that emphasize AI literacy practices such as evaluating output credibility and maintaining human accountability. Existing AI literacy frameworks focus more on what learners should do than …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-solving-better-evaluating-genai-solutions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Is Solving Better Than Evaluating Genai Solutions?", "autores": [ "Ethan Dickey", "Marios Mertzanidis", "Alexandros Psomas" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.27586v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/solving-better-evaluating-genai-solutions" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Generative AI (GenAI) tools become increasingly capable of generating solutions to computing assignments, the computing education community is exploring pedagogical approaches that emphasize solution evaluation, verification, and critique alongside traditional solution generation. However, evidence regarding the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-structured-ai-demonstrations-and-student-llm-use-engineering-mechanics-study-design", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Structured AI Demonstrations And Student LLM Use In Engineering Mechanics: Study Design And Preliminary Results", "autores": [ "Shuang Geng", "Helen Lallos-Harrell", "Jiya Ashar", "Thomas J. McKenna", "Annwesa Dasgupta", "Caleb Farny", "Emma Lejeune" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.28710v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/structured-ai-demonstrations-and-student-llm-use-engineering-mechanics-study-design" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of large language models (LLMs) into undergraduate education presents an urgent challenge for engineering instructors. Despite widespread student adoption, there remains a critical lack of domain-specific empirical evidence to guide pedagogical policies and classroom interventions. This …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-sycophantic-ai-makes-human-interaction-feel-more-effortful-and-less-satisfying-over", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Sycophantic AI makes human interaction feel more effortful and less satisfying over time", "autores": [ "Lujain Ibrahim", "Franziska Sofia Hafner", "Myra Cheng", "Cinoo Lee", "Rebecca Anselmetti", "Robb Willer", "Luc Rocher", "Diyi Yang" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.07912", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/sycophantic-ai-makes-human-interaction-feel-more-effortful-and-less-satisfying-over" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Millions of people now turn to artificial intelligence (AI) systems for personal advice, guidance, and support. Such systems can be sycophantic, frequently affirming users' views and beliefs. Across five preregistered studies (N = 3,075 participants, 12,766 human-AI conversations), including a three-week study with a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teaching-ai-interactively-experience-report-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teaching AI Interactively: An Experience Report In Higher Education", "autores": [ "Jennifer M. Reddig", "Scott Moon", "Kaitlyn Crutcher", "Christopher J. MacLellan" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.28679v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-ai-interactively-experience-report-higher-education" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Introductory artificial intelligence (AI) courses present significant learning challenges due to abstract concepts, mathematical complexity, and students' diverse technical backgrounds. This paper presents an experience report examining the redesign of in-class instructional time in a university-level Introduction to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teaching-students-question-machine-short-term-effects-ai-literacy-workshop-middle", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teaching Students To Question The Machine: Short-Term Effects Of An AI Literacy Workshop On Middle-School Students' Regulation Of LLM Interaction", "autores": [ "Olivier Clerc", "Rania Abdelghani", "Chlo‚àö¬© Desvaux", "Eliott Poisson", "Pierre-Yves Oudeyer", "Helene Sauzeon" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.01955v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-students-question-machine-short-term-effects-ai-literacy-workshop-middle" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of generative artificial intelligence (GenAI) in schools raises concerns about students' uncritical reliance on its outputs. Effective use of large language models (LLMs) requires not only technical knowledge but also the ability to monitor, evaluate, and regulate one's interaction with the system, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teachy-mini-development-and-preliminary-evaluation-knowledge-based-generative-social", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teachy Mini: Development And Preliminary Evaluation Of A Knowledge-Based Generative Social Robot For Higher Education", "autores": [ "Stephan Vonschallen", "Karim Kaufmann", "Dominique Oberle", "Friederike Eyssel", "Theresa Schmiedel" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.22345v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teachy-mini-development-and-preliminary-evaluation-knowledge-based-generative-social" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative social robots (GSRs) powered by large language models offer new possibilities for personalized tutoring in higher education, but also introduce risks related to misinformation, missing transparency, or reinforcing incorrect student responses. Prior work identified knowledge-based design (KBD) requirements …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tell-me-why-designing-explainable-llm-based-dialogue-system-student-problem-behavior", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Tell Me Why: Designing An Explainable LLM-Based Dialogue System For Student Problem Behavior Diagnosis", "autores": [ "Zhilin Fan", "Deliang Wang", "Penghe Chen", "Yu Lu" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.22237v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tell-me-why-designing-explainable-llm-based-dialogue-system-student-problem-behavior" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_social_emotional", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Diagnosing student problem behaviors requires teachers to synthesize multifaceted information, identify behavioral categories, and plan intervention strategies. Although fine-tuned large language models (LLMs) can support this process through multi-turn dialogue, they rarely explain why a strategy is recommended, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-three-years-classroom-ai-introductory-programming-shifts-student-awareness", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Three Years With Classroom AI In Introductory Programming: Shifts In Student Awareness, Interaction, And Performance", "autores": [ "Boxuan Ma", "Huiyong Li", "Gen Li", "Li Chen", "Cheng Tang", "Atsushi Shimada", "and Shin'ichi Konomi" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.22672v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/three-years-classroom-ai-introductory-programming-shifts-student-awareness" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI (GenAI) tools such as ChatGPT now provide novice programmers with instant, personalized support and are reshaping computing education. While a growing body of work examines AI's immediate impacts, longitudinal evidence remains limited on how students' awareness, student-AI interaction patterns, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-transforming-genai-policy-prompting-instruction-rct-scalable-prompting-interventions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Transforming Genai Policy To Prompting Instruction: An Rct Of Scalable Prompting Interventions In A Cs1 Course", "autores": [ "Ruiwei Xiao", "Runlong Ye", "Xinying Hou", "Jessica Wen", "Harsh Kumar", "Michael Liut", "John Stamper" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.16033v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/transforming-genai-policy-prompting-instruction-rct-scalable-prompting-interventions" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite universal GenAI adoption, students cannot distinguish task performance from actual learning and lack skills to leverage AI for learning, leading to worse exam performance when AI use remains unreflective. Yet few interventions teaching students to prompt AI as a tutor rather than solution provider have been …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-virtual-tutoring-computer-assisted-learning-experiment-take-and-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Virtual Tutoring with Computer-Assisted Learning: An Experiment in Take-Up and Learning", "autores": [ "Philip Oreopoulos", "Ruochong Dong", "Nina Low" ], "anio": 2026, "mes": 8, "publicacion": "NBER", "url": "https://www.nber.org/papers/w35622?utm_campaign=ntwh&utm_medium=email&utm_source=ntwg1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/virtual-tutoring-computer-assisted-learning-experiment-take-and-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We explore the efficacy of an online after-school tutoring program that complements teacher-provided computer-assisted learning practice. The aim is to scaffold students struggling with online Khan Academy practice at school with low-cost, one-on-one virtual supervision for about an hour a week at home. In a two-year …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-when-peers-outperform-ai-and-when-they-dont-interaction-quality-over-modality", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "When Peers Outperform Ai (And When They Don'T): Interaction Quality Over Modality", "autores": [ "Caitlin Morris", "Pattie Maes" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.11777v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/when-peers-outperform-ai-and-when-they-dont-interaction-quality-over-modality" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI increasingly enters the classroom, what changes when students collaborate with algorithms instead of peers? We analyzed 36 undergraduate students learning graph theory through peer collaboration (n=24) or AI assistance (n=12), using discourse analysis to identify interaction patterns shaping learning outcomes. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "shen-tamkin-habilidades-ia-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How AI Impacts Skill Formation", "titulo_es": "Cómo afecta la IA la formación de habilidades", "autores": [ "Judy Hanwen Shen", "Alex Tamkin" ], "anio": 2026, "publicacion": "arXiv:2601.20245v2 [cs.CY]", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.20245", "enlaces": [ { "etiqueta": "Preregistro (OSF)", "url": "https://osf.io/w49e7" }, { "etiqueta": "Transcripciones anotadas (GitHub)", "url": "https://github.com/safety-research/how-ai-impacts-skill-formation" } ], "diseno": "experimento_laboratorio", "pais": [ "No reportado" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "materia": [ "programación" ], "muestra": { "texto": "52 participantes en el estudio principal (26 con IA y 26 sin IA), programadores con más de un año de experiencia en Python reclutados en una plataforma de crowdworkers; antes hubo 4 pilotos (n = 39, 107, 20 y 20)." }, "duracion": "Una sola sesión en línea de hasta 1 hora y 15 minutos (58,5 minutos en promedio), con un máximo de 35 minutos para la tarea con la librería Trio.", "intervencion": { "tipo": [ "ia_generativa_sin_guia" ], "usuario": "adulto (programador)", "herramienta": "Asistente de programación por chat basado en GPT-4o", "descripcion": "Los participantes resolvieron dos tareas con Trio, una librería de Python que no conocían. El grupo de tratamiento tenía un asistente de IA que veía su código y podía escribir la solución completa si se la pedían; se les indicó usarlo para terminar lo más rápido posible. Después, todos respondieron sin IA un cuestionario de 14 preguntas (27 puntos) sobre conceptos, lectura de código y depuración." }, "comparacion": "La misma tarea con instrucciones y búsqueda web, sin asistente de IA y con el compromiso explícito de no usar IA.", "veredicto": "negativo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje en el cuestionario de dominio de la librería (respondido sin IA)", "efecto": -0.738, "unidad": "d de Cohen", "error": "p = 0,010", "significativo": true, "nota": "Diferencia entre grupos, n = 52. El paper reporta la magnitud (d = 0,738) de una reducción; el signo negativo sólo indica la dirección. Con el tiempo del ejercicio de calentamiento como covariable: d = 0,725, p = 0,016.", "pagina": "p. 9, sección 5.2.2; Figura 6, p. 10", "cita_textual": "the level of skill formation gained by completing the task, measured by our quiz, is significantly reduced (Cohen d=0.738, p=0.01)", "principal": true }, { "medida": "Puntaje en el cuestionario de dominio de la librería (respondido sin IA)", "efecto": -4.15, "unidad": "puntos (cuestionario de 27 puntos)", "error": "p = 0,010", "significativo": true, "nota": "Diferencia entre medias de tratamiento y control. El paper la expresa como 17 % o dos grados de calificación, sin indicar la base del porcentaje.", "pagina": "p. 9, sección 5.2.2", "cita_textual": "There is a 4.15 point difference between the means of the treatment and control groups. For a 27-point quiz, this translates into a 17% score difference" }, { "medida": "Tiempo para completar la tarea", "efecto_texto": "sin diferencia significativa", "unidad": "minutos", "error": "p = 0,391", "significativo": false, "nota": "El paper no reporta la diferencia en minutos para el estudio principal. El subgrupo que delegó todo el código a la IA (n = 4) terminó en 19,5 minutos frente a 23 del control, sin prueba de significancia, y estuvo entre los de menor puntaje (39 %; p. 19 y Figura 11).", "pagina": "p. 9, sección 5.2.2; Figura 6, p. 10", "cita_textual": "Figure 6 shows that while using AI to complete our coding task did not significantly improve task completion time" }, { "medida": "Puntaje en el cuestionario según la forma de usar la IA (sólo grupo con IA)", "efecto_texto": "65 % a 86 % en patrones con preguntas conceptuales o pedidos de explicación, frente a 24 % a 39 % en patrones de delegación o depuración con IA", "unidad": "% de aciertos en el cuestionario", "nota": "Análisis cualitativo exploratorio de grabaciones, no aleatorizado ni preregistrado; seis grupos de 2 a 7 personas. Describe asociación, no efecto causal.", "pagina": "pp. 18 y 19, sección 7; Figura 11, p. 13", "cita_textual": "we find a stark divide in skill formation outcomes between high-scoring interaction patterns (65%-86% quiz score) vs low-scoring interaction patterns (24%-39% quiz score)" } ], "hallazgo": { "es": "En un experimento en línea con 52 programadores que aprendían una librería nueva de Python, quienes pudieron usar un asistente de IA (GPT-4o) sacaron 4,15 puntos menos sobre 27 en un cuestionario posterior respondido sin IA (d de Cohen = 0,738, p = 0,010). Con la IA no terminaron la tarea significativamente más rápido. En un análisis exploratorio, quienes usaron la IA para pedir explicaciones o hacer preguntas conceptuales, y no sólo para obtener código, puntuaron más alto.", "en": "In an online experiment with 52 programmers learning a new Python library, those allowed to use an AI assistant (GPT-4o) scored 4.15 points lower out of 27 on a later quiz taken without AI (Cohen's d = 0.738, p = 0.010). AI access did not make them significantly faster at the task. In an exploratory analysis, participants who used the AI for explanations or conceptual questions, rather than only to get code, scored higher." }, "condiciones": [ "La pérdida aparece con un asistente de uso general que puede escribir la solución completa y con la consigna de terminar rápido.", "Los usos con preguntas conceptuales o pedidos de explicación se asociaron con puntajes más altos que la delegación del código (análisis exploratorio)." ], "advertencias": [ "Preprint sin revisión por pares.", "Experimento de una sola sesión con resultado medido minutos después de la tarea: no mide retención ni aprendizaje a lo largo de semanas.", "Muestra pequeña (26 por grupo). En el piloto D el efecto sobre el cuestionario fue d = 1,7 y en el estudio principal d = 0,738, lo que indica estimaciones imprecisas.", "Participantes adultos, programadores profesionales o independientes pagados con una tarifa fija de USD 150 y sin el incentivo que tendrían si la librería fuera necesaria en su trabajo, como reconocen los autores; no son estudiantes en un aula.", "Se probó un asistente general sin guía pedagógica; el resultado no dice nada directo sobre tutores de IA diseñados para no dar respuestas.", "Los análisis por tipo de pregunta y por patrón de uso de la IA son exploratorios, no preregistrados y con grupos de 2 a 7 personas.", "En los dos primeros pilotos, entre 25 % y 35 % del grupo de control usó IA pese a la prohibición; desde entonces se usaron grabaciones de pantalla para verificar el cumplimiento.", "El paper no reporta el país de los participantes: la región se registra como Global porque el reclutamiento fue en una plataforma en línea.", "La revisión ética la hicieron revisores internos de Anthropic; el paper no menciona un comité de ética independiente." ], "conflicto_de_interes": "Ambos autores trabajan para Anthropic, empresa que desarrolla asistentes de IA (Claude): Shen como parte del programa Anthropic Fellows y Tamkin en Anthropic. El asistente evaluado fue GPT-4o (OpenAI), no un producto de Anthropic, pero el texto menciona modos de aprendizaje de productos comerciales, incluido Claude Code.", "temas": [ "descarga cognitiva", "productividad", "programación", "formación en el trabajo", "dependencia de la IA", "depuración" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el texto completo de arXiv v2 (1 de febrero de 2026), incluidas las secciones de métodos, resultados, análisis cualitativo, limitaciones y apéndice A. La Figura 6 no reporta medias numéricas por grupo; las cifras vienen del texto. URL de arXiv verificada." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": false, "texto": "Cuestionario propio de 14 preguntas (27 puntos) sobre conceptos, lectura de código y depuración con la librería Trio, respondido sin IA minutos después de la tarea, en la misma sesión; el cumplimiento se verificó con grabaciones de pantalla.", "pagina": "p. 6; Figura 4, p. 7; p. 8" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Una sesión en línea de hasta 1 hora y 15 minutos (58,5 minutos en promedio); la IA sólo estaba disponible en la tarea con Trio, de hasta 35 minutos.", "pagina": "p. 7; p. 8" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta una tasa de uso. Las grabaciones del grupo con IA muestran seis patrones de interacción; algunos participantes dedicaron hasta 11 minutos en total a redactar consultas.", "pagina": "p. 3; p. 12" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Se invitó a 58 personas para reclutar 50; 53 completaron las tres partes y 1 fue descalificada según los criterios preregistrados, lo que dejó 52 (26 por grupo). El paper no dice a qué grupo pertenecían quienes no completaron.", "pagina": "p. 9" }, "preregistro": "OSF w49e7", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.738, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "d de Cohen de una tarea de laboratorio: puntaje en el cuestionario de 27 puntos sobre Trio, respondido sin IA en la misma sesión (n = 52). El paper da la magnitud (0,738) de una reducción; el signo indica la dirección.", "pagina": "p. 9, sección 5.2.2" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica: experimento de laboratorio; los participantes cobraron una tarifa fija de 150 dólares.", "pagina": "p. 8" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "bajo", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "bajo", "notas": { "aleatorizacion": "El paper dice que la asignación fue aleatoria y balanceada según atributos del reclutamiento, pero no describe el procedimiento; 26 personas por grupo.", "medicion": "Cuestionario hecho por el equipo, respondido minutos después de la tarea en la misma sesión.", "reporte_selectivo": "Preregistrado en OSF, con la rúbrica del cuestionario enviada antes del experimento (p. 6); los análisis por tipo de pregunta y por patrón de uso se declaran exploratorios.", "independencia": "Los autores trabajan en Anthropic, que desarrolla asistentes de IA; la herramienta evaluada fue GPT-4o, de OpenAI. La revisión ética fue interna de Anthropic (p. 24)." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "banco_mundial", "id": "bm-207834", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Impact Evaluation of a Digital Skills Training Program in Cote d’Ivoire : Baseline Report", "autores": [], "cita_corta": "Banco Mundial", "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "Banco Mundial, Documentos e Informes (Education, Global - HEDGE)", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099912501192613847", "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "temas": [ "education", "digital" ], "idiomas": [ "French", "English", "English" ], "descargas": 1000, "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-08-25", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-08-25", "notas": "Catálogo del dashboard de descargas del Banco Mundial; sólo título y metadatos, nivel asignado por regla de texto sobre el título." }, "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "cmu-opcion-multiple-tutores-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Does Multiple Choice Have a Future in the Age of Generative AI? A Posttest-only RCT", "titulo_es": "¿Tiene futuro la opción múltiple en la era de la IA generativa? Un ensayo aleatorio con sólo postest", "autores": [ "Danielle R Thomas", "Conrad Borchers", "Sanjit Kakarla", "Jionghao Lin", "Shambhavi Bhushan", "Boyuan Guo", "Erin Gatz", "Kenneth R Koedinger" ], "anio": 2025, "publicacion": "LAK '25: Proceedings of the 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference (ACM), pp. 494 a 504", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1145/3706468.3706530", "diseno": "experimento_laboratorio", "pais": [ "No reportado" ], "region": [ "America del Norte" ], "nivel_educativo": [ "docentes", "superior" ], "materia": [ "formación de tutores" ], "muestra": { "texto": "234 tutores, en su mayoría universitarios empleados por una organización de tutoría remota para estudiantes de secundaria baja, con 790 lecciones completadas en 6 lecciones sobre equidad e inclusión." }, "duracion": "Lecciones breves en línea; instrucción previa al postest de 2,65 a 5,60 minutos promedio según la lección.", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "tutor en formación", "herramienta": "Lecciones de formación de tutores; GPT-4o y GPT-4-turbo como calificadores automáticos", "descripcion": "Lo que se asignó al azar fue el formato de práctica, no una herramienta de IA: sólo preguntas de opción múltiple, sólo respuesta abierta, o ambas, con retroalimentación, en seis lecciones sobre temas como microagresiones y sesgo implícito. La IA generativa no la usan los tutores: se probó como calificador automático de las respuestas abiertas del postest, comparado con calificadores humanos." }, "comparacion": "Los tres formatos de práctica se comparan entre sí; no hay grupo sin práctica.", "veredicto": "nulo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje en el postest según el formato de práctica", "efecto_texto": "sin diferencia significativa entre los tres formatos (F(2, 717) = 0,27)", "unidad": "estadístico F de ANOVA sobre el puntaje del postest", "error": "p = 0,765", "significativo": false, "nota": "Comparación aleatoria entre tres brazos; diseño sólo con postest, sin prueba inicial.", "pagina": "p. 499, sección 4.1", "cita_textual": "we did not find a statistically significant main effect of condition, F(2, 717) = 0.27, p = .765", "principal": true }, { "medida": "Tiempo de instrucción antes del postest", "efecto_texto": "3,83 minutos (sólo opción múltiple) frente a 5,38 (sólo respuesta abierta) y 5,87 (ambas)", "unidad": "minutos (promedios retransformados desde escala logarítmica)", "error": "Efecto principal de la condición: F(2, 716) = 12,56; p < 0,001", "significativo": true, "nota": "Los autores lo resumen como 29 % menos tiempo que sólo respuesta abierta y 35 % menos que ambas (p. 503). La leyenda de la Figura 3 dice que no hubo diferencias globales significativas, lo que contradice el texto.", "pagina": "p. 500, sección 4.2", "cita_textual": "the MCQ Only condition took students the shortest (M = 3.83 minutes) while the Both condition took them the longest time (M = 5.87 minutes)" }, { "medida": "Variación del efecto del formato según la lección", "efecto_texto": "interacción condición por lección significativa (F(10, 717) = 2,20)", "unidad": "estadístico F de ANOVA sobre el puntaje del postest", "error": "p = 0,012", "significativo": true, "nota": "Los contrastes por lección van en direcciones opuestas: ambas formas superan a sólo respuesta abierta en la lección de microagresiones (0,136; EE 0,054) y quedan por debajo en la de sesgo implícito (-0,175; EE 0,054). Los autores sugieren que puede ser variación aleatoria entre 18 comparaciones.", "pagina": "p. 499, sección 4.1", "cita_textual": "There was a significant interaction between condition and lesson F (10, 717) = 2.20, p =.012" }, { "medida": "Exactitud de GPT-4o y GPT-4-turbo al calificar respuestas abiertas frente a calificadores humanos", "efecto_texto": "71 % a 91 % en respuestas de predicción y 71 % a 87 % en respuestas de explicación", "unidad": "% de exactitud", "nota": "No es un resultado de aprendizaje. Los autores señalan excepciones en GPT-4-turbo, con desempeño pobre en algunas lecciones (Tabla 7).", "pagina": "p. 501, sección 4.3; Tablas 6 y 7, p. 502", "cita_textual": "both models demonstrated proficiency in performance, with accuracy ranging from 71% to 91% for predict responses and 71% to 87% for explain responses" } ], "hallazgo": { "es": "En un experimento en línea con 234 tutores (790 lecciones sobre equidad e inclusión), practicar con preguntas de opción múltiple, con respuesta abierta o con ambas no produjo diferencias significativas en el postest (F(2, 717) = 0,27; p = 0,765). La opción múltiple tomó menos tiempo: 3,83 minutos frente a 5,38 y 5,87. La IA generativa no se probó como herramienta de aprendizaje sino como calificador automático, con exactitud de entre 71 % y 91 % frente a calificadores humanos según la lección, con excepciones en GPT-4-turbo.", "en": "In an online experiment with 234 tutors (790 lessons on equity and inclusion), practicing with multiple-choice questions, open-response questions, or both produced no significant differences in posttest scores (F(2, 717) = 0.27, p = 0.765). Multiple choice took less time: 3.83 minutes versus 5.38 and 5.87. Generative AI was tested not as a learning tool but as an automatic grader, with 71% to 91% accuracy against human graders depending on the lesson, with exceptions for GPT-4-turbo." }, "advertencias": [ "No evalúa el efecto de una herramienta de IA sobre el aprendizaje: la intervención es el formato de las preguntas y la IA sólo califica.", "Diseño sólo con postest, medido en la misma sesión y minutos después de la práctica; no hay medida de retención.", "El efecto varía según la lección en direcciones opuestas y los autores no encuentran una explicación consistente.", "Inconsistencias internas: la leyenda de la Figura 3 contradice el texto sobre las diferencias de tiempo, y la conclusión habla de n = 235 mientras que los métodos dicen 234 tutores.", "Aprendices adultos (tutores universitarios), no escolares.", "El paper no declara el país de los participantes; la región se asigna por la afiliación de los autores (Carnegie Mellon, Estados Unidos)." ], "conflicto_de_interes": "Las lecciones evaluadas fueron desarrolladas por el equipo de investigación junto con supervisores de tutoría; el paper no incluye declaración de conflictos de interés. Financiamiento: Learning Engineering Virtual Institute.", "temas": [ "opción múltiple", "respuesta abierta", "calificación automática", "formación de tutores", "evaluación con LLM" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leída la versión de ACM de LAK '25 (pp. 494 a 504); páginas según la numeración de las actas. El DOI redirige a ACM Digital Library, que bloquea la lectura automática; se confirmó la redirección, no el contenido de la página." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": null, "texto": "Postest dentro de la misma lección, minutos después de la práctica: 2 preguntas de opción múltiple y 2 abiertas sobre un escenario nuevo; las abiertas las calificaron dos investigadores. Diseño sólo con postest, sin prueba inicial. Los tutores no usaban IA en el estudio (la IA sólo se probó como calificador); el paper no dice si la prueba era supervisada.", "pagina": "p. 498, secciones 3.4 y 3.4.1; p. 503, sección 5.4" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Lecciones breves en línea; instrucción previa al postest de 2,65 a 5,60 minutos promedio según la lección. Cada tutor completó una o más de las 6 lecciones (790 lecciones en total).", "pagina": "p. 497; p. 499, sección 4.2" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "No aplica: el formato de práctica venía asignado dentro de la lección y sólo se analizan lecciones completadas.", "pagina": null }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "Sólo se analizan las 790 lecciones completadas por 234 tutores; el paper no informa lecciones iniciadas sin terminar.", "pagina": "p. 497" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "sin_informacion", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "Sólo se analizan lecciones completadas; no hay datos de abandono por condición.", "medicion": "Postest de 4 ítems en la misma sesión, construido por el equipo, sin prueba inicial ni medida de retención.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; los contrastes por lección van en direcciones opuestas y no se corrigen por comparaciones múltiples.", "independencia": "El equipo de investigación desarrolló las lecciones que evalúa, junto con supervisores de tutoría; no hay un producto comercial en juego." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "cmu-retroalimentacion-llm-tutores-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLM-Generated Feedback Supports Learning If Learners Choose to Use It", "titulo_es": "La retroalimentación generada por LLM apoya el aprendizaje si los aprendices eligen usarla", "autores": [ "Danielle R. Thomas", "Conrad Borchers", "Shambhavi Bhushan", "Erin Gatz", "Shivang Gupta", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2025, "publicacion": "arXiv:2506.17006v1 [cs.CL] (aceptado en EC-TEL 2025 según arXiv)", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2506.17006", "enlaces": [ { "etiqueta": "Datos y código (GitHub)", "url": "https://github.com/conradborchers/ai-feedback-exp/" } ], "diseno": "experimento_laboratorio", "pais": [ "No reportado" ], "region": [ "America del Norte" ], "nivel_educativo": [ "docentes", "superior" ], "materia": [ "formación de tutores" ], "muestra": { "texto": "885 tutores universitarios y 2.648 lecciones completadas en 7 lecciones de formación en habilidades de tutoría (3,42 lecciones por persona en promedio)." }, "duracion": "Lecciones breves en línea; tiempos promedio de entre 4,31 y 14,16 minutos según lección y condición (Tabla 1).", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "tutor en formación", "herramienta": "gpt-3.5-turbo con ejemplos few-shot y un esquema predefinido de buenas prácticas", "descripcion": "En lecciones de formación basadas en escenarios, los tutores del grupo de tratamiento podían pedir retroalimentación explicativa generada por un LLM sobre su respuesta abierta: el sistema la clasificaba como correcta o incorrecta y, si era incorrecta, señalaba cómo mejorarla y proponía una versión corregida con cambios mínimos. Uso a demanda, hasta tres intentos. Todos los grupos recibían también retroalimentación correctiva no generada por LLM." }, "comparacion": "La misma lección sin la opción de retroalimentación con LLM; la asignación fue por lección, así que un mismo tutor pudo estar en condiciones distintas en lecciones distintas.", "veredicto": "nulo", "resultados": [ { "medida": "Puntaje en el postest por haber sido asignado a la opción de pedir retroalimentación con LLM", "efecto": -0.08, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [-0,17; 0,01]; p = 0,102", "significativo": false, "nota": "ITT. Coeficiente del modelo mixto que incluye la propensión estimada a pedir retroalimentación y su interacción con la asignación (Tabla 2).", "pagina": "p. 9, Tabla 2", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Intent-to-Treat (ITT) -0.08, 95% CI -0.17 - 0.01, p-value .102", "principal": true }, { "medida": "Puntaje en el postest de quienes usaron la retroalimentación frente a quienes no la recibieron", "efecto": 0.1, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [0,01; 0,19]; p = 0,023", "significativo": true, "nota": "Comparación no aleatoria: los usuarios se autoseleccionaron y los autores encontraron que quienes tienden a pedir ayuda ya rinden más.", "pagina": "pp. 7 y 8, sección 4.1", "cita_textual": "receiving LLM feedback was associated with significantly higher posttest performance, with an estimated effect of 0.10 SD (95% CI [0.01, 0.19], p=.023)" }, { "medida": "Efecto de la retroalimentación ajustado por la propensión a pedirla (todas las lecciones)", "efecto": 0.04, "unidad": "DE", "error": "IC 95 % [-0,04; 0,12]; p = 0,307", "significativo": false, "nota": "Interacción entre asignación y propensión estimada (estratificación principal), el ajuste que los autores usan para corregir la autoselección.", "pagina": "p. 9, Tabla 2", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): ITT Interaction with Propensity 0.04, 95% CI -0.04 - 0.12, p-value .307" }, { "medida": "Efecto ajustado por propensión, estimado lección por lección", "efecto_texto": "+0,33 (Giving Effective Praise) y +0,28 (Supporting a Growth Mindset); en las otras 5 lecciones, entre -0,15 y +0,20 sin significancia", "unidad": "DE", "error": "p < 0,05 en las dos lecciones señaladas", "nota": "Regresiones separadas para 7 lecciones, sin corrección por comparaciones múltiples.", "pagina": "p. 1 (resumen) y p. 10", "cita_textual": "two out of seven lessons showed statistically significant learning benefits from LLM feedback with standardized effect sizes of 0.28 and 0.33" }, { "medida": "Tiempo para completar la lección", "efecto": 0, "unidad": "coeficiente sobre el logaritmo del tiempo", "error": "IC 95 % [-0,08; 0,08]; p = 0,999", "significativo": false, "nota": "Quienes recibieron la retroalimentación tardaron 5,75 minutos en promedio y los demás 5,59 minutos.", "pagina": "p. 11, sección 4.2", "cita_textual": "Results indicate no statistically significant effect of receiving LLM feedback on the time taken to complete lessons (Estimate = 0.00, 95% CI [-0.08, 0.08], p = .999)" } ], "hallazgo": { "es": "En lecciones breves en línea para 885 tutores universitarios, ofrecer retroalimentación explicativa generada por gpt-3.5-turbo no mejoró el postest en la comparación aleatoria (ITT de -0,08 DE, p = 0,102). Quienes eligieron usarla puntuaron 0,10 DE más, pero en parte porque quienes piden ayuda ya rinden más; tras ajustar por esa selección, sólo 2 de 7 lecciones mostraron efectos significativos (0,28 y 0,33 DE). La retroalimentación no alargó las lecciones.", "en": "In short online lessons for 885 college-student tutors, offering explanatory feedback generated by gpt-3.5-turbo did not improve posttest scores in the randomized comparison (ITT of -0.08 SD, p = 0.102). Those who chose to use it scored 0.10 SD higher, partly because help-seekers already perform better; after adjusting for this selection, only 2 of 7 lessons showed significant effects (0.28 and 0.33 SD). The feedback did not lengthen the lessons." }, "condiciones": [ "El beneficio observado se concentra en quienes deciden pedir la retroalimentación; ofrecerla sin más no movió el promedio." ], "advertencias": [ "Preprint; la página de arXiv indica aceptación en EC-TEL 2025, pero se verificó la versión de arXiv.", "El título y la discusión son más positivos que las tablas: la discusión afirma que, ajustado por selección, el efecto principal fue positivo, mientras que la Tabla 2 muestra un ITT de -0,08 DE y una interacción de 0,04 DE, ambos no significativos.", "Las cifras positivas vienen de comparar usuarios autoseleccionados; el ajuste por propensión es imperfecto (AUC promedio de 0,75), como reconocen los autores.", "Los dos efectos por lección significativos salen de 7 pruebas sin corrección por comparaciones múltiples; en la lección Reacting to Errors el grupo de control tuvo el promedio descriptivo más alto (Tabla 1).", "Resultado medido en la misma sesión, con un postest de 4 puntos cuyas respuestas abiertas calificó GPT-4o; quienes recibieron retroalimentación escribieron respuestas más largas en el postest y los autores no descartan que copiaran texto del LLM.", "33,2 % de las lecciones asignadas a la opción no recibió retroalimentación y 15,7 % de las solicitudes al API falló.", "Por períodos, todos los aprendices de algunas lecciones fueron asignados al tratamiento, lo que desbalanceó la asignación en el tiempo.", "Aprendices adultos (tutores universitarios), no escolares; modelo gpt-3.5-turbo, ya superado.", "El paper no declara el país de los participantes; la región se asigna por la afiliación de los autores (Carnegie Mellon, Estados Unidos)." ], "conflicto_de_interes": "Los autores diseñaron las lecciones y el sistema de retroalimentación con LLM que evalúan; el paper no incluye declaración de conflictos de interés. Financiamiento: Learning Engineering Virtual Institute.", "temas": [ "retroalimentación", "autoselección", "búsqueda de ayuda", "formación de tutores", "retroalimentación automática" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el texto completo de arXiv v1 (20 de junio de 2025), incluidas las Tablas 1 y 2. URL de arXiv verificada; la página indica aceptación en EC-TEL 2025, versión publicada no revisada." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": null, "texto": "Postest de 4 puntos al final de cada lección en línea (2 preguntas de opción múltiple y 2 abiertas calificadas con GPT-4o), sobre un escenario distinto al de la práctica. La retroalimentación con LLM sólo se ofrecía en la práctica, no en el postest; la prueba no era supervisada y los autores no descartan que algunos aprendices copiaran texto del LLM o usaran IA generativa en sus respuestas abiertas.", "pagina": "p. 6, sección 3.3; p. 12" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Lecciones breves de entre 4,31 y 14,16 minutos promedio según lección y condición; cada participante completó en promedio 3,42 lecciones (DE 2,13). La retroalimentación se ofrecía en una pregunta de práctica, con hasta tres intentos.", "pagina": "p. 4; p. 5; Tabla 1, p. 8" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Cifra contradictoria en el paper: el texto dice que 33,2 % de las lecciones completadas en la condición con la opción no recibió retroalimentación (p. 8), pero la Tabla 1 muestra 568 casos con retroalimentación y 1.103 sin ella en esa condición, es decir, la usó cerca de un tercio y no dos tercios. Además, 15,7 % de las solicitudes al API falló (p. 13). Por eso no se consigna un porcentaje.", "pagina": "p. 8; Tabla 1, p. 8; p. 13" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "El paper sólo analiza lecciones completadas y no informa cuántas se iniciaron sin terminar. Los conteos tampoco cuadran: el texto habla de 2.648 lecciones completadas y los conteos de la Tabla 1 suman 2.413.", "pagina": "p. 5; Tabla 1, p. 8" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.08, "ee": null, "ic95": [ -0.17, 0.01 ], "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Puntaje en el postest por asignación a la opción de retroalimentación con LLM (ITT, modelo mixto que incluye la propensión estimada a pedirla)", "pagina": "Tabla 2, p. 9" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos; describe la retroalimentación con LLM como de bajo costo sin dar cifras.", "pagina": "p. 1; p. 12" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "sin_informacion", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "alto", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Asignación por lección y no por persona; en algunos períodos todos los aprendices de ciertas lecciones fueron al tratamiento, lo que desbalanceó la asignación en el tiempo, y el paper no presenta pruebas de balance.", "atricion": "Sólo se analizan lecciones completadas; no se informa cuántas quedaron sin terminar ni si eso difiere por condición.", "medicion": "Postest de 4 ítems en la misma sesión, construido por el equipo, con respuestas abiertas calificadas por GPT-4o, sin supervisión y con posible copia de texto del LLM.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro. El ITT es nulo (-0,08 DE), pero el título y la discusión se apoyan en la comparación autoseleccionada y en 2 de 7 lecciones sin corrección por comparaciones múltiples.", "independencia": "Los autores diseñaron las lecciones y el sistema de retroalimentación que evalúan." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "deng-chatgpt-metaanalisis-2025", "tipo_documento": "meta_analisis", "titulo": "Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies", "titulo_es": "¿Mejora ChatGPT el aprendizaje de los estudiantes? Revisión sistemática y metaanálisis de estudios experimentales", "autores": [ "Ruiqi Deng", "Maoli Jiang", "Xinlu Yu", "Yuyan Lu", "Shasha Liu" ], "anio": 2025, "publicacion": "Computers & Education, 227, 105224", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105224", "diseno": "meta_analisis", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "superior", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "grados": "58 de los 69 estudios en universidades y 10 en educación escolar (K-12); uno no lo informa (p. 11)", "materia": [ "lenguas", "computación", "salud", "física" ], "muestra": { "texto": "69 estudios experimentales y cuasi experimentales publicados en 2023 y 2024 (búsqueda hasta el 31 de agosto de 2024); 62 metaanalizados; 51 tamaños de efecto para rendimiento académico. Muestras de 18 a 600 participantes, con media de 106 (p. 15). 39 estudios hechos en Asia, 9 en Europa, 4 en América del Norte, 2 en África y 15 sin lugar informado (p. 11)." }, "duracion": "Intervenciones de 10 minutos a 16 semanas; la categoría más común fue de 5 a 10 semanas (pp. 11 a 12)", "intervencion": { "tipo": [ "ia_generativa_sin_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "ChatGPT", "descripcion": "En 55 de 69 estudios los estudiantes usaron ChatGPT directamente (generar ideas, pedir explicaciones, recibir retroalimentación sobre su escritura); en 14, ChatGPT estaba integrado en otras aplicaciones mediante API, a veces con andamiaje para no dar respuestas directas. El modo de uso no moderó significativamente el efecto en rendimiento (p. 13)." }, "comparacion": "Grupos que no usaron ChatGPT (instrucción habitual o, en algunos estudios, otras tecnologías).", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Rendimiento académico (medidas objetivas: exámenes, ejercicios, proyectos, tareas y pruebas)", "efecto": 0.712, "unidad": "g de Hedges", "error": "EE 0,109; IC 95 % [0,497; 0,926]", "significativo": true, "nota": "Modelo de efectos aleatorios; k = 51; I² = 91,8 %. El ajuste trim-and-fill de los autores da 0,881.", "pagina": "Tabla 7, p. 13; texto p. 12", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Academic performance, k 51, g+ 0.712***, SE 0.109, 95% CI [0.497, 0.926], I2 91.789", "principal": true }, { "medida": "Rendimiento académico, subgrupo de estudios escolares (K-12)", "efecto": 0.547, "unidad": "g de Hedges", "error": "EE 0,118; IC 95 % [0,314; 0,779]", "significativo": true, "nota": "k = 10. La diferencia con los estudios universitarios (0,754) no fue significativa (Q entre grupos 1,283; p = 0,257).", "pagina": "Tabla 8, p. 13", "cita_textual": "Tabla 8 (valores): K-12, k 10, g+ 0.547***, SE 0.118, 95% CI [0.314, 0.779]" }, { "medida": "Estados afectivo-motivacionales (interés, motivación, disfrute)", "efecto": 0.881, "unidad": "g de Hedges", "error": "EE 0,178; IC 95 % [0,531; 1,231]", "significativo": true, "nota": "k = 20; I² = 92,9 %. En los estudios escolares el efecto no fue significativo (0,378; k = 5; Tabla 9, p. 14).", "pagina": "Tabla 7, p. 13", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Affective-motivational states, k 20, g+ 0.881***, SE 0.178, 95% CI [0.531, 1.231]" }, { "medida": "Propensión al pensamiento de orden superior (pensamiento crítico, creativo, computacional; autorreportado)", "efecto": 0.703, "unidad": "g de Hedges", "error": "EE 0,182; IC 95 % [0,345; 1,060]", "significativo": true, "nota": "k = 15; todos los estudios en universidades. Se mide con autorreportes de los estudiantes, no con pruebas de habilidad (p. 19).", "pagina": "Tabla 7, p. 13", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Higher-order thinking propensities, k 15, g+ 0.703***, SE 0.182, 95% CI [0.345, 1.060]" }, { "medida": "Esfuerzo mental durante la tarea", "efecto": -0.675, "unidad": "g de Hedges", "error": "EE 0,304; IC 95 % [-1,271; -0,079]", "significativo": true, "nota": "k = 4; p = 0,026. Un estudio que prohibió ChatGPT en el postest halló menor esfuerzo pero peor razonamiento y argumentación en la prueba posterior (p. 20). En autoeficacia el efecto no fue significativo (k = 7).", "pagina": "Tabla 7, p. 13; texto p. 14", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Mental effort, k 4, g+ -0.675*, SE 0.304, 95% CI [-1.271, -0.079]" } ], "hallazgo": { "es": "Este metaanálisis de 69 estudios experimentales y cuasi experimentales, en su mayoría universitarios, encontró que los estudiantes que usaron ChatGPT tuvieron mejor rendimiento académico que los que no, con un efecto promedio de g = 0,71. Los propios autores piden cautela: pocos estudios justificaron su tamaño de muestra, muchos no aclaran si se permitió usar ChatGPT durante la evaluación y la heterogeneidad es muy alta.", "en": "This meta-analysis of 69 experimental and quasi-experimental studies, mostly in universities, found that students who used ChatGPT outperformed those who did not, with an average effect of Hedges' g = 0.71. The authors themselves urge caution: few studies justified their sample size, many did not say whether ChatGPT was allowed during the assessment, and heterogeneity is very high." }, "condiciones": [ "En rendimiento, los efectos fueron positivos en intervenciones en el aula y de al menos una semana, y no significativos en laboratorio ni en intervenciones de menos de una semana (Tabla 8, p. 13). Los autores piden no generalizar estos moderadores porque no se distingue la calidad del texto de ChatGPT del aprendizaje (p. 18)." ], "advertencias": [ "Calidad de los estudios incluidos: puntaje medio de 0,68 en la escala de Kmet (rango 0,50 a 0,89), es decir, calidad adecuada pero no buena ni fuerte (p. 8). Sólo 5 de 62 estudios metaanalizados calcularon su tamaño de muestra con un análisis de poder, 39 de 62 asignaron al azar y 9 no usaron ni pretest ni covariables (pp. 15 a 16).", "En 9 estudios se permitió usar ChatGPT durante la evaluación final de rendimiento y 33 no informan si se permitió (p. 18): el efecto puede reflejar la calidad del texto que produce ChatGPT y no lo que aprendió el estudiante.", "Heterogeneidad muy alta (I² = 91,8 % en rendimiento, Tabla 7): el promedio esconde efectos muy distintos entre estudios.", "Hay indicios de sesgo de publicación en rendimiento y en estados afectivos (pruebas de Begg y de Egger, Tabla 6, p. 12). El intercepto de Egger positivo sugiere que los estudios pequeños reportan efectos mayores; aun así, el ajuste trim-and-fill de los autores elevó el efecto en vez de reducirlo, un resultado que conviene leer con escepticismo.", "Los resultados afectivos y de pensamiento de orden superior se basan en autorreportes y pueden reflejar un efecto novedad; ningún estudio midió su evolución a lo largo de la intervención (p. 19).", "Evidencia concentrada: la mayoría de los estudios son universitarios, sólo 10 son escolares, 39 se hicieron en Asia y 15 no informan dónde; sólo se incluyeron artículos en inglés revisados por pares (pp. 11 y 22).", "Efectos de este tamaño, que vienen de estudios pequeños, cortos y con pruebas propias, suelen ser mucho mayores que los de ensayos grandes con pruebas estandarizadas; no deben compararse directamente con efectos en DE de esos ensayos." ], "temas": [ "ChatGPT", "IA generativa", "metaanálisis", "rendimiento académico", "educación superior", "calidad de la evidencia" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el PDF del artículo publicado en Computers & Education 227 (2025), disponible en línea en diciembre de 2024, por lo que a veces se cita como 2024. Cifras de las Tablas 6, 7, 8 y 9 y de las secciones 3.2 y 4.4. Los autores declaran no tener conflictos de interés." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "no_aplica", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "no_aplica", "ia_disponible": null, "texto": "Meta-análisis de las medidas de rendimiento de cada estudio (exámenes, ejercicios, proyectos, tareas y pruebas). En 9 estudios se permitió usar ChatGPT durante la evaluación final de rendimiento y 33 no informan si se permitió.", "pagina": "p. 18" }, "dosis": null, "uso_real": null, "atricion": null, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "independiente", "efecto_estandarizado": { "valor": 0.712, "ee": 0.109, "ic95": [ 0.497, 0.926 ], "fuente": "paper", "metodo": null, "medida": "Rendimiento académico, g de Hedges agregado con efectos aleatorios (k = 51; I² = 91,8 %)", "pagina": "Tabla 7, p. 13" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No aplica: el meta-análisis no reúne datos de costo.", "pagina": null }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "no_aplica", "atricion": "no_aplica", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "alto", "independencia": "bajo", "notas": { "aleatorizacion": "No aplica al meta-análisis; de los 62 estudios metaanalizados, 39 asignaron al azar y 9 no usaron ni pretest ni covariables (pp. 15 a 16).", "atricion": "No aplica al meta-análisis como tal.", "medicion": "En 9 estudios se permitió usar ChatGPT durante la evaluación de rendimiento y 33 no informan si se permitió (p. 18): el efecto puede reflejar la calidad del texto producido con ChatGPT y no el aprendizaje.", "reporte_selectivo": "Indicios de sesgo de publicación en rendimiento: prueba de Begg (tau de Kendall 0,321, p < 0,001) y de Egger (intercepto 5,512, p < 0,001) (Tabla 6, p. 12). El ajuste trim-and-fill elevó el efecto a 0,881 en vez de reducirlo. No se informa un protocolo registrado." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0111", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Labor Demand in the Age of Generative AI : Early Evidence from the U.S. Job Posting Data", "autores": [ "Liu, Yan", "Wang, He", "Yu, Shu" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099827011182513988", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099827011182513988/pdf/IDU-1300d27a-b3d3-43d9-8a52-047f784776c0.pdf" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education systems use artificial intelligence while protecting learning quality and human development?", "relevancia_politica": "Supports policy decisions on responsible AI use, safeguards, evaluation, and the capabilities educators and learners need.", "palabras_clave": [ "generative AI", "labor market", "education policy", "evidence review", "responsible adoption" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "This paper examines the causal impact of generative artificial intelligence on U.S. labor demand using online job posting data. Exploiting ChatGPT’s release in November 2022 as an exogenous shock, the paper applies difference-in-differences and event study designs to estimate the job displacement effects of generative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "learnlm-eedi-reino-unido-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI tutoring can safely and effectively support students: An exploratory RCT in UK classrooms", "titulo_es": "La tutoría con IA puede apoyar a estudiantes de forma segura y eficaz: ensayo exploratorio en aulas del Reino Unido", "autores": [ "LearnLM Team (Google)", "Eedi" ], "cita_corta": "LearnLM Team y Eedi", "anio": 2025, "publicacion": "arXiv 2512.23633 (informe técnico de Google)", "estado": "preprint", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.23633", "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Reino Unido" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "grados": "Years 9 y 10 (13 a 15 años)", "materia": [ "matemática" ], "muestra": { "estudiantes": 165, "escuelas": 5, "texto": "165 estudiantes de 5 escuelas secundarias que ya usaban la plataforma Eedi; 74 en el brazo de tutoría." }, "duracion": "Siete semanas (mayo y junio de 2025)", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "LearnLM (Gemini 2.0 Flash) supervisado por tutores humanos", "descripcion": "Después de un error, LearnLM redactaba mensajes socráticos; un tutor humano experto aprobaba, editaba o reescribía cada mensaje antes de que lo viera el estudiante." }, "comparacion": "Pistas estáticas preescritas (control) y, dentro del brazo de tutoría, sesiones con tutor humano solo.", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Acierto en la primera pregunta de un tema nuevo el mismo día: LearnLM supervisado frente a tutor humano solo", "efecto_texto": "+5,5 (66,2 % frente a 60,7 %)", "unidad": "pp", "error": "Intervalo de credibilidad 95 % [-1,4; +12,4]; probabilidad posterior 93,6 %", "significativo": false, "nota": "Estimación bayesiana; el intervalo incluye cero", "pagina": "p. 5; Apéndice F.3.2", "cita_textual": "a supervised session with LearnLM increased the likelihood of learning transfer to a distinct topic by an additional 5.5 percentage points [−1.4%, +12.4%]", "principal": true }, { "medida": "Acierto en un tema nuevo: LearnLM supervisado frente a pistas estáticas", "efecto": 10.1, "unidad": "pp", "error": "IC 95 % [+4,6; +15,4]", "significativo": true, "pagina": "Apéndice F.3.2, p. 26", "cita_textual": "corresponding to an ATE of +10.1% [+4.6%, +15.4%]" }, { "medida": "Borradores de LearnLM aprobados sin cambios o con cambios mínimos", "efecto": 76.4, "unidad": "%", "descriptivo": true, "nota": "Sin ningún cambio: 74,4 %; 'mínimo' es cambiar uno o dos caracteres", "pagina": "p. 1 (resumen); p. 3", "cita_textual": "supervising tutors approving 76.4% of its drafted messages making zero or minimal edits (i.e., changing only one or two characters)" } ], "hallazgo": { "es": "En cinco escuelas del Reino Unido, un tutor de IA de Google cuyos mensajes revisaba un tutor humano tuvo resultados parecidos a los del tutor humano solo (+5,5 puntos porcentuales, con un intervalo que incluye cero) y claramente mejores que las pistas estáticas (+10,1). Los tutores aprobaron el 76,4 % de los mensajes con cambios mínimos.", "en": "In five UK schools, a Google AI tutor whose messages were reviewed by a human tutor performed similarly to a human tutor alone (+5.5 percentage points, with an interval that includes zero) and clearly better than static hints (+10.1). Tutors approved 76.4% of messages with minimal edits." }, "condiciones": [ "Cada mensaje pasó por un tutor humano antes de llegar al estudiante." ], "advertencias": [ "Exploratorio y pequeño: 74 estudiantes en el brazo de tutoría.", "La IA nunca actuó sola: compara humano con IA frente a humano solo, no IA autónoma.", "Las medidas son preguntas de opción múltiple en la plataforma, el mismo día; sin prueba externa ni persistencia.", "Preprint escrito por el desarrollador; el comité de ética fue el de Google DeepMind.", "El modelo (Gemini 2.0 Flash) ya fue reemplazado." ], "conflicto_de_interes": "Google DeepMind, desarrollador de LearnLM, lideró y escribió la evaluación.", "temas": [ "supervision_humana", "tutor_humano" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "El sitio omitía que el intervalo del +5,5 pp incluye cero y que la IA siempre estuvo supervisada." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "misma_sesion", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": null, "texto": "Acierto en la primera pregunta de opción múltiple de la unidad siguiente de Eedi, el mismo día de la sesión de tutoría; sólo cuentan los casos en que el estudiante siguió con esa unidad en la misma sesión de estudio. Los estudiantes de ambos grupos podían pedir tutoría en cualquier momento y el paper no aclara si podían hacerlo en esa pregunta.", "pagina": "p. 9; Apéndice B, p. 15; Apéndice F.3.2, p. 25" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": 7, "texto": "Siete semanas (13 de mayo al 30 de junio de 2025) en aulas que usaban Eedi una hora por semana. No hubo calendario fijo: cada error en la primera pregunta de una unidad disparaba una sesión de tutoría, así que la cantidad de sesiones varió según la actividad de cada estudiante.", "pagina": "p. 8; Apéndice B, p. 15" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "El paper no reporta una tasa de uso por estudiante. Se analizaron 504 sesiones con tutor humano y 467 con LearnLM supervisado; en transferencia, 376 y 328. Los estudiantes podían cancelar las sesiones, que entonces se codificaron como pistas estáticas.", "pagina": "p. 23; Tabla F.1, p. 24; Tabla F.4, p. 26" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "No se informa cuántos de los 165 estudiantes aportaron datos. El análisis es por sesión y la transferencia sólo se observa cuando el estudiante intentó la unidad siguiente el mismo día, un filtro posterior al tratamiento.", "pagina": "p. 23; p. 25" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper sólo estima un costo operativo por sesión, con tarifas comerciales: 0,861 libras con LearnLM supervisado frente a 0,997 con tutor humano solo. No reporta costo por estudiante.", "pagina": "Apéndice H, p. 29; Tabla H.1, p. 30" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "dudas", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Sorteo por estudiante (91 control, 74 tutoría) y, dentro de la tutoría, por sesión. No se reportan pruebas de balance, y los mismos tutores supervisaban a LearnLM y tutoreaban solos, una contaminación que los autores reconocen (p. 7).", "atricion": "Resultado observado sólo si el estudiante siguió a la unidad siguiente el mismo día; las sesiones canceladas pasaron al grupo de pistas estáticas (pp. 23 y 25).", "medicion": "Una pregunta de opción múltiple de la propia plataforma, en la misma sesión; sin prueba externa ni diferida.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; tres resultados y varios contrastes. El resultado destacado (+5,5 pp frente a tutor humano) tiene un intervalo de credibilidad que incluye cero.", "independencia": "Google DeepMind, desarrollador de LearnLM, y Eedi, dueña de la plataforma, son los autores." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-agency-gap-how-generative-ai-literacy-shapes-independent-writing-after-ai-support", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Agency Gap: How Generative Ai Literacy Shapes Independent Writing After Ai Support", "autores": [ "Yueqiao Jin", "Kaixun Yang", "Roberto Martinez-Maldonado", "Dragan Gasevic", "Lixiang Yan" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agency-gap-how-generative-ai-literacy-shapes-independent-writing-after-ai-support", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agency-gap-how-generative-ai-literacy-shapes-independent-writing-after-ai-support" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI (GenAI) tools are rapidly transforming higher education, yet little is known about how students' GenAI literacy shapes their ability to perform independently once such support is removed. This study investigates what we term the agency gap, introduced as the extent to which GenAI literacy predicts …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-driven-predictive-models-optimizing-mathematics-education-technology-enhancing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai-Driven Predictive Models For Optimizing Mathematics Education Technology: Enhancing Decision-Making Through Educational Data Mining And Meta-Analysis", "autores": [ "Aneng He", "Wenwen Yuan", "Lai Soon Lee", "Tian Tian" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "Smart Learning Environments", "url": "https://link.springer.com/article/10.1186/s40561-025-00415-z", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-driven-predictive-models-optimizing-mathematics-education-technology-enhancing" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "analyzing", "outcomes_numeracy", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper explores the challenge of achieving consistent effectiveness in integrating Mathematics Education Technology (MET) in K-12 classrooms, focusing on factors such as technology type, timing, and instructional strategies. It highlights the difficulties novice teachers face in optimizing MET compared to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-expert-or-peer-examining-impact-perceived-feedback-source-pre-service-teachers", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI, Expert or Peer? Examining the Impact of Perceived Feedback Source on Pre-Service Teachers Feedback Perception and Uptake", "autores": [ "Lucas Jasper Jacobsen", "Ute Mertens", "Thorben Jansen", "Kira Elena Weber" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-expert-or-peer-examining-impact-perceived-feedback-source-pre-service-teachers", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-expert-or-peer-examining-impact-perceived-feedback-source-pre-service-teachers" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Feedback plays a central role in learning, yet pre-service teachers' engagement with feedback depends not only on its quality but also on their perception of the feedback content and source. Large Language Models (LLMs) are increasingly used to provide educational feedback; however, negative perceptions may limit …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-meets-classroom-when-do-large-language-models-harm-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Meets the Classroom: When Do Large Language Models Harm Learning?", "autores": [ "Matthias Lehmann", "Philipp B. Cornelius", "Fabian J. Sting" ], "anio": 2025, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2409.09047", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-meets-classroom-when-do-large-language-models-harm-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this paper, we study how generative AI and specifically large language models (LLMs) impact learning in coding classes. We show across three studies that LLM usage can have positive and negative effects on learning outcomes. Using observational data from university-level programming courses, we establish such …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-tutoring-enhances-student-learning-without-crowding-out-reading-effort", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai Tutoring Enhances Student Learning Without Crowding Out Reading Effort", "autores": [ "Mira Fischer", "Holger A. Rau", "Rainer Michael Rilke" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "IZA Institute of Labor Economics", "url": "https://docs.iza.org/dp18338.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-tutoring-enhances-student-learning-without-crowding-out-reading-effort" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We study how AI tutoring affects learning in higher education through a randomized experiment with 334 university students preparing for an incentivized exam. Students either received only textbook material, restricted access to an AI tutor requiring initial independent reading, or unrestricted access throughout the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-tutors-vs-tenacious-myths-evidence-personalised-dialogue-interventions-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Tutors vs. Tenacious Myths: Evidence from Personalised Dialogue Interventions in Education", "autores": [ "Brooklyn J. Corbett", "Jason M. Tangen" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-tutors-vs-tenacious-myths-evidence-personalised-dialogue-interventions-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-tutors-vs-tenacious-myths-evidence-personalised-dialogue-interventions-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Misconceptions in psychology and education persist despite clear contradictory evidence, resisting traditional correction methods. This study investigated whether personalised AI dialogue could effectively correct these stubborn beliefs. In a preregistered experiment (N = 375), participants holding strong psychology …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-assessing-quality-ai-generated-exams-large-scale-field-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Assessing the Quality of AI-Generated Exams: A Large-Scale Field Study", "autores": [ "Calvin Isley", "Joshua Gilbert", "Evangelos Kassos", "Michaela Kocher", "Allen Nie", "Emma Brunskill", "Ben Domingue", "Jake Hofman", "Joscha Legewie", "Teddy Svoronos", "Charlotte Tuminelli", "Sharad Goel" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessing-quality-ai-generated-exams-large-scale-field-study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessing-quality-ai-generated-exams-large-scale-field-study" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While large language models (LLMs) challenge conventional methods of teaching and learning, they present an exciting opportunity to improve efficiency and scale high-quality instruction. One promising application is the generation of customized exams, tailored to specific course content. There has been significant …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-autograding-mathematical-induction-proofs-natural-language-processing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Autograding Mathematical Induction Proofs with Natural Language Processing", "autores": [ "Chenyan Zhao", "Mariana Silva", "Seth Poulsen" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/autograding-mathematical-induction-proofs-natural-language-processing", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/autograding-mathematical-induction-proofs-natural-language-processing" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In mathematical proof education, there remains a need for interventions that help students learn to write mathematical proofs. Research has shown that timely feedback can be very helpful to students learning new skills. While for many years natural language processing models have struggled to perform well on tasks …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-automation-socratic-ai-epistemic-agency-and-implications-emergence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Automation: Socratic AI, Epistemic Agency, and the Implications of the Emergence of Orchestrated Multi-Agent Learning Architectures", "autores": [ "Peer-Benedikt Degen", "Igor Asanov" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-automation-socratic-ai-epistemic-agency-and-implications-emergence", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-automation-socratic-ai-epistemic-agency-and-implications-emergence" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is no longer a peripheral tool in higher education. It is rapidly evolving into a general-purpose infrastructure that reshapes how knowledge is generated, mediated, and validated. This paper presents findings from a controlled experiment evaluating a Socratic AI Tutor, a large language model designed to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-theory-driven-learning-analytics-dashboard-enhance-human-ai-collaboration-writing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can theory-driven learning analytics dashboard enhance human-AI collaboration in writing learning? Insights from an empirical experiment", "autores": [ "Angxuan Chen", "Jingjing Lian", "Xinran Kuang", "Jiyou Jia" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-theory-driven-learning-analytics-dashboard-enhance-human-ai-collaboration-writing", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-theory-driven-learning-analytics-dashboard-enhance-human-ai-collaboration-writing" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of Generative AI (GenAI) into education has raised concerns about over-reliance and superficial learning, particularly in writing tasks in higher education. This study explores whether a theory-driven learning analytics dashboard (LAD) can enhance human-AI collaboration in the academic writing task by …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-cognitive-crutch-evidence-randomized-controlled-trial-knowledge-retention", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Chatgpt As A Cognitive Crutch: Evidence From A Randomized Controlled Trial On Knowledge Retention", "autores": [ "Andre Barcaui" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "Social Sciences & Humanities Open", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590291125010186", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-cognitive-crutch-evidence-randomized-controlled-trial-knowledge-retention" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of generative artificial intelligence into higher education has outpaced empirical understanding of its effects on fundamental learning processes. To address this gap, this randomized controlled trial (n = 120) tested ChatGPT's impact on long-term knowledge retention in undergraduates learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-produces-more-lazy-thinkers-evidence-cognitive-engagement-decline", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ChatGPT produces more “lazy” thinkers: Evidence of cognitive engagement decline", "autores": [ "Georgios P. Georgiou" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-produces-more-lazy-thinkers-evidence-cognitive-engagement-decline", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-produces-more-lazy-thinkers-evidence-cognitive-engagement-decline" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite the increasing use of large language models (LLMs) in education, concerns have emerged about their potential to reduce deep thinking and active learning. This study investigates the impact of generative artificial intelligence (AI) tools, specifically ChatGPT, on the cognitive engagement of students during …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-co-design-metacognitive-laziness-evaluating-generative-ai-vocational-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Co-Design To Metacognitive Laziness: Evaluating Generative Ai In Vocational Education", "autores": [ "Amir Yunus", "Gay Peng Rend", "Lee Oon Teng" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.12306v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/co-design-metacognitive-laziness-evaluating-generative-ai-vocational-education" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines the development and deployment of a Generative AI proof-of-concept (POC) designed to support lecturers in a vocational education setting in Singapore. Employing a user-centred, mixed-methods design process, we co-developed an AI chatbot with lecturers to address recurring instructional challenges …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cognitive-relief-affective-engagement-empirical-comparison-ai-chatbots-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Cognitive Relief to Affective Engagement: An Empirical Comparison of AI Chatbots and Instructional Scaffolding in Physics Education", "autores": [ "E. Becker", "J. Wunsche", "J. M. Veith", "J. Schrader", "P. Bitzenbauer" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cognitive-relief-affective-engagement-empirical-comparison-ai-chatbots-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cognitive-relief-affective-engagement-empirical-comparison-ai-chatbots-and" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing effective, personalized support is critical for helping students overcome conceptual difficulties in physics. However, established scaffolding methods, such as structured tiered support, are often too resource-intensive for widespread implementation. Therefore, this study, investigates whether an easily …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-directive-metacognitive-or-blend-both-comparison-ai-generated-feedback-types-student", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Directive, Metacognitive Or A Blend Of Both? A Comparison Of Ai-Generated Feedback Types On Student Engagement, Confidence, And Outcomes", "autores": [ "Omar Alsaiari", "Nilufar Baghaei", "Jason M. Lodge", "Omid Noroozi", "Dragan Gasevic", "Marie Boden", "Hassan Khosravi" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/directive-metacognitive-or-blend-both-comparison-ai-generated-feedback-types-student", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/directive-metacognitive-or-blend-both-comparison-ai-generated-feedback-types-student" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Feedback is one of the most powerful influences on student learning, with extensive research examining how best to implement it in educational settings. Increasingly, feedback is being generated by artificial intelligence (AI), offering scalable and adaptive responses. Two widely studied approaches are directive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-do-students-write-better-post-ai-support-effects-generative-ai-literacy-and-chatbot", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Do Students Write Better Post-AI Support? Effects of Generative AI Literacy and Chatbot Interaction Strategies on Multimodal Academic Writing", "autores": [ "Yueqiao Jin", "Kaixun Yang", "Roberto Martinez-Maldonado", "Dragan Ga_evi_", "Lixiang Yan" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/do-students-write-better-post-ai-support-effects-generative-ai-literacy-and-chatbot", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/do-students-write-better-post-ai-support-effects-generative-ai-literacy-and-chatbot" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Academic writing increasingly involves multimodal tasks requiring students to integrate visual information and textual arguments. While generative AI (GenAI) tools, like ChatGPT, offer new pathways for supporting academic writing, little is known about how students' GenAI literacy influences their independent …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-effectiveness-chatgpt-assisting-high-school-students-programming-learning-evidence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The effectiveness of ChatGPT in assisting high school students in programming learning: evidence from a quasi-experimental research", "autores": [ "Tzu-Chi Yang", "Yi-Chuan Hsu", "Jiun-Yu Wu" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "Interactive Learning Environments", "url": "https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10494820.2025.2450659?src=#:~:text=,lower%20levels%20of%20flow", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/effectiveness-chatgpt-assisting-high-school-students-programming-learning-evidence" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Programming education gains importance in high schools as the digital age progresses. However, the openness and adaptability of programming languages present unique challenges for instructional practices compared to other subjects. While traditional instructional tools offer limited support, ChatGPT, a groundbreaking …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-embedding-based-rankings-educational-resources-based-learning-outcome-alignment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Embedding-Based Rankings Of Educational Resources Based On Learning Outcome Alignment: Benchmarking, Expert Validation, And Learner Performance", "autores": [ "Mohammadreza Molavi", "Mohammad Moein", "Mohammadreza Tavakoli", "Abdolali Faraji", "Stefan T. Mol", "Gabor Kismihok" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.13658v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/embedding-based-rankings-educational-resources-based-learning-outcome-alignment" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As the online learning landscape evolves, the need for personalization is increasingly evident. Although educational resources are burgeoning, educators face challenges selecting materials that both align with intended learning outcomes and address diverse learner needs. Large Language Models (LLMs) are attracting …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-enhancing-python-programming-education-ai-powered-code-helper-design-implementation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Enhancing Python Programming Education with an AI-Powered Code Helper: Design, Implementation, and Impact", "autores": [ "Sayed Mahbub Hasan Amiri", "Md Mainul Islam" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enhancing-python-programming-education-ai-powered-code-helper-design-implementation", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enhancing-python-programming-education-ai-powered-code-helper-design-implementation" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This is the study that presents an AI-Python-based chatbot that helps students to learn programming by demonstrating solutions to such problems as debugging errors, solving syntax problems or converting abstract theoretical concepts to practical implementations. Traditional coding tools like Integrated Development …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-ai-tutor-student-learning-and-engagement-community-college-python-courses", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating an AI Tutor for Student Learning and Engagement in Community College Python Courses", "autores": [ "Hao Loi", "Charulata Trivedi", "Gargi Chug", "Cynthia Breazeal" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "ACM", "url": "https://dl.acm.org/doi/10.1145/3769694.3771169", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-ai-tutor-student-learning-and-engagement-community-college-python-courses" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Community college students often face unique challenges in introductory programming [1], particularly first-generation and working learners who balance coursework with jobs and family responsibilities [3]. To address these challenges, we piloted PyTutor, an MIT-developed LLM-powered tutoring system, in CSC101: …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-effectiveness-large-language-models-solving-simple-programming-tasks-user", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Solving Simple Programming Tasks: A User-Centered Study", "autores": [ "Kai Deng" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-effectiveness-large-language-models-solving-simple-programming-tasks-user", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-effectiveness-large-language-models-solving-simple-programming-tasks-user" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As large language models (LLMs) become more common in educational tools and programming environments, questions arise about how these systems should interact with users. This study investigates how different interaction styles with ChatGPT-4o (passive, proactive, and collaborative) affect user performance on simple …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-impact-llm-guided-reflection-learning-outcomes-interactive-ai-generated", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating the Impact of LLM-guided Reflection on Learning Outcomes with Interactive AI-Generated Educational Podcasts", "autores": [ "Vishnu Menon", "Andy Cherney", "Elizabeth B. Cloude", "Li Zhang", "Tiffany D. Do" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-impact-llm-guided-reflection-learning-outcomes-interactive-ai-generated", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-impact-llm-guided-reflection-learning-outcomes-interactive-ai-generated" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examined whether embedding LLM-guided reflection prompts in an interactive AI-generated podcast improved learning and user experience compared to a version without prompts. Thirty-six undergraduates participated, and while learning outcomes were similar across conditions, reflection prompts reduced …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-experimental-evidence-effects-large-language-models-versus-web-search-depth-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Experimental Evidence Of The Effects Of Large Language Models Versus Web Search On Depth Of Learning", "autores": [ "Shiri Melumad, Jin Ho Yun" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "PNAS Nexus", "url": "https://academic.oup.com/pnasnexus/article/4/10/pgaf316/8303888", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/experimental-evidence-effects-large-language-models-versus-web-search-depth-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The effects of using large language models (LLMs) versus traditional web search on depth of learning are explored. A theory is proposed that when individuals learn about a topic from LLM syntheses, they risk developing shallower knowledge than when they learn through standard web search, even when the core facts in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-experimentally-testing-ai-powered-content-transformations-student-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Experimentally Testing AI-Powered Content Transformations on Student Learning", "autores": [ "Courtney Heldreth", "Laura M. Vardoulakis", "Nicole E. Miller", "Yael Haramaty", "Diana Akrong", "Lidan Hackmon", "Lior Belinsky" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/experimentally-testing-ai-powered-content-transformations-student-learning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/experimentally-testing-ai-powered-content-transformations-student-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI, which is capable of transforming static content into dynamic learning experiences, holds the potential to revolutionize student engagement in educational contexts. However, questions still remain around whether or not these tools are effective at facilitating student learning. In this research, we test …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-usage-generative-ai-group-project-based-offline-art-courses-elementary", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring the Usage of Generative AI for Group Project-Based Offline Art Courses in Elementary Schools", "autores": [ "Zhiqing Wang", "Haoxiang Fan", "Shiwei Wu", "Qiaoyi Chen", "Yongqi Liang", "Zhenhui Peng" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-usage-generative-ai-group-project-based-offline-art-courses-elementary", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-usage-generative-ai-group-project-based-offline-art-courses-elementary" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in K-6 project-based art courses presents both opportunities and challenges for enhancing creativity, engagement, and group collaboration. This study introduces a four-phase field study, involving in total two experienced K-6 art teachers and 132 students …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-feed-o-meter-investigating-ai-generated-mentee-personas-interactive-agents", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Feed-O-Meter: Investigating Ai-Generated Mentee Personas As Interactive Agents For Scaffolding Design Feedback Practice", "autores": [ "Hyunseung Lim", "Dasom Choi", "DaEun Choi", "Sooyohn Nam", "Hwajung Hong" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2509.07424", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/feed-o-meter-investigating-ai-generated-mentee-personas-interactive-agents" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Effective feedback, including critique and evaluation, helps designers develop design concepts and refine their ideas, supporting informed decision-making throughout the iterative design process. However, in studio-based design courses, students often struggle to provide feedback due to a lack of confidence and fear …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-findings-mega-maths-explanation-llms-using-socratic-method-active-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Findings of MEGA: Maths Explanation with LLMs using the Socratic Method for Active Learning", "autores": [ "Tosin Adewumi", "Foteini Simistira Liwicki", "Marcus Liwicki", "Viktor Gardelli", "Lama Alkhaled", "Hamam Mokayed" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/findings-mega-maths-explanation-llms-using-socratic-method-active-learning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/findings-mega-maths-explanation-llms-using-socratic-method-active-learning" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper presents an intervention study on the effects of the combined methods of (1) the Socratic method, (2) Chain of Thought (CoT) reasoning, (3) simplified gamification and (4) formative feedback on university students' Maths learning driven by large language models (LLMs). We call our approach Mathematics …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-flora-advanced-ai-powered-engine-facilitate-hybrid-human-ai-regulated-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Flora: An Advanced AI-Powered Engine To Facilitate Hybrid Human-AI Regulated Learning", "autores": [ "Xinyu Li", "Tongguang Li", "Lixiang Yan", "Yuheng Li", "Linxuan Zhao", "Mladen Rakovic", "Inge Molenaar", "Dragan Gasevic", "Yizhou Fan" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.07362v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/flora-advanced-ai-powered-engine-facilitate-hybrid-human-ai-regulated-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "learning_student_support", "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Self-Regulated Learning (SRL), defined as learners' ability to systematically plan, monitor, and regulate their learning activities, is crucial for sustained academic achievement and lifelong learning competencies. Emerging AI developments profoundly influence SRL interactions by potentially either diminishing or …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-future-proofing-programmers-optimal-knowledge-tracing-ai-assisted-personalized", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Future-Proofing Programmers: Optimal Knowledge Tracing for AI-Assisted Personalized Education", "autores": [ "Yuchen Wang", "Pei-Duo Yu", "Chee Wei Tan" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/future-proofing-programmers-optimal-knowledge-tracing-ai-assisted-personalized", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/future-proofing-programmers-optimal-knowledge-tracing-ai-assisted-personalized" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Learning to learn is becoming a science, driven by the convergence of knowledge tracing, signal processing, and generative AI to model student learning states and optimize education. We propose CoTutor, an AI-driven model that enhances Bayesian Knowledge Tracing with signal processing techniques to improve student …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-alone-may-not-be-enough-evaluating-ai-support-learning-mathematical", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI alone may not be enough: Evaluating AI Support for Learning Mathematical Proof", "autores": [ "Eason Chen", "Sophia Judicke", "Kayla Beigh", "Xinyi Tang", "Zimo Xiao", "Chuangji Li", "Shizhuo Li", "Reed Luttmer", "Shreya Singh", "Maria Yampolsky", "Naman Parikh", "Yi Zhao", "Meiyi Chen", "Scarlett Huang", "Anishka Mohanty", "Gregory Johnson", "John Mackey", "Jionghao Lin", "Ken Koedinger" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-alone-may-not-be-enough-evaluating-ai-support-learning-mathematical", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-alone-may-not-be-enough-evaluating-ai-support-learning-mathematical" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We evaluate the effectiveness of LLM-Tutor, a large language model (LLM)-powered tutoring system that combines an AI-based proof-review tutor for real-time feedback on proof-writing and a chatbot for mathematics-related queries. Our experiment, involving 148 students, demonstrated that the use of LLM-Tutor …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-goldmind-teacher-centered-knowledge-management-system-higher-education-ai-lessons", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "GOLDMIND: A Teacher-Centered Knowledge Management System For Higher Education AI Lessons From Iterative Design", "autores": [ "Gloria Fern¬ández-Nieto", "Lele Sha", "Yuheng Li", "Yi-Shan Tsai", "Guanliang Chen", "Yinwei Wei", "Weiqing Wang", "Jinchun Wen", "Shaveen Singh", "Ivan Silva", "Yuanfang Li", "Dragan Ga_evic", "Zachari Swiecki" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/goldmind-teacher-centered-knowledge-management-system-higher-education-ai-lessons", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/goldmind-teacher-centered-knowledge-management-system-higher-education-ai-lessons" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "organizing", "efficiency", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Designing Knowledge Management Systems (KMSs) for higher education requires addressing complex human-technology interactions, especially where staff turnover and changing roles create ongoing challenges for reusing knowledge. While advances in process mining and Generative AI enable new ways of designing features to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-help-or-hype-students-engagement-and-perception-using-ai-solve-physics-problems", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Help Or Hype? Students' Engagement And Perception Of Using Ai To Solve Physics Problems", "autores": [ "Qurat-ul-Ann Mirza", "N. Sanjay Rebello" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/help-or-hype-students-engagement-and-perception-using-ai-solve-physics-problems", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/help-or-hype-students-engagement-and-perception-using-ai-solve-physics-problems" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the rise of large language models such as ChatGPT, interest has grown in understanding how these tools influence learning in STEM education, including physics. This study explores how students use ChatGPT during a physics problem-solving task embedded in a formal assessment. We analyzed patterns of AI usage and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-ai-and-human-behaviors-shape-psychosocial-effects-chatbot-use-longitudinal", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How AI and Human Behaviors Shape Psychosocial Effects of Chatbot Use: A Longitudinal Randomized Controlled Study", "autores": [ "Cathy Mengying Fang", "Auren R. Liu", "Valdemar Danry", "Eunhae Lee", "Samantha W.T. Chan", "Pat Pataranutaporn", "Pattie Maes", "Jason Phang", "Michael Lampe", "Lama Ahmad", "Sandhini Agarwal" ], "anio": 2025, "mes": 3, "publicacion": "MIT Media Lab", "url": "https://www.media.mit.edu/publications/how-ai-and-human-behaviors-shape-psychosocial-effects-of-chatbot-use-a-longitudinal-controlled-study/", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-ai-and-human-behaviors-shape-psychosocial-effects-chatbot-use-longitudinal" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI chatbots, especially those with voice capabilities, have become increasingly human-like, with more users seeking emotional support and companionship from them. Concerns are rising about how such interactions might impact users loneliness and socialization with real people. We conducted a four-week randomized, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-ai-tools-learning-outcomes-decreasing-knowledge-and-over-reliance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Impact Of Ai Tools On Learning Outcomes: Decreasing Knowledge And Over-Reliance", "autores": [ "M‚àö¬∞rton Benedek", "Bal‚àö¬∞zs R. Sziklai" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-ai-tools-learning-outcomes-decreasing-knowledge-and-over-reliance", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-ai-tools-learning-outcomes-decreasing-knowledge-and-over-reliance" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students at all levels of education are increasingly relying on generative artificial intelligence (AI) tools to complete assignments and achieve higher exam scores. However, it remains unclear how this reliance affects their motivation, their genuine understanding of the material, and the extent to which it …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-improving-human-verification-llm-reasoning-through-interactive-explanation-interfaces", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Improving Human Verification Of Llm Reasoning Through Interactive Explanation Interfaces", "autores": [ "Runtao Zhou", "Anh Totti Nguyen", "Giang Nguyen", "Nikita Kharya", "Chirag Agarwal" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2510.22922v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/improving-human-verification-llm-reasoning-through-interactive-explanation-interfaces" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) have led to their increasing employment in several critical applications, particularly education, where they support problem-solving, tutoring, and personalized study. Chain-of-thought (CoT) reasoning capabilities [1, 2] are well-known to help LLMs decompose a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-integrating-emotional-intelligence-memory-architecture-and-gestures-achieve", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Integrating emotional intelligence, memory architecture, and gestures to achieve empathetic humanoid robot interaction in an educational setting", "autores": [ "Fuze Sun", "Lingyu Li", "Shixiangyue Meng", "Xiaoming Teng", "Terry Payne", "Paul Craig" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integrating-emotional-intelligence-memory-architecture-and-gestures-achieve", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integrating-emotional-intelligence-memory-architecture-and-gestures-achieve" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates the integration of individual human traits into an empathetically adaptive educational robot tutor system designed to improve student engagement and learning outcomes with corresponding Engagement Vector measurement. While prior research in the field of Human-Robot Interaction (HRI) has …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-investigating-students-preferences-ai-roles-mathematical-modelling-evidence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Investigating Students' Preferences For Ai Roles In Mathematical Modelling: Evidence From A Randomized Controlled Trial", "autores": [ "Wangda Zhu", "Guang CHEN", "Yumeng Zhu", "Lei Cai", "Xiangen Hu" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/investigating-students-preferences-ai-roles-mathematical-modelling-evidence", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/investigating-students-preferences-ai-roles-mathematical-modelling-evidence" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Mathematical modelling (MM) is a key competency for solving complex real-world problems, yet many students struggle with abstraction, representation, and iterative reasoning. Artificial intelligence (AI) has been proposed as a support for higher-order thinking, but its role in MM education is still underexplored. This …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learn-feynman-developing-and-testing-ai-driven-feynman-bot", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learn Like Feynman: Developing and Testing an AI-Driven Feynman Bot", "autores": [ "Akshaya Rajesh", "Sumbul Khan" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learn-feynman-developing-and-testing-ai-driven-feynman-bot", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learn-feynman-developing-and-testing-ai-driven-feynman-bot" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. 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In this paper, we present the development and usability testing of the Feynman Bot, which uses the Feynman technique to assist self-regulated learners who lack …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-teaching-engaging-students-instructors-large-language-models-computer", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning by Teaching: Engaging Students as Instructors of Large Language Models in Computer Science Education", "autores": [ "Xinming Yang", "Haasil Pujara", "Jun Li" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-teaching-engaging-students-instructors-large-language-models-computer", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-teaching-engaging-students-instructors-large-language-models-computer" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. 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Finkelstein" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-generative-artificial-intelligence-simulation-based-physics-experiments", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-generative-artificial-intelligence-simulation-based-physics-experiments" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. 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In a second-semester physics course for life science majors, we conducted a comparative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-meta-analysis-llm-effects-students-across-qualification-socialization-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Meta-Analysis Of LLM Effects On Students Across Qualification, Socialization, And Subjectification", "autores": [ "Jiayu Huang", "Ruoxin Ritter Wang", "Jen-Hao Liu", "Boming Xia", "Yue Huang", "Ruoxi Sun", "Jason (Minhui) Xue", "Jinan Zou" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/meta-analysis-llm-effects-students-across-qualification-socialization-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/meta-analysis-llm-effects-students-across-qualification-socialization-and" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental; Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental; Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) are increasingly positioned as solutions for education, yet evaluations often reduce their impact to narrow performance metrics. This paper reframes the question by asking \"what kind of impact should LLMs have in education?\" Drawing on Biesta's tripartite account of good education: …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-musicscaffold-bridging-machine-efficiency-and-human-growth-adolescent-creative", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "MusicScaffold: Bridging Machine Efficiency and Human Growth in Adolescent Creative Education through Generative AI", "autores": [ "Zhejing Hu", "Yan Liu", "Zhi Zhang", "Gong Chen", "Bruce X.B. Yu", "Junxian Li", "Jiannong Cao" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/musicscaffold-bridging-machine-efficiency-and-human-growth-adolescent-creative", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/musicscaffold-bridging-machine-efficiency-and-human-growth-adolescent-creative" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Adolescence is marked by strong creative impulses but limited strategies for structured expression, often leading to frustration or disengagement. While generative AI lowers technical barriers and delivers efficient outputs, its role in fostering adolescents' expressive growth has been overlooked. We propose …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-outcome-based-educational-recommender-system", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "An Outcome-Based Educational Recommender System", "autores": [ "Nursultan Askarbekuly", "Timur Fayzrakhmanov", "Sladjan Babarogic", "Ivan Lukovic" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/outcome-based-educational-recommender-system", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/outcome-based-educational-recommender-system" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Most educational recommender systems are tuned and judged on click- or rating-based relevance, leaving their true pedagogical impact unclear. We introduce OBER-an Outcome-Based Educational Recommender that embeds learning outcomes and assessment items directly into the data schema, so any algorithm can be evaluated on …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pappl-personalized-ai-powered-progressive-learning-platform", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "PAPPL: Personalized AI-Powered Progressive Learning Platform", "autores": [ "Shayan Bafandkar", "Sungyong Chung", "Homa Khosravian", "Alireza Talebpour" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pappl-personalized-ai-powered-progressive-learning-platform", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pappl-personalized-ai-powered-progressive-learning-platform" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Engineering education has historically been constrained by rigid, standardized frameworks, often neglecting students' diverse learning needs and interests. While significant advancements have been made in online and personalized education within K-12 and foundational sciences, engineering education at both …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-personalized-knowledge-transfer-through-generative-ai-contextualizing-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Personalized Knowledge Transfer Through Generative AI: Contextualizing Learning to Individual Career Goals", "autores": [ "Ronja Mehlan", "Claudia Hess", "Quintus Stierstorfer", "Kristina Schaaff" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-knowledge-transfer-through-generative-ai-contextualizing-learning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-knowledge-transfer-through-generative-ai-contextualizing-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As artificial intelligence becomes increasingly integrated into digital learning environments, the personalization of learning content to reflect learners' individual career goals offers promising potential to enhance engagement and long-term motivation. In our study, we investigate how career goal-based content …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-personalized-learning-path-planing-through-goal-driven-learner-state-modeling", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Personalized Learning Path Planing Through Goal-Driven Learner State Modeling", "autores": [ "Joy Jia Yin Lim", "Ye He", "Jifan Yu", "Xin Cong", "Daniel Zhang-Li", "Zhiyuan Liu", "Huiqin Liu", "Lei Hou", "Juanzi Li", "Bin Xu" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-learning-path-planing-through-goal-driven-learner-state-modeling", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-learning-path-planing-through-goal-driven-learner-state-modeling" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Personalized Learning Path Planning (PLPP) aims to design adaptive learning paths that align with individual goals. While large language models (LLMs) show potential in personalizing learning experiences, existing approaches often lack mechanisms for goal-aligned planning. We introduce Pxplore, a novel framework for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-personalized-parsons-puzzles-scaffolding-enhance-practice-engagement-over-just", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Personalized Parsons Puzzles as Scaffolding Enhance Practice Engagement Over Just Showing LLM-Powered Solutions", "autores": [ "Xinying Hou", "Zihan Wu", "Xu Wang", "Barbara J. Ericson" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-parsons-puzzles-scaffolding-enhance-practice-engagement-over-just", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-parsons-puzzles-scaffolding-enhance-practice-engagement-over-just" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI products could generate code and assist students with programming learning seamlessly, integrating AI into programming education contexts has driven much attention. However, one emerging concern is that students might get answers without learning from the LLM-generated content. In this work, we …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-reflective-homework-learning-tool-evidence-comparing-thirteen-years-dual-vs-single", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Reflective Homework as a Learning Tool: Evidence from Comparing Thirteen Years of Dual vs. Single Submission", "autores": [ "Madhur Dixit", "Kavya Lalbahadur Joshi", "Kaveri Bhalchandra Konde", "Edward F. Gehringer" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/reflective-homework-learning-tool-evidence-comparing-thirteen-years-dual-vs-single", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/reflective-homework-learning-tool-evidence-comparing-thirteen-years-dual-vs-single" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Dual-submission homework, where students submit work, receive feedback and then revise has gained attention as a way to foster reflection and discourage reliance on online answer repositories. This study analyzes 13 years of exam data from a computer architecture course to compare student performance under single …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-report-workshop-dialogue-alongside-artificial-intelligence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Report From Workshop On Dialogue Alongside Artificial Intelligence", "autores": [ "Thomas J McKenna", "Ingvill Rasmussen", "Sten Ludvigsen", "Avivit Arvatz", "Christa Asterhan", "Gaowei Chen", "Julie Cohen", "Michele Flammia", "Dongkeun Han", "Emma Hayward", "Heather Hill", "Yifat Kolikant", "Helen Lehndorf", "Kexin Li", "Lindsay Clare Matsumura", "Henrik Tj‚àö‚àènn", "Pengjin Wang", "Rupert Wegerif" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.05625v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/report-workshop-dialogue-alongside-artificial-intelligence" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Educational dialogue -- the collaborative exchange of ideas through talk -- is widely recognized as a catalyst for deeper learning and critical thinking in and across contexts. At the same time, artificial intelligence (AI) has rapidly emerged as a powerful force in education, with the potential to address major …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-robobuddy-classroom-exploring-llm-powered-social-robots-storytelling-learning-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "RoboBuddy in the Classroom: Exploring LLM-Powered Social Robots for Storytelling in Learning and Integration Activities", "autores": [ "Daniel Tozadore", "Nur Ertug", "Yasmine Chaker and Mortadha Abderrahim" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/robobuddy-classroom-exploring-llm-powered-social-robots-storytelling-learning-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/robobuddy-classroom-exploring-llm-powered-social-robots-storytelling-learning-and" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Creating and improvising scenarios for content approaching is an enriching technique in education. However, it comes with a significant increase in the time spent on its planning, which intensifies when using complex technologies, such as social robots. Furthermore, addressing multicultural integration is commonly …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-sense-and-sensibility-what-makes-social-robot-convincing-high-school-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Sense and Sensibility: What makes a social robot convincing to high-school students?", "autores": [ "Pablo Gonz¬ález-Oliveras", "Olov Engwall", "Ali Reza Majlesi" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/sense-and-sensibility-what-makes-social-robot-convincing-high-school-students", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/sense-and-sensibility-what-makes-social-robot-convincing-high-school-students" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study with 40 high-school students demonstrates the high influence of a social educational robot on students' decision-making for a set of eight true-false questions on electric circuits, for which the theory had been covered in the students' courses. The robot argued for the correct answer on six questions and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-short-term-gains-long-term-gaps-impact-genai-and-search-technologies-retention", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Short-Term Gains, Long-Term Gaps: The Impact Of GenAI and Search Technologies On Retention", "autores": [ "Mahir Akgun", "Sacip Toker" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/short-term-gains-long-term-gaps-impact-genai-and-search-technologies-retention", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/short-term-gains-long-term-gaps-impact-genai-and-search-technologies-retention" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of Generative AI (GenAI) tools, such as ChatGPT, has transformed how students access and engage with information, raising questions about their impact on learning outcomes and retention. This study investigates how GenAI (ChatGPT), search engines (Google), and e-textbooks influence student performance across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-skill-based-explanations-serendipitous-course-recommendation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Skill-based Explanations for Serendipitous Course Recommendation", "autores": [ "Hung Chau", "Run Yu", "Zachary Pardos", "Peter Brusilovsky" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/skill-based-explanations-serendipitous-course-recommendation", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/skill-based-explanations-serendipitous-course-recommendation" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Academic choice is crucial in U.S. undergraduate education, allowing students significant freedom in course selection. However, navigating the complex academic environment is challenging due to limited information, guidance, and an overwhelming number of choices, compounded by time restrictions and the high demand for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-slideitright-using-ai-find-relevant-slides-and-provide-feedback-open-ended-questions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "SlideItRight: Using AI to Find Relevant Slides and Provide Feedback for Open-Ended Questions", "autores": [ "Chloe Qianhui Zhao", "Jie Cao", "Eason Chen", "Kenneth R. Koedinger", "Jionghao Lin" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/slideitright-using-ai-find-relevant-slides-and-provide-feedback-open-ended-questions", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/slideitright-using-ai-find-relevant-slides-and-provide-feedback-open-ended-questions" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Feedback is important in supporting student learning. While various automated feedback systems have been implemented to make the feedback scalable, many existing solutions only focus on generating text- based feedback. As is indicated in the multimedia learning principle, learning with more modalities could help …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-social-blindspot-human-ai-collaboration-how-undetected-ai-personas-reshape-team", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Social Blindspot In Human-Ai Collaboration: How Undetected Ai Personas Reshape Team Dynamics", "autores": [ "Lixiang Yan", "Xibin Han", "Yu Zhang", "Samuel Greiff", "Inge Molenaar", "Yizhou Fan", "Roberto Martinez-Maldonado", "Linxuan Zhao", "Xinyu Li", "Yueqiao Jin and Dragan Gasevic" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.18234v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/social-blindspot-human-ai-collaboration-how-undetected-ai-personas-reshape-team" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI systems become increasingly embedded in collaborative work, they are evolving from visible tools into human-like communicative actors that participate socially rather than merely providing information. Yet little is known about how such agents shape team dynamics when their artificial nature is not …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-socratic-mind-impact-novel-genai-powered-assessment-tool-student-learning-and-higher", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Socratic Mind: Impact Of A Novel Genai-Powered Assessment Tool On Student Learning And Higher-Order Thinking", "autores": [ "Jeonghyun Lee", "Jui-Tse Hung", "Meryem Yilmaz Soylu", "Diana Popescu", "Christopher Zhang Cui", "Gayane Grigoryan", "David A Joyner", "Stephen W Harmon" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/socratic-mind-impact-novel-genai-powered-assessment-tool-student-learning-and-higher", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/socratic-mind-impact-novel-genai-powered-assessment-tool-student-learning-and-higher" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines the impact of Socratic Mind, a Generative Artificial Intelligence (GenAI) powered formative assessment tool that employs Socratic questioning to support student learning in a large, fully online undergraduate-level computing course. Employing a quasi-experimental, mixed-methods design, we …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-srlagent-enhancing-self-regulated-learning-skills-through-gamification-and-llm", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "SRLAgent: Enhancing Self-Regulated Learning Skills through Gamification and LLM Assistance", "autores": [ "Wentao Ge", "Yuqing Sun", "Ziyan Wang", "Haoyue Zheng", "Weiyang He", "PiaoHong Wang", "Qianyu Zhu", "Benyou Wang" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/srlagent-enhancing-self-regulated-learning-skills-through-gamification-and-llm", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/srlagent-enhancing-self-regulated-learning-skills-through-gamification-and-llm" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Self-regulated learning (SRL) is crucial for college students navigating increased academic demands and independence. Insufficient SRL skills can lead to disorganized study habits, low motivation, and poor time management, undermining learners ability to thrive in challenging environments. Through a formative study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-stabilising-learner-trajectories-doubly-robust-evaluation-ai-guided-student-support", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Stabilising Learner Trajectories: A Doubly Robust Evaluation Of Ai-Guided Student Support Using Activity Theory", "autores": [ "Teo Susnjak", "Khalid Bakhshov", "and Anuradha Mathrani" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.11154v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/stabilising-learner-trajectories-doubly-robust-evaluation-ai-guided-student-support" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While predictive models are increasingly common in higher education, causal evidence regarding the interventions they trigger remains rare. This study evaluates an AI-guided student support system at a large university using doubly robust propensity score matching. We advance the methodology for learning analytics …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-students-perceptions-large-language-models-generated-feedback-and-scores", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Students' Perceptions to a Large Language Model's Generated Feedback and Scores of Argumentation Essays", "autores": [ "Winter Allen", "Anand Shanker", "N. Sanjay Rebello" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-perceptions-large-language-models-generated-feedback-and-scores", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-perceptions-large-language-models-generated-feedback-and-scores" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students in introductory physics courses often rely on ineffective strategies, focusing on final answers rather than understanding underlying principles. Integrating scientific argumentation into problem-solving fosters critical thinking and links conceptual knowledge with practical application. By facilitating …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-testagent-adaptive-and-intelligent-expert-human-assessment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "TestAgent: An Adaptive and Intelligent Expert for Human Assessment", "autores": [ "Junhao Yu", "Yan Zhuang", "YuXuan Sun", "Weibo Gao", "Qi Liu", "Mingyue Cheng", "Zhenya Huang", "Enhong Chen" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/testagent-adaptive-and-intelligent-expert-human-assessment", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/testagent-adaptive-and-intelligent-expert-human-assessment" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Accurately assessing internal human states is key to understanding preferences, offering personalized services, and identifying challenges in real-world applications. Originating from psychometrics, adaptive testing has become the mainstream method for human measurement and has now been widely applied in education, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-ai-augmented-textbook", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards An Ai-Augmented Textbook", "autores": [ "LearnLM Team" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-ai-augmented-textbook", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-ai-augmented-textbook" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Textbooks are a cornerstone of education, but they have a fundamental limitation: they are a one-size-fits-all medium. Any new material or alternative representation requires arduous human effort, so that textbooks cannot be adapted in a scalable manner. We present an approach for transforming and augmenting textbooks …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-transforming-higher-education-ai-powered-video-lectures", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Transforming Higher Education With Ai-Powered Video Lectures", "autores": [ "Dengsheng Zhang" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.20660v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/transforming-higher-education-ai-powered-video-lectures" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of artificial intelligence (AI) into video lecture production has the potential to transform higher education by streamlining content creation and enhancing accessibility. This paper investigates a semi automated workflow that combines Google Gemini for script generation, Amazon Polly for voice …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tutorllm-customizing-learning-recommendations-knowledge-tracing-and-retrieval", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "TutorLLM: Customizing Learning Recommendations with Knowledge Tracing and Retrieval-Augmented Generation", "autores": [ "Zhaoxing LI", "Vahid Yazdanpanah", "Jindi Wang", "Wen Gu", "Lei Shi", "Alexandra I. Cristea", "Sarah Kiden", "Sebastian Stein" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2502.15709", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tutorllm-customizing-learning-recommendations-knowledge-tracing-and-retrieval" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of AI in education offers significant potential to enhance learning efficiency. Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, Gemini, and Llama, allow students to query a wide range of topics, providing unprecedented flexibility. However, LLMs face challenges, such as handling varying content …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-understanding-learner-llm-chatbot-interactions-and-impact-prompting-guidelines", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Understanding Learner-LLM Chatbot Interactions and the Impact of Prompting Guidelines", "autores": [ "Cansu Koyuturk", "Emily Theophilou", "Sabrina Patania", "Gregor Donabauer", "Andrea Martinenghi", "Chiara Antico", "Alessia Telari", "Alessia Testa", "Sathya Bursic", "Franca Garzotto", "Davinia Hernandez-Leo", "Udo Kruschwitz", "Davide Taibi", "Simona Amenta", "Martin Ruskov", "Dimitri Ognibene" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.07840v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-learner-llm-chatbot-interactions-and-impact-prompting-guidelines" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have transformed human-computer interaction by enabling natural language-based communication with AI-powered chatbots. These models are designed to be intuitive and user-friendly, allowing users to articulate requests with minimal effort. However, despite their accessibility, studies …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-your-brain-chatgpt-accumulation-cognitive-debt-when-using-ai-assistant-essay-writing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Your Brain On Chatgpt: Accumulation Of Cognitive Debt When Using An Ai Assistant For Essay Writing Task", "autores": [ "Nataliya Kosmyna", "Eugene Hauptmann", "Ye Tong Yuan", "Jessica Situ", "Xian-Hao Liao", "Ashly Vivian Beresnitzky", "Iris Braunstein", "Pattie Maes" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2506.08872v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/your-brain-chatgpt-accumulation-cognitive-debt-when-using-ai-assistant-essay-writing" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study explores the neural and behavioral consequences of LLM-assisted essay writing. Participants were divided into three groups: LLM, Search Engine, and Brain-only (no tools). Each completed three sessions under the same condition. In a fourth session, LLM users were reassigned to Brain-only group …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-zero-shot-llm-framework-automatic-assignment-grading-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Zero-Shot LLM Framework for Automatic Assignment Grading in Higher Education", "autores": [ "Calvin Yeung", "Jeff Yu", "King Chau Cheung", "Tat Wing Wong", "Chun Man Chan", "Kin Chi Wong", "Keisuke Fujii" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2501.14305", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/zero-shot-llm-framework-automatic-assignment-grading-higher-education" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Automated grading has become an essential tool in education technology due to its ability to efficiently assess large volumes of student work, provide consistent and unbiased evaluations, and deliver immediate feedback to enhance learning. However, current systems face significant limitations, including the need for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "teachfx-preguntas-focalizadoras-utah-2025", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Automated Feedback Improves Teachers' Questioning Quality in Brick-and-Mortar Classrooms: Opportunities for Further Enhancement", "titulo_es": "La retroalimentación automática mejora la calidad de las preguntas de los docentes en aulas presenciales: oportunidades de mejora", "autores": [ "Dorottya Demszky", "Jing Liu", "Heather C. Hill", "Shyamoli Sanghi", "Ariel Chung" ], "anio": 2025, "publicacion": "Computers & Education, 227, 105183", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105183", "enlaces": [ { "etiqueta": "EdWorkingPaper 23-875", "url": "https://edworkingpapers.com/ai23-875" }, { "etiqueta": "Preregistro (AEA RCT Registry)", "url": "https://www.socialscienceregistry.org/trials/11258" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "docentes" ], "grados": "K-12; entre los 60 docentes de la muestra que respondieron la encuesta, 37 % enseña en primaria, 33 % en grados medios y 28 % en secundaria superior (pp. 13 a 14)", "materia": [ "matemática", "ciencias" ], "muestra": { "texto": "Aleatorización por docente: 523 usuarios de TeachFX en Utah que hicieron su primera grabación en el período del estudio. Muestra analítica de 224 docentes de matemática y ciencias tras filtros preregistrados aplicados sin conocer el grupo; 1.509 grabaciones combinadas en 533 observaciones docente-semana (pp. 12 a 13 y 17 a 18)." }, "duracion": "Hasta cinco semanas de grabaciones por docente, entre el 10 de octubre de 2022 y el 10 de marzo de 2023", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "docente", "herramienta": "TeachFX más un clasificador de preguntas focalizadoras (modelo BERT ajustado por los autores)", "descripcion": "Los docentes graban sus clases con una aplicación y reciben un informe automático. El grupo tratado recibió además una página que marca en la transcripción sus preguntas focalizadoras (las que piden explicar el razonamiento y reflexionar) y un correo semanal con su conteo, hasta tres ejemplos propios elegidos por coaches expertos, una explicación y preguntas de reflexión." }, "comparacion": "Docentes con acceso a la plataforma y a la retroalimentación automática estándar de TeachFX (tiempo de habla, tiempo de espera, etc.), sin la retroalimentación sobre preguntas focalizadoras.", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Preguntas focalizadoras del docente por hora de clase", "efecto": 4.612, "unidad": "preguntas focalizadoras por hora", "error": "EE 1,741 (agrupado por docente)", "significativo": true, "nota": "ITT preregistrado a nivel docente-semana (533 observaciones); media del grupo control 22,565; el paper lo describe como un aumento de 20 %; p < 0,01.", "pagina": "Tabla 2, p. 24 del manuscrito; texto p. 23", "cita_textual": "treatment group teachers asked 4.61 more focusing questions per hour, indicating a 20% increase compared to the control group (p < 0.01)", "principal": true }, { "medida": "Instancias de razonamiento de los estudiantes por hora", "efecto": 0.655, "unidad": "instancias de razonamiento estudiantil por hora", "error": "EE 0,485", "significativo": false, "nota": "ITT; media del grupo control 2,896. Medido con un clasificador automático sobre transcripciones imperfectas del habla de los estudiantes.", "pagina": "Tabla 2, p. 24 del manuscrito", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Student reasoning rate, Treatment 0.655 (0.485), Control Mean 2.896" }, { "medida": "Proporción del tiempo de habla de los estudiantes", "efecto": 0.001, "unidad": "proporción del habla en clase (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,012", "significativo": false, "nota": "ITT; media del grupo control 0,160.", "pagina": "Tabla 2, p. 24 del manuscrito", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Student talk percentage, Treatment 0.001 (0.012), Control Mean 0.160" }, { "medida": "Veces por hora que el docente retoma las ideas de los estudiantes (uptake)", "efecto": 0.274, "unidad": "usos de uptake por hora", "error": "EE 0,523", "significativo": false, "nota": "ITT; media del grupo control 3,772.", "pagina": "Tabla 2, p. 24 del manuscrito", "cita_textual": "Tabla 2 (valores): Uptake rate, Treatment 0.274 (0.523), Control Mean 3.772" } ], "hallazgo": { "es": "En Utah (Estados Unidos), enviar a docentes de matemática y ciencias retroalimentación automática semanal sobre sus preguntas focalizadoras aumentó su uso en 4,6 preguntas por hora, un 20 % más que el grupo control. No cambió el razonamiento de los estudiantes, su tiempo de habla ni la forma en que el docente retoma sus ideas, y no se midió el aprendizaje.", "en": "In Utah (United States), weekly automated feedback to math and science teachers on their focusing questions increased their use by 4.6 questions per hour, 20% more than the control group. It did not change student reasoning, student talk time or teachers' uptake of student ideas, and student learning was not measured." }, "condiciones": [ "El 76 % de los docentes tratados abrió al menos un correo, pero sólo 43 % vio la página de la plataforma: la retroalimentación llegó sobre todo por correo (p. 23).", "El efecto apareció desde la tercera semana y fue mayor entre quienes grabaron más semanas, aunque esa relación es correlacional (pp. 24 a 25).", "En las entrevistas, los docentes valoraron el acompañamiento humano al empezar (un coach o un grupo de pares) y fijarse metas personales (p. 29)." ], "advertencias": [ "No se midió el aprendizaje de los estudiantes ni se tuvieron datos sobre ellos (p. 33).", "El resultado principal se mide con el mismo clasificador que genera la retroalimentación (precisión 80 %, sensibilidad 55 %, p. 11): los docentes podrían aprender a formular lo que el modelo detecta sin que mejore la discusión. De hecho, no aumentaron el razonamiento ni el habla de los estudiantes.", "De 523 docentes asignados al azar sólo 224 quedan en la muestra analítica. Los filtros fueron preregistrados y aplicados sin conocer el grupo, y la atrición no difiere entre grupos (Tabla 1, p. 20), pero la muestra final es muy seleccionada.", "Los análisis de heterogeneidad preregistrados se abandonaron porque sólo 18 % respondió la encuesta final (p. 3).", "El grupo control también recibía retroalimentación automática de TeachFX: el estudio mide el efecto de una retroalimentación adicional, no de la retroalimentación automática frente a nada (p. 33).", "Los ejemplos destacados en el correo los eligieron a mano dos coaches expertos, así que la intervención no era totalmente automática (p. 11).", "Ambos grupos tuvieron incentivos para grabar (sorteos de tarjetas de regalo de USD 250, p. 15); sin ellos el uso podría ser menor.", "Transcripción imperfecta: en promedio se transcribió sólo 41 % del habla de los estudiantes (p. 18), y 12 de 13 docentes entrevistados la señalaron como barrera (p. 28)." ], "conflicto_de_interes": "Estudio hecho en alianza con TeachFX, la plataforma que entregó la retroalimentación. Los autores desarrollaron el clasificador de preguntas focalizadoras y una coautora (Shyamoli Sanghi) trabaja hoy como ingeniera de aprendizaje automático en TeachFX. El manuscrito declara que los autores no tienen conflictos de interés.", "temas": [ "retroalimentación automática a docentes", "preguntas focalizadoras", "discurso en el aula", "TeachFX", "procesamiento de lenguaje natural", "desarrollo profesional docente" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el manuscrito de los autores previo a la publicación en Computers & Education; las páginas citadas son las de ese manuscrito y no coinciden con las de la revista. Tabla 2 confirmada en la imagen de la página. DOI confirmado en el índice de la ACM Digital Library; el resumen indexado de la versión publicada coincide en 224 docentes y 20 %." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": null, "texto": "No hay prueba: el resultado es la tasa de preguntas focalizadoras por hora en las grabaciones de clase de cada semana, medida durante la intervención con el mismo clasificador que genera la retroalimentación (precisión 80 %, sensibilidad 55 %). No se midió el aprendizaje de los estudiantes.", "pagina": "p. 11; Tabla 2, p. 24; p. 33" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": 5, "texto": "Hasta cinco semanas de grabaciones con retroalimentación semanal por correo y en la plataforma, entre octubre de 2022 y marzo de 2023. Los docentes de la muestra grabaron en promedio durante 3,64 semanas (DE 1,25) y los tratados abrieron en promedio 2,14 correos semanales (DE 1,65).", "pagina": "p. 16; p. 18; p. 23" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 76, "texto": "76 % de los docentes tratados abrió al menos un correo con la retroalimentación y 43 % vio al menos una vez la página en la plataforma.", "pagina": "p. 23" }, "atricion": { "total_pct": 57, "diferencial": "no", "texto": "De 523 docentes asignados al azar, 224 quedan en la muestra analítica (57 % fuera, calculado de los conteos), sobre todo por filtros preregistrados aplicados sin conocer el grupo (materia, aula propia, lecciones de menos de 10 minutos). Sólo 83 docentes grabaron las cinco semanas. Las semanas grabadas y las grabaciones inválidas no difieren entre grupos.", "pagina": "pp. 12 a 13; Tabla 1, p. 20; p. 24" }, "preregistro": "AEARCTR-0011258", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El paper no reporta costos; la describe como una intervención de bajo costo.", "pagina": "p. 30" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "alto", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "bajo", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "57 % de los asignados queda fuera de la muestra analítica y los docentes grabaron en promedio 3,64 de 5 semanas. Atenúa el riesgo que los filtros fueran preregistrados y ciegos al grupo y que la atrición no difiera entre grupos.", "medicion": "El resultado lo mide el mismo clasificador que genera la retroalimentación; los docentes pueden aprender a formular lo que el modelo detecta, y no aumentaron el razonamiento ni el habla de los estudiantes.", "reporte_selectivo": "Preregistrado y con el análisis principal según lo registrado; se abandonaron, declarándolo, una pregunta y los análisis de heterogeneidad preregistrados por la baja respuesta a la encuesta (18 %).", "independencia": "Los autores desarrollaron el clasificador de preguntas focalizadoras y una coautora trabaja hoy en TeachFX, la plataforma asociada que entregó la retroalimentación." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "china-chatbot-lectura-dialogica-2024", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Chatbot dialogic reading boosts comprehension for Chinese kindergarteners with higher language skills", "titulo_es": "La lectura dialógica con chatbot mejora la comprensión en niños chinos de preescolar con mayores habilidades de lenguaje", "autores": [ "Xi Cheng", "Li Yin", "Chaochao Lin", "Zhaoning Shi", "Hanxiao Zheng", "Leqi Zhu", "Xiabi Liu", "Keran Chen", "Rui Dong" ], "anio": 2024, "publicacion": "Journal of Experimental Child Psychology 240: 105842", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1016/j.jecp.2023.105842", "diseno": "rct_individual", "pais": [ "China" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "ingreso": [ "mediano_alto" ], "nivel_educativo": [ "primera_infancia" ], "grados": "Preescolar (edad media de 70 meses)", "materia": [ "lectura" ], "muestra": { "estudiantes": 148, "texto": "148 niños y niñas (83 niñas; edad media de 70,07 meses) de familias de menores recursos en Beijing, asignados al azar a una de cuatro condiciones." }, "duracion": "Alrededor de 1 hora de exposición total, según la codificación del meta-análisis de la red (Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40)", "intervencion": { "tipo": [ "tutor_ia_con_guia" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Chatbot de lectura dialógica", "descripcion": "Un chatbot acompaña la lectura de cuentos con técnicas de lectura dialógica. Diseño factorial 2 × 2: lectura dialógica o no dialógica, conducida por un chatbot o por un compañero humano." }, "comparacion": "Lectura no dialógica, y la misma lectura conducida por un compañero humano (diseño factorial 2 × 2).", "veredicto": "mixto", "resultados": [ { "medida": "Comprensión del cuento, total (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto": -0.06, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23", "cita_textual": "Figura 6 (valores): China | Cheng, et al., 2024 | Chatbot+reading | Story comprehension total -0.06", "principal": true }, { "medida": "Aprendizaje de palabras, total (estimación estandarizada del meta-análisis)", "efecto": 0.19, "unidad": "DE", "nota": "Estimación estandarizada (g de Hedges) del meta-análisis de la red", "pagina": "Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23", "cita_textual": "Figura 6 (valores): China | Cheng, et al., 2024 | Chatbot+reading | Word learning total 0.19" } ], "hallazgo": { "es": "Con 148 niños de preescolar de familias de menores recursos en Beijing, un chatbot que conducía lectura dialógica dio un apoyo comparable al de un compañero humano, según los autores. En las estimaciones estandarizadas del meta-análisis de la red, el efecto fue de 0,19 DE en aprendizaje de palabras y de -0,06 DE en comprensión del cuento. Según los autores, el efecto en comprensión dependió del nivel de lenguaje de los niños.", "en": "With 148 preschoolers from low-resource families in Beijing, a chatbot leading dialogic reading gave support comparable to a human partner, according to the authors. In the network meta-analysis's standardized estimates, the effect was 0.19 SD on word learning and -0.06 SD on story comprehension. According to the authors, the effect on comprehension depended on children's language proficiency." }, "condiciones": [ "Según el resumen, el efecto del chatbot en comprensión estuvo moderado por la competencia lingüística de los niños y no por su edad ni su capacidad lectora." ], "advertencias": [ "El resumen no dice si el chatbot usa un modelo de lenguaje generativo; la clasificación como tutor de IA con guía es provisional y debe verificarse en el texto completo.", "Dosis muy baja, alrededor de 1 hora en total según el meta-análisis: mide aprendizaje inmediato de palabras y comprensión de cuentos, no aprendizaje sostenido.", "El contraste del estudio es chatbot frente a compañero humano y lectura dialógica frente a no dialógica, no chatbot frente a no recibir nada.", "Las cifras son del meta-análisis de la red; el resumen del artículo no trae cifras y el texto completo está tras muro de pago." ], "temas": [ "chatbot", "lectura dialógica", "primera infancia", "preescolar", "China", "comprensión lectora", "vocabulario", "incluido_meta_edtech_2026" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "extraido_de_meta_analisis", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Se leyó el resumen en Europe PMC (DOI 10.1016/j.jecp.2023.105842), que no reporta cifras de efecto; el texto completo está tras muro de pago (Elsevier). Las cifras vienen de Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23, y la dosis de la Tabla A7, p. 40; los intervalos de confianza del meta-análisis sólo están en forma gráfica y no se reportan." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": null, "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "de_investigadores", "ia_disponible": null, "texto": "Las medidas son comprensión del cuento y aprendizaje de palabras de los cuentos leídos, propias del estudio. El resumen no dice cuándo se midieron ni si el chatbot estaba presente, y el texto completo está tras muro de pago.", "pagina": "Resumen (Europe PMC); Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23" }, "dosis": { "horas_totales": 1, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Alrededor de 1 hora de exposición total según el meta-análisis, que no registra la duración en meses. El resumen no reporta número de sesiones.", "pagina": "Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "Sin información en el resumen ni en el meta-análisis.", "pagina": null }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "El resumen reporta 148 niños asignados al azar a cuatro condiciones, pero no cuántos completaron las mediciones.", "pagina": "Resumen" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "implementador_autor", "efecto_estandarizado": { "valor": -0.06, "ee": null, "ic95": null, "fuente": "meta_analisis", "metodo": null, "medida": "Comprensión del cuento, total (g de Hedges); el intervalo de confianza sólo aparece en forma gráfica", "pagina": "Burneo et al. 2026, Figura 6, p. 23" }, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "El resumen no reporta costos y el meta-análisis no incluye este estudio en su tabla de costos.", "pagina": "Burneo et al. 2026, Tabla A16, p. 47" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "sin_informacion", "atricion": "sin_informacion", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "El resumen confirma asignación aleatoria individual a cuatro condiciones; no se pudo revisar el balance ni si hubo cambios de grupo.", "atricion": "No reportada en las fuentes accesibles.", "medicion": "Medidas hechas por el equipo sobre los mismos cuentos leídos, tras cerca de una hora de exposición; se desconoce cuándo se aplicaron.", "reporte_selectivo": "El título y el resumen destacan un efecto moderado por el nivel de lenguaje de los niños, no un efecto promedio; no se encontró preregistro.", "independencia": "El meta-análisis registra que la intervención la implementaron los investigadores (Tabla A7, p. 40). Cinco de los nueve autores son del Instituto de Tecnología de Beijing; no se pudo verificar si el equipo desarrolló el chatbot." } }, "tambien_en": [ "scale_hub" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "m-powering-teachers-code-in-place-2024", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Automated Feedback Improve Teachers' Uptake of Student Ideas? Evidence From a Randomized Controlled Trial in a Large-Scale Online Course", "titulo_es": "¿Puede la retroalimentación automática mejorar la forma en que los docentes retoman las ideas de sus estudiantes? Evidencia de un ensayo aleatorizado en un curso en línea a gran escala", "autores": [ "Dorottya Demszky", "Jing Liu", "Heather C. Hill", "Dan Jurafsky", "Chris Piech" ], "anio": 2024, "publicacion": "Educational Evaluation and Policy Analysis, 46(3), 483-505", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.3102/01623737231169270", "enlaces": [ { "etiqueta": "EdWorkingPaper 21-483", "url": "https://edworkingpapers.com/ai21-483" } ], "diseno": "rct_conglomerados", "pais": [ "Estados Unidos", "India" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "grados": "Curso introductorio de programación en línea, gratuito y con tareas optativas (Code in Place, organizado por la Universidad de Stanford); 70 % de los estudiantes menores de 30 años", "materia": [ "programación" ], "muestra": { "estudiantes": 10794, "texto": "Aleatorización por instructor: 1.136 instructores voluntarios (568 y 568). Muestra analítica de 918 instructores y 10.794 estudiantes, tras excluir secciones no dictadas en inglés, dictadas fuera de la plataforma OhYay o no dictadas (p. 7). Secciones de unos 10 estudiantes. Instructores en 82 países (63 % en Estados Unidos); estudiantes en 164 países (32 % en India, 30 % en Estados Unidos) (p. 8)." }, "duracion": "Cinco semanas (primavera de 2021), con retroalimentación después de cada clase", "intervencion": { "tipo": [ "ia_para_docentes" ], "usuario": "docente", "herramienta": "M-Powering Teachers (transcripción automática de la clase y medida de uptake basada en aprendizaje automático)", "descripcion": "Entre 2 y 4 días después de cada clase grabada, cada instructor recibe una página privada con su tiempo de habla, cuántas veces retomó ideas de los estudiantes (uptake), ejemplos de su propia transcripción, preguntas de reflexión y recursos. Todos los instructores tenían acceso por un enlace poco visible; el grupo tratado recibió además un correo semanal breve que invitaba a revisarla." }, "comparacion": "Instructores con el mismo acceso a la retroalimentación, sin recordatorios por correo. Revisaron la retroalimentación al menos una vez 17,6 % de los instructores del grupo control y 71,2 % del grupo tratado (p. 19).", "veredicto": "positivo", "resultados": [ { "medida": "Uptake del instructor (veces por hora que retoma las ideas de los estudiantes), efecto de revisar la retroalimentación", "efecto": 1.125, "unidad": "usos de uptake por hora de clase", "error": "EE 0,491 (agrupado por instructor)", "significativo": true, "nota": "TOT por mínimos cuadrados en dos etapas: efecto de revisar la retroalimentación al menos una vez, para quienes lo hicieron gracias al recordatorio. Media del grupo control 8,58; el paper lo describe como un aumento de 13,2 % (p. 21).", "pagina": "Tabla 4, panel B, p. 41 del manuscrito; texto pp. 20 a 21", "cita_textual": "Tabla 4 (valores): Uptake, Ever Checked Feedback 1.125* (0.491), Control Mean 8.580, Observations 2962", "principal": true }, { "medida": "Uptake del instructor, efecto de recibir los recordatorios por correo", "efecto": 0.603, "unidad": "usos de uptake por hora de clase", "error": "EE 0,265 (agrupado por instructor)", "significativo": true, "nota": "ITT: efecto de la asignación aleatoria a los recordatorios semanales; cerca de 7 % de la media del grupo control. Las preguntas del instructor subieron 1,70 por hora (6 % de la media control).", "pagina": "Tabla 4, panel A, p. 41 del manuscrito; texto p. 20", "cita_textual": "treated instructors increased their use of uptake by 0.60 times per hour of instruction (p < 0.05), which is about 7% of the magnitude of the control mean" }, { "medida": "Proporción completada de la tarea 2 (optativa, autocorregida) por los estudiantes", "efecto": 0.035, "unidad": "proporción de la tarea completada (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,021", "significativo": false, "nota": "TOT; sólo marginal (p < 0,10). Media del grupo control 0,529; el paper lo describe como 6,6 % más que la media control. Sin efecto en la tarea 3 (0,009, EE 0,019) ni en la asistencia (0,021, EE 0,024). No hubo prueba final de aprendizaje.", "pagina": "Tabla 7, p. 44 del manuscrito; texto p. 23", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Assn. 2, Ever Checked Feedback 0.035+ (0.021), Control Mean 0.529, Observations 9658" }, { "medida": "Proporción de estudiantes que respondió la encuesta final del curso", "efecto": 0.031, "unidad": "proporción de estudiantes (escala 0 a 1)", "error": "EE 0,015", "significativo": true, "nota": "TOT; media del grupo control 0,156, que el paper describe como un aumento de 20 %. Los autores lo leen como indicio de satisfacción; la calificación del curso entre quienes respondieron no cambió (0,111, EE 0,155).", "pagina": "Tabla 7, p. 44 del manuscrito; texto p. 23", "cita_textual": "Tabla 7 (valores): Responded to Survey, Ever Checked Feedback 0.031* (0.015), Control Mean 0.156; Course Rating 0.111 (0.155)" } ], "costo_por_estudiante": "No se reporta por estudiante. El paper estima unos USD 1 por sesión de clase, una vez cubiertos los costos fijos del sistema (p. 26); la transcripción automática costó USD 1 por hora de audio (p. 9).", "hallazgo": { "es": "En un curso gratuito de programación en línea con 1.136 instructores voluntarios, los recordatorios semanales para revisar una retroalimentación automática aumentaron en 0,60 veces por hora la frecuencia con que retomaban las ideas de sus estudiantes, cerca de 7 % de la media del grupo control. Entre quienes revisaron la retroalimentación por efecto del recordatorio, el aumento fue de 1,13 veces por hora (13 %). Los efectos en estudiantes, como completar tareas, son sólo sugerentes.", "en": "In a free online programming course with 1,136 volunteer instructors, weekly reminders to check automated feedback raised how often instructors took up their students' ideas by 0.60 times per hour, about 7% of the control mean. Among instructors who checked the feedback because of the reminders, the increase was 1.13 times per hour (13%). Effects on students, such as assignment completion, are only suggestive." }, "condiciones": [ "Instructores voluntarios, en su mayoría con poca experiencia docente (79 % enseñaba por primera vez en el curso), con mucho margen de mejora (pp. 8 y 26).", "Clases en línea grabadas automáticamente, lo que facilita la transcripción; en aulas presenciales grabar y transcribir es más difícil (p. 26).", "Los efectos fueron mayores en instructores que repetían el curso y en los que estaban fuera de Estados Unidos (Tabla 6, p. 43 del manuscrito).", "El efecto no apareció en la primera semana de retroalimentación: fue máximo en la tercera y luego se redujo (Tabla 5, p. 42 del manuscrito)." ], "advertencias": [ "Lo que se asignó al azar fue el correo recordatorio: todos los instructores podían ver la retroalimentación. El 13 % es un efecto para quienes la revisaron gracias al recordatorio; el efecto de ofrecer los recordatorios fue cerca de la mitad (7 %).", "El resultado se mide con el mismo modelo automático de uptake que genera la retroalimentación, así que los instructores podrían aprender a producir lo que el modelo detecta; con el umbral usado, la precisión del modelo fue 0,62 (p. 11).", "No hubo prueba de aprendizaje. Los resultados en estudiantes son completar tareas optativas (efecto marginal) y responder una encuesta con 16 % de respuesta (p. 16); los autores los llaman evidencia sugerente.", "La nota de la Tabla 7 no indica que los errores estándar de los resultados de estudiantes estén agrupados por instructor, la unidad de aleatorización.", "De 1.136 instructores asignados se analizan 918; faltan grabaciones de quienes cambiaron de plataforma y hay atrición marginalmente diferencial en la semana 2 (pp. 7 y 17).", "El reconocimiento de voz fue menos preciso para instructores fuera de Estados Unidos (p. 10).", "Los propios autores consideran poco probable que el efecto se traslade directamente a escuelas K-12 sin apoyos adicionales (p. 26)." ], "conflicto_de_interes": "Los autores desarrollaron M-Powering Teachers y lo evaluaron ellos mismos.", "temas": [ "retroalimentación automática a docentes", "discurso en el aula", "retomar ideas de estudiantes", "procesamiento de lenguaje natural", "educación en línea", "desarrollo profesional docente" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "verificado_texto_completo", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Verificado contra el manuscrito de los autores fechado el 3 de junio de 2023, previo a la versión publicada en EEPA; las páginas citadas son las de ese manuscrito. Tablas 4 y 7 confirmadas en la imagen de la página. DOI y datos de la revista confirmados en ERIC (EJ1436326), cuyo resumen coincide en el 13 %." }, "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "plataforma", "ia_disponible": null, "texto": "No hay prueba: el resultado principal es cuántas veces por hora el instructor retoma ideas de los estudiantes (uptake), medido durante la intervención con el mismo modelo automático que genera la retroalimentación, sobre las transcripciones de las clases de las semanas 2 a 5. No hubo prueba de aprendizaje de los estudiantes.", "pagina": "pp. 10 a 11; p. 17" }, "dosis": { "horas_totales": null, "minutos_semana": null, "semanas": 5, "texto": "Curso de cinco semanas con una sección semanal de una hora; retroalimentación automática después de cada clase y, para el grupo tratado, un correo recordatorio semanal. El paper no mide el tiempo dedicado a revisar la retroalimentación.", "pagina": "p. 7; p. 17" }, "uso_real": { "adopcion_pct": 71.2, "texto": "71,2 % de los instructores tratados revisó la retroalimentación al menos una vez, frente a 17,6 % del grupo control.", "pagina": "p. 19" }, "atricion": { "total_pct": 19, "diferencial": "no", "texto": "De 1.136 instructores asignados, 918 quedan en la muestra analítica (19 %, calculado de los conteos), por no enseñar en inglés, usar otra plataforma o no dictar la sección. Además, la proporción de instructores del grupo control con transcripción baja de 0,752 en la semana 1 a 0,638 en la semana 5. La atrición no difiere entre grupos salvo en la semana 2 (coeficiente 0,050, p < 0,10).", "pagina": "p. 7; pp. 16 a 17; Tabla A2, p. 55" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No se reporta por estudiante. Unos USD 1 por sesión de clase una vez cubiertos los costos fijos del sistema; la transcripción automática costó USD 1 por hora de audio.", "pagina": "p. 9; p. 26" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "bajo", "atricion": "alto", "medicion": "alto", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "atricion": "19 % de los asignados queda fuera de la muestra analítica y cada semana faltan transcripciones de una cuarta parte a más de un tercio de los instructores del grupo control; balanceado entre grupos salvo una diferencia marginal en la semana 2.", "medicion": "El resultado se mide con el mismo modelo que genera la retroalimentación (precisión 0,62), así que los instructores pueden aprender a producir lo que el modelo detecta; no hubo prueba de aprendizaje.", "reporte_selectivo": "Sin preregistro; los resultados en estudiantes son marginales o indirectos (tareas optativas, respuesta a una encuesta) y los autores los tratan como sugerentes.", "independencia": "Los autores desarrollaron M-Powering Teachers y lo evaluaron." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-tutoring-outperforms-active-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Tutoring Outperforms Active Learning", "autores": [ "Gregory Kestin", "Kelly Miller", "Anna Klales", "Timothy Milbourne", "Gregorio Ponti" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "Research Square", "url": "https://www.researchsquare.com/article/rs-4243877/v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-tutoring-outperforms-active-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Advances in generative artificial intelligence (GAI) show great potential for improving education. Yet little is known about how this new technology should be used and how effective it can be. Here we report a randomized, controlled study measuring college students learning and their perceptions when content is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-app-planner-utilizing-generative-ai-k-12-mobile-app-development-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "App Planner: Utilizing Generative AI in K-12 Mobile App Development Education", "autores": [ "David Y.J. Kim", "Prerna Ravi", "Randi Williams", "Daeun Yoo" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2401.15182", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/app-planner-utilizing-generative-ai-k-12-mobile-app-development-education" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "App Planner is an interactive support tool for K-12 students, designed to assist in creating mobile applications. By utilizing generative AI, App Planner helps students articulate the problem and solution through guided conversations via a chat-based interface. It assists them in brainstorming and formulating new …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-are-lesson-plans-created-chatgpt-more-effective-experimental-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Are Lesson Plans Created by ChatGPT More Effective? An Experimental Study", "autores": [ "Muhammet Remzi Karaman", "Idris G¬öksu" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "International Journal of Technology in Education", "url": "https://www.researchgate.net/publication/377964050_Are_Lesson_Plans_Created_by_ChatGPT_More_Effective_An_Experimental_Study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/are-lesson-plans-created-chatgpt-more-effective-experimental-study" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this research, we aimed to determine whether students' math achievements improved using ChatGPT, one of the chatbot tools, to prepare lesson plans in primary school math courses. The research was conducted with a pretest-posttest control group experimental design. The study comprises 39 third-grade students …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-augmenting-minds-or-automating-skills-differential-role-human-capital-generative-ais", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Augmenting Minds Or Automating Skills? The Differential Role Of Human Capital In Generative Ai's Impact On Creative Tasks", "autores": [ "Meiling Huang", "Ming Jin", "Ning Li" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.03963", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/augmenting-minds-or-automating-skills-differential-role-human-capital-generative-ais" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is rapidly reshaping creative work, raising critical questions about its beneficiaries and societal implications. This study challenges prevailing assumptions by exploring how generative AI interacts with diverse forms of human capital in creative tasks. Through two random controlled experiments in flash …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beware-metacognitive-laziness-effects-generative-artificial-intelligence-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beware of Metacognitive Laziness: Effects of Generative Artificial Intelligence on Learning Motivation, Processes, and Performance", "autores": [ "Yizhou Fan", "Luzhen Tang", "Huixiao Le", "Kejie Shen", "Shufang Tan", "Yueying Zhao", "Yuan Shen", "Xinyu Li", "Dragan Gasevic" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.09315", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beware-metacognitive-laziness-effects-generative-artificial-intelligence-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the continuous development of technological and educational innovation, learners nowadays can obtain a variety of support from agents such as teachers, peers, education technologies, and recently, generative artificial intelligence such as ChatGPT. The concept of hybrid intelligence is still at a nascent stage, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-answers-large-language-model-powered-tutoring-system-physics-education-deep", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Answers: Large Language Model-Powered Tutoring System in Physics Education for Deep Learning and Precise Understanding", "autores": [ "Zhoumingju Jiang", "Mengjun Jiang" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-answers-large-language-model-powered-tutoring-system-physics-education-deep", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-answers-large-language-model-powered-tutoring-system-physics-education-deep" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of artificial intelligence (AI) in education has shown significant promise, yet the effective personalization of learning, particularly in physics education, remains a challenge. This paper proposes Physics-STAR, a framework for large language model (LLM)- powered tutoring system designed to address …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-building-bridges-ai-custom-chatbots-mediators-between-mathematics-and-physics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Building Bridges - AI Custom Chatbots as Mediators between Mathematics and Physics", "autores": [ "Julia Lademann", "Jannik Henze", "Sebastian Becker-Genschow" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.15747", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/building-bridges-ai-custom-chatbots-mediators-between-mathematics-and-physics" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This work explores the integration of AI custom chatbots in educational settings, with a particular focus on their applicability in the context of mathematics and physics. In view of the increasing deployment of AI tools such as ChatGPT in educational contexts, the present study examines their potential as …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-generated-help-produces-learning-gains-equivalent-human-tutor-authored-help", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ChatGPT-generated help produces learning gains equivalent to human tutor-authored help on mathematics skills", "autores": [ "Zachary A. Pardos", "Shreya Bhandari" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "PLOS ONE", "url": "https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0304013", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-generated-help-produces-learning-gains-equivalent-human-tutor-authored-help" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Authoring of help content within educational technologies is labor intensive, requiring many iterations of content creation, refining, and proofreading. In this paper, we conduct an efficacy evaluation of ChatGPT-generated help using a 3 x 4 study design (N = 274) to compare the learning gains of ChatGPT to human …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-lesson-preparation-teacher-choices-trial-evaluation-report", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ChatGPT In Lesson Preparation: A Teacher Choices Trial Evaluation Report", "autores": [ "Palak Roy", "Helen Poet", "Ruth Staunton", "Katherine Aston", "David Thomas" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "Education Endowment Foundation", "url": "https://d2tic4wvo1iusb.cloudfront.net/production/documents/projects/chatgpt_in_lesson_planning_-_evaluation_report.pdf?v=1757424786", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-lesson-preparation-teacher-choices-trial-evaluation-report" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Teacher Choices trials explore some of the most common questions teachers ask about their practice and the everyday choices they make when planning lessons and supporting pupils. The aim of Teacher Choices research is to investigate the impact of these different day-to-day pedagogical practices and to generate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cognitive-ease-cost-llms-reduce-mental-effort-compromise-depth-student-scientific", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Cognitive ease at a cost: LLMs reduce mental effort but compromise depth in student scientific inquiry", "autores": [ "Matthias Stadler", "Maria Bannert", "Michael Sailer" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "Computers in Human Behavior", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563224002541?via%3Dihub", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cognitive-ease-cost-llms-reduce-mental-effort-compromise-depth-student-scientific" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study explores the cognitive load and learning outcomes associated with using large language models (LLMs) versus traditional search engines for information gathering during learning. A total of 91 university students were randomly assigned to either use ChatGPT3.5 or Google to research the socio-scientific issue …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-computational-language-analysis-reveals-process-oriented-thinking-about-belonging", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Computational Language Analysis Reveals that Process-Oriented Thinking About Belonging Aids the College Transition", "autores": [ "Dorottya Demszky", "C. Lee Williams", "Shannon T. Brady", "Shashanka Subrahmanya", "Eric Gaudiello", "Gregory M. Walton", "Johannes C. Eichstaedt" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "EdWorkingPapers", "url": "https://edworkingpapers.com/sites/default/files/ai24-1033.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/computational-language-analysis-reveals-process-oriented-thinking-about-belonging" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Inequality in college has both structural and psychological causes; these include the presence of self-defeating beliefs about the potential for growth and belonging. Such beliefs can be addressed through large-scale interventions in the college transition (Walton & Cohen, 2011; Walton et al., 2023) but are hard to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-design-and-implementation-al-enabled-visual-report-tool-formative-assessment-promote", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Design and implementation of an Al-enabled visual report tool as formative assessment to promote learning achievement and self-regulated learning: An experimental study", "autores": [ "Xiaofang Liao", "Xuedi Zhang", "Zhifeng Wang", "Heng Luo" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "BJET", "url": "https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/bjet.13424", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/design-and-implementation-al-enabled-visual-report-tool-formative-assessment-promote" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Formative assessment is essential for improving teaching and learning, and AI and visualization techniques provide great potential for its design and delivery. Using NLP, cognitive diagnostic and visualization techniques designed to analyse and present students' monthly exam data, we developed an AI-enabled visual …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-does-feedback-talk-time-increase-student-engagement-evidence-randomized-controlled", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Does Feedback on Talk Time Increase Student Engagement? Evidence from a Randomized Controlled Trial on a Math Tutoring Platform", "autores": [ "Dorottya Demszky", "Rose E. Wang", "Sean Geraghty", "Carol Yu" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "ACM Digital Library", "url": "https://dl.acm.org/doi/10.1145/3636555.3636924", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/does-feedback-talk-time-increase-student-engagement-evidence-randomized-controlled" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing ample opportunities for students to express their thinking is pivotal to their learning of mathematical concepts. We introduce the Talk Meter, which provides in-the-moment automated feedback on student-teacher talk ratios. We conduct a randomized controlled trial on a virtual math tutoring platform (n=742 …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-effective-and-scalable-math-support-experimental-evidence-impact-ai-math-tutor-ghana", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Effective and Scalable Math Support: Experimental Evidence on the Impact of an AI- Math Tutor in Ghana", "autores": [ "Owen Henkel", "Hannah Horne-Robinson", "Nessie Kozhakhmetova", "Amanda Lee" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2402.09809", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/effective-and-scalable-math-support-experimental-evidence-impact-ai-math-tutor-ghana" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study is a preliminary evaluation of the impact of receiving extra math instruction provided by Rori, an AI-powered math tutor accessible via WhatsApp, on the math performance of approximately 500 students in Ghana. Students assigned to both the control and treatment groups continued their normal classes with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-effectiveness-using-chatgpt-tool-strengthen-benefits-flipped-learning-strategy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Effectiveness of Using ChatGPT as a Tool to Strengthen Benefits of the Flipped Learning Strategy", "autores": [ "Gilberto Huesca", "Yolanda Mart¬ínez-Trevi¬ño", "Jos¬é Mart¬ín Molina-Espinosa", "Ana Raquel Sanrom¬án-Calleros", "Roberto Mart¬ínez-Rom¬án", "Eduardo Antonio Cendejas-Castro and Raime Bustos" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "Education Sciences", "url": "https://www.mdpi.com/2227-7102/14/6/660", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/effectiveness-using-chatgpt-tool-strengthen-benefits-flipped-learning-strategy" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this study, we evaluate how ChatGPT complements and enriches the traditional flipped learning strategy in higher education, particularly in engineering courses. Using an experimental design involving 356 students from basic programming courses in undergraduate engineering programs, we compared the normalized …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-emotionally-enriched-feedback-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Emotionally Enriched Feedback Via Generative AI", "autores": [ "Omar Alsaiari", "Nilufar Baghaei", "Hatim Lahza", "Jason M. Lodge", "Marie Boden", "Hassan Khosravi" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2410.15077", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/emotionally-enriched-feedback-generative-ai" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates the impact of emotionally enriched AI feedback on student engagement and emotional responses in higher education. Leveraging the Control-Value Theory of Achievement Emotions, we conducted a randomized controlled experiment involving 425 participants where the experimental group received AI …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-effectiveness-ai-course-assistants-student-learning-experience", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring the Effectiveness of AI Course Assistants on the Student Learning Experience", "autores": [ "George Hanshaw", "Joanna Vance", "Craig Brewer" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "Open Praxis", "url": "https://openpraxis.org/articles/719/files/6765805344fd4.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-effectiveness-ai-course-assistants-student-learning-experience" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines the impact of AI course assistants on student learning experiences in online undergraduate courses at Los Angeles Pacific University. A controlled experiment involving 92 students across treatment and control groups was conducted to evaluate the effectiveness of AI assistants developed by Nectir. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-can-harm-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI Can Harm Learning", "autores": [ "Hamsa Bastani", "Osbert Bastani", "Alp Sungu", "Haosen Ge", "Ozge Kabaci", "Rei Mariman" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4895486", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-can-harm-learning" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (AI) is poised to revolutionize how humans work, and has already demonstrated promise in significantly improving human productivity. However, a key remaining question is how generative AI affects learning, namely, how humans acquire new skills as they perform tasks. This kind of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-enhances-individual-creativity-reduces-collective-diversity-novel", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content", "autores": [ "Anil R. Doshi", "Oliver P. Hauser" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "ScienceAdvances", "url": "https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-enhances-individual-creativity-reduces-collective-diversity-novel" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Creativity is core to being human. Generative artificial intelligence (GenAI) holds promise for humans to be more creative by offering new ideas, or less creative by anchoring on GenAI ideas. We study the causal impact of GenAI on the production of a creative output in an online experimental study where some writers …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-usage-and-exam-performance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI Usage and Exam Performance", "autores": [ "Janik Ole Wecks", "Johannes Voshaar", "Benedikt J. Plate", "Jochen Zimmermann" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2404.19699", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-usage-and-exam-performance" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study evaluates the impact of students' usage of generative artificial intelligence (GenAI) tools such as ChatGPT on their exam performance. We analyse student essays using GenAI detection systems to identify GenAI users among the cohort. Employing multivariate regression analysis, we find that students using …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gpt-4-homework-tutor-can-improve-student-engagement-and-learning-outcomes", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "GPT-4 as a Homework Tutor can Improve Student Engagement and Learning Outcomes", "autores": [ "Alessandro Vanzo", "Sankalan Pal Chowdhury", "Mrinmaya Sachan" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2409.15981", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gpt-4-homework-tutor-can-improve-student-engagement-and-learning-outcomes" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This work contributes to the scarce empirical literature on LLM- based interactive homework in real-world educational settings and offers a practical, scalable solution for improving homework in schools. Homework is an important part of education in schools across the world, but in order to maximize benefit, it needs …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gpt-surprise-offering-large-language-model-chat-massive-coding-class-reduced", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The GPT Surprise: Offering Large Language Model Chat in a Massive Coding Class Reduced Engagement but Increased Adopters' Exam Performances", "autores": [ "Allen Nie", "Yash Chandak", "Miroslav Suzara", "Ali Malik", "Juliette Woodrow", "Matt Peng", "Mehran Sahami", "Emma Brunskill", "Chris Piech" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "MyIDEAS", "url": "https://ideas.repec.org/p/osf/osfxxx/qy8zd.html", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gpt-surprise-offering-large-language-model-chat-massive-coding-class-reduced" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) are quickly being adopted in a wide range of learning experiences, especially via ubiquitous and broadly accessible chat interfaces like ChatGPT and Copilot. This type of interface is readily available to students and teachers around the world, yet relatively little research has been done …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-guidance-and-interaction-strategies-llm-use-learner-performance-and-perception", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Impact of Guidance and Interaction Strategies for LLM Use on Learner Performance and Perception", "autores": [ "Harsh Kumar", "Ilya Musabirov", "Mohi Reza", "Jiakai Shi", "Xinyuan Wang", "Joseph Jay Williams", "Anastasia Kuzminykh", "Michael Liut" ], "anio": 2024, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-guidance-and-interaction-strategies-llm-use-learner-performance-and-perception", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-guidance-and-interaction-strategies-llm-use-learner-performance-and-perception" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Personalized chatbot-based teaching assistants can be crucial in addressing increasing classroom sizes, especially where direct teacher presence is limited. Large language models (LLMs) offer a promising avenue, with increasing research exploring their educational utility. However, the challenge lies not only in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-large-language-models-students-randomised-study-socratic-vs-non-socratic-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Impact of Large Language Models on Students: A Randomised Study of Socratic vs. Non-Socratic AI and the Role of Step-by-Step Reasoning", "autores": [ "Andrea Blasco", "Vicky Charisi" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5040921", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-large-language-models-students-randomised-study-socratic-vs-non-socratic-ai" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Purpose How does integrating Large Language Models (LLMs) into classroom activities influence students' learning? Using a randomised controlled experiment, we examined whether LLMs' step-by-step explanatory capabilities improve students' performance on complex tasks. Additionally, we compare the effects of Socratic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-improving-student-learning-hybrid-human-ai-tutoring-three-study-quasi-experimental", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Improving Student Learning with Hybrid Human-AI Tutoring: A Three-Study Quasi-Experimental Investigation", "autores": [ "Danielle R. Thomas", "Jionghao Lin", "Erin Gatz", "Ashish Gurung", "Shivang Gupta", "Kole Norberg", "Stephen E. Fancsali", "Vincent Aleven", "Lee Branstetter", "Emma Brunskill", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "Association for Computing Machinery", "url": "https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3636555.3636896", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/improving-student-learning-hybrid-human-ai-tutoring-three-study-quasi-experimental" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence (AI) applications to support human tutoring have potential to significantly improve learning outcomes, but engagement issues persist, especially among students from lowincome backgrounds. We introduce an AI-assisted tutoring model that combines human and AI tutoring and hypothesize this synergy …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-improving-teaching-scale-can-ai-be-incorporated-professional-development-create", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Improving Teaching at Scale: Can AI Be Incorporated Into Professional Development to Create Interactive, Personalized Learning for Teachers?", "autores": [ "Yasemin Copur-Gencturk", "Jingxian Li", "Sebnem Atabas" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "American Educational Research Journal", "url": "https://journals.sagepub.com/doi/full/10.3102/00028312241248514", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/improving-teaching-scale-can-ai-be-incorporated-professional-development-create" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Scalable and accessible professional development programs have the potential to address the opportunity gap many teachers experience. Yet many asynchronous online programs lack interaction with and timely feedback to teachers. We addressed this problem by developing a virtual, interactive program that uses intelligent …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-influence-artificial-intelligence-tools-student-performance-e-learning-environments", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Influence of Artificial Intelligence Tools on Student Performance in e-Learning Environments: Case Study", "autores": [ "Mohd Elmagzoub Eltahir", "Frdose Mohd Elmagzoub Babiker" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "Electronic Journal of e-Learning", "url": "https://academic-publishing.org/index.php/ejel/article/view/3639/2313", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/influence-artificial-intelligence-tools-student-performance-e-learning-environments" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigated the impact of AI-powered personalized learning tools on the academic performance and perceptions of pre-service student teachers enrolled in the Educational Technology course, a compulsory component of the Professional Postgraduate Diploma in Teaching program at Ajman University. A …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-intelligent-tutor-leveraging-chatgpt-and-microsoft-copilot-studio-deliver-generative", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Intelligent Tutor: Leveraging ChatGPT and Microsoft Copilot Studio to Deliver a Generative AI Student Support and Feedback System within Teams", "autores": [ "Wei-Yu Chen" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/intelligent-tutor-leveraging-chatgpt-and-microsoft-copilot-studio-deliver-generative", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/intelligent-tutor-leveraging-chatgpt-and-microsoft-copilot-studio-deliver-generative" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental; Quantitative – Others. 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Designed to provide instant support to students, the system dynamically adjusts educational content in response to the learners' progress and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-teaching-chatgpt-effect-teachable-chatgpt-agent-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning-By-Teaching With ChatGPT: The Effect Of Teachable ChatGPT Agent On Programming Education", "autores": [ "Angxuan Chen", "Yuang Wei", "Huixiao Le", "Yan Zhang" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.15226", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-teaching-chatgpt-effect-teachable-chatgpt-agent-programming-education" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. 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While learning by teaching is an effective pedagogical strategy for promoting active learning, traditional teachable agents have limitations, particularly …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mathemyths-leveraging-large-language-models-teach-mathematical-language-through-child", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Mathemyths: Leveraging Large Language Models to Teach Mathematical Language through Child-AI Co-Creative Storytelling", "autores": [ "Chao Zhang", "Xuechen Liu", "Katherine Ziska", "Soobin Jeon", "Chi-Lin Yu", "Ying Xu" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mathemyths-leveraging-large-language-models-teach-mathematical-language-through-child", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mathemyths-leveraging-large-language-models-teach-mathematical-language-through-child" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Mathematical language is a cornerstone of a child's mathematical development, and children can effectively acquire this language through storytelling with a knowledgeable and engaging partner. In this study, we leverage the recent advances in large language models to conduct free-form, creative conversations with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mentigo-intelligent-agent-mentoring-students-creative-problem-solving-process", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Mentigo: An Intelligent Agent for Mentoring Students in the Creative Problem Solving Process", "autores": [ "Siyu Zha", "Yujia Liu", "Chengbo Zheng", "Jiaqi XU", "Fuze Yu", "Jiangtao Gong", "Yingqing XU" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mentigo-intelligent-agent-mentoring-students-creative-problem-solving-process", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mentigo-intelligent-agent-mentoring-students-creative-problem-solving-process" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. 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This study presents an interactive Mentor Agent system named Mentigo, which is designed to assist middle school students in the creative problem …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mindscratch-visual-programming-support-tool-classroom-learning-based-multimodal", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "MindScratch: A Visual Programming Support Tool for Classroom Learning Based on Multimodal Generative AI", "autores": [ "Yunnong Chen", "Shuhong Xiao", "Yaxuan Song", "Zejian Li", "Lingyun Sun", "Liuqing Chen" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.09001", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mindscratch-visual-programming-support-tool-classroom-learning-based-multimodal" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. 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However, our interviews with six …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-modifying-ai-enhancing-essays-how-active-engagement-generative-ai-boosts-writing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Modifying AI, Enhancing Essays: How Active Engagement with Generative AI Boosts Writing Quality", "autores": [ "Kaixun Yang", "Mladen Rakovi_", "Zhiping Liang", "Lixiang Yan", "Zijie Zeng", "Yizhou Fan", "Dragan Ga_evi_", "Guanliang Chen" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.07200", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/modifying-ai-enhancing-essays-how-active-engagement-generative-ai-boosts-writing" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students are increasingly relying on Generative AI (GAI) to support their writing-a key pedagogical practice in education. In GAI-assisted writing, students can delegate core cognitive tasks (e.g., generating ideas and turning them into sentences) to GAI while still producing high-quality essays. This creates new …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-neglected-15-positive-effects-hybrid-human-ai-tutoring-among-students-disabilities", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Neglected 15%: Positive Effects Of Hybrid Human-Ai Tutoring Among Students With Disabilities", "autores": [ "Danielle R. Thomas, Erin Gatz, Shivang Gupta, Vincent Aleven, Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "Artificial Intelligence in Education: 25th International Conference, AIED 2024", "url": "https://dl.acm.org/doi/abs/10.1007/978-3-031-64302-6_29", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/neglected-15-positive-effects-hybrid-human-ai-tutoring-among-students-disabilities" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Incorporating human tutoring with AI holds promise for supporting diverse math learners. In the U.S., approximately 15% of students receive special education services, with limited previous research within AIED on the impact of AI-assisted learning among students with disabilities. Previous work combining human tutors …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-paige-examining-learning-outcomes-and-experiences-personalized-ai-generated", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "PAIGE: Examining Learning Outcomes and Experiences with Personalized AI-Generated Educational Podcasts", "autores": [ "Tiffany D. Do", "Usama Bin Shafqat", "Elsie Ling", "Nikhil Sarda" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2409.04645", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/paige-examining-learning-outcomes-and-experiences-personalized-ai-generated" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is revolutionizing content creation and has the potential to enable real-time, personalized educational experiences. We investigated the effectiveness of converting textbook chapters into AI-generated podcasts and explored the impact of personalizing these podcasts for individual learner profiles. We …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-prompthive-bringing-subject-matter-experts-back-forefront-collaborative-prompt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "PromptHive: Bringing Subject Matter Experts Back to the Forefront with Collaborative Prompt Engineering for Educational Content Creation", "autores": [ "Mohi Reza", "Ioannis Anastasopoulos", "Shreya Bhandari", "Zachary A. Pardos" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/prompthive-bringing-subject-matter-experts-back-forefront-collaborative-prompt", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/prompthive-bringing-subject-matter-experts-back-forefront-collaborative-prompt" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Involving subject matter experts in prompt engineering can guide LLM outputs toward more helpful, accurate, and tailored content that meets the diverse needs of different domains. However, iterating towards effective prompts can be challenging without adequate interface support for systematic experimentation within …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-supporting-teachers-professional-development-generative-ai-effects-higher-order", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Supporting Teachers' Professional Development With Generative AI: The Effects on Higher Order Thinking and Self-Efficacy", "autores": [ "Jijian Lu", "Ruxin Zheng", "Zikun Gong", "Huifen Xu" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10444988", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/supporting-teachers-professional-development-generative-ai-effects-higher-order" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (AI) has emerged as a noteworthy milestone and a consequential advancement in the annals of major disciplines within the domains of human science and technology. This study aims to explore the effects of generative AI-assisted preservice teaching skills training on preservice …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teach-ai-how-code-using-large-language-models-teachable-agents-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teach AI How to Code: Using Large Language Models as Teachable Agents for Programming Education", "autores": [ "Hyoungwook Jin", "Seonghee Lee", "Hyungyu Shin", "Juho Kim" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teach-ai-how-code-using-large-language-models-teachable-agents-programming-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teach-ai-how-code-using-large-language-models-teachable-agents-programming-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This work investigates large language models (LLMs) as teachable agents for learning by teaching (LBT). LBT with teachable agents helps learners identify knowledge gaps and discover new knowledge. However, teachable agents require expensive programming of subject-specific knowledge. While LLMs as teachable agents can …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-using-llms-bring-evidence-based-feedback-classroom-ai-generated-feedback-increases", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Using Llms To Bring Evidence-Based Feedback Into The Classroom: AI-Generated Feedback Increases Secondary Students' Text Revision, Motivation, And Positive Emotions", "autores": [ "Jennifer Meyer, Thorben Jansen, Ronja Schiller, Lucas W. Liebenow, Marlene Steinbach, Andrea Horbach, Johanna Fleckenstein" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "Computers and Education: Artificial Intelligence", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X23000784", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/using-llms-bring-evidence-based-feedback-classroom-ai-generated-feedback-increases" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Writing proficiency is an essential skill for upper secondary students that can be enhanced through effective feedback. Creating feedback on writing tasks, however, is time-intensive and presents a challenge for educators, often resulting in students receiving insufficient or no feedback. The advent of text-generating …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0069", "tipo_documento": "guia", "titulo": "SIEF COVID-19 Emergency Window Evaluations Collection", "autores": [ "Strategic Impact Evaluation Fund", "World Bank" ], "anio": 2023, "anios_cubiertos": "2020-2023", "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/918371596027534060-0090022020/original/COVIDwindowannoucement0727.pdf", "enlaces": [], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What impact evaluations were conducted on COVID-19 education interventions?", "relevancia_politica": "Curates SIEF-funded impact evaluations of COVID-19 education emergency interventions to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Evidence", "Impact evaluation", "Crisis response", "Research", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This collection curates Strategic Impact Evaluation Fund evaluations of COVID-19 education emergency interventions, providing rigorous impact evidence. The publication curates SIEF-funded impact evaluations of COVID-19 education emergency interventions. For policy teams, it curates SIEF-funded impact evaluations of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-chatbots-multi-role-pedagogical-agents-transforming-engagement-cs-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Chatbots as Multi-Role Pedagogical Agents: Transforming Engagement in CS Education", "autores": [ "Cassie Chen Cao", "Zijian Ding", "Jionghao Lin", "Frank Hopfgartner" ], "anio": 2023, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2308.03992", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-chatbots-multi-role-pedagogical-agents-transforming-engagement-cs-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates the use of Artificial Intelligence (AI)-powered, multi-role chatbots as a means to enhance learning experiences and foster engagement in computer science education. Leveraging a design-based research approach, we develop, implement, and evaluate a novel learning environment enriched with four …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-challenges-and-opportunities-moderating-usage-large-language-models-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Challenges and Opportunities of Moderating Usage of Large Language Models in Education", "autores": [ "Lars Krupp", "Steffen Steinert", "Maximilian Kiefer-Emmanouilidis", "Karina E. Avila", "Paul Lukowicz", "Jochen Kuhn", "Stefan K¬üchemann", "Jakob Karolus" ], "anio": 2023, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/challenges-and-opportunities-moderating-usage-large-language-models-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/challenges-and-opportunities-moderating-usage-large-language-models-education" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The increased presence of large language models (LLMs) in educational settings has ignited debates concerning negative repercussions, including overreliance and inadequate task reflection. Our work advocates moderated usage of such models, designed in a way that supports students and encourages critical thinking. We …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-revolutionizing-student-achievement-electronic-magnetism-unit-eleventh-grade", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ChatGPT: Revolutionizing student achievement in the electronic magnetism unit for eleventh-grade students in Emirates schools", "autores": [ "Saif Alneyadi", "Yousef Wardat" ], "anio": 2023, "mes": 6, "publicacion": "CedTech", "url": "https://www.cedtech.net/download/chatgpt-revolutionizing-student-achievement-in-the-electronic-magnetism-unit-for-eleventh-grade-13417.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-revolutionizing-student-achievement-electronic-magnetism-unit-eleventh-grade" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The study aimed to examine the influence of ChatGPT on the academic performance and learning perception of eleventh-grade students in a United Arab Emirates school in the field of electronic magnetism. The participants were randomly divided into two groups: an experimental group granted access to ChatGPT and a control …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-effect-generative-artificial-intelligence-ai-based-tool-use-students-computational", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The effect of generative artificial intelligence (AI)-based tool use on students' computational thinking skills, programming self-efficacy and motivation", "autores": [ "Ramazan Yilmaz", "Fatma Gizem Karaoglan Yilmaz" ], "anio": 2023, "mes": 6, "publicacion": "Computers and Education, Artificial Intelligence", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X23000267", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/effect-generative-artificial-intelligence-ai-based-tool-use-students-computational" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "ChatGPT (generative pre-trained transformer) is one of the artificial intelligence (AI) technologies that have started to be used in programming education. However, the effect of using ChatGPT in programming education on learning processes and outcomes is not yet known. This study investigated the effect of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-experimental-evidence-productivity-effects-generative-artificial-intelligence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence", "autores": [ "Shakked Noy", "Whitney Zhang" ], "anio": 2023, "mes": 7, "publicacion": "Science", "url": "https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh2586", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/experimental-evidence-productivity-effects-generative-artificial-intelligence" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "efficiency", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We examined the productivity effects of a generative artificial intelligence (AI) technology, the assistive chatbot ChatGPT, in the context of midlevel professional writing tasks. In a preregistered online experiment, we assigned occupation-specific, incentivized writing tasks to 453 college-educated professionals and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gpteach-interactive-ta-training-gpt-based-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "GPTeach: Interactive TA Training with GPT-based Students", "autores": [ "Julia M. Markel", "Steven G. Opferman", "James A. Landay", "Chris Piech" ], "anio": 2023, "mes": 7, "publicacion": "ACM Digital Library", "url": "https://dl.acm.org/doi/10.1145/3573051.3593393", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gpteach-interactive-ta-training-gpt-based-students" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Interactive and realistic teacher training is hard to scale. This is a key issue for learning at scale, as inadequate preparation can negatively impact both students and teachers. What if we could make the teacher training experience more engaging and, as a downstream effect, reduce the potential for harm that …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-student-ai-collaborative-feedback-generation-learning-outcomes", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Impact of Student-AI Collaborative Feedback Generation on Learning Outcomes", "autores": [ "Anjali Singh", "Christopher Brooks", "Xu Wang" ], "anio": 2023, "mes": 12, "publicacion": "OpenReview", "url": "https://openreview.net/forum?id=IQZ2dcsVq0", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-student-ai-collaborative-feedback-generation-learning-outcomes" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study explores the effectiveness of student-AI collaborative feedback generation for enhancing student feedback authors' learning outcomes. Situated in an online graduate-level data science course, this research compares different learning designs engaging students in writing hints for incorrect programming …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-implementing-learning-principles-personal-ai-tutor-case-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Implementing Learning Principles with a Personal AI Tutor: A Case Study", "autores": [ "Ambroise Baillifard", "Maxime Gabella", "Pamela Banta Lavenex", "Corinna S. Martarelli" ], "anio": 2023, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/implementing-learning-principles-personal-ai-tutor-case-study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/implementing-learning-principles-personal-ai-tutor-case-study" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Effective learning strategies based on principles like personalization, retrieval practice, and spaced repetition are often challenging to implement due to practical constraints. Here we explore the integration of AI tutors to complement learning programs in accordance with learning sciences. A semester-long study was …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-improving-teachers-questioning-quality-through-automated-feedback-mixed-methods", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Improving Teachers' Questioning Quality through Automated Feedback: A Mixed-Methods Randomized Controlled Trial in Brick-and-Mortar Classrooms", "autores": [ "Dorottya Demszky", "Jing Liu", "Heather C. Hill", "Shyamoli Sanghi", "Ariel Chung" ], "anio": 2023, "mes": 11, "publicacion": "EdWorkingPapers", "url": "https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED638993.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/improving-teachers-questioning-quality-through-automated-feedback-mixed-methods" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While recent studies have demonstrated the potential of automated feedback to enhance teacher instruction in virtual settings, its efficacy in traditional classrooms remains unexplored. In collaboration with TeachFX, we conducted a pre-registered randomized controlled trial involving 523 Utah mathematics and science …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-interaction-television-character-powered-artificial-intelligence-promotes-childrens", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Interaction With a Television Character Powered by Artificial Intelligence Promotes Children's Science Learning", "autores": [ "Ying Xu", "Julian Levine", "Valery Vigil", "Daniel Ritchie", "Shan Zhang", "Trisha Thomas", "Carlos Barrera", "Michelle Meza", "Andres Sebastian Bustamante", "Mark Warschauer" ], "anio": 2023, "mes": 4, "publicacion": "EdArXiv", "url": "https://osf.io/preprints/edarxiv/m3ej9", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/interaction-television-character-powered-artificial-intelligence-promotes-childrens" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Television and video programs are important educational resources for young children, especiallythosefromunder-resourcedhouseholds.Theseprogram potentialcanbeamplifiedif children are given the opportunity to meaningfully interact with media characters during their video watching. In this project, we partnered with PBS …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-m-powering-teachers-natural-language-processing-powered-feedback-improves-11", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "M-Powering Teachers: Natural Language Processing Powered Feedback Improves 1:1 Instruction and Student Outcomes", "autores": [ "Dorottya Demszky", "Jing Liu" ], "anio": 2023, "mes": 7, "publicacion": "EdWorkingPapers", "url": "https://edworkingpapers.com/sites/default/files/ai23-759-v2.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/m-powering-teachers-natural-language-processing-powered-feedback-improves-11" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Although learners are being connected 1:1 with instructors at an increasing scale, most of these instructors do not receive effective, consistent feedback to help them improve. We deployed MPowering Teachers, an automated tool based on natural language processing to give instructors feedback on dialogic instructional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-math-education-large-language-models-peril-or-promise", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Math Education With Large Language Models: Peril or Promise?", "autores": [ "Harsh Kumar", "David M. Rothschild", "Daniel G. Goldstein", "Jake M. Hofman" ], "anio": 2023, "mes": 11, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4641653", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/math-education-large-language-models-peril-or-promise" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The widespread availability of large language models (LLMs) has provoked both fear and excitement in the domain of education. On one hand, there is the concern that students will offload their coursework to LLMs, limiting what they themselves learn. On the other hand, there is the hope that LLMs might serve as …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mistakes-help-us-growau-facilitating-and-evaluating-growth-mindset-supportive", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"Mistakes Help Us Grow‚Äù: Facilitating and Evaluating Growth Mindset Supportive Language in Classrooms", "autores": [ "Kunal Handa", "Margaret Clapper", "Jessica Boyle", "Rose E Wang", "Diyi Yang", "David S Yeager", "Dorottya Demszky" ], "anio": 2023, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2310.10637", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mistakes-help-us-growau-facilitating-and-evaluating-growth-mindset-supportive" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Teachers' growth mindset supportive language (GMSL)--rhetoric emphasizing that one's skills can be improved over time--has been shown to significantly reduce disparities in academic achievement and enhance students' learning outcomes. Although teachers espouse growth mindset principles, most find it difficult to adopt …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-artificial-intelligence-improve-gender-equality-evidence-natural-experiment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Artificial Intelligence Improve Gender Equality? Evidence from a Natural Experiment", "autores": [ "Leo Bao", "Difang Huang", "Chen Lin" ], "anio": 2022, "mes": 8, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4202239", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-artificial-intelligence-improve-gender-equality-evidence-natural-experiment" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Gender discrimination in education hinders women's representation in various fields. How to create a gender-neutral learning environment when teachers' gender composition and mindset are slow to change? Artificial Intelligence (AI)'s recent development provides a way to achieve this goal, as engineers can make AI …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-new-era-intelligent-tutoring-systems-will-transform-online-learning-millions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A New Era: Intelligent Tutoring Systems Will Transform Online Learning for Millions", "autores": [ "Francois St-Hilaire", "Dung Do Vu", "Antoine Frau", "Nathan Burns", "Farid Faraji", "Joseph Potochny", "Stephane Robert", "Arnaud Roussel", "Selene Zheng", "Taylor Glazier", "Junfel Vincent Romano", "Robert Belfer", "Muhammad Shayan", "Ariella Smofsky", "Tommy Delarosbil", "Seulmin Ahn", "Simon Eden-Walker", "Kritika Sony", "Ansona Onyi Ching", "Sabina Elkins", "Anush Stepanyan", "Adela Matajova", "Victor Chen", "Hossein Sahraei", "Robert Larson", "Nadia Markova", "Andrew Barkett", "Laurent Charlin", "Yoshua Bengio", "Iulian Vlad Serban", "Ekaterina Kochmar" ], "anio": 2022, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/new-era-intelligent-tutoring-systems-will-transform-online-learning-millions", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/new-era-intelligent-tutoring-systems-will-transform-online-learning-millions" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite artificial intelligence (AI) having transformed major aspects of our society, less than a fraction of its potential has been explored, let alone deployed, for education. AI-powered learning can provide millions of learners with a highly personalized, active and practical learning experience, which is key to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-home-tutoring-services-assisted-technology-investigating-role-artificial-intelligence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Home-Tutoring Services Assisted with Technology: Investigating the Role of Artificial Intelligence Using a Randomized Field Experiment", "autores": [ "Jun Hyung Kim", "Minki Kim", "Do Won Kwak", "Sol Lee" ], "anio": 2021, "mes": 9, "publicacion": "Sage", "url": "https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/00222437211050351", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/home-tutoring-services-assisted-technology-investigating-role-artificial-intelligence" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite a rising interest in artificial intelligence (AI) technology, research in services marketing has not evaluated its role in helping firms learn about customers needs and increasing the adaptability of service employees. Therefore, the authors develop a conceptual framework and investigate whether and to what …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-improvement-pre-service-teachers-practical-knowledge-and-motivation-about-artificial", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Improvement of Pre-Service Teachers' Practical Knowledge and Motivation about Artificial Intelligence through a Service-learning-based Module in Guizhou, China: A Quasi-Experimental Study", "autores": [ "Song Pu", "Nor Aniza Ahmad", "Mas Nida Md. Khambari", "Ng Keng Yap", "Seyedali Ahrari" ], "anio": 2021, "mes": 7, "publicacion": "Research Gate", "url": "https://www.researchgate.net/publication/353647260_Improvement_of_Pre-Service_Teachers'_Practical_Knowledge_and_Motivation_about_Artificial_Intelligence_through_a_Service-_learning-based_Module_in_Guizhou_China_A_Quasi-_Experimental_Study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/improvement-pre-service-teachers-practical-knowledge-and-motivation-about-artificial" } ], "diseno": "cuasi_experimental", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Quasi-experimental", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Quasi-experimental. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The purpose of this study is twofold: 1) to develop a service-learning-based module training artificial intelligence (AI) subject (SLBM-TAIS), and 2) to evaluate the effect of SLBM-TAIS on preservice teachers practical knowledge and motivation, as well as primary school students' attitude towards AI in China. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-experimental-evidence-artificial-intelligence-classroom", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Experimental Evidence on Artificial Intelligence in the Classroom", "autores": [ "Ferman", "Bruno and Lima", "Lycia and Riva", "Flavio" ], "anio": 2020, "mes": 11, "publicacion": "RePEc", "url": "https://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/103934.html", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/experimental-evidence-artificial-intelligence-classroom" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper investigates how technologies that use different combinations of artificial and human intelligence are incorporated into classroom instruction, and how they ultimately affect students' outcomes. We conducted a field experiment to study two technologies that allow teachers to outsource grading and feedback …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "estados-unidos-reading-plus-2019", "tipo_documento": "estudio", "nivel_evidencia": 2, "titulo": "The Impact of Adaptive, Web-Based, Scaffolded Silent Reading Instruction on the Reading Achievement of Students in Grades 4 and 5", "titulo_es": "El impacto de la enseñanza adaptativa en línea de lectura silenciosa con andamiaje sobre el logro lector de estudiantes de 4.º y 5.º grado", "autores": [ "Alexandra N. Spichtig", "Kristin M. Gehsmann", "Jeffrey P. Pascoe", "John D. Ferrara" ], "anio": 2019, "publicacion": "The Elementary School Journal, 119(3), 443-467", "estado": "revisado_por_pares", "url": "https://doi.org/10.1086/701705", "enlaces": [ { "etiqueta": "Resumen (ERIC)", "url": "https://eric.ed.gov/?id=EJ1208260" }, { "etiqueta": "Revisión del What Works Clearinghouse", "url": "https://ies.ed.gov/ncee/WWC/Study/89730" }, { "etiqueta": "Ficha de Evidence for ESSA", "url": "https://www.evidenceforessa.org/program/reading-plus/" } ], "diseno": "rct_individual", "pais": [ "Estados Unidos" ], "region": [ "America del Norte" ], "ingreso": [ "alto" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "grados": "4.º y 5.º grado", "materia": [ "lectura" ], "muestra": { "estudiantes": 426, "escuelas": 6, "texto": "426 estudiantes de 4.º y 5.º grado de un distrito escolar urbano de Estados Unidos, emparejados según su puntaje de otoño y datos demográficos; en cada par, uno fue asignado al azar al tratamiento. Según el What Works Clearinghouse, eran seis escuelas del noreste del país y 39 % calificaba para almuerzo gratuito o a precio reducido." }, "duracion": "Un año escolar, con mediciones en otoño y primavera; la Tabla A7 del meta-análisis registra 9 meses y 25 horas de dosis.", "intervencion": { "tipo": [ "practica_adaptativa" ], "usuario": "estudiante", "herramienta": "Reading Plus (componente de lectura silenciosa con andamiaje)", "descripcion": "Práctica de lectura silenciosa adaptativa en línea durante bloques suplementarios de 25 minutos. Según el What Works Clearinghouse, se buscaba que cada estudiante completara 100 lecciones, al menos cuatro veces por semana; en promedio completaron 93 lecciones de unos 15 minutos cada una." }, "comparacion": "Enseñanza habitual de lectura en el mismo bloque de 25 minutos: libros por nivel en parejas o grupos, lectura oral, discusión de libros y grupos de lectura guiada, entre otras (según el What Works Clearinghouse).", "veredicto": "mixto", "sin_cifras_motivo": "El texto completo está detrás de un muro de pago (The University of Chicago Press) y el resumen no reporta tamaños de efecto. El resumen afirma ganancias significativamente mayores en eficiencia lectora en 4.º grado y en logro lector (prueba GRADE) en 5.º grado, estimadas con modelos de ecuaciones estructurales. El meta-análisis no reporta el efecto de este estudio por separado.", "hallazgo": { "es": "En un ensayo aleatorio con 426 estudiantes de 4.º y 5.º grado de un distrito urbano de Estados Unidos, la práctica adaptativa de lectura silenciosa con Reading Plus en bloques de 25 minutos produjo, según los autores, ganancias significativamente mayores en eficiencia lectora en 4.º grado y en logro lector en 5.º grado. El resumen no da tamaños de efecto, y la revisión del What Works Clearinghouse no encontró hallazgos positivos estadísticamente significativos.", "en": "In a randomized trial with 426 fourth- and fifth-grade students in a US urban school district, adaptive silent-reading practice with Reading Plus in 25-minute blocks produced, according to the authors, significantly larger gains in reading efficiency in grade 4 and in reading achievement in grade 5. The abstract reports no effect sizes, and the What Works Clearinghouse review found no statistically significant positive findings." }, "condiciones": [ "Se usó en bloques suplementarios de 25 minutos dentro del horario escolar, con tabletas o laptops en el aula o en sala de computación (según el What Works Clearinghouse).", "La implementación varió mucho entre aulas; cerca de 10 % del grupo de tratamiento completó menos de 60 lecciones (según el What Works Clearinghouse)." ], "advertencias": [ "Tecnología previa a la IA generativa.", "Los resultados positivos que reportan los autores dependen del grado y de la medida: eficiencia lectora en 4.º grado y logro lector en 5.º grado.", "El What Works Clearinghouse (revisión de marzo de 2021) lo clasificó como un ensayo aleatorio comprometido que cumple sus estándares con reservas y no encontró hallazgos positivos estadísticamente significativos en la prueba GRADE, ni en la muestra completa ni por grado.", "Evidence for ESSA (Universidad Johns Hopkins) reporta un tamaño de efecto de +0,11 en la prueba GRADE y califica la evidencia como fuerte; es un cálculo de un tercero, no una cifra verificada en el paper.", "La eficiencia lectora se midió con Visagraph, un sistema de registro de movimientos oculares diseñado por Taylor Associates que forma parte del programa Reading Plus desde 2003, según el sitio de la empresa." ], "conflicto_de_interes": "La primera autora, Alexandra Spichtig, trabajó más de dos décadas con Reading Plus y dirigió el desarrollo de su versión 4.0, según el sitio de la empresa. No se pudo leer la declaración de intereses del paper.", "temas": [ "incluido_meta_edtech_2026", "aprendizaje_asistido_por_computadora", "lectura", "lectura_silenciosa", "fluidez", "desarrollador_como_autor" ], "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "extraido_de_meta_analisis", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Leído el resumen en ERIC (EJ1208260), la revisión del What Works Clearinghouse (estudio 89730), la ficha de Evidence for ESSA y la página de historia de Reading Plus. El texto completo no fue accesible (HTTP 403 en journals.uchicago.edu), así que no hay cifras de efecto verificadas en el paper. Datos descriptivos del meta-análisis: Tabla A4 p. 38 (Estados Unidos; ingreso alto; artículo de revista; 426) y Tabla A7 p. 40 (9,5 años; 25 horas; 9 meses; implementado por investigadores)." }, "nivel_origen": "verificado", "medicion": { "momento": "inmediato", "semanas_despues": null, "tipo_prueba": "mixta", "ia_disponible": null, "texto": "Mediciones en otoño y primavera del mismo año escolar: logro lector con la prueba estandarizada GRADE y eficiencia lectora con Visagraph, un sistema de registro de movimientos oculares que forma parte del programa Reading Plus. El What Works Clearinghouse registra la medición al terminar la intervención (0 días). El texto completo no fue accesible.", "pagina": "Resumen (ERIC EJ1208260); What Works Clearinghouse, estudio 89730" }, "dosis": { "horas_totales": 25, "minutos_semana": null, "semanas": null, "texto": "Se buscaba que cada estudiante completara 100 lecciones, al menos cuatro veces por semana, en un bloque suplementario de 25 minutos, durante el año escolar. Las 25 horas son del meta-análisis, que registra 9 meses.", "pagina": "What Works Clearinghouse, estudio 89730; Burneo et al. 2026, Tabla A7, p. 40" }, "uso_real": { "adopcion_pct": null, "texto": "En promedio los estudiantes completaron 93 de las 100 lecciones previstas, de unos 15 minutos cada una; cerca de 10 % completó menos de 60.", "pagina": "What Works Clearinghouse, estudio 89730" }, "atricion": { "total_pct": null, "diferencial": "sin_informacion", "texto": "No se pudo verificar en el paper. El What Works Clearinghouse lo clasifica como ensayo aleatorio comprometido que cumple sus estándares con reservas porque los grupos analizados satisfacen el requisito de equivalencia de base.", "pagina": "What Works Clearinghouse, estudio 89730" }, "preregistro": "no_reportado", "independencia": "desarrollador_autor", "efecto_estandarizado": null, "costo": { "usd_por_estudiante": null, "texto": "No se pudo verificar: el texto completo no fue accesible y el meta-análisis no incluye este estudio en su tabla de costos.", "pagina": "Burneo et al. 2026, Tabla A16, p. 47" }, "riesgo_sesgo": { "aleatorizacion": "dudas", "atricion": "sin_informacion", "medicion": "dudas", "reporte_selectivo": "dudas", "independencia": "alto", "notas": { "aleatorizacion": "Asignación al azar dentro de pares emparejados, pero el What Works Clearinghouse lo trata como ensayo aleatorio comprometido y sólo lo acepta con reservas por la equivalencia de base.", "atricion": "No se pudo verificar en el paper; la clasificación del What Works Clearinghouse como ensayo comprometido sugiere un problema de atrición o de asignación, sin precisar cuál.", "medicion": "Uno de los dos resultados positivos (eficiencia lectora en 4.º grado) se mide con Visagraph, un sistema del propio programa; en la prueba GRADE el What Works Clearinghouse no encontró efectos significativos.", "reporte_selectivo": "Los resultados positivos dependen del grado y de la medida (eficiencia en 4.º, GRADE en 5.º), estimados con modelos de ecuaciones estructurales; no se encontró preregistro.", "independencia": "La primera autora trabajó más de dos décadas con Reading Plus y dirigió el desarrollo de su versión 4.0, según el sitio de la empresa." } }, "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-053", "tipo_documento": "guia", "titulo": "The short-term effects of the Mobile Pedagogical Tutors: Evidence from a Randomized Control Trial in rural Mexico", "autores": [ "Francesco Agostinelli", "Ciro Avitabile", "Matteo Bobba", "Alonso Sanchez" ], "anio": 2018, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/385251543504884430-0090022018/original/MexicoCONAFECiroendline.pdf", "enlaces": [], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "México" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What effects did mobile pedagogical tutors and strengthened tutor training have in remote rural schools in Mexico?", "relevancia_politica": "The randomized evaluation provides evidence on a combined model of teacher support, tutoring, and home visits for students in disadvantaged rural community schools.", "palabras_clave": [ "mobile pedagogical tutors", "randomized control trial", "rural Mexico", "teacher support", "parental engagement", "learning outcomes" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "teacher_professional_development", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This research paper reports a randomized controlled trial of Mobile Pedagogical Tutors in rural Mexico. The intervention combined support to community instructors, one to one tutoring for students falling behind, and home visits to parents. The authors find improvements in student assessment outcomes, socioemotional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-student-learning-benefits-mixed-reality-teacher-awareness-tool-ai-enhanced-classrooms", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Student Learning Benefits Of A Mixed-Reality Teacher Awareness Tool In AI-Enhanced Classrooms", "autores": [ "Kenneth Holstein, Bruce M. McLaren, Vincent Aleven" ], "anio": 2018, "mes": 6, "publicacion": "International Conference on Artificial Intelligence in Education", "url": "https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-93843-1_12", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-learning-benefits-mixed-reality-teacher-awareness-tool-ai-enhanced-classrooms" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "analyzing", "teaching_professional_learning", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "When used in K-12 classrooms, intelligent tutoring systems (ITSs) can be highly effective in helping students learn. However, they might be even more effective if designed to work together with human teachers, to amplify their abilities and leverage their complementary strengths. In the present work, we designed a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-thinking-fast-slow-and-artificial-how-ai-reshaping-human-reasoning-and-rise-cognitive", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Thinking-Fast, Slow, and Artificial: How AI is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender", "autores": [ "Steven D. Shaw", "Gideon Nave" ], "anio": 1970, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/thinking-fast-slow-and-artificial-how-ai-reshaping-human-reasoning-and-rise-cognitive" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial; Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial; Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "People increasingly consult generative artificial intelligence (AI) while reasoning. As AI becomes embedded in daily thought, what becomes of human judgment? We introduce Tri-System Theory, extending dual-process accounts of reasoning by positing System 3: artificial cognition that operates outside the brain. System 3 …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-proactive-mental-health-longitudinal-multi-institutional-trial", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI For Proactive Mental Health: A Longitudinal, Multi-Institutional Trial", "autores": [ "Julie Y. A. Cachia", "Xuan Zhao", "John Hunter", "Delancey Wu", "Eta Lin", "Julian De Freitas" ], "anio": null, "mes": null, "publicacion": "Harvard Business School", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5718163", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-proactive-mental-health-longitudinal-multi-institutional-trial" } ], "diseno": "rct", "nivel_evidencia": 2, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Impact – Randomized Controlled Trial", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Impact – Randomized Controlled Trial. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Young adults today face unprecedented mental health challenges, yet many hesitate to seek support due to barriers such as accessibility, stigma, and time constraints. Bite-sized well-being interventions offer a promising solution to preventing mental distress before it escalates to clinical levels, but have not yet …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0118", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Where Are Pakistan’s Out-of-School Children ? Mapping Accessibility of Schooling Using Satellite Data and Machine Learning Methods with an Application to the 2022 Floods", "autores": [ "Saif, Umar", "Hasan, Amer", "Tahir, Ayesha", "Geven, Koen Martijn", "Ali, Mohsen", "Masood, Aliza", "Abdul Rahman, Muhammad", "Fazili, Sheena" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099846503202639394", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099846503202639394/pdf/IDU-fd546ac7-82f8-4f67-8e11-a8bf4ccb7080.pdf" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Pakistán" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can digital approaches expand equitable access to education and skills for underserved learners?", "relevancia_politica": "Helps policy teams identify access barriers and design technology enabled approaches that do not widen existing inequalities.", "palabras_clave": [ "out-of-school children", "machine learning", "equity", "digital access", "policy design" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_technology" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "According to administrative data, as many as 25 million children between the ages of 5 and 16 are out-of-school in Pakistan. However, little is known about where these children are in relation to available public and private schooling options. This paper brings together novel data from satellite imagery, the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0138", "tipo_documento": "guia", "titulo": "A Shared Vision for an Inclusive Digital Future : Bridging the Skills Gap in Azerbaijan", "autores": [ "Cobo, Cristobal", "Berdzenadze, Anna", "Sava, Alina" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099021126111522978", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099021126111522978/pdf/P506865-1d8d8e72-7481-4122-ac2b-c9ae44a12051.pdf" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Azerbaiyán" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can Azerbaijan build an inclusive national digital skills system that supports participation in digital services and the workforce?", "relevancia_politica": "Provides a national roadmap for aligning digital skills development with public services, employment, and inclusive digital transformation. It supports decisions on assessment, equitable access, institutional coordination, and implementation sequencing.", "palabras_clave": [ "digital skills", "Azerbaijan", "national roadmap", "skills assessment", "workforce development", "digital inclusion", "policy implementation" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank report presents a national digital skills development roadmap for Azerbaijan covering all age groups and population groups. It draws on the Azerbaijan Digital Skills Assessment 2023–2024, including a State Statistics Committee survey of nearly 35,000 people, and international practice. The roadmap …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-advanced-mathematics-learning-behavior-prediction-and-academic-early-warning-model", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Advanced Mathematics Learning Behavior Prediction And Academic Early Warning Model Based On Multimodal Data Analysis", "autores": [ "Liu Qiong", "Li Zhengbo" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.01224v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/advanced-mathematics-learning-behavior-prediction-and-academic-early-warning-model" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Early detection of at-risk students and timely academic intervention pose major challenges in advanced mathematics education, where complex conceptual hierarchies and nonlinear learning trajectories often hold back students' academic performance. This study adopts multimodal data analytics to build a dynamic framework …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-agentic-ai-ecosystems-higher-education-perspective-ai-agents-emerging-inclusive", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Agentic AI Ecosystems In Higher Education: A Perspective On AI Agents To Emerging Inclusive, Agentic Multi-Agent AI Framework For Learning, Teaching And Institutional Intelligence", "autores": [ "Vidya K Sudarshan", "Anushka Sisodia", "Reshma A Ramachandra", "Batra Sia", "Josephine Chong Leng Leng" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.14266v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agentic-ai-ecosystems-higher-education-perspective-ai-agents-emerging-inclusive" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Integration of artificial intelligent (AI) agents in higher education is transforming teaching, learning and administrative processes. Although existing AI agents effectively support individual tasks, their implementation remains fragmented and inefficient for handling the complexity of educational institutions. This …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-agreement-not-quality-blind-expert-verification-human-and-llm-qualitative-coding-when", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Agreement Is Not Quality: Blind Expert Verification Of Human And LLM Qualitative Coding When Human Consensus Is Not Ground Truth", "autores": [ "Alex Liu", "Lief Esbenshade", "Michael Xiao", "Victor Tian", "Zachary Zhang", "Kevin He", "Min Sun" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.28890v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agreement-not-quality-blind-expert-verification-human-and-llm-qualitative-coding-when" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "analyzing", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Evaluations of LLM-assisted qualitative coding almost universally measure model performance as agreement with human coders, a practice that presumes human coding is the standard to approximate. This study provides empirical evidence that the presumption fails in ways agreement metrics cannot detect. Five LLM systems …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-adoption-among-teachers-insights-concerns-support-confidence-and-attitudes", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Adoption Among Teachers: Insights On Concerns, Support, Confidence, And Attitudes", "autores": [ "Vanessa Baltazar Sibug", "Maria Anna David Cruz", "Vicky Pineda Vital", "Juvy Cruz Grume", "Almer Balingit Gamboa", "Emerson Quiambao Fernando", "Lloyd David Feliciano", "Jordan Lansang Salenga", "John Paul Palo Miranda" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.00343v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-adoption-among-teachers-insights-concerns-support-confidence-and-attitudes" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The study examines the adoption of artificial intelligence (AI) tools in education by analyzing the roles of institutional support, teacher confidence, and teacher concerns. It aims to determine whether teacher concerns moderate the relationship between institutional support and two outcomes: teacher confidence and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-assisted-help-seeking-trajectories-programming-education-srl-informed-perspective", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Assisted Help-Seeking Trajectories In Programming Education From An Srl-Informed Perspective", "autores": [ "Boxuan Ma", "Huiyong Li", "Gen Li", "Li Chen", "Atsushi Shimada", "Shin'ichi Konomi" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.22809v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-assisted-help-seeking-trajectories-programming-education-srl-informed-perspective" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI tools provide novice programmers with instant, personalized support, but also raise concerns about whether AI use supports or bypasses students' regulation of problem-solving. Existing work has largely focused on correctness, usability, or overall usage frequency, with less attention to how student--AI …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-assisted-model-generating-multiple-choice-questions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Assisted Model For Generating Multiple-Choice Questions", "autores": [ "Tetiana Krushynska", "Jani Ursin", "Ville Heilala" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.08383v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-assisted-model-generating-multiple-choice-questions" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Multiple-choice questions (MCQs) are widely used across diverse educational fields and levels. Well-designed MCQs should evaluate knowledge application in real-world situations. However, writing such test items in sufficient numbers is challenging and time-consuming, especially in natural science education. The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-automation-tooling-computer-engineering-education-mixed-methods-tamutaut-evidence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Automation Tooling In Computer Engineering Education: Mixed-Methods Tam/Utaut Evidence For A General Acceptance Attitude", "autores": [ "Aung Pyae" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.12424v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-automation-tooling-computer-engineering-education-mixed-methods-tamutaut-evidence" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI and low-code workflow platforms become routine in software practice, a key educational question is whether the next generation of computer engineers will accept these tools as useful, usable, and worthy of sustained engagement. This paper reports a mixed-methods, cross-sectional study of undergraduate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-chatbots-or-human-therapists-belief-based-predictors-mental-health-help-seeking", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Chatbots Or Human Therapists? Belief-Based Predictors Of Mental Health Help-Seeking Intentions In The Age Of Generative AI", "autores": [ "Junsang Park", "Sarah A. Brown", "David L. Vogel", "Nan Zhao", "and Sharon Lynn Chu" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.03406v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-chatbots-or-human-therapists-belief-based-predictors-mental-health-help-seeking" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative artificial intelligence (GAI) enters the mental health landscape, questions arise about how individuals weigh AI tools against human therapists. This study examined belief-based predictors of intention to use GAI and therapists across two populations: a university sample (N = 1,155) and a nationally …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-diffusion-gaps-unequal-integration-ai-across-k-12-school", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "AI Diffusion Gaps: Unequal Integration of AI Across K-12 School", "autores": [ "Christopher Campos", "John D. Singleton" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "NBER", "url": "https://www.nber.org/papers/w35347", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-diffusion-gaps-unequal-integration-ai-across-k-12-school" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Although use of generative AI tools has quickly become widespread in education settings, emerging evidence suggests that effects on learning will depend on how that use is supported and guided. This paper reports findings from an original national survey of K-12 school principals designed to measure institutional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-educational-development-loop-ai-edl-conceptual-framework-bridge-ai-capabilities", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai-Educational Development Loop (Ai-Edl): A Conceptual Framework To Bridge Ai Capabilities With Classical Educational Theories", "autores": [ "Ning Yu", "Jie Zhang", "Sandeep Mitra", "Rebecca Smith", "Adam Rich" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2508.00970v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-educational-development-loop-ai-edl-conceptual-framework-bridge-ai-capabilities" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study introduces the AI-Educational Development Loop (AI-EDL), a theory-driven framework that integrates classical learning theories with human-in-the-loop artificial intelligence (AI) to support reflective, iterative learning. Implemented in EduAlly, an AI-assisted platform for writing-intensive and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-exposed-jobs-deteriorated-chatgpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai-Exposed Jobs Deteriorated Before Chatgpt", "autores": [ "M. R. Frank", "A. Javadian Sabet", "L. Simon", "S. H. Bana", "R. Yu" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.02554v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-exposed-jobs-deteriorated-chatgpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Public debate links worsening job prospects for AI-exposed occupations to the release of ChatGPT in late 2022. Using monthly U.S. unemployment insurance records, we measure occupation- and location-specific unemployment risk and find that risk rose in AI-exposed occupations beginning in early 2022, months before …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-generated-slides-are-they-good-can-students-tell", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Generated Slides: Are They Good? Can Students Tell?", "autores": [ "Juho Leinonen", "Lisa Zhang", "Arto Hellas" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.13532v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-generated-slides-are-they-good-can-students-tell" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI (GenAI) tools become easily accessible, there is promise in using such tools to support instructors. To that end, this paper examines using GenAI to help generate slides from instructor authored course notes, emphasizing instructor and student perceptions. We examine an end-to-end education tool …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-pace-framework-integrating-ai-medical-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "AI-Pace: A Framework For Integrating AI Into Medical Education", "autores": [ "Scott P. McGrath", "Karnjit Johl", "Katherine K. Kim", "Haibo Wang", "Nick Anderson" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.10527v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-pace-framework-integrating-ai-medical-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "organizing", "analyzing", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of artificial intelligence (AI) into healthcare is accelerating, yet medical education has not kept pace with these technological advancements. This paper synthesizes current knowledge on AI in medical education through a comprehensive analysis of the literature, identifying key competencies, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-aissa-implementation-and-deployment-ai-based-student-slides-analysis-tool-academic", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Aissa: Implementation And Deployment Of An AI-Based Student Slides Analysis Tool For Academic Presentations", "autores": [ "Alvaro Becerra", "Diego Gomez and Ruth Cobos" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.04729v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/aissa-implementation-and-deployment-ai-based-student-slides-analysis-tool-academic" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing timely and actionable feedback on oral presentation slides is challenging in higher education, particularly in large classes where teachers cannot realistically deliver detailed formative feedback before students present. This paper introduces AISSA (AI-based Student Slides Analysis tool), a web-based system …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-aitutor-evalkit-exploring-capabilities-ai-tutors", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Aitutor-Evalkit: Exploring The Capabilities Of AI Tutors", "autores": [ "Numaan Naeem", "Kaushal Kumar Maurya", "Kseniia Petukhova", "Ekaterina Kochmar" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.03688v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/aitutor-evalkit-exploring-capabilities-ai-tutors" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, Others" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We present AITutor-EvalKit, an application that uses language technology to evaluate the pedagogical quality of AI tutors, provides software for demonstration and evaluation, as well as model inspection and data visualization. This tool is aimed at education stakeholders as well as *ACL community at large, as it …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-alignagent-adaptive-learner-intelligence-gap-identification-and-next-step-guidance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Alignagent: Adaptive Learner Intelligence For Gap Identification And Next-Step Guidance", "autores": [ "Bismack Tokoli", "Luis Jaimes", "Ayesha S. Dina" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.15551v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/alignagent-adaptive-learner-intelligence-gap-identification-and-next-step-guidance" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Personalized learning systems have emerged as a promising approach to enhance student outcomes by tailoring educational content, pacing, and feedback to individual needs. However, most existing systems remain fragmented, specializing in either knowledge tracing, diagnostic modeling, or resource recommendation, but …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-amplifying-rural-educators-perspectives-qualitative-study-impacts-generative-ai-rural", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Amplifying Rural Educators' Perspectives: A Qualitative Study On The Impacts Of Generative AI In Rural U.S. High Schools", "autores": [ "Shira Michel", "Benjamin Taylor", "Sabrina Parra Diaz", "Joseph B. Wiggins", "Ed Finn", "Mahsan Nourani" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.03542v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/amplifying-rural-educators-perspectives-qualitative-study-impacts-generative-ai-rural" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent breakthroughs in Generative AI (GenAI) are reshaping educational landscapes, presenting challenges and opportunities. While all contexts present unique challenges, rural schools are historically under-resourced, facing persistent technology-related barriers. To understand and reduce these barriers, we studied …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-analyzing-students-statistics-writing-and-after-emergence-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Analyzing Students' Statistics Writing Before And After The Emergence Of Large Language Models", "autores": [ "Sara Colando", "Erin Franke", "Gordon Weinberg", "Alex Reinhart" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.22735v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/analyzing-students-statistics-writing-and-after-emergence-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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However, as large language models (LLMs) have become more accessible, a major concern is that students are offloading important cognitive tasks to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-answer-generators-reasoning-facilitators-designing-ai-tutors-mathematical-reasoning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Answer Generators To Reasoning Facilitators: Designing AI Tutors For Mathematical Reasoning In High-Stakes Environments", "autores": [ "Harry Feng", "Yuan Tian", "Erica Zhao" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.01692v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/answer-generators-reasoning-facilitators-designing-ai-tutors-mathematical-reasoning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of Large Language Models (LLMs) into educational technology threatens to reduce mathematical learning to mere answer generation. This paper presents a generative study, usability study, and 12-participant field deployment of AITutor, an interactive system that translates theoretical pedagogical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-arapai-offline-first-llm-architecture-adaptive-learning-low-connectivity-environments", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Arapai: An Offline-First LLM Architecture For Adaptive Learning In Low-Connectivity Environments", "autores": [ "Joseph Walusimbi", "Ann Move Oguti", "Joshua Benjamin Ssentongo", "and Keith Ainebyona" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.03339v7", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/arapai-offline-first-llm-architecture-adaptive-learning-low-connectivity-environments" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence and large language models (LLMs) are transforming educational technology by enabling conversational tutoring, personalised explanations, and inquiry-driven learning. However, most AI-based learning systems rely on continuous internet connectivity and cloud-based computation, limiting their use …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-are-they-just-delegating-cross-sample-predictions-university-students-teachers-use-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Are They Just Delegating? Cross-Sample Predictions On University Students' & Teachers' Use Of AI", "autores": [ "Fabian Albers", "Sebastian Straub", "Nikol Rummel", "Nils Kobis" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.21490v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/are-they-just-delegating-cross-sample-predictions-university-students-teachers-use-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Mutual trust between teachers and students is a prerequisite for effective teaching, learning, and assessment in higher education. Accurate predictions about the other group's use of generative artificial intelligence (AI) are fundamental for such trust. However, the disruptive rise of AI has transformed academic work …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-all-brazilian-teachers-ethics-equity-and-everyday-challenges", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Artificial Intelligence For All? Brazilian Teachers On Ethics, Equity, And The Everyday Challenges Of AI In Education", "autores": [ "Bruno Florentino", "Andre de Carvalho", "Camila Sestito", "Wellington Cruz", "Robson Bonidia" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.23834v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-all-brazilian-teachers-ethics-equity-and-everyday-challenges" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "analyzing", "communicating_social_tools", "organizing", "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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This investigation employs a quantitative analysis approach, extracting information from a questionnaire completed by 346 educators from various regions of Brazil regarding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-secondary-education-educational-affordances-and-constraints-0", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Artificial Intelligence In Secondary Education: Educational Affordances And Constraints Of ChatGPT-4O Use", "autores": [ "Tryfon Sivenas", "Panagiota Maragkaki" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2602.13717v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-secondary-education-educational-affordances-and-constraints-0" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The purpose of this study was to examine, from the perspective of secondary education students, the educational affordances and constraints of using Artificial Intelligence (AI) in teaching and learning. The sample consisted of 45 students from the 2nd year of General Lyceum (11th grade, ages 16-17) in Greece, who, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-assessment-design-genai-era-x1-x2-x3-assessment-pattern-testing-students-ai-literacy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Assessment Design In The Genai Era: The X1-X2-X3 Assessment Pattern For Testing Students' AI Literacy, Learning Outcomes, And Reflection", "autores": [ "Riasat Islam", "Thomas Roelleke" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2608.12351v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessment-design-genai-era-x1-x2-x3-assessment-pattern-testing-students-ai-literacy" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) has challenged the validity of unsupervised online assessment, especially in technical subjects where plausible answers can be produced with little effort. This paper reports lessons from designing and implementing an AI-aware, AI-testing assessment in a large second-year …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-auditing-student-ai-collaboration-case-study-online-graduate-cs-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Auditing Student-Ai Collaboration: A Case Study Of Online Graduate CS Students", "autores": [ "Nifu Dan" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.08697v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/auditing-student-ai-collaboration-case-study-online-graduate-cs-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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This study conducts a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-autonomous-llm-generated-feedback-student-exercises-introductory-software-engineering", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Autonomous LLM-Generated Feedback For Student Exercises In Introductory Software Engineering Courses", "autores": [ "Andreas Metzger" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.20803v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/autonomous-llm-generated-feedback-student-exercises-introductory-software-engineering" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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High teacher-to-student ratios often challenge providing timely, high-quality, and personalized feedback a significant challenge …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-autoscoring-anticlimax-meta-analytic-understanding-ais-short-answer-shortcomings-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Autoscoring Anticlimax: A Meta-Analytic Understanding Of AI'S Short-Answer Shortcomings And Wording Weaknesses", "autores": [ "Michael Hardy" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.04820v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/autoscoring-anticlimax-meta-analytic-understanding-ais-short-answer-shortcomings-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Automated short-answer scoring lags other LLM applications. We meta-analyze 890 culminating results across a systematic review of LLM short-answer scoring studies, modeling the traditional effect size of Quadratic Weighted Kappa (QWK) with mixed effects metaregression. We quantitatively illustrate that that the level …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-awareness-technological-isomorphism-integrating-ai-elementary-mathematics-teaching", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Awareness Of Technological Isomorphism: Integrating AI Into Elementary Mathematics Teaching On Data And Prediction, A Case Study Of The Compound Line Graph", "autores": [ "Li Li", "Yu Cao" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.09598v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/awareness-technological-isomorphism-integrating-ai-elementary-mathematics-teaching" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The deep integration of Artificial Intelligence (AI) into elementary mathematics education necessitates a conceptual tool capable of explaining students' cognitive transition from disciplinary knowledge to AI understanding. This study proposes a novel core concept, \"Awareness of Technological Isomorphism, \" defined as …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-baseline-performance-ai-tools-classifying-cognitive-demand-mathematical-tasks", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Baseline Performance Of AI Tools In Classifying Cognitive Demand Of Mathematical Tasks", "autores": [ "Danielle S. Fox", "Brenda L. Robles", "Elizabeth DiPietro Brovey", "Christian D. Schunn" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.03512v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/baseline-performance-ai-tools-classifying-cognitive-demand-mathematical-tasks" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Teachers face increasing demands on their time, particularly in adapting mathematics curricula to meet individual student needs while maintaining cognitive rigor. This study evaluates whether AI tools can accurately classify the cognitive demand of mathematical tasks, which is important for creating or adapting tasks …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beagle-behavior-enforced-agent-grounded-learner-emulation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beagle: Behavior-Enforced Agent For Grounded Learner Emulation", "autores": [ "Hanchen David Wang", "Clayton Cohn", "Zifan Xu", "Siyuan Guo", "Gautam Biswas", "Meiyi Ma" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.13280v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beagle-behavior-enforced-agent-grounded-learner-emulation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Simulating student learning behaviors in open-ended problem-solving environments holds potential for education research, from training adaptive tutoring systems to stress-testing pedagogical interventions. However, collecting authentic data is challenging due to privacy concerns and the high cost of longitudinal …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-direct-answering-aligning-educational-llms-socratic-guides-heuristic", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Direct Answering: Aligning Educational LLMs As Socratic Guides Via Heuristic Reinforcement Learning", "autores": [ "Xiaokun Wang", "Siyu Song", "Wentao Liu", "Xiaodong Zou" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.22996v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-direct-answering-aligning-educational-llms-socratic-guides-heuristic" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) deployed in educational settings often behave as direct answerers: they disclose target concepts in the opening turn instead of guiding students through progressive inquiry, as Socratic pedagogy prescribes. We present HeuristicEdu, a two-phase pipeline that aligns Qwen2.5-7B toward …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-helpfulness-teaching-over-solving-diagnostic-measuring-educational-impact-llm", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Helpfulness: A Teaching-Over-Solving Diagnostic For Measuring Educational Impact In LLM Tutors", "autores": [ "Junyi Yao", "Zihao Zheng", "Baichuan Li" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.16206v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-helpfulness-teaching-over-solving-diagnostic-measuring-educational-impact-llm" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models are increasingly proposed as educational tutors, yet stronger task-solving ability does not necessarily imply stronger learning support. Motivated by recent calls to measure the social impact of NLP systems in practice, we study whether public LLM tutoring benchmarks distinguish …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-input-output-rethinking-creativity-through-design-analogy-human-ai", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Beyond Input-Output: Rethinking Creativity Through Design-By-Analogy In Human-AI Collaboration", "autores": [ "Xuechen Li", "Shuai Zhang", "Nan Cao", "Qing Chen" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.09423v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-input-output-rethinking-creativity-through-design-analogy-human-ai" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While the proliferation of foundation models has significantly boosted individual productivity, it also introduces a potential challenge: the homogenization of creative content. In response, we revisit Design-by-Analogy (DbA), a cognitively grounded approach that fosters novel solutions by mapping inspiration across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-models-reflections-engineering-ai-enabled-systems-project-based-course", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Models: Reflections On Engineering AI-Enabled Systems In A Project-Based Course", "autores": [ "Amir Mashmool", "Kishan Ravindra Sawant", "Mojtaba Shahin", "Nico Hochgeschwender", "and Rainer Koschke" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.16842v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-models-reflections-engineering-ai-enabled-systems-project-based-course" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Teaching Software Engineering for AI-enabled systems entails addressing the integration of AI components within full-scale software architectures under realistic constraints. While machine learning courses emphasize model development, students often lack experience in architectural design, deployment, and monitoring …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-single-turn-survey-multi-turn-interactions-large-language-models", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Beyond Single-Turn: A Survey On Multi-Turn Interactions With Large Language Models", "autores": [ "Yubo Li", "Xiaobin Shen", "Xinyu Yaot", "Xueying Ding", "Yidi Miaot", "Krishnan Ramayya", "Rema Padman" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.04717v5", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-single-turn-survey-multi-turn-interactions-large-language-models" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent advances in large language models (LLMs) have substantially improved single-turn task performance, yet real-world applications increasingly demand sophisticated multi-turn interactions. This survey provides a comprehensive review of recent progress in evaluating and enhancing multi-turn LLM interactions. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-bibliometric-mapping-ai-supported-social-presence-online-learning-environments-trends", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Bibliometric Mapping Of AI-Supported Social Presence In Online Learning Environments: Trends, Collaboration, And Thematic Directions", "autores": [ "Almer Balingit Gamboa", "Erika Mamucud Pineda", "Rhiziel Pe‚àö¬±a Manalese", "Aileen Pobre De Leon", "Vernon Grace Magat Maniago", "Jan Henry Beltran Sunga", "Agnes Romero Regala", "Roque Francis Badajos Dianelo", "John Paul Palo Miranda" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.27344v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/bibliometric-mapping-ai-supported-social-presence-online-learning-environments-trends" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines the development, influence, and collaboration patterns in AI-supported social presence research within online learning environments. Utilizing 59 open-access empirical studies from Scopus, the study applies citation analysis, co-authorship mapping, institutional analysis, and keyword clustering …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-bridging-qualitative-rubrics-and-ai-binary-question-framework-criterion-referenced", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Bridging Qualitative Rubrics And Ai: A Binary Question Framework For Criterion-Referenced Grading In Engineering", "autores": [ "Lili Chen", "Winn Wing-Yiu Chow", "Stella Peng", "Bencheng Fan and Sachitha Bandara" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.15626v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/bridging-qualitative-rubrics-and-ai-binary-question-framework-criterion-referenced" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "PURPOSE OR GOAL: This study investigates how GenAI can be integrated with a criterion-referenced grading framework to improve the efficiency and quality of grading for mathematical assessments in engineering. It specifically explores the challenges demonstrators face with manual, model solution-based grading and how a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-calibrating-generative-ai-produce-realistic-essays-data-augmentation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Calibrating Generative AI To Produce Realistic Essays For Data Augmentation", "autores": [ "Edward W. Wolfe", "Justin O. Barber", "Pearson" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.06772v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/calibrating-generative-ai-produce-realistic-essays-data-augmentation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Data augmentation can mitigate limited training data in machine-learning automated scoring engines for constructed response items. This study seeks to determine how well three approaches to large language model prompting produce essays that preserve the writing quality of the original essays and produce realistic text …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-ai-chatbots-provide-coaching-engineering-beyond-information-processing-toward", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Ai Chatbots Provide Coaching In Engineering? Beyond Information Processing Toward Mastery", "autores": [ "Junaid Qadir", "Muhammad Adil Attique", "Saleha Shoaib", "Syed Ibrahim Ghaznavi" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.03693v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-ai-chatbots-provide-coaching-engineering-beyond-information-processing-toward" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Engineering education faces a double disruption: traditional apprenticeship models that cultivated judgment and tacit skill are eroding, just as generative AI emerges as an informal coaching partner. This convergence rekindles long-standing questions in the philosophy of AI and cognition about the limits of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-ai-deliver-appropriate-support-diverse-student-profiles-large-scale-evaluation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can AI deliver appropriate support for diverse student profiles?: A large-scale evaluation", "autores": [ "Sonsoles López-Pernas", "Eduardo Oliveira", "Kamila Misiejuk", "Fitsum Gizachew Deriba", "Rogers Kaliisa", "Mohammed Saqr" ], "anio": 2026, "mes": 8, "publicacion": "Computers in Human Behavior: Artifical Humans", "url": "https://pdf.sciencedirectassets.com/783247/1-s2.0-S2949882126X20023/1-s2.0-S2949882126001106/main.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-ai-deliver-appropriate-support-diverse-student-profiles-large-scale-evaluation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) have the potential to offer a novel approach to student support through learning analytics (LA)–informed advising. This study examines such potential by exploring whether current LLMs can adaptively recommend appropriate support across student needs, characteristics, and contexts. To do …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-we-improve-educational-diagram-generation-context-examples-not-if-hallucination", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can We Improve Educational Diagram Generation With In-Context Examples? Not If A Hallucination Spoils The Bunch", "autores": [ "Evanfiya Logacheva", "Arto Hellas", "Tsvetomila Mihaylova", "Juha Sorva", "Ava Heinonen", "Juho Leinonen" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.20476v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-we-improve-educational-diagram-generation-context-examples-not-if-hallucination" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (AI) has found a widespread use in computing education; at the same time, quality of generated materials raises concerns among educators and students. This study addresses this issue by introducing a novel method for diagram code generation with in-context examples based on the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-characterization-and-effects-cs2-learning-genai-visualization-and-human-support", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Characterization And Effects Of Cs2 Learning With Genai, Visualization, And Human Support", "autores": [ "Quinton Yong", "Anthony Estey", "Miguel Nacenta" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.02933v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/characterization-and-effects-cs2-learning-genai-visualization-and-human-support" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI (GenAI) is becoming a widely adopted learning support tool for both students and instructors, as it offers benefits such as personalized tutoring and scaffolded learning. However, recent research highlights potential drawbacks such as overreliance and metacognitive issues, especially in novice …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatbot-conversations-physics-education-using-artificial-intelligence-analyze-student", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Chatbot Conversations In Physics Education: Using Artificial Intelligence To Analyze Student Reasoning Through Computational Grounded Theory", "autores": [ "Atharva Dange", "Ramon E. Lopez" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.04616v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatbot-conversations-physics-education-using-artificial-intelligence-analyze-student" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study applies Computational Grounded Theory (CGT) to analyze student misconceptions using interaction data from an AI-powered chatbot deployed in a university-level Modern Physics course. The chatbot - the UTA Study Buddy Bot - engaged students in peer-like problem-solving conversations throughout the semester, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-vs-teachers-vs-students-large-scale-analysis-generative-ai-discourse", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ChatGPT Vs Teachers Vs Students: Large-Scale Analysis Of Generative AI Discourse In Education Communities On Reddit", "autores": [ "Pelin Yuce", "Xiangruo Dai", "Rebecca Owens", "Tugrulcan Elmas" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.17712v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-vs-teachers-vs-students-large-scale-analysis-generative-ai-discourse" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Artificial Intelligence (GenAI) has prompted significant discussion in education, yet large-scale empirical evidence on how students and teachers perceive and navigate this shift remains limited. We analyse 270k AI-related Reddit posts and comments from 26 education-related subreddits spanning higher …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-classaid-real-time-instructor-ai-student-orchestration-system-classroom-programming", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Classaid: A Real-Time Instructor-AI-Student Orchestration System For Classroom Programming Activities", "autores": [ "Gefei Zhang", "Guodao Sun", "Meng Xia", "Ronghua Liang" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.06734v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/classaid-real-time-instructor-ai-student-orchestration-system-classroom-programming" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is reshaping education, but it also raises concerns about instability and overreliance. In programming classrooms, we aim to leverage its feedback capabilities while reinforcing the educator's role in guiding student-AI interactions. We developed ClassAid, a real-time orchestration system that integrates …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-classroom-ai-large-language-models-grade-specific-teachers", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Classroom Ai: Large Language Models As Grade-Specific Teachers", "autores": [ "Jio Oh", "Steven Euijong Whang", "James Evans", "Jindong Wang" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.06225v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/classroom-ai-large-language-models-grade-specific-teachers" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) offer a promising solution to complement traditional teaching and address global teacher shortages that affect hundreds of millions of children, but they fail to provide grade-appropriate responses for students at different educational levels. We introduce a framework for finetuning LLMs …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-co-designing-digital-humans-online-learning-framework-human-ai-pedagogical", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Co-Designing Digital Humans For Online Learning: A Framework For Human-AI Pedagogical Integration", "autores": [ "Xiaokang Leil", "Ching Christie Pang", "Yuyang Jiang", "Xin Tong", "and Pan Hui" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.17434v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/co-designing-digital-humans-online-learning-framework-human-ai-pedagogical" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) are reshaping education, with virtual avatars emerging as digital teachers capable of enhancing engagement, sustaining attention, and addressing instructor shortages. Aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) for equitable quality education, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-code-all-educational-applications-vibe-coding-hackathon-programming-education-across", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Code For All: Educational Applications Of The Vibe Coding Hackathon In Programming Education Across All Skill Levels", "autores": [ "Ashley J. 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EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The emergence of large language models has enabled vibe coding, a natural language approach to programming in which users describe intent and AI generates or revises code, potentially broadening access to programming while preserving meaningful learning outcomes. We investigate its educational value through a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-code-cheap-show-me-talk-lessons-teaching-and-managing-ai-coding-tool-usage", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"Code Is Cheap. Show Me The Talk.\": Lessons From Teaching And Managing AI Coding Tool Usage In A Visualization Course", "autores": [ "Zhongzheng Xu", "Taehyun Yang", "Fumeng Yang" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.09938v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/code-cheap-show-me-talk-lessons-teaching-and-managing-ai-coding-tool-usage" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Artificial Intelligence (GenAI) coding tools are transforming visualization education. They can assist with implementation and design, but they can also let students bypass intended learning trajectories. In this paper, we share our retrospective experience managing and teaching AI use in an upper-level …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cognitive-twins-investigating-personalized-thinking-model-building-and-its", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Cognitive Twins: Investigating Personalized Thinking Model Building And Its Performance Enhancement With Human-In-The-Loop", "autores": [ "Wu-Yuin Hwang", "Nur Alif Ilyasa", "Muhammad Irfan Luthfi", "and Yuniar Indrihapsari" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.04761v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cognitive-twins-investigating-personalized-thinking-model-building-and-its" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper presents the Personalized Thinking Model (PTM), a hierarchical and interpretable learner representation designed for AI supported education. PTM organizes evidence from learner journals into a five-layer structure covering behavioral instances, behavioral patterns, cognitive routines, metacognitive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-commenting-copilot-taxonomy-and-multi-year-analysis-student-code-generation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Commenting With Copilot: A Taxonomy And Multi-Year Analysis Of Student Code-Generation Specifications", "autores": [ "Nasser Giacaman", "Valerio Terragni", "Paul Denny", "Viraj Kumar" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.10674v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/commenting-copilot-taxonomy-and-multi-year-analysis-student-code-generation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Yet little is known about the comments students write as specifications in AI-assisted …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comparative-analysis-institutional-and-course-generative-ai-policies-within-higher", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Comparative Analysis Of Institutional And Course Generative AI Policies Within Higher Education: Implications For Instruction In Computing Education", "autores": [ "Amrita Ganguly", "Aditya Johri", "Nora McDonald", "Areej Ali", "Umama Dewan", "Aayushi Hingle Collier" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.12296v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comparative-analysis-institutional-and-course-generative-ai-policies-within-higher" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the increased use of generative AI (GenAI) applications such as ChatGPT, higher education institutions (HEIs) have released a range of guidelines and policies to direct adoption within their institutions. In computer science (CS) courses GenAI adoption is especially high and the implications for student learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comparative-insights-adversarial-machine-learning-industry-and-academia-user-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Comparative Insights On Adversarial Machine Learning From Industry And Academia: A User-Study Approach", "autores": [ "Vishruti Kakkad", "Paul Chung", "Hanan Hibshi", "Maverick Woo" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.04753v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comparative-insights-adversarial-machine-learning-industry-and-academia-user-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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In this paper, we conducted two comprehensive studies to explore the perspectives of industry professionals and students on different AML …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comparing-impact-pedagogy-informed-custom-and-general-purpose-gai-chatbots-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Comparing The Impact Of Pedagogy-Informed Custom And General-Purpose Gai Chatbots On Students' Science Problem-Solving Processes And Performance Using Heterogeneous Interaction Network Analysis", "autores": [ "Hanyu Su", "Huilin Zhang", "Shihui Feng" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.03022v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comparing-impact-pedagogy-informed-custom-and-general-purpose-gai-chatbots-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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However, general-purpose chatbots (e.g., ChatGPT), which often provide direct, ready-made answers, may lead to students' cognitive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comprehensive-exploration-personalized-learning-smart-education-student-modeling", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Comprehensive Exploration Of Personalized Learning In Smart Education: From Student Modeling To Personalized Recommendations", "autores": [ "Siyu Wu", "Yang Cao", "Runze Li", "Jiajun Cui", "Hong Qian", "Bo Jiang", "Wei Zhang" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2402.01666v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comprehensive-exploration-personalized-learning-smart-education-student-modeling" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the development of artificial intelligence, personalized learning has attracted much attention as an integral part of intelligent education. In recent years, countries and regions such as China, the United States, and the European Union have increasingly recognized the importance of personalized learning, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-computational-thinking-development-ai-agent-creation-mixed-methods-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Computational Thinking Development In AI Agent Creation: A Mixed-Methods Study", "autores": [ "Yimeng Sun", "Haiyang Xin", "Qiannan Niu", "Shuang Li", "Lingyun Huang", "Gaowei Chen" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.14330v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/computational-thinking-development-ai-agent-creation-mixed-methods-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This mixed-methods study examined computational thinking (CT) development among 93 pre-high school students in a five-day AI agent creation workshop using CocoFlow, a no-code platform. Integrating pre-post assessments, behavioral logs, and interviews, we investigated CT development and how initial CT levels shape …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-conversations-over-clicks-impact-chatbots-information-search-interdisciplinary", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Conversations Over Clicks: Impact Of Chatbots On Information Search In Interdisciplinary Learning", "autores": [ "Hannah Kim", "Sergei L. Kosakovsky Pond", "Stephen MacNeil" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2507.21490v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/conversations-over-clicks-impact-chatbots-information-search-interdisciplinary" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This full research paper investigates the impact of generative AI (GenAI) on the learner experience, with a focus on how learners engage with and utilize the information it provides. In e-learning environments, learners often need to navigate a complex information space on their own. This challenge is further …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cotal-human-loop-prompt-engineering-generalizable-formative-assessment-scoring-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Cotal: Human-In-The-Loop Prompt Engineering For Generalizable Formative Assessment Scoring And Feedback", "autores": [ "Clayton Cohn", "Ashwin T S", "Naveeduddin Mohammed", "Gautam Biswas" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2504.02323v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cotal-human-loop-prompt-engineering-generalizable-formative-assessment-scoring-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) have created new opportunities to assist teachers and support student learning. While researchers have explored various prompt engineering approaches in educational contexts, the degree to which these approaches generalize across domains--such as science, computing, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-crafting-text-crafting-thought-grounding-ai-writing-support-writing-center-pedagogy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Crafting Text To Crafting Thought: Grounding AI Writing Support To Writing Center Pedagogy", "autores": [ "Yijun Liu", "John Gallagher", "Sarah Sterman", "Tal August" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.04047v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/crafting-text-crafting-thought-grounding-ai-writing-support-writing-center-pedagogy" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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To address these challenges, we look at a parallel transition in university …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-curiosity-and-metacognition-towards-unified-framework-learning-and-education-age-ai", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Curiosity And Metacognition: Towards A Unified Framework For Learning And Education In The Age Of AI", "autores": [ "Chlo‚àö¬© Desvaux", "Rania Abdelghani", "Pierre-Yves Oudeyer", "H‚àö¬©l‚àö¬Æne Sauz‚àö¬©on" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.25648v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/curiosity-and-metacognition-towards-unified-framework-learning-and-education-age-ai" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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We synthesize recent research to propose a unified framework integrating behavioral, computational, and psychoeducational dimensions, arguing that curiosity, i.e. the intrinsic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-customizing-chatgpt-second-language-speaking-practice-genuine-support-or-just", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Customizing ChatGPT For Second Language Speaking Practice: Genuine Support Or Just A Marketing Gimmick?", "autores": [ "Fanfei Meng" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.14884v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/customizing-chatgpt-second-language-speaking-practice-genuine-support-or-just" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "ChatGPT, with its customization features and Voice Mode, has the potential for more engaging and peresonalized ESL (English as a Second Language) education. This study examines the efficacy of customized ChatGPT conversational features in facilitating ESL speaking practices, comparing the performance of four versions …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-data-comics-education-evaluating-effectiveness-benefits-and-ethics-ai-assisted", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Data Comics For Education: Evaluating Effectiveness, Benefits, And The Ethics Of AI-Assisted Creation", "autores": [ "Zirui Shan", "Vanessa Echeverria", "Yuheng Li", "Yi-Shan Tsai", "Roberto Martinez-Maldonado" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.02361v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/data-comics-education-evaluating-effectiveness-benefits-and-ethics-ai-assisted" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In today's data-driven world, students often struggle with interpreting visualisations due to limited visualisation literacy. Data comics have emerged as a promising medium to enhance engagement and understanding, but their educational value has seen little empirical examination, partly due to the effort required to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-dataset-genai-assisted-information-problem-solving-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Dataset Of GenAI-Assisted Information Problem Solving In Education", "autores": [ "Xinyu Li", "Kaixun Yang", "Jiameng Wei", "Yixin Cheng", "Dragan Gasevic", "Guanliang Chen" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.12718v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/dataset-genai-assisted-information-problem-solving-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Information Problem Solving (IPS) is a critical competency for academic and professional success in education, work, and life. The advent of Generative Artificial Intelligence (GenAI), particularly tools like ChatGPT, has introduced new possibilities for supporting students in complex IPS tasks. However, empirical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-deanllm-framework-automated-quality-review-ai-generated-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Deanllm: A Framework For Automated Quality Review Of AI-Generated Feedback", "autores": [ "Keyang Qian", "Yixin Cheng", "Rui Guan", "Wei Dai", "Flora Ji-Yoon Jin", "Kaixun Yang", "Sadia Nawaz", "Zachari Swiecki", "Guanliang Chen", "Lixiang Yan", "Dragan Gasevic" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.05952v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/deanllm-framework-automated-quality-review-ai-generated-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language model (LLM) tutors are increasingly used to generate educational feedback, but existing research has focused mainly on feedback generation rather than feedback evaluation. As a result, LLM-generated feedback may offer limited pedagogical value and carry risks of hallucination. The current study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-demonstrating-vividoc-generating-interactive-documents-through-human-agent", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Demonstrating Vividoc: Generating Interactive Documents Through Human-Agent Collaboration", "autores": [ "Yinghao Tang", "Yupeng Xie", "Yingchaojie Feng", "Tingfeng Lan", "Wei Chen" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.01912v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/demonstrating-vividoc-generating-interactive-documents-through-human-agent" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Interactive articles help readers engage with complex ideas through exploration, yet creating them remains costly, requiring both domain expertise and web development skills. Recent LLM-based agents can automate content creation, but naively applying them yields uncontrollable and unverifiable outputs. We present …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-design-implications-student-and-educator-needs-ai-supported-programming-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Design Implications For Student And Educator Needs In AI-Supported Programming Learning Tools", "autores": [ "Boxuan Ma", "Yinjie Xie", "Huiyong Li", "Gen Li", "Li Chen", "Atsushi Shimada", "Shin'ichi Konomi" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.22673v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/design-implications-student-and-educator-needs-ai-supported-programming-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI-powered coding assistants can support students in programming courses by providing on-demand explanations and debugging help. However, existing research often focuses on individual tools, leaving a gap in evidence-based design recommendations that reflect both educator and student perspectives in education …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-design-principles-and-observable-indicators-ai-enabled-pedagogical-accompaniment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Design Principles And Observable Indicators For AI-Enabled Pedagogical Accompaniment: Evidence From The Amico Dual-Mode Prototype In Italy And China", "autores": [ "Pier Paolo Benedetti" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.20665v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/design-principles-and-observable-indicators-ai-enabled-pedagogical-accompaniment" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI-enabled systems are increasingly introduced into educational contexts, yet their effectiveness depends less on technological sophistication than on the quality of pedagogical mediation, ethical constraints, and context-sensitive design. This paper proposes a replicable framework for AI-enabled pedagogical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-designing-ai-resilient-assessments-using-interconnected-problems-theoretically", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Designing Ai-Resilient Assessments Using Interconnected Problems: A Theoretically Grounded And Empirically Validated Framework", "autores": [ "Kaihua Ding" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.10758v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-ai-resilient-assessments-using-interconnected-problems-theoretically" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The proliferation of generative AI tools has rendered traditional modular assessments in computing and data-centric education increasingly ineffective, creating a disconnect between academic evaluation and authentic skill measurement. This paper presents a theoretically grounded framework for designing AI-resilient …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-designing-and-evaluating-ai-enhanced-immersive-multidisciplinary-simulation-aims", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Designing And Evaluating An AI-Enhanced Immersive Multidisciplinary Simulation (Aims) For Interprofessional Education", "autores": [ "Ruijie Wang", "Jie Lu", "Bo Pei", "Evonne Jones", "James Brinson", "Timothy Brown" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2510.08891v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-and-evaluating-ai-enhanced-immersive-multidisciplinary-simulation-aims" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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However, traditional approaches are often limited by cost, scalability, and inability to mimic the dynamic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-designing-needs-and-attention-aware-ai-learning-tools-engineering-education-insights", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Designing Needs- And Attention-Aware AI Learning Tools For Engineering Education: Insights From Psychological Outcomes", "autores": [ "Kevin Zhongyang Shao", "Denise Wilson", "Yale Quan", "Sep Makhsous" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.26338v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-needs-and-attention-aware-ai-learning-tools-engineering-education-insights" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence (AI) is transforming higher education, but its benefits can vary depending on where, how, and how often it supports learning. While prior research emphasizes cognitive and academic outcomes, this study examines how AI chatbots support the psychological needs and motivational states of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-developing-llm-based-feedback-system-grounded-evidence-centered-design-support", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Developing An LLM-Based Feedback System Grounded In Evidence-Centered Design To Support Physics Problem Solving", "autores": [ "Holger Maus", "Fabian Kieser", "Stefan Petersen", "Peter Wulff", "Paul Tschisgale" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.10785v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/developing-llm-based-feedback-system-grounded-evidence-centered-design-support" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI offers new opportunities for individualized and adaptive learning, e.g., through large language model (LLM)-based feedback systems. While LLMs can produce factually correct feedback for relatively straightforward conceptual tasks, delivering high-quality feedback for tasks that require advanced domain …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-diagnosis-inoculation-building-cognitive-resistance-ai-disempowerment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Diagnosis To Inoculation: Building Cognitive Resistance To AI Disempowerment", "autores": [ "Aleksey Komissarov" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.15265v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/diagnosis-inoculation-building-cognitive-resistance-ai-disempowerment" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent empirical research by Sharma et al. (2026) demonstrated that AI assistant interactions carry meaningful potential for situational human disempowerment, including reality distortion, value judgment distortion, and action distortion. While this work provides a critical diagnosis of the problem, concrete …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-dialogue-act-patterns-genai-mediated-l2-oral-practice-sequential-analysis-learner", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Dialogue Act Patterns In Genai-Mediated L2 Oral Practice: A Sequential Analysis Of Learner-Chatbot Interactions", "autores": [ "Liqun He", "Shijun (Cindy) Chen", "Mutlu Cukurova", "Manolis Mavrikis" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.05702v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/dialogue-act-patterns-genai-mediated-l2-oral-practice-sequential-analysis-learner" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While generative AI (GenAI) voice chatbots offer scalable opportunities for second language (L2) oral practice, the interactional processes related to learners' gains remain underexplored. This study investigates dialogue act (DA) patterns in interactions between Grade 9 Chinese English as a foreign language (EFL) …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-did-alice-do-wrong-cross-cultural-differences-student-perceptions-generative-ai-use", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Did Alice Do Wrong? Cross-Cultural Differences In Student Perceptions Of Generative AI Use In University Computing Education", "autores": [ "Brian Harrington", "Irina Zlotnikova", "Gayathri Nadarajan", "Samuel Ekundayo" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.19699v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/did-alice-do-wrong-cross-cultural-differences-student-perceptions-generative-ai-use" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of generative AI (GenAI) in higher education has prompted urgent debates surrounding academic integrity and ethical use. This study examines cross-cultural differences in student perceptions of GenAI use, comparing responses from students at Canadian and South Korean universities. Using a scenario-based …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-digital-lifelong-learning-age-ai-trends-and-insights", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Digital Lifelong Learning In The Age Of AI: Trends And Insights", "autores": [ "Geeta Puri", "Nachamma Socklingam", "Dorien Herremans" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.03114v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/digital-lifelong-learning-age-ai-trends-and-insights" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Rapid innovations in AI and large language models (LLMs) have accelerated the adoption of digital learning, particularly beyond formal education. What began as an emergency response during COVID-19 has shifted from a supplementary resource to an essential pillar of education. Understanding how digital learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-double-edged-sword-or-sharp-tool-designing-and-evaluating-triadic-llm-teacher", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Double-Edged Sword Or Sharp Tool? Designing And Evaluating Triadic LLM-Teacher Collaboration For K-12 Writing At Scale", "autores": [ "Canran WANG", "Yuwen Yang", "Zhen Wang", "Ming MA", "Chentai Wang", "Ding Yu", "Keman Huang", "Xiaoyong Du" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.30200v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/double-edged-sword-or-sharp-tool-designing-and-evaluating-triadic-llm-teacher" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The double-edged sword of integrating Large Language Models (LLMs) requires an effective triadic collaboration mechanism among LLMs, teachers and students, especially for K-12 education. By developing a triadic collaboration system to support K-12 writing learning, a multidimensional evaluation framework grounded in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-drawing-your-programs-exploring-applications-visual-prompting-genai-teaching-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Drawing Your Programs: Exploring The Applications Of Visual-Prompting With Genai For Teaching And Assessment", "autores": [ "David H. Smith IV", "S. Moonwara A. Monisha", "Leo Porter", "Annapurna Vadaparty", "Daniel Zingaro" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.10529v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/drawing-your-programs-exploring-applications-visual-prompting-genai-teaching-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "When designing a program, both novice programmers and seasoned developers alike often sketch out -- or, perhaps more famously, whiteboard -- their ideas. Yet despite the introduction of natively multimodal Generative AI models, work on Human-GenAI collaborative coding has remained overwhelmingly focused on textual …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-drawsim-pd-simulating-student-science-drawings-support-ngss-aligned-teacher", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Drawsim-Pd: Simulating Student Science Drawings To Support Ngss-Aligned Teacher Diagnostic Reasoning", "autores": [ "Arijit Chakma", "Peng He", "Honglu Liu", "Zeyuan Wang", "Tingting Li", "Tiffany D. Do", "and Feng Liu" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.01578v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/drawsim-pd-simulating-student-science-drawings-support-ngss-aligned-teacher" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Developing expertise in diagnostic reasoning requires practice with diverse student artifacts, yet privacy regulations prohibit sharing authentic student work for teacher professional development (PD) at scale. We present DrawSim-PD, the first generative framework that simulates NGSS-aligned, student-like science …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-early-ai-literacy-culturally-responsive-stem-outreach-black-youth", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Early AI Literacy In Culturally Responsive STEM Outreach For Black Youth", "autores": [ "Qusay H. Mahmoud", "Kimberly Davis", "Paula Duru", "Laura Thursby", "Hossam Kishawy" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.12355v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/early-ai-literacy-culturally-responsive-stem-outreach-black-youth" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Persistent inequities in STEM education continue to limit the participation of Black youth in science and technology fields across Canada. Structural barriers, underrepresentation, and limited access to culturally affirming learning spaces can restrict both opportunity and confidence in pursuing STEM pathways. This …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-eduthink4ai-bridging-educational-critical-thinking-and-multi-agent-llm-systems", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Eduthink4Ai: Bridging Educational Critical Thinking And Multi-Agent Llm Systems", "autores": [ "Xinmeng Hou", "Ziting Chang", "Zhouquan Lu", "Chen Wenli", "Liang Wan", "Wei Feng", "Hai Hu", "and Qing Guo" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2507.15015v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/eduthink4ai-bridging-educational-critical-thinking-and-multi-agent-llm-systems" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) have demonstrated significant potential as educational tutoring agents, capable of tailoring hints, orchestrating lessons, and grading with near-human finesse across various academic domains. However, current LLM-based educational systems exhibit critical limitations in promoting genuine …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ella-generative-ai-powered-social-robots-early-language-development-home", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ella: Generative AI-Powered Social Robots For Early Language Development At Home", "autores": [ "VICTOR NIKHIL ANTONY", "SHIYE CAO", "SHUNING WANG", "CHIEN-MING HUANG" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.12508v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ella-generative-ai-powered-social-robots-early-language-development-home" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Early language development shapes children's later literacy and learning, yet many families have limited access to scalable, high-quality support at home. Recent advances in generative AI make it possible for social robots to move beyond scripted interactions and engage children in adaptive, conversational activities, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-empirical-study-understand-how-students-use-chatgpt-writing-essays", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "An Empirical Study To Understand How Students Use ChatGPT For Writing Essays", "autores": [ "Andrew Jelson", "Daniel Manesh", "Alice Jang", "Daniel Dunlap", "Young-Ho Kim", "Sang Won Lee" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2501.10551v5", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/empirical-study-understand-how-students-use-chatgpt-writing-essays" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As large language models (LLMs) advance and become widespread, students increasingly turn to systems like ChatGPT for assistance with writing tasks. Educators are concerned with students' usage of ChatGPT beyond cheating; using ChatGPT may reduce their critical engagement with writing, hindering students' learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-enabling-and-inhibitory-pathways-students-ai-use-concealment-intention-higher", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Enabling And Inhibitory Pathways Of Students' AI Use Concealment Intention In Higher Education: Evidence From Sem And Fsqca", "autores": [ "Yiran Du", "Huimin He" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.10978v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enabling-and-inhibitory-pathways-students-ai-use-concealment-intention-higher" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates students' AI use concealment intention in higher education by integrating the cognition-affect-conation (CAC) framework with a dual-method approach combining structural equation modelling (SEM) and fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA). Drawing on data from 1346 university …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-enabling-and-inhibitory-pathways-university-students-willingness-disclose-ai-use", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Enabling And Inhibitory Pathways Of University Students' Willingness To Disclose AI Use: A Cognition-Affect-Conation Perspective", "autores": [ "Yiran Du", "Huimin He" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.21733v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enabling-and-inhibitory-pathways-university-students-willingness-disclose-ai-use" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The increasing integration of artificial intelligence (AI) in higher education has raised important questions regarding students' transparency in reporting AI-assisted work. This study investigates the psychological mechanisms underlying university students' willingness to disclose AI use by applying the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-engagement-intensity-learner-modeling-signal-adaptive-ai-ethics-instruction", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Engagement Intensity As A Learner-Modeling Signal For Adaptive AI Ethics Instruction", "autores": [ "Yongkyung Oh", "Lynn Talton", "Alex Bui" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.18548v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/engagement-intensity-learner-modeling-signal-adaptive-ai-ethics-instruction" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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We compare …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ensuring-computer-science-learning-ai-era-open-generative-ai-policies-and-assignment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ensuring Computer Science Learning In The Ai Era: Open Generative Ai Policies And Assignment-Driven Written Quizzes", "autores": [ "Chan-Jin Chung" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.17024v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ensuring-computer-science-learning-ai-era-open-generative-ai-policies-and-assignment" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The widespread availability of generative artificial intelligence (GenAI) has created a pressing challenge in computer science (CS) education: how to incorporate powerful AI tools into programming coursework without undermining student learning through cognitive offloading. This paper presents an assessment model that …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ethical-ai-young-digital-citizens-call-action-privacy-governance", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Ethical Ai For Young Digital Citizens: A Call To Action On Privacy Governance", "autores": [ "Austin Shouli", "Ankur Barthwal", "Molly Campbell", "Ajay Kumar Shrestha" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2503.11947v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ethical-ai-young-digital-citizens-call-action-privacy-governance" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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While AI-driven personalization offers enhanced user experiences, it often operates without clear ethical boundaries, leaving young users …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-large-language-models-solved-and-unsolved-problems-graph-theory", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Large Language Models On Solved And Unsolved Problems In Graph Theory: Implications For Computing Education", "autores": [ "Adithya Kulkarni", "Mohna Chakraborty", "Jay Bagga" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.05059v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-large-language-models-solved-and-unsolved-problems-graph-theory" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models are increasingly used by students to explore advanced material in computer science, including graph theory. As these tools become integrated into undergraduate and graduate coursework, it is important to understand how reliably they support mathematically rigorous thinking. This study examines …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-vision-language-and-large-language-models-automated-student-assessment-0", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Vision-Language And Large Language Models For Automated Student Assessment In Indonesian Classrooms", "autores": [ "Nurul Aisyah", "Muhammad Dehan Al Kautsar", "Arif Hidayat", "Raqib Chowdhury", "and Fajri Koto" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2506.04822v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-vision-language-and-large-language-models-automated-student-assessment-0" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite rapid progress in vision-language and large language models (VLMs and LLMs), their effectiveness for AI-driven educational assessment in real-world, underrepresented classrooms remains largely unexplored. We evaluate state-of-the-art VLMs and LLMs on over 14K handwritten answers from grade-4 classrooms in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evidence-decision-feedback-theory-driven-adaptive-scaffolding-llm-agents", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evidence-Decision-Feedback: Theory-Driven Adaptive Scaffolding For LLM Agents", "autores": [ "Clayton Cohn", "Siyuan Guo", "Surya Rayala", "Hanchen David Wang", "Naveeduddin Mohammed", "Umesh Timalsina", "Shruti Jain", "Angela Eeds", "Menton Deweese", "Pamela J. Osborn Popp", "Rebekah Stanton", "Shakeera Walker", "Meiyi Ma", "Gautam Biswas" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2602.01415v5", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evidence-decision-feedback-theory-driven-adaptive-scaffolding-llm-agents" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "LLMs offer tremendous opportunities for pedagogical agents to help students construct knowledge and develop problem-solving skills, yet many of these agents operate on a \"one-size-fits-all\" basis, limiting their ability to personalize support. To address this, we introduce Evidence-Decision-Feedback (EDF), a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evolution-al-education-agentic-workflows", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Evolution Of Al In Education: Agentic Workflows", "autores": [ "Firuz Kamalov", "David Santandreu Calonge", "Linda Smail", "Dilshod Azizov", "Dimple R. Thadani", "Theresa Kwong", "Amara Atif" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.20082v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evolution-al-education-agentic-workflows" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The primary goal of this study is to analyze agentic workflows in education according to the proposed four major technological paradigms: reflection, planning, tool use, and multi-agent collaboration. We critically examine the role of AI agents in education through these key design paradigms, exploring their …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-examining-eap-students-ai-disclosure-intention-cognition-affect-conation-perspective", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Examining Eap Students' AI Disclosure Intention: A Cognition-Affect-Conation Perspective", "autores": [ "Yiran Du", "Huimin He" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.10991v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/examining-eap-students-ai-disclosure-intention-cognition-affect-conation-perspective" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The growing use of generative artificial intelligence (AI) in academic writing has raised increasing concerns regarding transparency and academic integrity in higher education. This study examines the psychological factors influencing English for Academic Purposes (EAP) students' intention to disclose their use of AI …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-examining-university-students-artificial-intelligence-generated-content-aigc", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Examining University Students' Artificial Intelligence-Generated Content (Aigc) Verification Intention From A Protection Motivation Perspective", "autores": [ "Yiran Du" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.16642v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/examining-university-students-artificial-intelligence-generated-content-aigc" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence-Generated Content (AIGC) is increasingly used by students to support learning tasks, yet its outputs may contain inaccuracies, fabricated references, bias, and unsupported claims. This study examined students' intention to verify AIGC from the perspective of Protection Motivation Theory. A …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-explainable-ai-assistant-introductory-programming-education-improving-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "An Explainable AI Assistant For Introductory Programming Education: Improving Feedback Reliability With Instructor-AI Collaboration", "autores": [ "Muntasir Hoq", "Griffin Pitts", "Bradford Mott", "Seung Lee", "Jessica Vandenberg", "Shuyin Jiao", "Narges Norouzi", "James Lester", "and Bita Akram" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.12425v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/explainable-ai-assistant-introductory-programming-education-improving-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Active learning is widely recognized as an effective approach for improving learning outcomes in introductory programming courses. However, insufficient instructional support often limits students' access to timely, personalized feedback, which is crucial for mastering foundational programming concepts. Although …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-explanation-diagnosis-next-generation-interactive-video-coach-misstep-awareness", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Explanation To Diagnosis: Next Generation Interactive Video Coach With Misstep Awareness", "autores": [ "Xiao Jin", "Rahul K. Dass", "and Ashok K. Goel" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.02970v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/explanation-diagnosis-next-generation-interactive-video-coach-misstep-awareness" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Intelligent tutoring systems excel at generating explanations but rarely provide principled diagnosis of where and why a learner is wrong. We introduce a misstep-aware coaching capability for Ivy, a neurosymbolic AI coach, built on a two-model architecture that augments a Task-Method-Knowledge (TMK) model with a new …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-adoption-intention-using-ai-enabled-educational-tools-among-preservice", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring The Adoption Intention In Using AI-Enabled Educational Tools Among Preservice Teachers In The Philippines: A Partial-Least Square Modeling", "autores": [ "Vanessa Baltazar Sibug", "Emerson Quiambao Fernando", "Almer Balingit Gamboa", "Roque Francis Badajos Dianelo", "Agnes Romero Regala", "Joseph Alexander Bansil", "Jan Henry Beltran Sunga", "Vernon Grace Magat Maniago", "John Paul Palo Miranda" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.27346v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-adoption-intention-using-ai-enabled-educational-tools-among-preservice" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines the factors influencing pre-service teachers' behavioral intention to use AI-enabled educational tools during their practicum, using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) as the theoretical framework. The model includes the core UTAUT2 constructs such as performance …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-emerging-norms-ai-disclosure-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Emerging Norms Of AI Disclosure In Programming Education", "autores": [ "Runlong Ye", "Jessica He", "Oliver Huang", "Michael Liut" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.04023v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-emerging-norms-ai-disclosure-programming-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI blurs the lines of authorship in computing education, creating uncertainty around how students should attribute AI assistance. To examine these emerging norms, we conducted a factorial vignette study with 94 computer science students across 102 unique scenarios, systematically manipulating assessment …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-how-agent-voice-accents-shape-human-ai-collaboration-k-12-group-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring How Agent Voice Accents Shape Human-AI Collaboration In K-12 Group Learning", "autores": [ "Prerna Ravi", "Carúmey Stevens", "Ben Hurt", "Brandon Hanks", "Grace Lin", "and Emma Anderson" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.12805v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-how-agent-voice-accents-shape-human-ai-collaboration-k-12-group-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Collaboration is widely recognized as a cornerstone of 21st-century education, yet teachers still encounter persistent challenges in fostering productive peer interaction. LLM conversational peer agents introduce new possibilities for mediating in-person group work, raising questions about how persona design, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-facet-multi-agent-ai-supporting-teachers-scaling-differentiated-learning-diverse", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Facet: Multi-Agent AI Supporting Teachers In Scaling Differentiated Learning For Diverse Students", "autores": [ "Jana Gonnermann-Muller", "Jennifer Haase", "Nicolas Leins", "Moritz Igel", "Konstantin Fackeldey and Sebastian Pokutta" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.22788v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/facet-multi-agent-ai-supporting-teachers-scaling-differentiated-learning-diverse" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Classrooms are becoming increasingly heterogeneous, comprising learners with diverse performance and motivation levels, language proficiencies, and learning differences such as dyslexia and ADHD. While teachers recognize the need for differentiated instruction, growing workloads create substantial barriers, making …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-facet-teacher-centred-llm-based-multi-agent-systems-towards-personalized-educational", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Facet: Teacher-Centred LLM-Based Multi-Agent Systems- Towards Personalized Educational Worksheets", "autores": [ "Jana Gonnermann-Muller", "Jennifer Haase", "Konstantin Fackeldey", "Sebastian Pokutta" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.11401v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/facet-teacher-centred-llm-based-multi-agent-systems-towards-personalized-educational" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The increasing heterogeneity of student populations poses significant challenges for teachers, particularly in mathematics education, where cognitive, motivational, and emotional differences strongly influence learning outcomes. While AI-driven personalization tools have emerged, most remain performance-focused, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-faculty-orientations-shape-adoption-ai-research-and-teaching", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Faculty Orientations Shape Adoption Of AI In Research And Teaching", "autores": [ "T. J. Atherton", "I. Descamps", "M. Webel", "T. R. Holmes", "C. L. Vizcarra", "N. Sui", "J. J. Foley IV" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.18140v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/faculty-orientations-shape-adoption-ai-research-and-teaching" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite the widespread availability of large language models (LLMs) in higher education, instructors vary substantially in their adoption and use of these tools, and the reasons for this variation remain poorly understood. A mixed-methods survey of 90 STEM faculty in the Research Corporation for Science Advancement …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-first-do-no-harm-ai-supervisor-scaffolds-novice-growth-counselor-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "First, Do No Harm: AI Supervisor Scaffolds Novice Growth In Counselor Education", "autores": [ "Chen Xu", "Zhenyu Lyu", "Tian Lan", "Yang Yi", "Yu Ji", "Luyao Ji", "Jian Shen", "Zhihua Wang", "Leyang Cui", "Jieshuo Zhang", "Xiaohua Wan", "Qunxi Dong", "Minqiang Yang", "Juan Wang", "Xiuling Liu", "Bin Hu" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.09042v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/first-do-no-harm-ai-supervisor-scaffolds-novice-growth-counselor-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The most dangerous mistakes a novice counselor makes are not the obvious ones: they are utterances that sound caring while quietly violating professional ethics and leaving vulnerable clients less protected. We build an AI supervisor that does not replace novice counselors, but grows them-teaching them to internalize …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-four-years-genai-how-educators-and-industry-adapted-their-assessment-strategies", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Four Years Of Genai: How Educators And Industry Adapted Their Assessment Strategies", "autores": [ "May Mahmoud", "Nisa Shahid", "Izah Sohail", "Gulshan Sharma", "Hanan Salam", "Sarah Nadi" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.24246v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/four-years-genai-how-educators-and-industry-adapted-their-assessment-strategies" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "GenAI's ability to solve a wide range of software engineering tasks is reshaping the software industry, raising the question of what an entry-level software engineer looks like today. In this work, we investigate whether the core skills for entry-level engineers have changed with GenAI and how the assessment of those …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-games-teach-chats-convince-comparing-interactive-and-static-formats-persuasive", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Games That Teach, Chats That Convince: Comparing Interactive And Static Formats For Persuasive Learning", "autores": [ "SEYED HOSSEIN ALAVI", "ZINING WANG", "SHRUTHI CHOCKKALINGAM", "RAYMOND T. NG", "VERED SHWARTZ" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.17905v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/games-teach-chats-convince-comparing-interactive-and-static-formats-persuasive" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Interactive systems such as chatbots and games are increasingly used to persuade and educate on sustainability-related topics, yet it remains unclear how different delivery formats shape learning and persuasive outcomes when content is held constant. Grounding on identical arguments and factual content across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gen-ai-tecture-using-generative-ai-support-architectural-students-design-tasks", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Gen-AI-Tecture: Using Generative AI To Support Architectural Students In Design Tasks", "autores": [ "Timo Kapsalis" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.21361v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gen-ai-tecture-using-generative-ai-support-architectural-students-design-tasks" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The \"Gen-AI-tecture\" project embeds a locally executed, discipline-specific tool into a mixed-methods focus-group design, structured around three research objectives: (a) to evaluate how generative AI tools impact students' creativity in design-thinking processes and outcomes, (b) to assess whether these tools enhance …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-genai-generation-student-views-awareness-preparedness-and-concern", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Genai Generation: Student Views Of Awareness, Preparedness, And Concern", "autores": [ "Micaela Siraj", "Jon Duke", "Thomas Plotz" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2505.02230v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/genai-generation-student-views-awareness-preparedness-and-concern" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Artificial Intelligence (GenAI) is revolutionizing education and workforce development, profoundly shaping how students learn, engage, and prepare for their future. Outpacing the development of uniform policies and structures, GenAI has heralded a unique era and given rise to the GenAI Generation. We define …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-genaited-ghana-first-its-kind-context-aware-and-curriculum-aligned-conversational-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Genaited Ghana: A First-Of-Its-Kind Context-Aware And Curriculum-Aligned Conversational Ai Agent For Teacher Education", "autores": [ "Matthew Nyaaba", "Patrick Kyeremeh", "Macharious Nabang", "Bismark Nyaaba Akanzire", "Sakina Acquah", "Cyril Ababio Titty", "Kotor Asare", "Jerry Etornam Kudaya" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.06093v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/genaited-ghana-first-its-kind-context-aware-and-curriculum-aligned-conversational-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Global frameworks increasingly advocate for Responsible Artificial Intelligence (AI) in education, yet they provide limited guidance on how ethical, culturally responsive, and curriculum-aligned AI can be operationalized within functioning teacher education systems, particularly in the Global South. This study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-and-agency-education-critical-scoping-review-and-thematic-analysis", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Generative AI And Agency In Education: A Critical Scoping Review And Thematic Analysis", "autores": [ "Jasper Roe", "Mike Perkins" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2411.00631v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-and-agency-education-critical-scoping-review-and-thematic-analysis" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This scoping review examines the relationship between Generative AI (GenAI) and agency in education, analyzing the literature available through the lens of Critical Digital Pedagogy. Following PRISMA-ScR guidelines, we collected 10 studies from academic databases focusing on both learner and teacher agency in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-higher-education-evidence-elite-college", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI In Higher Education: Evidence From An Elite College", "autores": [ "Zara Contractor", "German Reyes" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.00717v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-higher-education-evidence-elite-college" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is transforming higher education, yet systematic evidence on student adoption, usage patterns, and perceived learning impacts remains scarce. Using survey data from a selective U.S. college, we document rapid generative-AI adoption, reaching over 80 percent within two years of ChatGPT's release. Adoption …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-practices-literacy-and-divides-empirical-analysis-italian-context", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI Practices, Literacy, And Divides: An Empirical Analysis In The Italian Context", "autores": [ "Beatrice Savoldi", "Giuseppe Attanasio", "Olga Gorodetskaya", "Marta Marchiori Manerba", "Elisa Bassignana", "Silvia Casola", "Matteo Negri", "Tommaso Caselli", "Luisa Bentivogli", "Alan Ramponi", "Arianna Muti", "Nicoletta Balbo", "Debora Nozza" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.03671v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-practices-literacy-and-divides-empirical-analysis-italian-context" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of generative AI (GenAI) chatbots accessible via conversational interfaces is transforming digital interactions and holds economic promise. However, these tools might deepen existing inequalities -- not only through uneven, socially stratified adoption, but through differentials in their purposeful, critical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-technologies-and-educational-outcomes-comprehensive-meta-analysis", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Generative AI Technologies And Educational Outcomes: A Comprehensive Meta-Analysis Comparing Traditional And AI-Driven Approaches", "autores": [ "Ying Dong" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "Humanities and Social Sciences Communications", "url": "https://www.nature.com/articles/s41599-026-06903-y", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-technologies-and-educational-outcomes-comprehensive-meta-analysis" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the exponentially rapid development of information technologies, generative artificial intelligence (GenAI) technologies have been widely applied to various fields, including education. However, few studies have synthesized the pooled effect of GenAI on educational outcomes, which is an important research gap …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-grounding-ai-education-development-teachers-voices-findings-national-survey-indonesia", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Grounding AI-in-Education Development in Teachers' Voices: Findings from a National Survey in Indonesia", "autores": [ "Nurul Aisyah", "Muhammad Dehan Al Kautsar", "Arif Hidayat", "and Fajri Koto" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.01630v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/grounding-ai-education-development-teachers-voices-findings-national-survey-indonesia" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "organizing", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite emerging use in Indonesian classrooms, there is limited large-scale, teacher-centred evidence on how AI is used in practice and what support teachers need, hindering the development of context-appropriate AI systems and policies. To address this gap, we conduct a nationwide survey of 349 K-12 teachers across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-grow-conversational-ai-coach-goals-reflection-optimism-and-well-being", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Grow: A Conversational AI Coach For Goals, Reflection, Optimism, And Well-Being", "autores": [ "Keya Shah", "Himanshi Lalwani", "Hanan Salam" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.04548v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/grow-conversational-ai-coach-goals-reflection-optimism-and-well-being" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "College students face well-being challenges driven by academic pressure, financial strain, and social expectations. While campus counseling and student-success programs offer support, access is often limited by stigma, waitlists, and scheduling constraints. Existing digital tools focus on emotional check-ins or …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-guideai-real-time-personalized-learning-solution-adaptive-interventions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Guideai: A Real-Time Personalized Learning Solution With Adaptive Interventions", "autores": [ "Ananya Shukla", "Satvik Bajpai", "Chaitanya Modi", "Siddharth Siddharth" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.20402v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/guideai-real-time-personalized-learning-solution-adaptive-interventions" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful learning tools, but they lack awareness of learners' cognitive and physiological states, limiting their adaptability to the user's learning style. Contemporary learning techniques primarily focus on structured learning paths, knowledge tracing, and generic adaptive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-heterogeneous-interaction-network-analysis-hina-new-learning-analytics-approach", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Heterogeneous Interaction Network Analysis (Hina): A New Learning Analytics Approach For Modelling, Analyzing, And Visualizing Complex Interactions In Learning Processes", "autores": [ "Shihui Feng", "Baiyue He", "Dragan Gasevic", "Alec Kirkley" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.06771v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/heterogeneous-interaction-network-analysis-hina-new-learning-analytics-approach" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Existing learning analytics approaches, which often model learning processes as sequences of learner actions or homogeneous relationships, are limited in capturing the distributed, multi-faceted nature of interactions in contemporary learning environments. To address this, we propose Heterogeneous Interaction Network …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-annotation-trains-annotators-competence-development-social-influence-recognition", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Annotation Trains Annotators: Competence Development In Social Influence Recognition", "autores": [ "Maciej Markiewicz", "Beata Bajcar", "Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz", "Aleksander Szcz∆í√¥sny", "Tomasz Adamczyk", "Grzegorz Chodak", "Karolina Ostrowska", "Aleksandra Sawczuk", "Jolanta Babiak", "Jagoda Szklarczyk", "Przemyslaw Kazienko" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.02951v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-annotation-trains-annotators-competence-development-social-influence-recognition" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Human data annotation, especially when involving experts, is often treated as an objective reference. However, many annotation tasks are inherently subjective, and annotators' judgments may evolve over time. This study investigates changes in the quality of annotators' work from a competence perspective during a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-assess-ai-literacy-misalignment-between-self-reported-and-objective-based", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How To Assess Ai Literacy: Misalignment Between Self-Reported And Objective-Based Measures", "autores": [ "Shan Zhang", "Ruiwei Xiao", "Anthony F. Botelho", "Guanze Liao", "Thomas K. F. Chiu", "John Stamper", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.06101v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-assess-ai-literacy-misalignment-between-self-reported-and-objective-based" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "analyzing", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The widespread adoption of Artificial Intelligence (AI) in K-12 education highlights the need for psychometrically-tested measures of teachers' AI literacy. Existing work has primarily relied on either self-report (SR) or objective-based (OB) assessments, with few studies aligning the two within a shared framework to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-do-i-procedural-questions-predominate-student-llm-chatbot-conversations", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"How Do I . . . ?\": Procedural Questions Predominate Student-Llm Chatbot Conversations", "autores": [ "Alexandra Neagu", "Marcus Messer", "Peter Johnson", "and Rhodri Nelson" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.18372v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-do-i-procedural-questions-predominate-student-llm-chatbot-conversations" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing scaffolding through educational chatbots built on Large Language Models (LLM) has potential risks and benefits that remain an open area of research. When students navigate impasses, they ask for help by formulating impasse-driven questions. Within interactions with LLM chatbots, such questions shape the user …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-do-software-engineering-students-use-generative-ai-real-world-capstone-projects", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Do Software Engineering Students Use Generative AI In Real-World Capstone Projects? An Empirical Baseline Study", "autores": [ "Michael Mircea", "Elisa Schmid", "Jakob Droste", "Kurt Schneider" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.24521v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-do-software-engineering-students-use-generative-ai-real-world-capstone-projects" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Real-world Capstone Projects (RWCPs) are a key component of software engineering education, enabling students to develop software for external clients under authentic conditions. Their high ecological validity, combined with substantial variation in domains, technologies, and stakeholders, typically requires flexible …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-motivation-relates-generative-ai-use-large-scale-survey-mexican-high-school", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Motivation Relates To Generative AI Use: A Large-Scale Survey Of Mexican High School Students", "autores": [ "Echo Zexuan Pan", "Danny Glick", "Ying Xu" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.19263v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-motivation-relates-generative-ai-use-large-scale-survey-mexican-high-school" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examined how high school students with different motivational profiles use generative AI tools in math and writing. Through K-means clustering analysis of survey data from 6,793 Mexican high school students, we identified three distinct motivational profiles based on self-concept and perceived subject …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-software-engineering-students-use-llms-write-research-papers-experience-report", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Software Engineering Students Use LLMs To Write Research Papers: An Experience Report", "autores": [ "Ronnie de Souza Santos", "Maria Teresa Baldassarre", "Cleyton Magalh‚àö¬£es", "and Italo Santos" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.05114v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-software-engineering-students-use-llms-write-research-papers-experience-report" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models are increasingly becoming part of software engineering education, including activities involving empirical software engineering and evidence synthesis. This paper reports an educational experience involving the integration of reflective LLM use into an empirical methods assignment in a third-year …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-students-really-use-chatgpt-uncovering-experiences-among-undergraduate-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Students (Really) Use Chatgpt: Uncovering Experiences Among Undergraduate Students", "autores": [ "TAWFIQ AMMARI", "MEILUN CHEN", "S M MEHEDI ZAMAN", "KIRAN GARIMELLA" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2505.24126v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-students-really-use-chatgpt-uncovering-experiences-among-undergraduate-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates how undergraduate students engage with ChatGPT in self-directed learning contexts. Analyzing naturalistic interaction logs, we identify five dominant use categories of ChatGPT: information seeking, content generation, language refinement, metacognitive engagement, and conversational repair. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-university-disability-services-professionals-write-image-descriptions-hci-figures", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How University Disability Services Professionals Write Image Descriptions For Hci Figures Using Generative AI", "autores": [ "Muhammad Raees", "Yugo Iwamoto", "Konstantinos Papangelis", "Jamison Heard", "Garreth W. Tigwell" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.08937v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-university-disability-services-professionals-write-image-descriptions-hci-figures" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Disability Services Office (DSO) professionals at higher education institutions write alt text for {visual content}. However, due to the complexity of visual content, such as HCI figures in research publications, DSO professionals can struggle to write high-quality alt text if they lack subject expertise. Generative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-well-does-ai-generated-feedback-work-intrinsic-and-extrinsic-evaluation-across", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Well Does AI-Generated Feedback Work? Intrinsic And Extrinsic Evaluation Across More Than 20,000 Efl Essay Drafts", "autores": [ "Steven Coyne", "Diana Galvan-Sosa", "Ryan Spring", "Machi Shimmei", "Michael Zock", "Keisuke Sakaguchi", "Kentaro Inui" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.14591v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-well-does-ai-generated-feedback-work-intrinsic-and-extrinsic-evaluation-across" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines feedback in English as a Foreign Language (EFL) writing contexts, focusing on written corrective feedback (WCF). Large language models (LLMs) can provide WCF at scale, but aligning them with pedagogical best practices remains an ongoing challenge. WCF meeting criteria like factuality or relevance …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-centered-approach-ethical-ai-education-underresourced-secondary-schools", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Human-Centered Approach To Ethical AI Education In Underresourced Secondary Schools", "autores": [ "Valentina Kuskova", "Sonia Howell", "Brianna Stines", "and Brianna Conaghan" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.26004v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-centered-approach-ethical-ai-education-underresourced-secondary-schools" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": {}, "temas": [ "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "National and international policy efforts increasingly promote AI literacy in K--12 education, yet access to AI tools alone is insufficient to ensure equitable and responsible participation, particularly in under-resourced contexts. Without designs that integrate ethical reasoning, human support, and opportunities for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-loop-benchmarking-heterogeneous-llms-automated-competency-assessment-secondary", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Human-In-The-Loop Benchmarking Of Heterogeneous LLMs For Automated Competency Assessment In Secondary Level Mathematics", "autores": [ "Jatin Bhusal", "Nancy Mahatha", "Aayush Acharya", "Raunak Regmi" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.26607v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-loop-benchmarking-heterogeneous-llms-automated-competency-assessment-secondary" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Competency-Based Education (CBE) is gaining traction around the world, the shift from marks-based assessment to qualitative competency mapping is a manual challenge for educators. This paper tackles the bottleneck issue by suggesting a \"Human-in-the-Loop\" benchmarking framework to assess the effectiveness of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-coercive-normative-and-mimetic-stress-chinese-teacherscontinuance-intention", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Impact Of Coercive, Normative, And Mimetic Stress On Chinese Teachers'Continuance Intention To Use Generative AI: An Integrated Perspective Of The Expectation-Confirmation Model And Institutional Theory", "autores": [ "Kunjie Jia", "Kai Cui", "Huimin He", "Yiran Du" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.00522v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-coercive-normative-and-mimetic-stress-chinese-teacherscontinuance-intention" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates Chinese teachers' continuance intention to use generative artificial intelligence (AI) by integrating the Expectation-Confirmation Model with Institutional Theory. A sequential explanatory mixed-methods design was employed. Questionnaire data from 437 teachers were analysed using structural …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-generative-artificial-intelligence-academic-development-chinese-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Impact Of Generative Artificial Intelligence On Academic Development Of Chinese Students In Humanities And Social Sciences", "autores": [ "Lei Fan", "Fangxue Liu" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.24104v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-generative-artificial-intelligence-academic-development-chinese-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence(GenAI) is reshaping learning in higher education, with particularly pronounced implications for the humanities and social sciences(HSS), where learning outcomes are commonly expressed through written and interpretive forms that align closely with GenAI's capabilities. Yet, systematic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-implementing-genai-supported-learning-software-engineering-and-computer-science", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Implementing Genai-Supported Learning In Software Engineering And Computer Science Education Using Bloom'S Taxonomy", "autores": [ "Vahid Garousi", "Zafar Jafarov", "Aytan Movsumova", "Leyla Memmedova", "Huseyn Mirzayev" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.27398v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/implementing-genai-supported-learning-software-engineering-and-computer-science" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Context: Generative AI adoption in software engineering education raises opportunities for learning support alongside concerns about superficial learning and academic integrity. Objective: This study investigates how explicit instructional guidance aligned with Bloom's taxonomy supports responsible GenAI use in SE/CS …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-indirect-and-direct-ai-scaffolding-computational-problem-posing-pilot-experience", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Indirect And Direct AI Scaffolding For Computational Problem Posing: A Pilot Experience Report", "autores": [ "Shayla Sharmin", "Mohammad Fahim Abrar", "Mohammad Al-Ratrout", "Roghayeh Leila Barmaki" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.09628v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/indirect-and-direct-ai-scaffolding-computational-problem-posing-pilot-experience" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Problem posing is a valuable learning activity in computing education, encouraging learners to actively construct, refine, and reflect on problems rather than simply solving them. This experience report presents the design and pilot deployment of two LLM-powered scaffolding systems for supporting problem posing across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-integrating-generative-ai-enhanced-cognitive-systems-higher-education-stakeholder", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Integrating Generative AI-Enhanced Cognitive Systems In Higher Education: From Stakeholder Perceptions To A Conceptual Framework Considering The Eu AI Act", "autores": [ "Da-Lun Chen", "Prasasthy Balasubramanian", "Lauri Loven", "Susanna Pirttikangas", "Jaakko Sauvola", "Panagiotis Kostakos" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.10802v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integrating-generative-ai-enhanced-cognitive-systems-higher-education-stakeholder" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Many staff and students in higher education have adopted generative artificial intelligence (GenAI) tools in their work and study. GenAI is expected to enhance cognitive systems by enabling personalized learning and streamlining educational services. However, stakeholders perceptions of GenAI in higher education …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-interoperability-ai-safety-governance-ethics-regulations-and-standards", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Interoperability In Ai Safety Governance: Ethics, Regulations, And Standards", "autores": [ "Yik Chan Chin", "David A. Raho", "Hag-Min Kim", "Chunli Bi", "James Ong", "Jingbo Huang", "Serge Stinckwich" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.06153v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/interoperability-ai-safety-governance-ethics-regulations-and-standards" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This policy report draws on country studies from China, South Korea, Singapore, and the United Kingdom to identify effective tools and key barriers to interoperability in AI safety governance. It offers practical recommendations to support a globally informed yet locally grounded governance ecosystem. Interoperability …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-irresponsible-counselors-large-language-models-and-loneliness-modern-humans", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Irresponsible Counselors: Large Language Models And The Loneliness Of Modern Humans", "autores": [ "Abas Bertina", "Sara Shakeri" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.21653v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/irresponsible-counselors-large-language-models-and-loneliness-modern-humans" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) have rapidly shifted from peripheral assistive tools to constant companions in everyday and even high stakes human decision making. Many users now consult these models about health, intimate relationships, finance, education, and identity, because LLMs are, in practice, multi domain, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-kahaani-multimodal-co-creative-storytelling-system", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Kahaani: A Multimodal Co-Creative Storytelling System", "autores": [ "Samee Arif", "Muhammad Saad Haroon", "Aamina Jamal Khan", "Taimoor Arif", "Agha Ali Raza", "Awais Athar" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2409.11261v6", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/kahaani-multimodal-co-creative-storytelling-system" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper introduces Kahaani, a multimodal, co-creative storytelling system that leverages Generative Artificial Intelligence, designed for children to address the challenge of sustaining engagement to foster educational narrative experiences. Here we define co-creative as a collaborative creative process in which …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-knowing-rules-not-enough-student-regulatory-awareness-and-use-genai-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Knowing The Rules Is Not Enough: Student Regulatory Awareness And Use Of Genai In Higher Education", "autores": [ "Lasse Bischof", "Eva-Maria Sch‚àö‚àÇn", "Maria Rauschenberger", "Michael Neumann" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.12436v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/knowing-rules-not-enough-student-regulatory-awareness-and-use-genai-higher-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Context: Generative Artificial Intelligence (GenAI) tools such as ChatGPT are increasingly integrated into students learning practices. While previous research mainly examines adoption rates and attitudes, students awareness of institutional regulations and their perceived compliance remain unexplored. Understanding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-knowledge-without-wisdom-measuring-misalignment-between-llms-and-intended-impact", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Knowledge without Wisdom: Measuring Misalignment between LLMs and Intended Impact", "autores": [ "Michael Hardy", "Yunsung Kim" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.00883", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/knowledge-without-wisdom-measuring-misalignment-between-llms-and-intended-impact" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "LLMs increasingly excel on AI benchmarks, but doing so does not guarantee validity for downstream tasks. This study contrasts LLM alignment on benchmarks, downstream tasks, and, importantly the intended impact of those tasks. We evaluate the performance of leading LLMs (i.e., generative pre-trained base models) on …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-landscape-ai-science-education-what-changing-and-how-respond", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The Landscape Of AI In Science Education: What Is Changing And How To Respond", "autores": [ "Xiaoming Zhai", "Kent Crippen" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2602.18469v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/landscape-ai-science-education-what-changing-and-how-respond" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "analyzing", "learning_student_support", "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This introductory chapter explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in reshaping the landscape of science education. Positioned at the intersection of tradition and innovation, AI is altering educational goals, procedures, learning materials, assessment practices, and desired outcomes. We …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-large-scale-semantic-mapping-learner-agency-and-autonomy-reveals-what-measurement-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Large-Scale Semantic Mapping Of Learner Agency And Autonomy Reveals What Measurement And Generative AI Research Overlook", "autores": [ "Fei Qin", "Xiaobo Liu", "Yaowen Zhang", "Xuming Li", "Fei Wang", "Mutlu Cukurova", "Jingjing Chen", "Yu Zhang" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.10881v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-scale-semantic-mapping-learner-agency-and-autonomy-reveals-what-measurement-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Learner agency and autonomy are foundational to personal development, yet a pervasive \"jingle-jangle\" fallacy (i.e. identical terms denoting different constructs, distinct terms denoting identical ones) has substantially hindered cumulative knowledge. Treating meaning as a phenomenon constituted through use in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-adopt-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning To Adopt Generative AI", "autores": [ "Lijia Ma", "Xingchen (Cedric) Xu", "Yumei He", "Yong Tan" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2410.19806v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-adopt-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "efficiency", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent advancements in generative AI, such as ChatGPT, have dramatically transformed how people access information. Despite its powerful capabilities, the benefits it provides may not be equally distributed among individuals, a phenomenon referred to as the digital divide. Building upon prior literature, we propose …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-live-ai-how-students-develop-ai-literacy-through-naturalistic-chatgpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning To Live With Ai: How Students Develop Ai Literacy Through Naturalistic Chatgpt Interaction", "autores": [ "Tawfiq Ammari", "Meilun Chen", "S M Mehedi Zaman", "Kiran Garimella" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.20749v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-live-ai-how-students-develop-ai-literacy-through-naturalistic-chatgpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "How do students develop AI literacy through everyday practice rather than formal instruction? While normative AI literacy frameworks proliferate, empirical understanding of how students actually learn to work with generative AI remains limited. This study analyzes 10,536 ChatGPT messages from 36 undergraduates over …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-program-alongside-ai-critical-thinking-ai-ethics-and-gendered-patterns", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning To Program Alongside AI: Critical Thinking, AI Ethics, And Gendered Patterns Of German Secondary School Students", "autores": [ "Isabella Gra√¢¬à¬ö√ɬºl" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.24197v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-program-alongside-ai-critical-thinking-ai-ethics-and-gendered-patterns" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The first generation of students is learning to program alongside GenAI (Generative Artificial Intelligence) tools, raising questions about how young learners critically engage with them and perceive ethical responsibilities. While prior research has focused on university students or developers, little is known about …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learnmate2-design-and-evaluation-llm-powered-personalized-and-adaptive-support-system", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learnmate^2: Design And Evaluation Of An LLM-Powered Personalized And Adaptive Support System For Online Learning", "autores": [ "Xinyu Jessica Wang", "Christine P Lee", "Bilge Mutlu" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.06257v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learnmate2-design-and-evaluation-llm-powered-personalized-and-adaptive-support-system" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Personalization is crucial for effective learning, yet online learning, designed for widespread availability and open access, lacks personalized guidance. Recent advancements in large language models (LLMs) offer opportunities to bridge this gap. We explore how LLM-driven tools may be designed to support personalized …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-lessons-learned-integrating-generative-ai-introductory-undergraduate-astronomy-course", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Lessons Learned From Integrating Generative AI Into An Introductory Undergraduate Astronomy Course At Harvard", "autores": [ "Christopher W. Stubbs", "Dongpeng Huang", "Jungyoon Koh", "Madeleine Woods", "Andres A. Plazas Malagon" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.04389v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lessons-learned-integrating-generative-ai-introductory-undergraduate-astronomy-course" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We describe our efforts to fully integrate generative artificial intelligence (GAI) into an introductory undergraduate astronomy course. Ordered by student perception of utility, GAI was used in instructional Python notebooks, in a subset of assignments, for student presentation preparations, and as a participant (in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-leveraging-peer-self-and-teacher-assessments-generative-ai-enhanced-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Leveraging Peer, Self, And Teacher Assessments For Generative Ai-Enhanced Feedback", "autores": [ "Alvaro Becerra", "Ruth Cobos" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.18306v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-peer-self-and-teacher-assessments-generative-ai-enhanced-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing timely and meaningful feedback remains a persistent challenge in higher education, especially in large courses where teachers must balance formative depth with scalability. Recent advances in Generative Artificial Intelligence (GenAI) offer new opportunities to support feedback processes while maintaining …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llama-lima-living-meta-analysis-effects-generative-ai-learning-mathematics", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Llama Lima: A Living Meta-Analysis On The Effects Of Generative AI On Learning Mathematics", "autores": [ "Anselm Strohmaier", "Samira Bodefeld", "Frank Reinhold" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.18685v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llama-lima-living-meta-analysis-effects-generative-ai-learning-mathematics" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The capabilities of generative AI in mathematics education are rapidly evolving, posing significant challenges for research to keep pace. Research syntheses remain scarce and risk being outdated by the time of publication. To address this issue, we present a Living Meta-Analysis (LIMA) on the effects of generative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-agents-education-advances-and-applications", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Llm Agents For Education: Advances And Applications", "autores": [ "Zhendong Chu", "Shen Wang", "Jian Xie", "Tinghui Zhu", "Yibo Yan", "Jinheng Ye", "Aoxiao Zhong", "Xuming Hu", "Jing Liang", "Philip S. Yu", "Qingsong Wen" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2503.11733v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-agents-education-advances-and-applications" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Model (LLM) agents are transforming education by automating complex pedagogical tasks and enhancing both teaching and learning processes. In this survey, we present a systematic review of recent advances in applying LLM agents to address key challenges in educational settings, such as feedback comment …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-assisted-sentiment-analysis-integrated-computational-and-qualitative-mixed", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLM-Assisted Sentiment Analysis For Integrated Computational And Qualitative Mixed Methods Education Research: A Case Study Of Students' Written Reflection Assignments", "autores": [ "Xiomara Gonzalez", "Gabriella Coloyan Fleming", "Andrew Katz", "Maya Denton", "Jessica Deters" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.27403v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-assisted-sentiment-analysis-integrated-computational-and-qualitative-mixed" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Written reflection assignments give students valuable opportunities for critical self-assessment, meaning making, and learning processing. Additionally, such reflections provide rich data for qualitative education research. However, qualitative data can be time-consuming to analyze. It is even more time-intensive to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-generated-design-problems-assessing-higher-order-thinking-project-based-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLM-Generated Design Problems For Assessing Higher-Order Thinking In Project-Based Learning", "autores": [ "Ahmad D. Suleiman", "Daqing Hou", "Maliha Noushin Raida" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.11032v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-generated-design-problems-assessing-higher-order-thinking-project-based-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Project-based learning (PjBL) is common in computing education, but traditional assessments of PjBL often fail to capture higher-order thinking (HOT), especially in transfer contexts. This study introduces \"design problems\" (DPs): concise, scenario-based prompts that require applying project concepts in new …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-judge-education-curriculum-grounded-marking-pipeline", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLM-As-Judge In Education: A Curriculum-Grounded Marking Pipeline", "autores": [ "Xiwei Xu", "Chen Wang", "Jacky Jiang", "Phil Yang", "Qian Fu", "Mohan Dhall", "Wenjie Zhang", "Liming Zhu" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.17507v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-judge-education-curriculum-grounded-marking-pipeline" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI and large language models (LLMs) are increasingly applied to question generation and automated assessment. However, deploying LLMs in preparation for high-stakes exams requires more than prompt engineering; it demands software pipelines that systematically ground model outputs in authorised curriculum …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-judge-validity-physics-assessment-depends-more-task-model", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLM-As-A-Judge Validity In Physics Assessment Depends More On The Task Than The Model", "autores": [ "Will Yeadon", "Tom Hardy", "Paul Mackay", "and Elise Agra" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.14732v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-judge-validity-physics-assessment-depends-more-task-model" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As large language models (LLMs) are increasingly considered for automated assessment and feedback, understanding when LLM marking is valid is essential. We evaluate LLM-as-a-judge marking across three physics assessment formats - structured questions, written essays, and scientific plots - comparing GPT-5.2, Grok 4.1, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-prompt-evaluation-educational-applications", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Llm Prompt Evaluation For Educational Applications", "autores": [ "Langdon Holmes", "Adam Coscia", "Scott Crossley", "Joon Suh Choi", "and Wesley Morris" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.16134v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-prompt-evaluation-educational-applications" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As large language models (LLMs) become increasingly common in educational applications, there is a growing need for evidence-based methods to design and evaluate LLM prompts that produce personalized and pedagogically aligned out-puts. This study presents a generalizable, systematic approach for evaluating prompts, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llmography-transforming-human-ai-conversations-traceability-oversight-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Llmography: Transforming Human-AI Conversations Into Traceability, Oversight, And Auditability Indicators", "autores": [ "Mohammed Bousmah" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.29437v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llmography-transforming-human-ai-conversations-traceability-oversight-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The growing use of Large Language Models (LLMs) in education, software engineering, academic writing, and technical documentation raises a key question: how can we evaluate not only AI-assisted outputs, but also the interaction process that produced them? Current debates often focus on detecting whether a final …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mapping-ai-programs-us-status-report-early-2026-and-analysis-ai-majors-and-minors", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Mapping AI Programs In The U.S: A Status Report From Early 2026 And An Analysis Of AI Majors And Minors", "autores": [ "Felix Muzny", "Carolyn Jones", "Carter Ithier", "Hasnain Sikora", "Hrutika Harshadbhai Patel", "Carla E. Brodley" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.12428v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mapping-ai-programs-us-status-report-early-2026-and-analysis-ai-majors-and-minors" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, School Leader, Others" }, "temas": [ "organizing", "analyzing", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We present a report on the status of undergraduate Artificial Intelligence (AI) programs in the United States in Spring 2026. In so doing, we 1) describe our scraping and mapping tools, which dynamically update to track the state of AI education in the U.S., and 2) create a historic record at a time of great upheaval. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-measuring-how-students-rely-generative-ai-academic-writing-development-and-multi", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Measuring How Students Rely On Generative AI In Academic Writing: Development And Multi-Source Validation Of The Generative AI Reliance Types Scale (Genai-Rts)", "autores": [ "Shahin Hossain", "Tukhbita Afroz Nawmi" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.14301v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/measuring-how-students-rely-generative-ai-academic-writing-development-and-multi" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI (GenAI) becomes increasingly embedded in undergraduate academic writing, how students rely on these tools, rather than simply whether they use them, has become a central question for learning, academic integrity, and educational equity. Existing measures of reliance were developed inductively, focused …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-measuring-inclusion-interaction-inclusion-analytics-human-ai-collaborative-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Measuring Inclusion In Interaction: Inclusion Analytics For Human-AI Collaborative Learning", "autores": [ "JAEYOON CHOI", "NIA NIXON" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.09269v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/measuring-inclusion-interaction-inclusion-analytics-human-ai-collaborative-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Inclusion, equity, and access are widely valued in AI and education, yet are often assessed through coarse sample descriptors or post-hoc self-reports that miss how inclusion is shaped moment by moment in collaborative problem solving (CPS). In this proof-of-concept paper, we introduce inclusion analytics, a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-meta-analysis-effect-generative-ai-productivity-and-learning-programming", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Meta-Analysis Of The Effect Of Generative AI On Productivity And Learning In Programming", "autores": [ "Sebastian Maier", "Moritz Gunzenh‚àö¬ßuser", "Jonas Schweisthal", "Manuel Schneider", "Stefan Feuerriegel" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.04779v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/meta-analysis-effect-generative-ai-productivity-and-learning-programming" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) is increasingly used for programming, yet it remains unclear when and where GenAI tools lead to productivity gains. Evidence on the effects of GenAI on the long-term development of programming skills is similarly mixed. Here, we present a meta-analysis of $n = 23$ studies …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-missing-evaluation-axis-what-10000-student-submissions-reveal-about-ai-tutor", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Missing Evaluation Axis: What 10,000 Student Submissions Reveal About AI Tutor Effectiveness", "autores": [ "Rose Niousha", "Samantha Boatright Smith", "Bita Akram", "Peter Brusilovsky", "Arto Hellas", "Juho Leinonen", "John DeNero", "and Narges Norouzi" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.05648v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/missing-evaluation-axis-what-10000-student-submissions-reveal-about-ai-tutor" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Current Artificial Intelligence (AI)-based tutoring systems (AI tutors) are primarily evaluated based on the pedagogical quality of their feedback messages. While important, pedagogy alone is insufficient because it ignores a critical question: what do students actually do with the feedback they receive? We argue that …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-motion-signals-insights-unified-framework-student-behavior-analysis-and-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Motion Signals To Insights: A Unified Framework For Student Behavior Analysis And Feedback In Physical Education Classes", "autores": [ "Xian Gao", "Jiacheng Ruan", "Jingsheng Gao", "Mingye Xie", "Zongyun Zhang", "Ting Liu and Yuzhuo Fu" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2503.06525v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/motion-signals-insights-unified-framework-student-behavior-analysis-and-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Analyzing student behavior in educational scenarios is crucial for enhancing teaching quality and student engagement. Existing AI-based models often rely on classroom video footage to identify and analyze student behavior. While these video-based methods can partially capture and analyze student actions, they struggle …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-multi-level-barriers-generative-ai-adoption-across-disciplines-and-professional-roles", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Multi-Level Barriers To Generative AI Adoption Across Disciplines And Professional Roles In Higher Education", "autores": [ "Jianhua Yang", "Kerem Oge", "Adrian von Muhlenen", "Abdullah Bilal Akbulut", "Tanya Suzanne Carey", "Chidi Okorro" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.27052v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/multi-level-barriers-generative-ai-adoption-across-disciplines-and-professional-roles" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Artificial Intelligence (GenAI) is rapidly reshaping higher education, yet barriers to its adoption across different disciplines and institutional roles remain underexplored. Existing literature frequently attributes adoption barriers to individual-level factors such as perceived usefulness and ease of use. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-navigating-ethical-and-societal-impacts-generative-ai-higher-computing-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Navigating The Ethical And Societal Impacts Of Generative Ai In Higher Computing Education", "autores": [ "Janice Mak", "Joyce Nakatumba-Nabende", "Tony Clear", "Alison Clear", "Ibrahim Albluwi", "Oana Andrei", "Lorenzo Angeli", "Stephen MacNeil", "Solomon Sunday Oyelere", "Matthew Hale Rattigan", "Judy Sheard", "Tingting Zhu" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2511.15768v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/navigating-ethical-and-societal-impacts-generative-ai-higher-computing-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "analyzing", "learning_student_support", "organizing", "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI (GenAI) presents societal and ethical challenges related to equity, academic integrity, bias, and data provenance. In this paper, we outline the goals, methodology and deliverables of their collaborative research, considering the ethical and societal impacts of GenAI in higher computing education. A …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-novelty-normalisation-tracking-changing-perceptions-ai-higher-education-2024-2026", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Novelty To Normalisation: Tracking Changing Perceptions Of AI In Higher Education, 2024-2026", "autores": [ "Juliana Gerard", "Morgan Macleod", "Kelly Norwood", "Aisling Reid", "Muskaan Singh" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.16223v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/novelty-normalisation-tracking-changing-perceptions-ai-higher-education-2024-2026" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of generative artificial intelligence (AI) has reshaped the landscape of higher education. Students have embraced tools such as ChatGPT with striking speed, while teaching staff and institutions have responded with greater caution. Existing research on AI perceptions has mainly been …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-objectiveed-buddybooks-efficacy-study-report-performance-staar-and-i-ready-reading", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Objectiveed Buddybooks Efficacy Study Report Performance On Staar And I-Ready In Reading, Academic Year 2024-2025", "autores": [ "Sofia Jimenez", "Ph.D.", "Juliette Berg", "Ph.D.", "Isabella Ilievski", "M.Ed.", "Anna Robinson", "M.A.", "Rachel Schechter", "Ph.D." ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "LXD Research", "url": "https://www.researchgate.net/publication/401168021_Objective_Ed_BuddyBooks_Efficacy_Study_Report_Performance_on_STAAR_and_i-Ready_Reading_Academic_Year_2024-2025", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/objectiveed-buddybooks-efficacy-study-report-performance-staar-and-i-ready-reading" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This correlational study examined the relationship between consistent engagement with BuddyBooks, an AI-powered assistive reading platform, and literacy outcomes among 107 elementary students with dyslexia in grades 2–5 in an East Texas public school district during the 2024-2025 academic year. BuddyBooks uses …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-open-datasets-learning-analytics-trends-challenges-and-best-practice", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Open Datasets In Learning Analytics: Trends, Challenges, And Best Practice", "autores": [ "Valdemar Svábensky", "Brendan Flanagan", "Erwin Daniel Lopez Zapata", "Atsushi Shimada" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.17314v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/open-datasets-learning-analytics-trends-challenges-and-best-practice" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Open datasets play a crucial role in three research domains that intersect data science and education: learning analytics, educational data mining, and artificial intelligence in education. Researchers in these domains apply computational methods to analyze data from educational contexts, aiming to better understand …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-open-tutorai-open-source-platform-personalized-and-immersive-learning-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Open Tutorai: An Open-Source Platform For Personalized And Immersive Learning With Generative AI", "autores": [ "Mohamed EL HAJJI", "Tarek AIT BAHA", "Aicha DAKIR", "Hammou FADILI", "Youssef ES-SAADY" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.07176v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/open-tutorai-open-source-platform-personalized-and-immersive-learning-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent advances in artificial intelligence have created new possibilities for making education more scalable, adaptive, and learner-centered. However, existing educational chatbot systems often lack contextual adaptability, real-time responsiveness, and pedagogical agility. which can limit learner engagement and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-p-air-structured-ai-replication-framework-active-learning-introductory-physics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "P-A.I.R.: A Structured AI-Replication Framework For Active Learning In Introductory Physics", "autores": [ "Bilas Paul" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.18587v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/p-air-structured-ai-replication-framework-active-learning-introductory-physics" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The growing use of generative AI tools among students raises an important pedagogical question: how can AI be structured to promote active learning rather than passive answer-seeking? This study introduces the Physics AI-Replication (P-A.I.R.) framework, in which students identify challenging problems, use AI to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pats-personality-aware-teaching-strategies-large-language-model-tutors", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Pats: Personality-Aware Teaching Strategies With Large Language Model Tutors", "autores": [ "Donya Rooein", "Sankalan Pal Chowdhury", "Mariia Eremeeva", "Yuan Qin", "Debora Nozza", "Mrinmaya Sachan", "Dirk Hovy" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.08402v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pats-personality-aware-teaching-strategies-large-language-model-tutors" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent advances in large language models (LLMs) demonstrate their potential as educational tutors. However, different tutoring strategies benefit different student personalities, and mismatches can be counterproductive to student outcomes. Despite this, current LLM tutoring systems do not take into account student …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pedaco-gen-scaffolding-pedagogical-agency-human-ai-collaborative-video-authoring", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Pedaco-Gen: Scaffolding Pedagogical Agency In Human-AI Collaborative Video Authoring", "autores": [ "Injun Baek", "Yearim Kim", "Nojun Kwak" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.19623v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pedaco-gen-scaffolding-pedagogical-agency-human-ai-collaborative-video-authoring" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While advancements in Text-to-Video (T2V) generative AI offer a promising path toward democratizing content creation, current models are often optimized for visual fidelity rather than instructional efficacy. This study introduces PedaCo-Gen, a pedagogically-informed human-AI collaborative video generating system for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pedagogical-promise-and-peril-ai-text-mining-analysis-chatgpt-research-discussions", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Pedagogical Promise And Peril Of AI: A Text Mining Analysis Of ChatGPT Research Discussions In Programming Education", "autores": [ "Juvy C. Grume", "John Paul P. Miranda", "Aileen P. De Leon", "Jordan L. Salenga", "Hilene E. Hernandez", "Mark Anthony A. Castro", "Vernon Grace M. Maniago", "Joel D. Canlas", "Joel B. Quiambao" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.00361v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pedagogical-promise-and-peril-ai-text-mining-analysis-chatgpt-research-discussions" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "GenAI systems such as ChatGPT are increasingly discussed in programming education, but the ways in which the research literature conceptualizes and frames their role remain unclear. This chapter applies text mining to publications indexed in a leading academic database to map scholarly discourse on ChatGPT in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pedagogical-reflections-holistic-cognitive-development-hcd-framework-and-ai-augmented", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Pedagogical Reflections On The Holistic Cognitive Development (Hcd) Framework And Ai-Augmented Learning In Creative Computing", "autores": [ "Anand Bhojan" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2511.06779v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pedagogical-reflections-holistic-cognitive-development-hcd-framework-and-ai-augmented" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper presents an expanded account of the Holistic Cognitive Development (HCD) framework for reflective and creative learning in computing education. The HCD framework integrates design thinking, experiential learning, and reflective practice into a unified constructivist pedagogy emphasizing autonomy, ownership, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pedagogy-ai-mistakes-fostering-higher-order-thinking", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Pedagogy Of AI Mistakes: Fostering Higher-Order Thinking", "autores": [ "Hadi Hosseini" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.05472v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pedagogy-ai-mistakes-fostering-higher-order-thinking" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI becomes increasingly integrated into higher education, its frequent errors and hallucinations, often seen as limitations, offer a unique pedagogical opportunity. By framing AI as a ``learning companion'' whose imperfect outputs prompt analysis, evaluation, and reflection, we argue that instructors can …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-perceived-importance-cognitive-skills-among-computing-students-era-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Perceived Importance Of Cognitive Skills Among Computing Students In The Era Of AI", "autores": [ "Neha Rani", "Erta Cenko", "and Laura Melissa Cruz Castro" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.10730v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/perceived-importance-cognitive-skills-among-computing-students-era-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The availability and increasing integration of generative AI tools have transformed computing education. While AI in education presents opportunities, it also raises new concerns about how these powerful know-it-all AI tools, which are becoming widespread, impact cognitive skill development among students. Cognitive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-perceptions-and-utilization-genai-tools-among-data-science-students-and-faculty", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Perceptions And Utilization Of Genai Tools Among Data Science Students And Faculty", "autores": [ "ABEER M. HASAN", "SAYED A. MOSTAFA" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.22998v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/perceptions-and-utilization-genai-tools-among-data-science-students-and-faculty" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates perceptions and use of generative artificial intelligence (GenAI) tools among students and faculty in statistics and data science at a historically Black college or university. Survey data from 119 valid student responses and 14 faculty responses were used to examine familiarity, usage …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-performance-and-failure-modes-ai-chatbots-novel-concept-inventory-relativity", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Performance And Failure Modes Of AI Chatbots On A Novel Concept Inventory On Relativity In Classical Mechanics", "autores": [ "Eugenio TUFINO", "Caterina GIOVANZANA", "Andrea ZAMBONI", "Pasquale ONORATO", "Stefano OSS" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.09602v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/performance-and-failure-modes-ai-chatbots-novel-concept-inventory-relativity" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI chatbots are increasingly used by students as study tools in physics, raising practical questions about their reliability on conceptual tasks. Existing evaluations of large language models (LLMs) on physics concept inventories rely almost exclusively on instruments that have been publicly available for years and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-personalized-multimodal-feedback-using-multiple-external-representations-strategy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Personalized Multimodal Feedback Using Multiple External Representations: Strategy Profiles And Learning In High School Physics", "autores": [ "Natalia Revenga-Lozano", "Karina E. Avila", "Steffen Steinert", "Matthias Schweinberger", "Clara E. Gomez-Perez", "Jochen Kuhn", "Stefan Kuchemann" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.09470v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/personalized-multimodal-feedback-using-multiple-external-representations-strategy" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Multiple external representations (MERs) and personalized feedback support physics learning, yet evidence on how personalized feedback can effectively integrate MERs remains limited. This question is particularly timely given the emergence of multimodal large language models. We conducted a 16-24 week observational …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-physics-education-under-application-artificial-intelligence-bibliometric-analysis", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Physics Education Under The Application Of Artificial Intelligence: Bibliometric Analysis Based On Web Of Science Core Library (2021-2025)", "autores": [ "Chengtian Liang", "Yike Qian", "Yixuan Lin", "Yu Wang" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.03348v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/physics-education-under-application-artificial-intelligence-bibliometric-analysis" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid development of artificial intelligence technology is driving the transformation of physics education from traditional models to intelligent and data-driven approaches. To explore the evolution and cutting-edge hotspots in this field, this study conducted a systematic bibliometric analysis of 138 core …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-plagiarism-or-productivity-students-moral-disengagement-and-behavioral-intentions-use", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Plagiarism Or Productivity? Students Moral Disengagement And Behavioral Intentions To Use ChatGPT In Academic Writing", "autores": [ "John Paul P. Miranda", "Rhiziel P. Manalese", "Mark Anthony A. Castro", "Renen Paul M. Viado", "Vernon Grace M. Maniago", "Rudante M. Galapon", "Jovita G. Rivera", "Amado B. Martinez", "Jr." ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.19549v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/plagiarism-or-productivity-students-moral-disengagement-and-behavioral-intentions-use" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examined how moral disengagement influences Filipino college students' intention to use ChatGPT in academic writing. The model tested five mechanisms: moral justification, euphemistic labeling, displacement of responsibility, minimizing consequences, and attribution of blame. These mechanisms were analyzed …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-practitioner-beliefs-and-behaviors-ai-enhanced-education-dot-framework-survey", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Practitioner Beliefs And Behaviors In AI-Enhanced Education: Dot Framework Survey Evidence", "autores": [ "David Gibson", "M. Elizabeth Azukas", "Gerald Knezek" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.29041v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/practitioner-beliefs-and-behaviors-ai-enhanced-education-dot-framework-survey" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study reports findings from a cross-sectional survey (n = 72) of higher education practitioners examining beliefs, behaviors, and institutional conditions related to artificial intelligence (AI) integration in teaching and learning. Grounded in the DOT Framework, which integrates design thinking and open systems …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-practitioner-voices-summit-how-teachers-evaluate-ai-tools-through-deliberative", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Practitioner Voices Summit: How Teachers Evaluate AI Tools Through Deliberative Sensemaking", "autores": [ "Dorottya Demszky", "Christopher Mah", "Helen Higgins" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.22588v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/practitioner-voices-summit-how-teachers-evaluate-ai-tools-through-deliberative" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Teachers face growing pressure to integrate AI tools into their classrooms, yet are rarely positioned as agentic decision-makers in this process. Understanding the criteria teachers use to evaluate AI tools, and the conditions that support such reasoning, is essential for responsible AI integration. We address this …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-prediction-model-motivators-and-demotivators-integrating-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Prediction Model Of Motivators And Demotivators Of Integrating Large Language Models In Software Engineering Education: An Empirical Study", "autores": [ "Maryam Khan", "Muhammad Azeem Akbar", "Jussi Kasurinen", "Estefan‚àö‚â†a Mart‚àö‚â†n-Barroso" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.09393v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/prediction-model-motivators-and-demotivators-integrating-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Context: Large Language Models (LLMs) are increasingly influencing software engineering practice and education. While prior studies examine their technical performance and classroom use, limited research provides cost-aware and empirically grounded models for systematic institutional integration. Objective: This study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-profiles-ai-dependency-latent-class-analysis-filipino-students-academic-competencies", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Profiles Of AI Dependency: A Latent Class Analysis Of Filipino Students' Academic Competencies", "autores": [ "Emerson Quiambao Fernando", "Julius Ceazar Gatchalian Tolentino", "Maria Anna David Cruz", "Jordan Lansang Salenga", "Vernon Grace Magat Maniago", "Juvy Cruz Grume", "Erika Mamucud Pineda", "Aileen Pobre De Leon", "John Paul Palo Miranda" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.27349v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/profiles-ai-dependency-latent-class-analysis-filipino-students-academic-competencies" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The increasing dependency among Filipino college students on artificial intelligence (AI) poses concerns about the potential decline of fundamental academic competencies. This study examines the extent of AI dependency and its perceived effects on students' critical thinking, writing skills, learning independence, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-prompt-engineering-responsible-generative-ai-use-african-education-report-three-day", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Prompt Engineering For Responsible Generative Ai Use In African Education: A Report From A Three-Day Training Series", "autores": [ "Benjamin Quarshie", "Vanessa Willemse", "Macharious Nabang", "Bismark Nyaaba Akanzire", "Patrick Kyeremeh", "Saeed Maigari", "Dorcas Adomina", "Ellen Kwarteng", "Eric Kojo Majialuwe", "Craig Gibbs", "Jerry Etornam Kudaya", "Sechaba Koma", "Matthew Nyaaba" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.06121v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/prompt-engineering-responsible-generative-ai-use-african-education-report-three-day" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) tools are increasingly adopted in education, yet many educators lack structured guidance on responsible and context sensitive prompt engineering, particularly in African and other resource constrained settings. This case report documents a three day online professional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-psychological-mechanisms-generative-ai-discontinuance-intention-among-chinese-12", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Psychological Mechanisms Of Generative AI Discontinuance Intention Among Chinese - 12 Teachers", "autores": [ "Yiran Du", "Qian Chen", "Huimin He" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.16648v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/psychological-mechanisms-generative-ai-discontinuance-intention-among-chinese-12" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines the psychological mechanisms underlying Chinese K-12 teachers' discontinuance intention toward generative AI. Drawing on the Cognition-Affect-Conation framework, the study investigates how cognitive evaluations of generative AI shape affective responses and subsequently influence behavioural …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-psychology-learning-machines-anthropomorphic-ai-and-paradox-automation-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The Psychology Of Learning From Machines: Anthropomorphic Ai And The Paradox Of Automation In Education", "autores": [ "Junaid Qadir", "Muhammad Mumtaz" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.06172v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/psychology-learning-machines-anthropomorphic-ai-and-paradox-automation-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI tutors enter classrooms at unprecedented speed, their deployment increasingly outpaces our grasp of the psychological and social consequences of such technology. Yet decades of research in automation psychology, human factors, and human-computer interaction provide crucial insights that remain underutilized in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-quantifying-perception-based-student-success-generative-ai-exploratory-monte-carlo", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Quantifying Perception-Based Student Success With Generative AI: An Exploratory Monte Carlo Simulation", "autores": [ "Seyma Yaman Kayadibi" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.01062v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/quantifying-perception-based-student-success-generative-ai-exploratory-monte-carlo" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) tools such as ChatGPT have attracted growing attention in higher education, particularly in relation to how students perceive their usefulness, usability, and educational value. This study develops an exploratory Monte Carlo simulation framework for quantifying …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-relationships-between-trust-compliance-and-performance-novice-programmers-using-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Relationships Between Trust, Compliance, And Performance For Novice Programmers Using AI Code Generation", "autores": [ "Nicholas Gardella", "Matthew L. Bolton", "Sara L. Riggs" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.18948v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/relationships-between-trust-compliance-and-performance-novice-programmers-using-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Objective. To explore how novice programmers' trust in Artificial Intelligence-driven Development Environments (AIDEs) relates to their coding performance and AI compliance while programming under time pressure. Background. Computer programming has undergone rapid upheaval due to state-of-the-art AIDEs, which provide …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-reliancescope-analytical-framework-examining-students-reliance-generative-ai-chatbots", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Reliancescope: An Analytical Framework For Examining Students' Reliance On Generative AI Chatbots In Problem Solving", "autores": [ "Hyoungwook Jin", "Minju Yoo", "Jieun Han", "Zixin Chen", "So-Yeon Ahn", "Xu Wang" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2602.16251v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/reliancescope-analytical-framework-examining-students-reliance-generative-ai-chatbots" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI chatbots enable personalized problem-solving, but effective learning requires students to self-regulate both how they seek help and how they use AI-generated responses. Considering engagement modes across these two actions reveals nuanced reliance patterns: for example, a student may actively engage in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-rethinking-ai-literacy-education-higher-education-bridging-risk-perception-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Rethinking AI Literacy Education In Higher Education: Bridging Risk Perception And Responsible Adoption", "autores": [ "Shasha Yu", "Fiona Carroll", "Barry L. Bentley" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.29935v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/rethinking-ai-literacy-education-higher-education-bridging-risk-perception-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI becomes increasingly embedded across societal domains, understanding how future AI practitioners, particularly technology students, perceive its risks is essential for responsible development and adoption. This study analyzed responses from 139 students in Computer Science, Data Science/Data Analytics, and other …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-rethinking-scaffolding-llm-tutors-interactional-mismatch-between-benchmarks-and-real", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Rethinking Scaffolding In LLM Tutors: The Interactional Mismatch Between Benchmarks And Real-World Deployments", "autores": [ "Alexandra Neagu", "Jeffrey T. H. Wong", "Marcus Messer", "Rhodri Nelson", "Peter B. Johnson" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.15766v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/rethinking-scaffolding-llm-tutors-interactional-mismatch-between-benchmarks-and-real" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "A central pedagogical value evaluated in AI tutor benchmarks is scaffolding: guiding students through graduated steps toward a solution. Alignment and evaluation methods for embedding scaffolding behaviour into chatbots, however, rest on an implicit assumption: that students will take up the scaffolding and engage in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-roboblockly-studio-conversational-block-programming-embodied-robot-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Roboblockly Studio: Conversational Block Programming With Embodied Robot Feedback For Computational Thinking", "autores": [ "Leyi Li", "Chenyu Du", "Jiafei Sun", "Erick Purwanto", "Qing Zhang" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.12059v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/roboblockly-studio-conversational-block-programming-embodied-robot-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Computational thinking (CT) is increasingly promoted as a core literacy, yet learners and teachers face challenges in connecting abstract program logic to meaningful outcomes. We design and evaluate RoboBlockly Studio, an integrated interactive system that combines block-based programming, a conversational AI teaching …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-school-ai-readiness-student-ai-literacy-national-multilevel-mediation-analysis", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From School AI Readiness To Student AI Literacy: A National Multilevel Mediation Analysis Of Institutional Capacity And Teacher Capability", "autores": [ "Xiu Guana", "Mingmin Zhenga", "Dragan Gascevic", "Wenxin Guo", "Yingqun Liua", "Xibin Hana", "Danijela Gasevic", "Ruiling Mad", "Qi Wua and Lixiang Yana,b" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.20056v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/school-ai-readiness-student-ai-literacy-national-multilevel-mediation-analysis" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence (AI) is increasingly embedded in vocational education systems, yet empirical evidence linking institutional AI readiness to student learning outcomes remains limited. This study develops and tests a 2-2-1 cross-level mediation framework examining how school-level AI readiness is associated with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-scoping-review-large-language-model-based-pedagogical-agents", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Scoping Review Of Large Language Model-Based Pedagogical Agents", "autores": [ "Shan Li", "Juan Zheng" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.12253v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/scoping-review-large-language-model-based-pedagogical-agents" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This scoping review examines the emerging field of Large Language Model (LLM)-based pedagogical agents in educational settings. While traditional pedagogical agents have been extensively studied, the integration of LLMs represents a transformative advancement with unprecedented capabilities in natural language …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-search-genai-queries-global-trends-physics-information-seeking-across-topics-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Search To Genai Queries: Global Trends In Physics Information-Seeking Across Topics And Regions", "autores": [ "Yossi Ben-Zion", "Omer Michaeli", "Noah D. Finkelstein" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.09550v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/search-genai-queries-global-trends-physics-information-seeking-across-topics-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The emergence of generative artificial intelligence (GenAI) marks a potential inflection point in the way academic information is accessed, raising fundamental questions about the evolving role of search in student learning. This study examines this shift by analyzing longitudinal trends in physics-related search and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-search-transition-study-university-students-perspectives-using-llms-and-traditional", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Search In Transition: A Study Of University Students' Perspectives On Using Llms And Traditional Search Engines In English Test Problem Solving For Higher Study", "autores": [ "Tarek Rahman", "Md Shaharia Hossen", "Mark Protik Mondol", "Jannatun Noor Mukta" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.13629v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/search-transition-study-university-students-perspectives-using-llms-and-traditional" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Artificial Intelligence (AI) becomes increasingly integrated into education, university students preparing for English language tests are frequently shifting between traditional search engines like Google and large language models (LLMs) to assist with problem-solving. This study explores students perceptions of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-self-regulated-personal-contracts-harm-reduction-approach-generative-ai-undergraduate", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Self-Regulated Personal Contracts As A Harm Reduction Approach To Generative AI In Undergraduate Programming Education", "autores": [ "Aadarsh Padiyath", "Jessica Shen", "Barbara Ericson" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.03256v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/self-regulated-personal-contracts-harm-reduction-approach-generative-ai-undergraduate" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students learning programming exercise agency in deciding when and how to use GenAI tools like ChatGPT. However, this agency is often implicit and shaped by deadline pressure and peer behavior rather than explicit and conscious learning goals. We designed a GenAI Contract grounded in harm reduction and self-regulated …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-shiksha-copilot-teacher-ai-collaboration-curating-and-customizing-lesson-plans-low", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Shiksha Copilot: Teacher-AI Collaboration For Curating And Customizing Lesson Plans In Low-Resource Schools", "autores": [ "Deepak Varuvel Dennison", "Bakhtawar Ahtisham", "Kavyansh Chourasia", "Nirmit Arora", "Rahul Singh", "Rene F. Kizilcec", "Akshay Nambi", "Tanuja Ganu", "Aditya Vashistha" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.00456v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/shiksha-copilot-teacher-ai-collaboration-curating-and-customizing-lesson-plans-low" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates Shiksha copilot, an AI-assisted lesson planning tool deployed in government schools across Karnataka, India. The system combined LLMs and human expertise through a structured process in which English and Kannada lesson plans were co-created by curators and AI; teachers then further customized …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-struggle-success-context-aware-guidance-screen-reader-users-computer-use", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Struggle To Success: Context-Aware Guidance For Screen Reader Users In Computer Use", "autores": [ "Nan Chen", "Jing Lu", "Zilong Wang", "Luna K. Qiu", "Siming Chen", "Yuqing Yang" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.18092v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/struggle-success-context-aware-guidance-screen-reader-users-computer-use" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Equal access to digital technologies is critical for education, employment, and social participation. However, mainstream interfaces are visually oriented, creating steep learning curves and frequent obstacles for screen reader users, and limiting their independence and opportunities. Existing support is inadequate -- …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-student-evaluation-repeated-ai-feedback-across-semester-writing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Student Evaluation Of Repeated AI Feedback Across A Semester Of Writing", "autores": [ "Andres Karjus", "Janika Leoste", "Tiia ‚àö√Øun" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.16115v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-evaluation-repeated-ai-feedback-across-semester-writing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is increasingly used for feedback in higher education, but evidence from repeated classroom use remains limited. This short paper analyses 2988 reflective essay-feedback-appraisal instances from 283 Estonian bachelor students across one semester. Students obtained and assessed feedback from a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-student-perceptions-and-preferences-regarding-ai-generated-instructional-videos", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Student Perceptions And Preferences Regarding AI-Generated Instructional Videos In Computing Education", "autores": [ "Esse Ciego", "Shubbhi Taneja", "Wilson Wong", "Amanpreet Kapoor" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.28203v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-perceptions-and-preferences-regarding-ai-generated-instructional-videos" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students differ in how they prefer to engage with learning resources, with some favoring textual materials and others visual or video-based content. Recent advances in generative AI have led CS education research to focus on text-based AI tools for developing learning resources. However, advances in AI video models …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-student-perceptions-large-language-models-use-self-reflection-and-design-critique", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Student Perceptions Of Large Language Models Use In Self-Reflection And Design Critique In Architecture Studio", "autores": [ "Juan David Salazar Rodriguez", "Sam Conrad Joyce", "Nachamma Sockalingam", "Khoo Eng Tat", "Julfendi" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.00041v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-perceptions-large-language-models-use-self-reflection-and-design-critique" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates the integration of Large Language Models (LLMs) into the feedback mechanisms of the architectural design studio, shifting the focus from generative production to reflective pedagogy. Employing a mixed-methods approach with surveys and semi structured interviews with 22 architecture students at …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-students-epistemological-beliefs-and-their-chatbot-preferences-ai-mediated-physics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Students' Epistemological Beliefs And Their Chatbot Preferences In AI-Mediated Physics Learning", "autores": [ "Amogh Sirnoorkar", "Omkar Mamidpalliwar" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.29385v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-epistemological-beliefs-and-their-chatbot-preferences-ai-mediated-physics" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Evolving technologies have traditionally influenced pedagogical practices and Generative AI is one such technology that promises to transform higher education. In this study, we investigate the association between introductory students' preferences for chatbot behavior and their epistemological beliefs surrounding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-students-perception-accuracy-partners-ai-use-and-its-relation-collaboration", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Students' Perception Accuracy Of Partners' AI Use And Its Relation To Collaboration Performance", "autores": [ "Laura Graf", "Ramona Beinstingel", "Stephan Krusche", "Oleksandra Poquet" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.23237v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-perception-accuracy-partners-ai-use-and-its-relation-collaboration" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Generative AI tools, now widely used by undergraduate students, have introduced a consequential and largely …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-studychat-dataset-analyzing-student-dialogues-chatgpt-artificial-intelligence-course", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Studychat Dataset: Analyzing Student Dialogues With Chatgpt In An Artificial Intelligence Course", "autores": [ "Hunter McNichols", "Fareya Ikram", "Andrew Lan" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2503.07928v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/studychat-dataset-analyzing-student-dialogues-chatgpt-artificial-intelligence-course" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The widespread availability of large language models (LLMs), such as ChatGPT, has significantly impacted education, raising both opportunities and challenges. Students can frequently interact with LLM-powered, interactive learning tools, but their usage patterns need to be observed and understood. We introduce …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-supporting-tutors-gig-economy-automated-feedback-case-study-ringle", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Supporting Tutors In The Gig Economy With Automated Feedback: A Case Study On Ringle", "autores": [ "Yeon Su Park", "Sieun Kim", "Keighley Overbay", "Seoyoung Kim", "Sewook Wee", "Daho Jung and Juho Kim" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.22609v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/supporting-tutors-gig-economy-automated-feedback-case-study-ringle" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of online tutoring platforms in the gig economy has made education more scalable, flexible, and on-demand. These platforms rely on learner evaluations as the primary feedback for tutors and platforms. However, such feedback offers limited guidance for tutors' improvement and makes it difficult to monitor …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-surface-learning-deep-understanding-grounded-ai-tutoring-system-moodle", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Surface Learning To Deep Understanding: A Grounded AI Tutoring System For Moodle", "autores": [ "Anna Ostrowska", "Micha‚âà√á Kukla", "Gabriela Majstrak", "Jan Opala", "Sebastian Perga‚âà√áa", "Jan Skwarek", "Anna Wroblewska ¬¨¬•" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.06963v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/surface-learning-deep-understanding-grounded-ai-tutoring-system-moodle" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This demo paper describes the development of the AI Teaching \\& Learning Assistant, a modular Moodle plugin that leverages Retrieval-Augmented Generation (RAG) to deliver high-quality, hallucination-free education. The system employs a dual-centric design, providing students with interactive, Socratic-based tutoring …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-survey-computerized-adaptive-testing-machine-learning-perspective", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Survey Of Computerized Adaptive Testing: A Machine Learning Perspective", "autores": [ "Yan Zhuang", "Qi Liu", "Haoyang Bi", "Zhenya Huang", "Weizhe Huang", "Jiatong Li", "Junhao Yu", "Zirui Liu", "Zirui Hu", "Yuting Hong", "Zachary A. Pardos", "Haiping Ma", "Mengxiao Zhu", "Shijin Wang", "Enhong Chen" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2404.00712v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/survey-computerized-adaptive-testing-machine-learning-perspective" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Computerized Adaptive Testing (CAT) offers an efficient and personalized method for assessing examinee proficiency by dynamically adjusting test questions based on individual performance. Compared to traditional, non-personalized testing methods, CAT requires fewer questions and provides more accurate assessments. As …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-survey-deep-learning-geometry-problem-solving", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Survey Of Deep Learning For Geometry Problem Solving", "autores": [ "Jianzhe Ma", "Wenxuan Wang", "Qin Jin" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.11936v6", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/survey-deep-learning-geometry-problem-solving" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Geometry problem solving, a crucial aspect of mathematical reasoning, is vital across various domains, including education, the assessment of AI's mathematical abilities, and multimodal capability evaluation. The recent surge in deep learning technologies, particularly the emergence of multimodal large language …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-survey-self-evolving-agents-what-when-how-and-where-evolve-path-artificial-super", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Survey Of Self-Evolving Agents What, When, How, And Where To Evolve On The Path To Artificial Super Intelligence", "autores": [ "Huan-ang Gao", "Jiayi Geng", "Wenyue Hua", "Mengkang Hu", "Xinzhe Juan", "Hongzhang Liu", "Shilong Liu", "Jiahao Qiu", "Xuan Qi", "Qihan Ren", "Yiran Wu", "Hongru Wang", "Han Xiao", "Yuhang Zhou", "Shaokun Zhang", "Jiayi Zhang", "Jinyu Xiang", "Yixiong Fang", "Qiwen Zhao", "Dongrui Liu", "Cheng Qian", "Zhenhailong Wang", "Minda Hu", "Huazheng Wang", "Qingyun Wu", "Heng Ji", "Mengdi Wang" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2507.21046v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/survey-self-evolving-agents-what-when-how-and-where-evolve-path-artificial-super" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across diverse tasks but remain fundamentally static, unable to adapt their internal parameters to novel tasks, evolving knowledge domains, or dynamic interaction contexts. As LLMs are increasingly deployed in open-ended, interactive environments, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-synthetic-media-multilingual-moocs-deepfake-tutors-pedagogical-effects-and-ethical", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Synthetic Media In Multilingual Moocs: Deepfake Tutors, Pedagogical Effects, And Ethical - Policy Challenges", "autores": [ "Alexandros Gazis", "Erietta Chamalidou", "Nikolaos Ntaoulas", "Theodoros Vavouras" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.18457v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/synthetic-media-multilingual-moocs-deepfake-tutors-pedagogical-effects-and-ethical" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In recent years, synthetic media from deepfake videos have emerged as a new interesting technology, whether that refers to cloned voices, multilingual translation models, or more recent applications of avatar tutors into higher education. As such, these technologies are rapidly becoming part of the multilingual …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-systematic-ai-adoption-framework-higher-education-student-genai-usage-institutional", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Systematic AI Adoption Framework For Higher Education: From Student Genai Usage To Institutional Integration", "autores": [ "Michael Neumann", "Lasse Bischof", "Maria Rauschenberger", "Eva-Maria Sch‚àö‚àÇn" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.22030v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/systematic-ai-adoption-framework-higher-education-student-genai-usage-institutional" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid development of GenAI technologies is transforming learning, assessment, and academic production in higher education. Despite increasing student adoption, many institutions lack operational mechanisms to systematically align regulations and curricula with evolving generative artificial intelligence practices, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tab-or-not-tab-measuring-critical-engagement-ai-code-completion-tools-using", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "To Tab Or Not To Tab: Measuring Critical Engagement In AI Code Completion Tools Using Behavioral Signals And Attention Checks", "autores": [ "Jessica Hutchison", "Ian Tyler Applebaum", "Kenneth Angelikas", "Kush Rakesh Patel", "Phuoc Nguyen", "Antonio Lazaro", "Nicholas Rucinski", "Rahad Arman Nabid", "Stephen MacNeil" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.30549v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tab-or-not-tab-measuring-critical-engagement-ai-code-completion-tools-using" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI code completion tools, such as Github Copilot, provide students with code suggestions to help them write programs. However, recent qualitative studies suggest that students fail to critically evaluate these suggestions. We present Clover, a code completion tool that logs students' interactions with code suggestions …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tailoring-ai-driven-reading-scaffolds-distinct-needs-neurodiverse-learners", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Tailoring AI-Driven Reading Scaffolds To The Distinct Needs Of Neurodiverse Learners", "autores": [ "Soufiane Jhilal", "Eleonora Pasqua", "Caterina Marchesi", "Riccardo Corradi", "Martina Galletti" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.28370v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tailoring-ai-driven-reading-scaffolds-distinct-needs-neurodiverse-learners" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Neurodiverse learners often require reading supports, yet increasing scaffold richness can sometimes overload attention and working memory rather than improve comprehension. Grounded in the Construction-Integration model and a contingent scaffolding perspective, we examine how structural versus semantic scaffolds …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-taklifai-llm-powered-platform-interest-based-personalized-college-assignments", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Taklif.AI: LLM-Powered Platform For Interest-Based Personalized College Assignments", "autores": [ "Zaki Kurdya", "Mohammed Zuqlam", "Salem Amassi", "Shady Telbany", "Motaz Saad" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.05842v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/taklifai-llm-powered-platform-interest-based-personalized-college-assignments" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Educators face significant challenges in creating engaging, personalized assignments that accommodate students' diverse interests and cognitive abilities. Traditional one-size-fits-all assignments frequently lead to decreased student engagement and increased reliance on unethical practices such as plagiarism. To …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-talebot-tangible-ai-companion-support-children-co-creative-storytelling-resilience", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Talebot: A Tangible AI Companion To Support Children In Co-Creative Storytelling For Resilience Cultivation", "autores": [ "Yonglin Chen", "Jingjing Zhang", "Kezhuo Wang", "Pengcheng An", "Xueliang Li" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.23095v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/talebot-tangible-ai-companion-support-children-co-creative-storytelling-resilience" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Resilience is a key factor affecting children's mental wellbeing and future development. Yet, limited HCI research has explored how to help children build resilience through adversarial experiences. Informed by a formative study with elementary school teachers and professional psychologists, we design TaleBot, an …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-taxonomy-metacognitive-learning-scenarios-professional-contexts-integrating-systems", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Taxonomy Of Metacognitive Learning Scenarios In Professional Contexts: Integrating Systems Theory With Empirical Constraints", "autores": [ "David C Gibson", "Mary Elizabeth Azukas", "Meryem Yilmaz Soylu" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.24142v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/taxonomy-metacognitive-learning-scenarios-professional-contexts-integrating-systems" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Metacognitive theories provide foundational frameworks for understanding self-regulated learning, yet they lack systematic integration into comprehensive scenario taxonomies capable of guiding AI-enhanced professional development interventions. Existing models inadequately specify how metacognitive components combine …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teaching-astronomy-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teaching Astronomy With Large Language Models", "autores": [ "Yuan-Sen Ting", "Teaghan O'Briain" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2506.06921v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-astronomy-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We present a study of LLM integration in final-year undergraduate astronomy education, examining how students develop AI literacy through structured guidance and documentation requirements. We developed AstroTutor, a domain-specific astronomy tutoring system enhanced with curated arXiv content, and deployed it …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teachmaster-generative-teaching-code", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teachmaster: Generative Teaching Via Code", "autores": [ "Yuheng Wang", "Runde Yang", "Lin Wu", "Jie Zhang", "Jingru Fan", "Tianle Zhou", "Ruoyu Fu", "Huatao Li", "Ruijie Shi", "Siheng Chen", "Weinan E", "Chen Qian" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.04204v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teachmaster-generative-teaching-code" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The scalability of high-quality online education is hindered by the high costs and slow cycles of manual content creation. Despite advancements in video generation, current approaches often fail to ensure pedagogical structure and precise control due to their pixel-level, black-box nature. In this paper, we propose …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-theoretical-foundation-socratic-tests-dynamic-multimodal-conversational-examinations", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Theoretical Foundation Of Socratic Tests: Dynamic, Multimodal, Conversational Examinations", "autores": [ "Ilya Mikhelson" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.29624v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/theoretical-foundation-socratic-tests-dynamic-multimodal-conversational-examinations" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Traditional static assessments rely on a subtractive, deficit-based grading model that often penalizes ambition and obscures diagnostic feedback. Conversely, traditional face-to-face oral examinations introduce severe construct-irrelevant variance by exacerbating performative anxiety and the sociological power …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-theory-guided-llm-pedagogical-agent-stemc-scaffolding-without-over-reliance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Theory-Guided LLM Pedagogical Agent For STEM+C Scaffolding Without Over-Reliance", "autores": [ "Clayton Cohn", "Surya Rayala", "Siyuan Guo", "Hanchen David Wang", "Naveeduddin Mohammed", "Umesh Timalsina", "Shruti Jain", "Ryan Li", "Angela Eeds", "Menton Deweese", "Pamela J. Osborn Popp", "Rebekah Stanton", "Shakeera Walker", "Ashwin T S", "Meiyi Ma", "Gautam Biswas" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.30539v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/theory-guided-llm-pedagogical-agent-stemc-scaffolding-without-over-reliance" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "LLM pedagogical agents are proliferating, yet recent findings have raised questions about their adherence to established theories of learning and, by extension, their educational value. Concerns regarding cognitive offloading, over-reliance, and \"gaming\" behaviors persist and remain largely unaddressed. In response, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tinker-tales-tangible-dialogue-system-child-ai-co-creative-storytelling", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Tinker Tales: A Tangible Dialogue System for Child-AI Co-Creative Storytelling", "autores": [ "Nayoung Choi", "Jiseung Hong", "Peace Cyebukayire", "Ikseon Choi and Jinho D. Choi" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2602.04109v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tinker-tales-tangible-dialogue-system-child-ai-co-creative-storytelling" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_social_emotional", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Conversational AI agents are increasingly explored as creative partners, yet how conversation design shapes child-AI dialogue in co-creative settings remains underexplored. We present Tinker Tales, a tangible dialogue system for child-AI collaborative storytelling, in which educational frameworks (narrative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-toward-youth-centered-privacy-design-smart-devices-systematic-review", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Toward Youth-Centered Privacy-By-Design In Smart Devices: A Systematic Review", "autores": [ "Molly Campbell", "Mohamad Sheikho Al Jasem", "Ajay Kumar Shrestha" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.11598v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/toward-youth-centered-privacy-design-smart-devices-systematic-review" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This literature review evaluates privacy-by-design frameworks, tools, and policies intended to protect youth in AI-enabled smart devices using a PRISMA-guided workflow. Sources from major academic and grey-literature repositories from the past decade were screened. The search identified 2,216 records; after …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-ai-buddy-every-university-student-exploring-students-experiences-attitudes", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards An AI Buddy For Every University Student? Exploring Students' Experiences, Attitudes And Motivations Towards AI And AI-Based Study Companions", "autores": [ "Judit Mart√¢¬à¬ö√¢¬â¬†nez Moreno", "Markus Christen", "Abraham Bernstein" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.20909v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-ai-buddy-every-university-student-exploring-students-experiences-attitudes" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite the widespread integration of generative artificial intelligence (GenAI) tools in higher education, there is limited empirical insight into students' experiences, competences, and readiness to adopt personalized AI companions. To address this gap, this study investigates three key questions: (RQ1) What are …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-evaluation-methodology-ai-second-language-education-lessons-learned", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards an Evaluation Methodology for AI in Second Language Education: Lessons Learned from Developing L2-Bench", "autores": [ "James Edgell, Wm. Matthew Kennedy, Isaac Pattis, Ben Knight, Danielle Carvalho, Elizabeth Wonnacott" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.20088v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-evaluation-methodology-ai-second-language-education-lessons-learned" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of large language models in AI-powered language education has created an urgent need for evaluations that assess pedagogical effectiveness, particularly in language learning--one of the most common LLM use cases (Tamkin et al. 2024; Costa-Gomes et al. 2025). With only narrowly defined task-specific …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-socraticode-designing-generative-ai-based-programming-tutor-k-12-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards Socraticode: Designing A Generative AI-Based Programming Tutor For K-12 Students Through A 4-Week Participatory Design Study", "autores": [ "Cassandra Lucas", "Anshul Bihani", "Rohini Kukka", "Chun-Hua Tsai", "Jaydeb Sarker", "Mia Mohammad Imran" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.17857v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-socraticode-designing-generative-ai-based-programming-tutor-k-12-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI creates new opportunities for programming education, but many existing systems remain overly directive, producing lengthy explanations and premature solutions that can overwhelm K-12 novices. In this paper, we present a participatory design study of how an adaptive tutorial system, SocratiCode, evolved …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-trace-ai-assisted-assessment-collaborative-projects-computer-science-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Trace: AI-Assisted Assessment Of Collaborative Projects In Computer Science Education", "autores": [ "Songmei Yu", "Andrew Zagula" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2510.03998v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/trace-ai-assisted-assessment-collaborative-projects-computer-science-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Collaborative group projects are integral to computer science education, fostering teamwork, problem-solving, and industry-relevant skills. However, assessing individual contributions within group settings remains challenging. Traditional approaches, including equal grade distribution and subjective peer evaluations, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tracing-genai-literacy-uncovering-student-ai-interaction-patterns-academic-writing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Tracing Genai Literacy: Uncovering Student-AI Interaction Patterns In Academic Writing Through Epistemic Network Analysis", "autores": [ "Angxuan Chen", "Jiyou Jia" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.00040v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tracing-genai-literacy-uncovering-student-ai-interaction-patterns-academic-writing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Generative AI (GenAI) becomes integral to education, fostering GenAI literacy is critical. However, current assessments largely rely on self-reported scales, lacking insights into how literacy manifests in actual learning processes. This study leverages Learning Analytics (LA) to bridge this gap. We collected …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tracing-prompt-level-trajectories-understand-student-learning-ai-programming", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Tracing Prompt-Level Trajectories To Understand Student Learning With AI In Programming Education", "autores": [ "Tianyu Shao", "Miguel Feijoo-Garcia", "Yi Zhang", "Hugo Castellanos", "Tawfiq Salem", "Alejandra Magana", "Tianyi Li" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.10400v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tracing-prompt-level-trajectories-understand-student-learning-ai-programming" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI tools such as ChatGPT enter programming classrooms, students encounter differing rules across courses and instructors, which shape how they use AI and leave them with unequal capabilities for leveraging it. We investigate how students engaged with AI in an introductory Python assignment, analyzing student-LLM …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-trust-and-reliance-ai-education-ai-literacy-and-need-cognition-moderators", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Trust And Reliance On AI In Education: AI Literacy And Need For Cognition As Moderators", "autores": [ "Griffin Pitts", "Neha Rani", "Weedguet Mildort" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.01114v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/trust-and-reliance-ai-education-ai-literacy-and-need-cognition-moderators" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI systems are integrated into educational settings, students often encounter AI-generated output while working through learning tasks, either by requesting help or through integrated tools. Trust in AI can influence how students interpret and use that output, including whether they evaluate it …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-trustworthiness-legal-considerations-use-llms-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Trustworthiness Of Legal Considerations For The Use Of Llms In Education", "autores": [ "Sara Alaswad", "Tatiana Kalganova", "Wasan Awad" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2508.03771v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/trustworthiness-legal-considerations-use-llms-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader, Others" }, "temas": [ "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), becomes increasingly embedded in education systems worldwide, ensuring their ethical, legal, and contextually appropriate deployment has become a critical policy concern. This paper offers a comparative analysis of AI-related regulatory and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-trustworthy-intelligent-education-systematic-perspective-progress-challenges-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Trustworthy Intelligent Education: A Systematic Perspective On Progress, Challenges, And Future Directions", "autores": [ "Xiaoshan Yu", "Shangshang Yang", "Ziwen Wang", "Haiping Ma", "Xingyi Zhang" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.21837v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/trustworthy-intelligent-education-systematic-perspective-progress-challenges-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In recent years, trustworthiness has garnered increasing attention and exploration in the field of intelligent education, due to the inherent sensitivity of educational scenarios, such as involving minors and vulnerable groups, highly personalized learning data, and high-stakes educational outcomes. However, existing …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-turning-language-model-training-black-box-sandbox", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Turning Language Model Training From Black Box Into A Sandbox", "autores": [ "Nicolas Pope", "Matti Tedre" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.21631v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/turning-language-model-training-black-box-sandbox" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Most classroom engagements with generative AI focus on prompting pre-trained models, leaving the role of training data and model mechanics opaque. We developed a browser-based tool that allows students to train a small transformer language model entirely on their own device, making the training process visible. In a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tutor-not-solver-designing-guardrailed-ai-assistant-learning-higher-education-design", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Tutor, Not Solver: Designing A Guardrailed AI Assistant For Learning In Higher Education: A Design Case Of Petechat", "autores": [ "Belle Li", "Lily Tan", "Wei Zakharov", "Qiang Qiu", "Colby Ben Acton" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.09845v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tutor-not-solver-designing-guardrailed-ai-assistant-learning-higher-education-design" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI tutors hold significant promise for higher education, yet designing systems that scaffold learning without undermining academic integrity remains an open design challenge. This paper presents PeteChat, a course-aligned AI tutor developed and deployed at Purdue University, documented through the lens of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-uncovering-students-mental-models-generative-artificial-intelligence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Uncovering Students' Mental Models Of Generative Artificial Intelligence", "autores": [ "Amrita Ganguly", "Sai Sharanya Garika", "Aditya Johri" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.11692v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/uncovering-students-mental-models-generative-artificial-intelligence" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this paper we present a study of students' mental models of generative AI (GenAI). A student's mental model of GenAI influences not only how they perceive the technology's capabilities and limitations but also how they choose to integrate it into their academic work. Whether they view it as a collaborative partner, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-understanding-teacher-revisions-large-language-model-generated-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Understanding Teacher Revisions Of Large Language Model-Generated Feedback", "autores": [ "Conrad Borchers", "Luiz Rodrigues", "Newarney Torrezao da Costa", "Cleon Xavier", "Rafael Ferreira Mello" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.27806v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-teacher-revisions-large-language-model-generated-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) increasingly generate formative feedback for students, yet little is known about how teachers revise this feedback before it reaches learners. Teachers' revisions shape what students receive, making revision practices central to evaluating AI classroom tools. We analyze a dataset of 1,349 …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-unpacking-interaction-profiles-and-strategies-human-ai-collaborative-problem-solving", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Unpacking Interaction Profiles And Strategies In Human-AI Collaborative Problem Solving: A Cognitive Distribution And Regulation Perspective", "autores": [ "Zhanxin Hao", "Xiaobo Liu", "Jiaxin Fan", "Yun Long", "Jifan Yu", "Wenli Chen", "Yu Zhang" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.21288v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/unpacking-interaction-profiles-and-strategies-human-ai-collaborative-problem-solving" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study adopts an integrated distributed cognition and regulation of learning perspective to examine the collaboration patterns and dynamics of human-AI collaboration when college students collaborating with AI for complex problem-solving. Through cluster analysis, three distinct collaborative problem-solving modes …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-unpacking-vibe-coding-help-seeking-processes-student-ai-interactions-while", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Unpacking Vibe Coding: Help-Seeking Processes In Student-AI Interactions While Programming", "autores": [ "Daiana Rinja", "Eduardo Araujo Oliveira", "Sonsoles L‚àö‚â•pez-Pernas", "Mohammed Saqr", "Marcus Specht", "and Kamila Misiejuk" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.27134v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/unpacking-vibe-coding-help-seeking-processes-student-ai-interactions-while" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is reshaping higher education programming through vibe coding, where students collaborate with AI via natural language rather than writing code line-by-line. We conceptualize this practice as help-seeking, analyzing 19,418 interaction turns from 110 undergraduate students. Using inductive coding and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-use-or-not-use-investigating-student-perceptions-faculty-generative-ai-usage-higher", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "To Use Or Not To Use: Investigating Student Perceptions Of Faculty Generative AI Usage In Higher Education", "autores": [ "Jie Gao", "Jiayi Zhang", "Dan Chen" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.25932v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/use-or-not-use-investigating-student-perceptions-faculty-generative-ai-usage-higher" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While Generative AI (GenAI) rapidly integrated into higher education, existing research has primarily focused on regulating student use. As a result, student perspectives on faculty adoption of GenAI remained unexplored. In this study, we analyzed survey responses from 156 undergraduate and graduate students to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-using-ai-based-learning-assistants-higher-education-large-scale-descriptive-analysis", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Using AI-Based Learning Assistants In Higher Education: A Large-Scale Descriptive Analysis", "autores": [ "Kristina Schaaff", "Quintus Stierstorfer", "Valerie Hekkel" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.08748v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/using-ai-based-learning-assistants-higher-education-large-scale-descriptive-analysis" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this study, we present a large-scale descriptive analysis of the use of an AI-based learning assistant (Syntea) in higher education. Based on objective log data from 77,543 students enrolled in distance studies, we examine usage patterns across gender, age group, study cluster, degree, and study mode. To date, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-using-ai-engineering-education-balancing-act-driven-clear-purpose", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Using AI In Engineering Education: A Balancing Act, Driven By Clear Purpose", "autores": [ "Olya Kudina" ], "anio": 2026, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.16626v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/using-ai-engineering-education-balancing-act-driven-clear-purpose" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Based on a questionnaire of 100 higher-education students, predominantly from engineering-related fields, and a critical review of recent literature, this chapter examines how students use and perceive Large Language Models (LLMs) in engineering education. Students primarily value LLMs for writing support, conceptual …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-visual-or-textual-effects-explanation-format-and-personal-characteristics-perception", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Visual Or Textual: Effects Of Explanation Format And Personal Characteristics On The Perception Of Explanations In An Educational Recommender System", "autores": [ "Qurat Ul Ain", "Mohamed Amine Chatti", "Nasim Yazdian Varjani", "Farah Kamal", "Astrid Rosenthal-von der Putten" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.25624v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/visual-or-textual-effects-explanation-format-and-personal-characteristics-perception" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Explanations are central to improving transparency, trust, and user satisfaction in recommender systems (RS), yet it remains unclear how different explanation formats (visual vs. textual) are suited to users with different personal characteristics (PCs). To this end, we report a within-subject user study (n=54) …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-vizqstudio-iterative-visualization-literacy-mcqs-design-simulated-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Vizqstudio: Iterative Visualization Literacy Mcqs Design With Simulated Students", "autores": [ "Zixin Chen", "Yuhang Zeng", "Sicheng Song", "Yanna Lin", "Xian Xu", "Huamin Qu", "Meng Xia" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2603.00994v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/vizqstudio-iterative-visualization-literacy-mcqs-design-simulated-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Multiple-choice questions (MCQs) are a widely used educational tool, particularly in domains such as visualization literacy that require broad conceptual coverage and support diverse real-world applications. However, designing high-quality visualization literacy MCQs remains challenging, as instructors must coordinate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-does-credential-still-certify-cognitive-stewardship-ai-mediated-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "What Does The Credential Still Certify? Cognitive Stewardship For AI-Mediated Education", "autores": [ "Kai Yao" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.19988v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-does-credential-still-certify-cognitive-stewardship-ai-mediated-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "analyzing" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is changing a basic premise of educational assessment: that submitted work can reliably evidence the human capacities a credential claims to certify. The challenge is not simply whether students use AI, but what remains inferable about learning when some cognitive work has been delegated to a system. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-dont-you-understand-using-large-language-models-identify-and-characterize", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "What Don'T You Understand? Using Large Language Models To Identify And Characterize Student Misconceptions About Challenging Topics", "autores": [ "Michael J. Parker", "Mar‚àö‚â†a G. Zavala-Cerna" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.00294v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-dont-you-understand-using-large-language-models-identify-and-characterize" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study presents a systematic approach to identifying and characterizing student misconceptions in online learning environments through a novel combination of quantitative performance analysis and large language model (LLM) assessment. We analyzed data from 9 course periods across 5 online biomedical science …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-makes-expert-comparing-problem-solving-practices-data-science-notebooks", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "What Makes An Expert? Comparing Problem-Solving Practices In Data Science Notebooks", "autores": [ "Manuel Valle Torre", "Marcus Specht", "Catharine Oertel" ], "anio": 2026, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2602.15428v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-makes-expert-comparing-problem-solving-practices-data-science-notebooks" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The development of data science expertise requires tacit, process-oriented skills that are difficult to teach directly. This study addresses the resulting challenge of empirically understanding how the problem-solving processes of experts and novices differ. We apply a multi-level sequence analysis to 440 Jupyter …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-students-ask-how-generative-ai-assistant-responds-exploring-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "What Students Ask, How A Generative Ai Assistant Responds: Exploring Higher Education Students' Dialogues On Learning Analytics Feedback", "autores": [ "Yildiz Uzun", "Andrea Gauthier", "Mutlu Cukurova" ], "anio": 2026, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.04919v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-students-ask-how-generative-ai-assistant-responds-exploring-higher-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Learning analytics dashboards (LADs) aim to support students' regulation of learning by translating complex data into feedback. Yet students, especially those with lower self-regulated learning (SRL) competence, often struggle to engage with and interpret analytics feedback. Conversational generative artificial …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-when-ai-wrong-purpose-how-students-respond-buggy-genai-code", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "When AI Is Wrong On Purpose: How Students Respond To Buggy Genai Code", "autores": [ "Victor-Alexandru P∆í√âdurean", "Kaitlin Riegel", "Alkis Gotovos", "Jyotika Mahapatra", "Ahana Ghosh", "Paul Denny", "Juho Leinonen", "James Prather", "Adish Singla" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.05068v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/when-ai-wrong-purpose-how-students-respond-buggy-genai-code" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Generative AI (GenAI) becomes increasingly central to software development, CS education is integrating prompt-centered workflows where students describe intended program behavior in natural language to elicit code. However, professional practice requires careful review and verification of GenAI-generated code that …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-when-llm-essays-outscore-student-essays-what-korean-writing-rubric-rewards-and-where", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "When LLM Essays Outscore Student Essays: What A Korean Writing Rubric Rewards And Where Readers Disagree", "autores": [ "Shinwoo Park", "Yo-Sub Han" ], "anio": 2026, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2601.19913v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/when-llm-essays-outscore-student-essays-what-korean-writing-rubric-rewards-and-where" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "LLMs now help students plan, draft, and revise essays. Educational assessment therefore faces a basic question: how should student and LLM writing be compared? Rubrics assign points to content, organization, and expression. Their total can still hide which criteria drive the comparison, where ratings approach the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-when-llm-tutoring-responses-work-evidence-student-programming-conversations", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "When LLM Tutoring Responses Work: Evidence From Student Programming Conversations", "autores": [ "Mohammad Fahim Abrar", "Shyala Sharmin", "Roghayeh Leila Barmaki" ], "anio": 2026, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2607.09919v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/when-llm-tutoring-responses-work-evidence-student-programming-conversations" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As students increasingly use LLM tutors in computer science education, one question becomes especially important: what kind of response helps a student continue productively? Prior work has studied how students use LLMs in computer science education, but less is known about how tutoring response styles are associated …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-when-should-teachers-control-ai-generation-mathematics-visuals", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "When Should Teachers Control AI Generation For Mathematics Visuals?", "autores": [ "Zhengxu Li", "Junling Wang", "April Yi Wang" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.10672v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/when-should-teachers-control-ai-generation-mathematics-visuals" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI has the potential to help teachers rapidly create classroom-ready visual materials, particularly in mathematics where diagrams and visual representations must be pedagogically meaningful and instructionally correct. However, current generative tools primarily support prompting and post-hoc editing, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-wheres-structure-systematic-literature-review-empirical-research-human-ai", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Where'S The Structure? A Systematic Literature Review Of Empirical Research On Human-AI Collaboration And Hybrid Intelligence For Learning", "autores": [ "Luis P. Prieto", "Juan I. Asensio-P‚àö¬©rez", "Mar‚àö‚â†a Jes‚àö‚à´s Rodr‚àö‚â†guez-Triana", "Mohamed Saban", "Yannis Dimitriadis" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2606.05222v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/wheres-structure-systematic-literature-review-empirical-research-human-ai" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence (AI) has been applied across educational contexts to support learning. One approach to such support is \"human-AI collaboration\" (also termed \"hybrid intelligence\"), where human(s) and AI components interact to promote human learning. However, as in human-to-human computer-supported …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-who-decides-ai-mediated-learning-agency-allocation-framework", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Who Decides In AI-Mediated Learning? The Agency Allocation Framework", "autores": [ "Conrad Borchers", "Olga Viberg", "Rene F. Kizilcec" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.13534v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/who-decides-ai-mediated-learning-agency-allocation-framework" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI-mediated learning systems increasingly shape how learners plan, decide, and progress through education, learner agency is becoming both more consequential and harder to conceptualize at scale. Existing research often treats agency as a proxy for engagement and self-regulation, leaving unclear who actually holds …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-who-gets-do-physics-occupational-stereotypes-ai-generated-problem-sets", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Who Gets To Do Physics? Occupational Stereotypes In AI-Generated Problem Sets", "autores": [ "Bilas Paul" ], "anio": 2026, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.19161v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/who-gets-do-physics-occupational-stereotypes-ai-generated-problem-sets" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI-generated problem sets gain traction in introductory physics courses, their technical correctness is well established - but the social assumptions embedded in their framing have gone largely unexamined. This study analyzes 600 introductory physics problems generated by four AI systems - Grok~4, GPT-5.2, Claude …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-whose-knowledge-counts-co-designing-community-centered-ai-auditing-tools-educators", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Whose Knowledge Counts? Co-Designing Community-Centered AI Auditing Tools with Educators in Hawai", "autores": [ "Dora Zhao", "Hannah Cha", "Michael J. Ryan", "Angelina Wang", "Rachel Baker-Ramos", "Evyn-Bree Helekahi-Kaiwi", "Rebecca Diego", "Josiah Hester", "Diyi Yang" ], "anio": 2026, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2603.16646v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/whose-knowledge-counts-co-designing-community-centered-ai-auditing-tools-educators" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Although generative AI is being deployed into classrooms with promises of aiding teachers, educators caution that these tools can have unintended pedagogical repercussions, including cultural misrepresentation and bias. These concerns are heightened in low-resource language and Indigenous education settings, where AI …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-your-students-dont-use-llms-you-wish-they-did", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Your Students Don't Use LLMs Like You Wish They Did", "autores": [ "Sebastian Kobler", "Matthew Clemson", "Angela Sun", "Jonathan K. Kummerfeld" ], "anio": 2026, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2604.23486v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/your-students-dont-use-llms-you-wish-they-did" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Educational NLP systems are typically evaluated using engagement metrics and satisfaction surveys, which are at best a proxy for meeting pedagogical goals. We introduce six computational metrics for automated evaluation of pedagogical alignment in student-AI dialogue. We validate our metrics through analysis of 12,650 …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "artificial-intelligence-in-bulgarian-school-education-2025", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Artificial Intelligence in Bulgarian School Education", "titulo_es": "La Inteligencia Artificial en la Educación Escolar Búlgara", "autores": [], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "estado": "publicacion_institucional", "url": "https://documentos.bancomundial.org/es/publication/documents-reports/documentdetail/099716303132630770", "enlaces": [ { "etiqueta": "ES", "url": "https://documentos.bancomundial.org/es/publication/documents-reports/documentdetail/099716303132630770" }, { "etiqueta": "EN", "url": "https://documentos.bancomundial.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099609411142514872" }, { "etiqueta": "BG", "url": "https://documentos.bancomundial.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099329102052621171" } ], "diseno": "cualitativo", "pais": [ "Bulgaria" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [], "temas": [ "adopcion_nacional", "regulacion" ], "veredicto": "no_aplica", "hallazgo": { "es": "Estudio de implementación: cómo un sistema educativo nacional adopta IA en aulas con regulación y formación docente.", "en": "An implementation study: how a national education system adopts AI in classrooms with regulation and teacher training." }, "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "metadatos_del_sitio", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Resumen tomado del sitio redevidencia.org; no contiene cifras de efecto." }, "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "verificado", "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0023", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Global Trends in AI Governance: Evolving Country Approaches", "autores": [ "Sharmista Appaya", "Jeremy Ng" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/a570d81a-0b48-4cac-a3d9-73dff48a8f1a", "enlaces": [], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How are countries approaching AI governance and what common patterns are emerging?", "relevancia_politica": "Surveys global AI governance approaches, informing education sector governance framework development to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Governance", "Policy strategy", "Implementation", "Artificial intelligence in education", "Cross-sector governance" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. 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For policy teams, it surveys …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0112", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Are Green and Digital Skills a Pathway to Jobs in Middle East and North Africa?", "autores": [ "Sabarwal, Shwetlena", "Sribhashyam, Sai Sri Ram", "Kadiri, Damilola Tiamiyu", "Masood, Surayya" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099090925144024784", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099090925144024784/pdf/P502135-500dac1d-030d-4ffd-8652-79ac4e684dec.pdf" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Medio Oriente y Norte de Africa" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "digital skills", "employment", "skills development", "policy design", "evidence review" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "To what extent are green and digital skills being demanded in the Middle East and North Africa (MENA)? We answer this question using over 276,000 online job postings between January 2022 and March 2023 across six MENA countries. We triangulate these data with selected labor force survey data and other information to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-adapting-university-policies-generative-ai-opportunities-challenges-and-policy", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education", "autores": [ "Russell Beale" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/adapting-university-policies-generative-ai-opportunities-challenges-and-policy", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/adapting-university-policies-generative-ai-opportunities-challenges-and-policy" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid proliferation of generative artificial intelligence (AI) tools - especially large language models (LLMs) such as ChatGPT - has ushered in a transformative era in higher education. Universities in developed regions are increasingly integrating these technologies into research, teaching, and assessment. 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EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper presents the first large-scale field study of the adoption, usage intensity, and use cases of general-purpose AI agents operating in open-world web environments. Our analysis centers on Comet, an AI-powered browser developed by Perplexity, and its integrated agent, Comet Assistant. Drawing on hundreds of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-adultification-bias-llms-and-text-image-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Adultification Bias in LLMs and Text-to-Image Models", "autores": [ "Jane Castleman", "Aleksandra Korolova" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/adultification-bias-llms-and-text-image-models", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/adultification-bias-llms-and-text-image-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of generative AI models in domains such as education, policing, and social media raises significant concerns about potential bias and safety issues, particularly along protected attributes, such as race and gender, and when interacting with minors. Given the urgency of facilitating safe interactions …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-advancement-personalized-learning-potentially-accelerated-generative-ai", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The Advancement of Personalized Learning Potentially Accelerated by Generative AI", "autores": [ "Yuang Wei", "Yuan-Hao Jiang", "Jiayi Liu", "Changyong Qi", "Linzhao Jia", "Rui Jia" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/advancement-personalized-learning-potentially-accelerated-generative-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/advancement-personalized-learning-potentially-accelerated-generative-ai" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid development of Generative AI (GAI) has sparked revolutionary changes across various aspects of education. Personalized learning, a focal point and challenge in educational research, has also been influenced by the development of GAI. To explore GAI's extensive impact on personalized learning, this study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-advisingwise-supporting-academic-advising-higher-education-settings-through-human", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Advisingwise: Supporting Academic Advising In Higher Education Settings Through A Human-In-The-Loop Multi-Agent Framework", "autores": [ "Wendan Jiang", "Shiyuan Wang", "Hiba Eltigani", "Rukhshan Haroon", "Abdullah Bin Faisal", "Fahad Dogar" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.05706v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/advisingwise-supporting-academic-advising-higher-education-settings-through-human" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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We present AdvisingWise, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-agentsme-simulating-diverse-communication-modes-smart-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AgentSME for Simulating Diverse Communication Modes in Smart Education", "autores": [ "Wen-Xi Yang", "Tian-Fang Zhao" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agentsme-simulating-diverse-communication-modes-smart-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agentsme-simulating-diverse-communication-modes-smart-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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A key challenge stems from the inherent complexity of educational contexts: learners are human beings with various cognitive behaviors, and pedagogy is fundamentally centered on personalized …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-agenttutor-empowering-personalized-learning-multi-turn-interactive-teaching", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Agenttutor: Empowering Personalized Learning With Multi-Turn Interactive Teaching In Intelligent Education Systems", "autores": [ "Yuxin Liu", "Zeqing Song", "Jiong Lou", "Chentao Wu", "Jie Li" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.04219v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/agenttutor-empowering-personalized-learning-multi-turn-interactive-teaching" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Alex Ambrose", "Ronald Metoyer" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-academy-building-generative-ai-literacy-higher-ed-instructors", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-academy-building-generative-ai-literacy-higher-ed-instructors" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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We present the \\textit{AI Academy}, a faculty development program that combined AI exploration with pedagogical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-computational-thinking-education-higher-education-systematic-literature-review", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Ai In Computational Thinking Education In Higher Education: A Systematic Literature Review", "autores": [ "EBRAHIM RAHIMI", "CLARA MAATHUIS" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-computational-thinking-education-higher-education-systematic-literature-review", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-computational-thinking-education-higher-education-systematic-literature-review" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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While research on CT education has gained remarkable momentum in K12 over the past decade, it has remained under-explored in higher education, leaving higher …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-driven-grading-and-moderation-collaborative-projects-computer-science-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai-Driven Grading And Moderation For Collaborative Projects In Computer Science Education", "autores": [ "Songmei Yu", "Andrew Zagula" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-driven-grading-and-moderation-collaborative-projects-computer-science-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-driven-grading-and-moderation-collaborative-projects-computer-science-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Collaborative group projects are integral to computer science education, as they foster teamwork, problem-solving skills, and industry-relevant competencies. However, assessing individual contributions within group settings has long been a challenge. Traditional assessment strategies, such as the equal distribution of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-educational-development-loop-ai-edl-conceptual-framework-bridge-al-capabilities", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Educational Development Loop (AI-EDL): A Conceptual Framework to Bridge Al Capabilities with Classical Educational Theories", "autores": [ "Ning Yu", "Jie Zhang", "Sandeep Mitra", "Rebecca Smith", "Adam Rich" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-educational-development-loop-ai-edl-conceptual-framework-bridge-al-capabilities", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-educational-development-loop-ai-edl-conceptual-framework-bridge-al-capabilities" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study introduces the AI-Educational Development Loop (AI-EDL), a theory-driven framework that integrates classical learning theories with human-in-the-loop artificial intelligence (AI) to support reflective, iterative learning. Implemented in EduAlly, an AI-assisted platform for writing-intensive and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-enabled-grading-near-domain-data-scaling-feedback-human-level-accuracy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ai-Enabled Grading With Near-Domain Data For Scaling Feedback With Human-Level Accuracy", "autores": [ "Shyam Agarwall", "Ali Moghimi", "Kevin C. Haudek" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.04113v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-enabled-grading-near-domain-data-scaling-feedback-human-level-accuracy" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Constructed-response questions are crucial to encourage generative processing and test a learner's understanding of core concepts. However, the limited availability of instructor time, large class sizes, and other resource constraints pose significant challenges in providing timely and detailed evaluation, which is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-ethics-education-india-syllabus-level-review-computing-courses", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Ethics Education in India: A Syllabus-Level Review of Computing Courses", "autores": [ "Anshu M Mittal", "PD Parthasarathy", "Swaroop Joshi" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-ethics-education-india-syllabus-level-review-computing-courses", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-ethics-education-india-syllabus-level-review-computing-courses" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The pervasive integration of artificial intelligence (AI) across domains such as healthcare, governance, finance, and education has intensified scrutiny of its ethical implications, including algorithmic bias, privacy risks, accountability, and societal impact. While ethics has received growing attention in computer …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-literacy-heptagon-structured-approach-ai-literacy-higher-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The AI Literacy Heptagon: A Structured Approach to AI Literacy in Higher Education", "autores": [ "Veronika Hackl", "Alexandra Elena Muller", "Maximilian Sailer" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-literacy-heptagon-structured-approach-ai-literacy-higher-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-literacy-heptagon-structured-approach-ai-literacy-higher-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integrative literature review addresses the conceptualization and implementation of AI Literacy (AIL) in Higher Education (HE) by examining recent research literature. Through an analysis of publications (2021-2024), we explore (1) how AIL is defined and conceptualized in current research, particularly in HE, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-literacy-key-driver-user-experience-ai-powered-assessment-insights-socratic-mind", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Literacy as a Key Driver of User Experience in AI-Powered Assessment: Insights from Socratic Mind", "autores": [ "Meryem Yilmaz Soylu", "Jeonghyun Lee", "Jui-Tse Hung", "Christopher Zhang Cui", "David A. Joyner" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-literacy-key-driver-user-experience-ai-powered-assessment-insights-socratic-mind", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-literacy-key-driver-user-experience-ai-powered-assessment-insights-socratic-mind" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Artificial Intelligence (AI) tools become increasingly embedded in higher education, understanding how students interact with these systems is essential to supporting effective learning. This study examines how students' AI literacy and prior exposure to AI technologies shape their perceptions of Socratic Mind, an …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-teaching-tool-and-learning-partner", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI as a teaching tool and learning partner", "autores": [ "S Watterson", "S Atkinson", "E Murray", "A McDowell" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-teaching-tool-and-learning-partner", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-teaching-tool-and-learning-partner" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The arrival of AI tools and in particular Large Language Models (LLMs) has had a transformative impact on teaching and learning and institutes are still trying to determine how to integrate LLMs into education in constructive ways. Here, we explore the adoption of LLM-based tools into two teaching programmes, one …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-al-conversational-tutors-foreign-language-learning-mixed-methods-evaluation-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Al Conversational Tutors in Foreign Language Learning: A Mixed-Methods Evaluation Study", "autores": [ "Nikolaos Avouris" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/al-conversational-tutors-foreign-language-learning-mixed-methods-evaluation-study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/al-conversational-tutors-foreign-language-learning-mixed-methods-evaluation-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper focuses on AI tutors in foreign language learning, a field of application of AI tutors with great development, especially during the last years, when great advances in natural language understanding and processing in real time, have been achieved. These tutors attempt to address needs for improving language …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-alongside-digital-wellness-program-youth-longitudinal-pre-post-outcomes-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Alongside Digital Wellness Program For Youth: Longitudinal Pre-Post Outcomes Study", "autores": [ "Katherine Cohen", "MA; Andy Rapoport", "MPH; Elsa Friis", "PhD; Shannon Hill", "MPH; Sergey Feldman", "PhD; Jessica Schleider", "PhD" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "JMIR Formative Research", "url": "https://formative.jmir.org/2025/1/e73180", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/alongside-digital-wellness-program-youth-longitudinal-pre-post-outcomes-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Abstract Background: Youth are increasingly experiencing psychological distress. Schools are ideal settings for disseminating mental health support, but they are often insufficiently resourced to do so. Digital mental health tools represent a unique avenue to address this gap. The Alongside digital program is one such …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-analyzing-undergraduate-problem-solving-physics-through-interaction-ai-chatbot", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Analyzing Undergraduate Problem-Solving in Physics Through Interaction With an AI Chatbot", "autores": [ "Syed Furqan Abbas Hashmi", "N. Sanjay Rebello" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/analyzing-undergraduate-problem-solving-physics-through-interaction-ai-chatbot", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/analyzing-undergraduate-problem-solving-physics-through-interaction-ai-chatbot" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing individualized scaffolding for physics problem solving at scale remains an instructional challenge. We investigate (1) students' perceptions of a Socratic Artificial Intelligence (AI) chatbot's impact on problem-solving skills and confidence and (2) how the specificity of students' questions during tutoring …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-competence-k-12-students-shapes-their-ai-risk-perception-co", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Artificial Intelligence Competence Of K-12 Students Shapes Their Ai Risk Perception: A Co-Occurrence Network Analysis", "autores": [ "Ville Heilala", "Pieta Sikstrom", "Mika Setala", "Tommi Karkkainen" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.04115v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-competence-k-12-students-shapes-their-ai-risk-perception-co" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As artificial intelligence (AI) becomes increasingly integrated into education, understanding how students perceive its risks is essential for supporting responsible and effective adoption. This research aimed to examine the relationships between perceived AI competence and risks among Finnish K-12 upper secondary …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-elementary-stem-education-systematic-review-current", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Artificial Intelligence In Elementary Stem Education: A Systematic Review Of Current Applications And Future Challenges", "autores": [ "Majid Memari", "Krista Ruggles" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.00105v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-elementary-stem-education-systematic-review-current" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence (AI) is transforming elementary STEM education, yet evidence remains fragmented. This systematic review synthesizes 258 studies (2020-2025) examining AI applications across eight categories: intelligent tutoring systems (45% of studies), learning analytics (18%), automated assessment (12%), …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-assessing-gptzeros-accuracy-identifying-ai-vs-human-written-essays", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Assessing GPTZero's Accuracy in Identifying AI vs. Human-Written Essays", "autores": [ "Selin Dik", "Osman Erdem", "Mehmet Dik" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessing-gptzeros-accuracy-identifying-ai-vs-human-written-essays", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessing-gptzeros-accuracy-identifying-ai-vs-human-written-essays" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As the use of AI tools by students has become more prevalent, instructors have started using AI detection tools like GPTZero and QuillBot to detect AI written text. However, the reliability of these detectors remains uncertain. In our study, we focused mostly on the success rate of GPTZero, the most-used AI detector, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-assessing-prevalence-ai-assisted-cheating-programming-courses-pilot-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Assessing the Prevalence of AI-assisted Cheating in Programming Courses: A Pilot Study", "autores": [ "Kal¬éu Delphino" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessing-prevalence-ai-assisted-cheating-programming-courses-pilot-study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assessing-prevalence-ai-assisted-cheating-programming-courses-pilot-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Tools that can generate computer code in response to inputs written in natural language, such as ChatGPT, pose an existential threat to Computer Science education in its current form, since students can now use these tools to solve assignments without much effort. While that risk has already been recognized by …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-assisting-grading-handwritten-general-chemistry-exam-artificial-intelligence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Assisting The Grading Of A Handwritten General Chemistry Exam With Artificial Intelligence", "autores": [ "Jan Cvengros", "Gerd Kortemeyer" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2509.10591v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/assisting-grading-handwritten-general-chemistry-exam-artificial-intelligence" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We explore the effectiveness and reliability of an artificial intelligence (AI)-based grading system for a handwritten general chemistry exam, comparing AI-assigned scores to human grading across various types of questions. Exam pages and grading rubrics were uploaded as images to account for chemical reaction …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-augmenting-captions-emotional-cues-ar-interface-real-time-accessible-communication", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Augmenting Captions With Emotional Cues: An Ar Interface For Real-Time Accessible Communication", "autores": [ "Sunday David Ubur" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.17171v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/augmenting-captions-emotional-cues-ar-interface-real-time-accessible-communication" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper introduces an augmented reality (AR) captioning framework designed to support Deaf and Hard of Hearing (DHH) learners in STEM classrooms by integrating non-verbal emotional cues into live transcriptions. Unlike conventional captioning systems that offer only plain text, our system fuses real-time speech …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-auto-evaluation-critical-measure-driving-improvements-quality-and-safety-ai-generated", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Auto-Evaluation: A Critical Measure in Driving Improvements in Quality and Safety of AI-Generated Lesson Resources", "autores": [ "Hannah-Beth Clark", "Margaux Dowland", "Laura Benton", "Reka Budai", "Ibrahim Kaan Keskin", "Emma Searle", "Matthew Gregory", "Mark Hodierne", "William Gayne", "John Roberts" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2502.10410", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/auto-evaluation-critical-measure-driving-improvements-quality-and-safety-ai-generated" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As a publicly funded body in the UK, Oak National Academy is in a unique position to innovate within this field as we have a comprehensive curriculum of approximately 13,000 open education resources (OER) for all National Curriculum subjects, designed and quality-assured by expert, human teachers. This has provided …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-automatic-piecewise-linear-regression-predicting-student-learning-satisfaction", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Automatic Piecewise Linear Regression For Predicting Student Learning Satisfaction", "autores": [ "Haemin Choi", "Gayathri Nadarajan" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/automatic-piecewise-linear-regression-predicting-student-learning-satisfaction", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/automatic-piecewise-linear-regression-predicting-student-learning-satisfaction" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Although student learning satisfaction has been widely studied, modern techniques such as interpretable machine learning and neural networks have not been sufficiently explored. This study demonstrates that a recent model that combines boosting with interpretability, automatic piecewise linear regression(APLR), offers …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-between-tool-and-trouble-student-attitudes-toward-ai-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Between Tool and Trouble: Student Attitudes Toward AI in Programming Education", "autores": [ "Sergio Rojas-Galeano", "Julian Tejada", "Fernando Marmolejo-Ramos" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/between-tool-and-trouble-student-attitudes-toward-ai-programming-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/between-tool-and-trouble-student-attitudes-toward-ai-programming-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines how AI code assistants shape novice programmers experiences during a two-part exam in an introductory programming course. In the first part, students completed a programming task with access to AI support; in the second, they extended their solutions without AI. We collected Likert-scale and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-answers-how-llms-can-pursue-strategic-thinking-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Answers: How LLMs Can Pursue Strategic Thinking in Education", "autores": [ "Eleonora Grassucci", "Gualtiero Grassucci", "Aurelio Uncini", "Danilo Comminiello" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.04815v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-answers-how-llms-can-pursue-strategic-thinking-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence (AI) holds transformative potential in education, enabling personalized learning, enhancing inclusivity, and encouraging creativity and curiosity. In this paper, we explore how Large Language Models (LLMs) can act as both patient tutors and collaborative partners to enhance education delivery. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-benefits-systematic-review-harms-and-consequences-generative-ai-computing", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Beyond The Benefits: A Systematic Review Of The Harms And Consequences Of Generative Ai In Computing Education", "autores": [ "Seth Bernstein", "Ashfin Rahman", "Nadia Sharifi", "Ariunjargal Terbish", "Stephen MacNeil" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-benefits-systematic-review-harms-and-consequences-generative-ai-computing", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-benefits-systematic-review-harms-and-consequences-generative-ai-computing" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) has already had a big impact on computing education with prior research identifying many benefits. However, recent studies have also identified potential risks and harms. To continue maximizing AI benefits while addressing the harms and unintended consequences, we conducted a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-hype-critical-analysis-student-motivations-and-ethical-boundaries-educational", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Beyond The Hype: Critical Analysis Of Student Motivations And Ethical Boundaries In Educational Ai Use In Higher Education", "autores": [ "Adeleh Mazaheriyan", "Erfan Nourbakhsh" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.11369v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-hype-critical-analysis-student-motivations-and-ethical-boundaries-educational" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of generative artificial intelligence (AI) in higher education since 2023 has outpaced institutional preparedness, creating a persistent gap between student practices and established ethical standards. This paper draws on mixed-method surveys and a focused literature review to examine student …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-beyond-self-regulated-learning-processes-unveiling-hidden-tactics-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Beyond Self-Regulated Learning Processes: Unveiling Hidden Tactics in Generative AI-Assisted Writing", "autores": [ "Kaixun Yang", "Yizhou Fan", "Luzhen Tang", "Mladen Rakovic", "Xinyu Li", "Dragan Ga_evi_", "Guanliang Chen" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-self-regulated-learning-processes-unveiling-hidden-tactics-generative-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/beyond-self-regulated-learning-processes-unveiling-hidden-tactics-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of Generative AI (GenAI) into education is reshaping how students learn, making self-regulated learning (SRL) - the ability to plan, monitor, and adapt one's learning - more important than ever. To support learners in these new contexts, it is essential to understand how SRL unfolds during interaction …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-boiling-frog-problem-physics-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Boiling-Frog Problem of Physics Education", "autores": [ "Gerd Kortemeyer" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/boiling-frog-problem-physics-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/boiling-frog-problem-physics-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Comparing outputs from successive models, GPT-5 Thinking moves far beyond the plug-and-chug tendencies seen earlier: on a classic elevator problem it works symbolically, notes when variables cancel, and verifies …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-bridging-early-science-gap-artificial-intelligence-evaluating-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Bridging the Early Science Gap with Artificial Intelligence Evaluating Large Language Models as Tools for Early Childhood Science Education", "autores": [ "Annika Bush", "Amin Alibakhshi" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/bridging-early-science-gap-artificial-intelligence-evaluating-large-language-models", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/bridging-early-science-gap-artificial-intelligence-evaluating-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Early childhood science education is crucial for developing scientific literacy, yet translating complex scientific concepts into age-appropriate content remains challenging for educators. Our study evaluates four leading Large Language Models (LLMs) - GPT-4, Claude, Gemini, and Llama - on their ability to generate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-bridging-lms-and-generative-ai-dynamic-course-content-integration-dcci-enhancing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Bridging Lms And Generative Ai: Dynamic Course Content Integration (Dcci) For Enhancing Student Satisfaction And Engagement Via The Ask Me Assistant", "autores": [ "Kovan Mzwri", "M‚àö¬∞rta Turcs‚àö¬∞nyi-Szabo" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2504.03966v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/bridging-lms-and-generative-ai-dynamic-course-content-integration-dcci-enhancing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Integration of Large Language Models (LLMs) with Learning Management Systems (LMSs) can enhance task automation and accessibility in education. However, hallucination where LLMs generate inaccurate or misleading information remains a challenge. This study introduces the Dynamic Course Content Integration (DCCI) …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-bridging-skills-gap-course-model-modern-generative-ai-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Bridging The Skills Gap: A Course Model For Modern Generative Ai Education", "autores": [ "Anya Bardach", "Hamilton Murrah" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.11757v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/bridging-skills-gap-course-model-modern-generative-ai-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Generative AI competency is increasingly valued in industry but not in higher education, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-building-effective-safety-guardrails-ai-education-tools", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Building Effective Safety Guardrails in AI Education Tools", "autores": [ "Hannah-Beth Clark", "Laura Benton", "Emma Searle", "Margaux Dowland", "Matthew Gregory", "Will Gayne", "John Roberts" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/building-effective-safety-guardrails-ai-education-tools", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/building-effective-safety-guardrails-ai-education-tools" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "There has been rapid development in generative AI tools across the education sector, which in turn is leading to increased adoption by teachers. However, this raises concerns regarding the safety and age-appropriateness of the AI-generated content that is being created for use in classrooms. This paper explores Oak …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-ai-powered-presentation-platform-based-game-just-minute-be-used-improve-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can an AI-Powered Presentation Platform Based On The Game \"Just a Minute\" Be Used To Improve Students' Public Speaking Skills?", "autores": [ "Frederic Higham", "Tommy Yuan" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-ai-powered-presentation-platform-based-game-just-minute-be-used-improve-students", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-ai-powered-presentation-platform-based-game-just-minute-be-used-improve-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study explores the effectiveness of applying AI and gamification into a presentation platform aimed at University students wanting to improve their public speaking skills in their native tongue. Specifically, a platform based on the radio show, Just a Minute (JAM), is explored. In this game, players are …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-ai-recognize-its-own-reflection-self-detection-performance-llms-computing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Ai Recognize Its Own Reflection? Self-Detection Performance Of Llms In Computing Education", "autores": [ "Christopher Burger", "Karmece Talley", "Christina Trotter" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.23587v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-ai-recognize-its-own-reflection-self-detection-performance-llms-computing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) presents a significant challenge to academic integrity within computing education. As educators seek reliable detection methods, this paper evaluates the capacity of three prominent LLMs (GPT-4, Claude, and Gemini) to identify AI-generated text in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-you-feel-vibes-exploration-novice-programmer-engagement-vibe-coding", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"Can You Feel The Vibes?\": An Exploration Of Novice Programmer Engagement With Vibe Coding", "autores": [ "Kiev Gama", "Alexander Nolte", "Filipe Calegario", "Luiz Augusto Morais", "Victoria Jackson", "Vinicius Garcia" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.02750v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-you-feel-vibes-exploration-novice-programmer-engagement-vibe-coding" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Emerging alongside generative AI and the broader trend of AI-assisted coding, the term \"vibe coding\" refers to creating software via natural language prompts rather than direct code authorship. This approach promises to democratize software development, but its educational implications remain underexplored. This paper …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-5-secondary-education-mixed-methods-analysis-student-attitudes-ai-anxiety-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Chatgpt-5 In Secondary Education: A Mixed-Methods Analysis Of Student Attitudes, Ai Anxiety, And Hallucination-Aware Use", "autores": [ "Tryfon Sivenas" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.04109v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-5-secondary-education-mixed-methods-analysis-student-attitudes-ai-anxiety-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This mixed-methods study examined secondary students' interactions with the generative AI chatbot ChatGPT-5 in a formal classroom setting, focusing on attitudes, anxiety, and responses to hallucinated outputs. Participants were 109 16-year-old students from three Greek high schools who used ChatGPT-5 during an …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-and-gemini-participated-korean-college-scholastic-ability-test-earth-science", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Chatgpt And Gemini Participated In The Korean College Scholastic Ability Test - Earth Science I", "autores": [ "Seok-Hyun Gaa", "Chun-Yen Changa" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.15298v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-and-gemini-participated-korean-college-scholastic-ability-test-earth-science" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "analyzing", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid development of Generative AI is bringing innovative changes to education and assessment. As the prevalence of students utilizing AI for assignments increases, concerns regarding academic integrity and the validity of assessments are growing. This study utilizes the Earth Science I section of the 2025 Korean …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-based-approach-questions-generation-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A ChatGPT-Based Approach For Questions Generation In Higher Education", "autores": [ "Sinh Trong Vu", "Huong Thu Truong", "Oanh Tien Do", "Tu Anh Le", "Tai Tan Mai" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-based-approach-questions-generation-higher-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-based-approach-questions-generation-higher-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models have been widely applied in many aspects of real life, bringing significant efficiency to businesses and offering distinctive user experiences. In this paper, we focus on exploring the application of ChatGPT, a chatbot based on a large language model, to support higher educator in generating quiz …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-childrens-mental-models-ai-reasoning-implications-ai-literacy-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Children's Mental Models of AI Reasoning: Implications for AI Literacy Education", "autores": [ "Aayushi Dangol", "Robert Wolfe", "Runhua Zhao", "JaeWon Kim", "Trushaa Ramanan", "Katie Davis", "Julie A. Kientz" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/childrens-mental-models-ai-reasoning-implications-ai-literacy-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/childrens-mental-models-ai-reasoning-implications-ai-literacy-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As artificial intelligence (AI) advances in reasoning capabilities, most recently with the emergence of Large Reasoning Models (LRMs), understanding how children conceptualize AI 's reasoning processes becomes critical for fostering AI literacy. While one of the in AI education highlights reasoning algorithms as …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chrysalis-unified-system-comparing-active-teaching-and-passive-learning-ai-agents", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Chrysalis: A Unified System For Comparing Active Teaching And Passive Learning With Ai Agents In Education", "autores": [ "Prashanth Arun", "Vinita Vader", "Erya Xu", "Brent McCready-Branch", "Sarah Seabrook", "Kyle Scholz", "Ana Crisan", "Igor Grossmann", "Pascal Poupart" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chrysalis-unified-system-comparing-active-teaching-and-passive-learning-ai-agents", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chrysalis-unified-system-comparing-active-teaching-and-passive-learning-ai-agents" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI-assisted learning has seen a remarkable uptick over the last few years, mainly due to the rise in popularity of Large Language Models (LLMs). Their ability to hold long-form, natural language interactions with users makes them excellent resources for exploring school- and university-level topics in a dynamic, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-classmind-scaling-classroom-observation-and-instructional-feedback-multimodal-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ClassMind: Scaling Classroom Observation and Instructional Feedback with Multimodal AI", "autores": [ "Ao Qu", "Yuxi Wen", "Jiayi Zhang", "Yunge Wen", "Yibo Zhao", "Alok Prakash", "Andres Salazar-Gomez", "Paul Pu Liang", "Jinhua Zhao" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/classmind-scaling-classroom-observation-and-instructional-feedback-multimodal-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/classmind-scaling-classroom-observation-and-instructional-feedback-multimodal-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Classroom observation -- one of the most effective methods for teacher development -- remains limited due to high costs and a shortage of expert coaches. We present ClassMind, an AI-driven classroom observation system that integrates generative AI and multimodal learning to analyze classroom artifacts (e.g., class …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cllmrec-llm-powered-cognitive-aware-concept-recommendation-semantic-alignment-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Cllmrec: Llm-Powered Cognitive-Aware Concept Recommendation Via Semantic Alignment And Prerequisite Knowledge Distillation", "autores": [ "Xiangrui Xiong", "Yichuan Lu", "Zifei Pan", "Chang Sun" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.17041v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cllmrec-llm-powered-cognitive-aware-concept-recommendation-semantic-alignment-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The growth of Massive Open Online Courses (MOOCs) presents significant challenges for personalized learning, where concept recommendation is crucial. Existing approaches typically rely on heterogeneous information networks or knowledge graphs to capture conceptual relationships, combined with knowledge tracing models …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-closing-loop-instructor-loop-ai-assistance-system-supporting-student-help-seeking", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Closing The Loop: An Instructor-In-The-Loop Ai Assistance System For Supporting Student Help-Seeking In Programming Education", "autores": [ "Tung Phung", "Heeryung Choi", "Mengyan Wu", "Christopher Brooks", "Sumit Gulwani", "Adish Singla" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2510.14457v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/closing-loop-instructor-loop-ai-assistance-system-supporting-student-help-seeking" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Timely and high-quality feedback is essential for effective learning in programming courses; yet, providing such support at scale remains a challenge. While AI-based systems offer scalable and immediate help, their responses can occasionally be inaccurate or insufficient. Human instructors, in contrast, may bring more …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-co-opera-human-ai-collaborative-playwriting-tool-support-creative-storytelling", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "CO-OPERA: A Human-AI Collaborative Playwriting Tool to Support Creative Storytelling for Interdisciplinary Drama Education", "autores": [ "Xuejiao Ma", "Haibo Zhao", "Zinuo Guo", "Yijie Guo", "Guanhong Liu", "Bo Jiang" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/co-opera-human-ai-collaborative-playwriting-tool-support-creative-storytelling", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/co-opera-human-ai-collaborative-playwriting-tool-support-creative-storytelling" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Drama-in-education is an interdisciplinary instructional approach that integrates subjects such as language, history, and psychology. Its core component is playwriting. Based on need-finding interviews of 13 teachers, we found that current general-purpose AI tools cannot effectively assist teachers and students during …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-coachgpt-scaffolding-based-academic-writing-assistant", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "CoachGPT: A Scaffolding-based Academic Writing Assistant", "autores": [ "Fumian Chen", "Sotheara Veng", "Joshua Wilson", "Xiaoming Li", "Hui Fang" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/coachgpt-scaffolding-based-academic-writing-assistant", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/coachgpt-scaffolding-based-academic-writing-assistant" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Academic writing skills are crucial for students' success, but can feel overwhelming without proper guidance and practice, particularly when writing in a second language. Traditionally, students ask instructors or search dictionaries, which are not universally accessible. Early writing assistants emerged as rule-based …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-code2video-code-centric-paradigm-educational-video-generation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Code2Video: A Code-Centric Paradigm For Educational Video Generation", "autores": [ "Yanzhe Chen", "Kevin Qinghong Lin", "Mike Zheng Shou" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/code2video-code-centric-paradigm-educational-video-generation", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/code2video-code-centric-paradigm-educational-video-generation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While recent generative models advance pixel-space video synthesis, they remain limited in producing professional educational videos, which demand disciplinary knowledge, precise visual structures, and coherent transitions, limiting their applicability in educational scenarios. Intuitively, such requirements are …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-coders-critics-empowering-students-through-peer-assessment-age-ai-copilots", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Coders to Critics: Empowering Students through Peer Assessment in the Age of AI Copilots", "autores": [ "Santiago Berrezueta-Guzman", "Stephan Krusche", "Stefan Wagner" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/coders-critics-empowering-students-through-peer-assessment-age-ai-copilots", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/coders-critics-empowering-students-through-peer-assessment-age-ai-copilots" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of AI powered coding assistants like ChatGPT and other coding copilots is transforming programming education, raising questions about assessment practices, academic integrity, and skill development. As educators seek alternatives to traditional grading methods susceptible to AI enabled plagiarism, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cograder-transforming-instructors-assessment-project-reports-through-collaborative", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "CoGrader: Transforming Instructors' Assessment of Project Reports through Collaborative LLM Integration", "autores": [ "Zixin Chen", "Jiachen Wang", "Yumeng Li", "Haobo Li", "Chuhan Shi", "Rong Zhang", "Huamin Qu" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cograder-transforming-instructors-assessment-project-reports-through-collaborative", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cograder-transforming-instructors-assessment-project-reports-through-collaborative" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Grading project reports are increasingly significant in today's educational landscape, where they serve as key assessments of students' comprehensive problem-solving abilities. However, it remains challenging due to the multifaceted evaluation criteria involved, such as creativity and peer-comparative achievement. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-collaclassroom-al-augmented-collaborative-learning-platform-llm-support-context", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Collaclassroom: An Al-Augmented Collaborative Learning Platform With Llm Support In The Context Of Bangladeshi University Students", "autores": [ "Salman Sayeed", "Bijoy Ahmed Saiem", "Al-Amin Sany", "Sadia Sharmin", "A. B. M. Alim Al Islam" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.11823v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/collaclassroom-al-augmented-collaborative-learning-platform-llm-support-context" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "CollaClassroom is an AI-enhanced platform that embeds large language models (LLMs) into both individual and group study panels to support real-time collaboration. We evaluate CollaClassroom with Bangladeshi university students (N = 12) through a small-group study session and a pre-post survey. Participants have …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-combining-log-data-and-collaborative-dialogue-features-predict-project-quality-middle", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Combining Log Data and Collaborative Dialogue Features to Predict Project Quality in Middle School AI Education", "autores": [ "Conrad Borchers", "Xiaoyi Tian", "Kristy Elizabeth Boyer", "Maya Israel" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/combining-log-data-and-collaborative-dialogue-features-predict-project-quality-middle", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/combining-log-data-and-collaborative-dialogue-features-predict-project-quality-middle" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Project-based learning plays a crucial role in computing education. However, its open-ended nature makes tracking project development and assessing success challenging. We investigate how dialogue and system interaction logs predict project quality during collaborative, project-based AI learning of 94 middle school …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comparative-analysis-stem-and-non-stem-teachers-needs-integrating-ai-educational", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Comparative Analysis of STEM and non-STEM Teachers' Needs for Integrating AI into Educational Environments", "autores": [ "Bahare Riahi", "Veronica Catete" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comparative-analysis-stem-and-non-stem-teachers-needs-integrating-ai-educational", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comparative-analysis-stem-and-non-stem-teachers-needs-integrating-ai-educational" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "There is an increasing imperative to integrate programming platforms within AI frameworks to enhance educational tasks for both teachers and students. However, commonly used platforms such as Code.org, Scratch, and Snap fall short of providing the desired AI features and lack adaptability for interdisciplinary …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comprehensive-review-ai-based-intelligent-tutoring-systems-applications-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Comprehensive Review of AI-based Intelligent Tutoring Systems: Applications and Challenges", "autores": [ "Meriem Zerkouk", "Miloud Mihoubi", "Belkacem Chikhaoui" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comprehensive-review-ai-based-intelligent-tutoring-systems-applications-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comprehensive-review-ai-based-intelligent-tutoring-systems-applications-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI-based Intelligent Tutoring Systems (ITS) have significant potential to transform teaching and learning. As efforts continue to design, develop, and integrate ITS into educational contexts, mixed results about their effectiveness have emerged. This paper provides a comprehensive review to understand how ITS operate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-connecting-feedback-choice-understanding-educator-preferences-genai-vs-human-created", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Connecting Feedback to Choice: Understanding Educator Preferences in GenAI vs. Human-Created Lesson Plans in K-12 Education - A Comparative Analysis", "autores": [ "Shawon Sarkar", "Min Sun", "Alex Liu", "Zewei Tian", "Lief Esbenshade", "Zachary Zhang", "Jian He" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.05449v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/connecting-feedback-choice-understanding-educator-preferences-genai-vs-human-created" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI (GenAI) models are increasingly explored for educational applications, understanding educator preferences for AI-generated lesson plans is critical for their effective integration into K-12 instruction. This exploratory study compares lesson plans authored by human curriculum designers, a fine-tuned …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-consistently-simulating-human-personas-multi-turn-reinforcement-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Consistently Simulating Human Personas With Multi-Turn Reinforcement Learning", "autores": [ "Marwa Abdulhai", "Ryan Cheng", "Donovan Clay", "Tim Althoff", "Sergey Levine", "Natasha Jaques" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.00222v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/consistently-simulating-human-personas-multi-turn-reinforcement-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) are increasingly used to simulate human users in interactive settings such as therapy, education, and social role-play. While these simulations enable scalable training and evaluation of AI agents, off-the-shelf LLMs often drift from their assigned personas, contradict earlier statements, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-decoding-instructional-dialogue-human-ai-collaborative-analysis-teacher-use-ai-tool", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Decoding Instructional Dialogue: Human-AI Collaborative Analysis of Teacher Use of AI Tool at Scale", "autores": [ "Alex Liu", "Lief Esbenshade", "Shawon Sarkar", "Victor Tian", "Zachary Zhang", "Kevin He", "Min Sun" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/decoding-instructional-dialogue-human-ai-collaborative-analysis-teacher-use-ai-tool", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/decoding-instructional-dialogue-human-ai-collaborative-analysis-teacher-use-ai-tool" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of large language models (LLMs) into educational tools has the potential to substantially impact how teachers plan instruction, support diverse learners, and engage in professional reflection. Yet little is known about how educators actually use these tools in practice and how their interactions with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-defining-strategic-action-plan-ai-higher-educationoe", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Defining A Strategic Action Plan For Ai In Higher Education¬¨Œ†", "autores": [ "Nikolaos Avouris" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/defining-strategic-action-plan-ai-higher-educationoe", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/defining-strategic-action-plan-ai-higher-educationoe" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper discusses key challenges of Artificial Intelligence in Education, with main focus on higher education institutions. We start with reviewing normative actions of international organizations and concerns expressed about the current technical landscape. Then we proceed with proposing a framework that comprises …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-deliverc-teaching-pointers-through-genai-powered-game-based-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "DeliverC: Teaching Pointers through GenAI-Powered Game-Based Learning", "autores": [ "Wyatt Petula", "Anushcka Joshi", "Peggy Tu", "Amrutha Somasundar", "Suman Saha" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/deliverc-teaching-pointers-through-genai-powered-game-based-learning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/deliverc-teaching-pointers-through-genai-powered-game-based-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While game-based learning is widely used in programming education, few tools offer adaptive, real-time support for complex topics, such as C pointers. We present DeliverC, a GenAI-enhanced game that integrates GPT-4-mini to provide personalized hints and generate pointer-related challenges on the fly. In a pilot study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-deploying-ai-signal-processing-education-selected-challenges-and-intriguing", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Deploying AI for Signal Processing education: Selected challenges and intriguing opportunities", "autores": [ "Jarvis Haupt", "Qin Lu", "Yanning Shen", "Jia Chen", "Yue Dong", "Dan McCreary", "Mehmet Akcakaya", "Georgios B. Giannakis" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/deploying-ai-signal-processing-education-selected-challenges-and-intriguing", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/deploying-ai-signal-processing-education-selected-challenges-and-intriguing" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Powerful artificial intelligence (AI) tools that have emerged in recent years -- including large language models, automated coding assistants, and advanced image and speech generation technologies -- are the result of monumental human achievements. These breakthroughs reflect mastery across multiple technical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-designing-effective-llm-assisted-interfaces-curriculum-development", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Designing Effective LLM-Assisted Interfaces for Curriculum Development", "autores": [ "Abdolali Faraji", "Mohammadreza Tavakoli", "Mohammad Moein", "Mohammadreza Molavi", "Gabor Kismihok" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-effective-llm-assisted-interfaces-curriculum-development", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-effective-llm-assisted-interfaces-curriculum-development" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have the potential to transform the way a dynamic curriculum can be delivered. However, educators face significant challenges in interacting with these models, particularly due to complex prompt engineering and usability issues, which increase workload. Additionally, inaccuracies in LLM …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-designing-interdisciplinary-artificial-intelligence-curriculum-engineering-evaluation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Designing an Interdisciplinary Artificial Intelligence Curriculum for Engineering: Evaluation and Insights from Experts", "autores": [ "Johannes Schleiss", "Anke Manukjan", "Michelle Ines Bieber", "Sebastian Lang", "Sebastian Stober" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-interdisciplinary-artificial-intelligence-curriculum-engineering-evaluation", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-interdisciplinary-artificial-intelligence-curriculum-engineering-evaluation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Artificial Intelligence (AI) increasingly impacts professional practice, there is a growing need to AI-related competencies into higher education curricula. However, research on the implementation of AI education within study programs remains limited and requires new forms of collaboration across disciplines. This …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-designing-learning-generative-ai-wicked-problem-illustrative-longitudinal-qualitative", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Designing for Learning with Generative AI is a Wicked Problem: An Illustrative Longitudinal Qualitative Case Series", "autores": [ "Clara Scalzer", "Saurav Pokhrel", "Sara Hunt", "Greg L Nelson" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-learning-generative-ai-wicked-problem-illustrative-longitudinal-qualitative", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-learning-generative-ai-wicked-problem-illustrative-longitudinal-qualitative" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students continue their education when they feel their learning is meaningful and relevant for their future careers. Computing educators now face the challenge of preparing students for careers increasingly shaped by generative AI (GenAI) with the goals of supporting their learning, motivation, ethics, and career …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-detecting-llm-generated-short-answers-and-effects-learner-performance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Detecting LLM-Generated Short Answers and Effects on Learner Performance", "autores": [ "Shambhavi Bhushan", "Danielle R. Thomas", "Conrad Borchers", "Isha Raghuvanshi", "Ralph Abboud", "Erin Gatz", "Shivang Gupta", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/detecting-llm-generated-short-answers-and-effects-learner-performance", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/detecting-llm-generated-short-answers-and-effects-learner-performance" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "outcomes_other_academic", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The increasing availability of large language models (LLMs) has raised concerns about their potential misuse in online learning. While tools for detecting LLM-generated text exist and are widely used by researchers and educators, their reliability varies. Few studies have compared the accuracy of detection methods, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-discovering-self-regulated-learning-patterns-chatbot-powered-education-environment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Discovering Self-Regulated Learning Patterns In Chatbot-Powered Education Environment", "autores": [ "Yilin Lyu", "Ren Ding" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/discovering-self-regulated-learning-patterns-chatbot-powered-education-environment", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/discovering-self-regulated-learning-patterns-chatbot-powered-education-environment" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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While SRL is typically …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-distinguishing-fact-fiction-student-traits-attitudes-and-ai-hallucination-detection", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Distinguishing Fact from Fiction: Student Traits, Attitudes, and AI Hallucination Detection in Business School Assessment", "autores": [ "Dr Canh Thien Dang", "Dr An Nguyen" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/distinguishing-fact-fiction-student-traits-attitudes-and-ai-hallucination-detection", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/distinguishing-fact-fiction-student-traits-attitudes-and-ai-hallucination-detection" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As artificial intelligence (AI) becomes integral to the society, the ability to critically evaluate AI-generated content is increasingly vital. On the context of management education, we examine how academic skills, cognitive traits, and AI scepticism influence students' ability to detect factually incorrect …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-do-students-rely-ai-analysis-student-chatgpt-conversations-field-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Do Students Rely on AI? Analysis of Student-ChatGPT Conversations from a Field Study", "autores": [ "Jiayu Zheng", "Lingxin Hao", "Kelun Lu", "Ashi Garg", "Mike Reese", "Melo-Jean Yap", "I-Jeng Wang", "Xingyun Wu", "Wenrui Huang", "Jenna Hoffman", "Ariane Kelly", "My Le", "Ryan Zhang", "Yanyu Lin", "Muhammad Faayez", "Anqi Liu" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/do-students-rely-ai-analysis-student-chatgpt-conversations-field-study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/do-students-rely-ai-analysis-student-chatgpt-conversations-field-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Siddiqui", "Nikki Nasseri", "Adam Coscia", "Roy Pea", "Hari Subramonyam" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/draftmarks-enhancing-transparency-human-ai-co-writing-through-interactive", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/draftmarks-enhancing-transparency-human-ai-co-writing-through-interactive" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Sanjay Rebello" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/dual-role-dynamics-prompting-elementary-pre-service-teachers-ai-prompting-strategies", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/dual-role-dynamics-prompting-elementary-pre-service-teachers-ai-prompting-strategies" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Pre-service teachers play a unique dual role as they straddle between the roles of students and future teachers. This dual role requires them to adopt both the learner's and the instructor's perspectives while engaging with pedagogical and content knowledge. The current study investigates how pre-service elementary …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-easy-come-easy-go-examining-perceptions-and-learning-effects-llm-based-chatbot", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Easy Come, Easy Go? Examining The Perceptions And Learning Effects Of Llm-Based Chatbot In The Context Of Search-As-Learning", "autores": [ "Yeonsun Yang", "Ahyeon Shin", "Mincheol Kang", "Jiheon Kang", "Xu Wang", "Jean Y. Song" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2410.01396v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/easy-come-easy-go-examining-perceptions-and-learning-effects-llm-based-chatbot" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The cognitive process of Search-as-Learning (SAL) is most effective when searching promotes active encoding of information. The rise of LLMs-based chatbots, which provide instant answers, introduces a trade-off between efficiency and depth of processing. Such answer-centric approaches accelerate information access, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-eduagentqg-multi-agent-workflow-framework-personalized-question-generation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Eduagentqg: A Multi-Agent Workflow Framework For Personalized Question Generation", "autores": [ "Rui Jia", "Min Zhang", "Fengrui Liu", "Bo Jiang", "Kun Kuang", "Zhongxiang Dai" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.11635v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/eduagentqg-multi-agent-workflow-framework-personalized-question-generation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "High-quality personalized question banks are crucial for supporting adaptive learning and individualized assessment. Manually designing questions is time-consuming and often fails to meet diverse learning needs, making automated question generation a crucial approach to reduce teachers' workload and improve the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-education-era-generative-artificial-intelligence-ai-understanding-potential-benefits", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning", "autores": [ "David Baidoo-Anu", "Leticia Owusu Ansah" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4337484", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/education-era-generative-artificial-intelligence-ai-understanding-potential-benefits" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Since its maiden release into the public domain on November 30, 2022, ChatGPT garnered more than one million subscribers within a week. The generative AI tool _ChatGPT took the world by surprise with it sophisticated capacity to carry out remarkably complex tasks. The extraordinary abilities of ChatGPT to perform …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-educator-attention-how-computational-tools-can-systematically-identify-distribution", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Educator Attention: How computational tools can systematically identify the distribution of a key resource for students", "autores": [ "Qingyang Zhang", "Rose E. Wang", "Ana T. Ribeiro", "Dora Demszky", "Susanna Loeb" ], "anio": 2025, "mes": 3, "publicacion": "EdWorkingPapers", "url": "https://edworkingpapers.com/ai25-1144", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/educator-attention-how-computational-tools-can-systematically-identify-distribution" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": {}, "temas": [ "analyzing", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Educator attention is critical for student success, yet how educators distribute their attention across students remains poorly understood due to data and methodological constraints. This study presents the first large-scale computational analysis of educator attention patterns, leveraging over 1 million educator …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-educators-frontline-philosophical-and-realistic-perspectives-integrating-chatgpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Educators On The Frontline: Philosophical And Realistic Perspectives On Integrating Chatgpt Into The Learning Space", "autores": [ "Surajit Das", "Peu Majumder", "Aleksei Eliseev" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.11960v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/educators-frontline-philosophical-and-realistic-perspectives-integrating-chatgpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid emergence of Generative AI, particularly ChatGPT, has sparked a global debate on the future of education, often characterized by alarmism and speculation. Moving beyond this, this study investigates the structured, grounded perspectives of a key stakeholder group: university educators. It proposes a novel …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-educators-perceptions-large-language-models-tutors-comparing-human-and-ai-tutors", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Educators' Perceptions of Large Language Models as Tutors: Comparing Human and AI Tutors in a Blind Text-only Setting", "autores": [ "Sankalan Pal Chowdhury", "Terry Jingchen Zhang", "Donya Rooein", "Dirk Hovy", "Tanja Kasser", "Mrinmaya Sachan" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/educators-perceptions-large-language-models-tutors-comparing-human-and-ai-tutors", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/educators-perceptions-large-language-models-tutors-comparing-human-and-ai-tutors" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid development of Large Language Models (LLMs) opens up the possibility of using them as personal tutors. This has led to the development of several intelligent tutoring systems and learning assistants that use LLMs as back-ends with various degrees of engineering. In this study, we seek to compare human tutors …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-eduguardbench-holistic-benchmark-evaluating-pedagogical-fidelity-and-adversarial", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Eduguardbench: A Holistic Benchmark For Evaluating The Pedagogical Fidelity And Adversarial Safety Of Llms As Simulated Teachers", "autores": [ "Yilin Jiang", "Mingzi Zhang", "Xuanyu Yin", "Sheng Jin", "Suyu Lu", "Zuocan Ying", "Zengyi Yu", "Xiangjie Kong" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.06890v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/eduguardbench-holistic-benchmark-evaluating-pedagogical-fidelity-and-adversarial" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models for Simulating Professions (SP-LLMs), particularly as teachers, are pivotal for personalized education. However, ensuring their professional competence and ethical safety is a critical challenge, as existing benchmarks fail to measure role-playing fidelity or address the unique teaching harms …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-edumath-generating-standards-aligned-educational-math-word-problems", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Edumath: Generating Standards-Aligned Educational Math Word Problems", "autores": [ "Bryan R. Christ", "Penelope Molitz", "Jonathan Kropko", "Thomas Hartvigsen" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/edumath-generating-standards-aligned-educational-math-word-problems", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/edumath-generating-standards-aligned-educational-math-word-problems" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Math word problems (MWPs) are critical K-12 educational tools, and customizing them to students' interests and ability levels can increase learning outcomes. However, teachers struggle to find time to customize MWPs for each student given large class sizes and increasing burnout. We propose that LLMs can support math …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-eduthink4ai-translating-educational-critical-thinking-multi-agent-llm-systems", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "EduThink4AI: Translating Educational Critical Thinking into Multi-Agent LLM Systems", "autores": [ "Xinmeng Hou", "Zhouquan Lu", "Wenli Chen", "Hai Hu", "Qing Guo" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/eduthink4ai-translating-educational-critical-thinking-multi-agent-llm-systems", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/eduthink4ai-translating-educational-critical-thinking-multi-agent-llm-systems" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) have demonstrated significant potential as educational tutoring agents, capable of tailoring hints, orchestrating lessons, and grading with near-human finesse across various academic domains. However, current LLM-based educational systems exhibit critical limitations in promoting genuine …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-eduverse-user-defined-multi-agent-simulation-space-education-scenario", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Eduverse: A User-Defined Multi-Agent Simulation Space For Education Scenario", "autores": [ "Yiping Ma", "Shiyu Hu", "Buyuan Zhu", "Yipei Wang", "Yaxuan Kang", "Shiqing Liu", "Kang Hao Cheong" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/eduverse-user-defined-multi-agent-simulation-space-education-scenario", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/eduverse-user-defined-multi-agent-simulation-space-education-scenario" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Reproducing cognitive development, group interaction, and long-term evolution in virtual classrooms remains a core challenge for educational AI, as real classrooms integrate open-ended cognition, dynamic social interaction, affective factors, and multi-session development rarely captured together. Existing approaches …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-emerging-patterns-genai-use-k-12-science-and-mathematics-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Emerging Patterns of GenAI Use in K-12 Science and Mathematics Education", "autores": [ "Lief Esbenshade", "Shawon Sarkar", "Drew Nucci", "Ann Edwards", "Sarah Nielsen", "Joshua M. Rosenberg", "Alex Liu", "Zewei (Victor) Tian", "Min Sun", "Zachary Zhang", "Thomas Han", "Yulia Lapicus", "Kevin He" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/emerging-patterns-genai-use-k-12-science-and-mathematics-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/emerging-patterns-genai-use-k-12-science-and-mathematics-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this report, we share findings from a nationally representative survey of US public school math and science teachers, examining current generative AI (GenAI) use, perceptions, constraints, and institutional support. We show trends in math and science teacher adoption of GenAI, including frequency and purpose of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-enabling-blind-and-visually-impaired-individuals-pursue-careers-science", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Enabling Blind And Visually Impaired Individuals To Pursue Careers In Science", "autores": [ "L. Petitdemange and S. Nashed" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.17620v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enabling-blind-and-visually-impaired-individuals-pursue-careers-science" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Blind and Visually Impaired (BVI) Individuals face significant challenges in science due to the discipline's reliance on visual elements such as graphs, diagrams, and laboratory work. Traditional learning materials, such as Braille and large-print textbooks, are often scarce or delayed, while practical experiments are …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-enabling-multi-agent-systems-learning-designers-applying-learning-sciences-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Enabling Multi-Agent Systems as Learning Designers: Applying Learning Sciences to AI Instructional Design", "autores": [ "Jiayi Wang", "Ruiwei Xiao", "Xinying Hou", "John Stamper" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enabling-multi-agent-systems-learning-designers-applying-learning-sciences-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enabling-multi-agent-systems-learning-designers-applying-learning-sciences-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "K-12 educators are increasingly using Large Language Models (LLMs) to create instructional materials. These systems excel at producing fluent, coherent content, but often lack support for high-quality teaching. The reason is twofold: first, commercial LLMs, such as ChatGPT and Gemini which are among the most widely …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-encouraging-students-responsible-use-genai-software-engineering-education-explanatory", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Encouraging Students' Responsible Use Of Genai In Software Engineering Education: An Explanatory Model And Two Institutional Applications", "autores": [ "Vahid Garousi", "Zafar Jafarov", "Aytan Movsumova", "Atif Namazov", "Huseyn Mirzayev" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/encouraging-students-responsible-use-genai-software-engineering-education-explanatory", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/encouraging-students-responsible-use-genai-software-engineering-education-explanatory" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Context: As generative AI (GenAI) tools such as ChatGPT and GitHub Copilot become pervasive in education, concerns are rising about students using them to complete rather than learn from coursework-risking overreliance, reduced critical thinking, and long-term skill deficits. Objective: This paper proposes and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-enhancing-personalized-multi-turn-dialogue-curiosity-reward", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Enhancing Personalized Multi-Turn Dialogue With Curiosity Reward", "autores": [ "Yanming Wan", "Jiaxing Wu", "Marwa Abdulhai", "Lior Shani", "Natasha Jaques" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enhancing-personalized-multi-turn-dialogue-curiosity-reward", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enhancing-personalized-multi-turn-dialogue-curiosity-reward" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Current methods like Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), often prioritize helpfulness …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ensembling-large-language-models-characterize-affective-dynamics-student-ai-tutor", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ensembling Large Language Models To Characterize Affective Dynamics In Student-Ai Tutor Dialogues", "autores": [ "Chenyu Zhang", "Sharifa Alghowinem", "Cynthia Breazeal" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ensembling-large-language-models-characterize-affective-dynamics-student-ai-tutor", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ensembling-large-language-models-characterize-affective-dynamics-student-ai-tutor" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While recent studies have examined the leaning impact of large language model (LLM) in educational contexts, the affective dynamics of LLM-mediated tutoring remain insufficiently understood. This work introduces the first ensemble-LLM framework for large-scale affect sensing in tutoring dialogues, advancing the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-ai-powered-learning-assistants-engineering-higher-education-student", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Ai-Powered Learning Assistants In Engineering Higher Education: Student Engagement, Ethical Challenges, And Policy Implications", "autores": [ "Ramteja Sajja", "Yusuf Sermet", "Brian Fodale", "Ibrahim Demir" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2506.05699v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-ai-powered-learning-assistants-engineering-higher-education-student" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI becomes increasingly integrated into higher education, understanding how students engage with these technologies is essential for responsible adoption. This study evaluates the Educational AI Hub, an AI-powered learning framework, implemented in undergraduate civil and environmental engineering …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-llms-automated-scoring-formative-assessments", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating LLMs for Automated Scoring in Formative Assessments", "autores": [ "Pedro C. Mendon¬ça", "Filipe Quintal", "F¬ábio Mendon¬ça" ], "anio": 2025, "mes": 3, "publicacion": "Applied Sciences", "url": "https://doi.org/10.3390/app15052787?urlappend=%3Futm_source%3Dresearchgate.net%26utm_medium%3Darticle", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-llms-automated-scoring-formative-assessments" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The increasing complexity and scale of modern education have revealed the shortcomings of traditional grading methods in providing consistent and scalable assessments. Advancements in artificial intelligence have positioned Large Language Models (LLMs) as robust solutions for automating grading tasks. This study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-software-plagiarism-detection-age-ai-automated-obfuscation-and-lessons", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Software Plagiarism Detection in the Age of AI Automated Obfuscation and Lessons for Academic Integrity", "autores": [ "Timur Sa¬ülam", "Larissa Schmid" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-software-plagiarism-detection-age-ai-automated-obfuscation-and-lessons", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-software-plagiarism-detection-age-ai-automated-obfuscation-and-lessons" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Plagiarism in programming assignments is a persistent issue in computer science education, increasingly complicated by the emergence of automated obfuscation attacks. While software plagiarism detectors are widely used to identify suspicious similarities at scale and are resilient to simple obfuscation techniques, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-trust-ai-human-and-co-produced-feedback-among-undergraduate-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Trust in AI, Human, and Co-produced Feedback Among Undergraduate Students", "autores": [ "Audrey Zhang", "Yifei Gao", "Wannapon Suraworachet", "Tanya Nazaretsky", "Mutlu Cukurova" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.10961v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-trust-ai-human-and-co-produced-feedback-among-undergraduate-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI transforms educational feedback practices, understanding students' perceptions of different feedback providers becomes crucial for effective implementation. This study addresses a critical gap by comparing undergraduate students' trust in AI-generated, human-created, and human-AI co-produced feedback, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-undergraduate-mathematics-examinations-era-generative-ai-curriculum-level", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating undergraduate mathematics examinations in the era of generative AI: a curriculum-level case study", "autores": [ "BENJAMIN J. WALKER", "NIKOLETA KALAYDZHIEVA", "BEATRIZ NAVARRO LAMEDA", "RUTH A. REYNOLDS" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-undergraduate-mathematics-examinations-era-generative-ai-curriculum-level", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-undergraduate-mathematics-examinations-era-generative-ai-curriculum-level" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) tools such as OpenAI's ChatGPT are transforming the educational landscape, prompting reconsideration of traditional assessment practices. In parallel, universities are exploring alternatives to in-person, closed-book examinations, raising concerns about academic integrity and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-everything-you-need-know-about-cs-education-open-results-survey-more-18000", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Everything You Need to Know About CS Education: Open Results from a Survey of More Than 18,000 Participants", "autores": [ "Katsiaryna Dzialets", "Aleksandra Makeeva", "Ilya Vlasov", "Anna Potriasaeva", "Aleksei Rostovskii", "Yaroslav Golubev", "Anastasiia Birillo" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/everything-you-need-know-about-cs-education-open-results-survey-more-18000", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/everything-you-need-know-about-cs-education-open-results-survey-more-18000" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Computer science education is a dynamic field with many aspects that influence the learner's path. While these aspects are usually studied in depth separately, it is also important to carry out broader large-scale studies that touch on many topics, because they allow us to put different results into each other's …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evolution-simulation-ai-agent-school-dual-memory-high-fidelity-educational-dynamics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evolution In Simulation: Ai-Agent School With Dual Memory For High-Fidelity Educational Dynamics", "autores": [ "Sheng Jin", "Haoming Wang", "Zhiqi Gao", "Yongbo Yang", "Bao Chunjia", "Chengliang Wang" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evolution-simulation-ai-agent-school-dual-memory-high-fidelity-educational-dynamics", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evolution-simulation-ai-agent-school-dual-memory-high-fidelity-educational-dynamics" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "superior", "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) based Agents are increasingly pivotal in simulating and understanding complex human systems and interactions. We propose the AI-Agent School (AAS) system, built around a self-evolving mechanism that leverages agents for simulating complex educational dynamics. Addressing the fragmented …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-examining-role-llm-driven-interactions-attention-and-cognitive-engagement-virtual", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Examining the Role of LLM-Driven Interactions on Attention and Cognitive Engagement in Virtual Classrooms", "autores": [ "S¬üleyman ¬Özdel", "Can Sarpkaya", "Efe Bozkir", "Hong Gao", "Enkelejda Kasneci" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/examining-role-llm-driven-interactions-attention-and-cognitive-engagement-virtual", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/examining-role-llm-driven-interactions-attention-and-cognitive-engagement-virtual" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Transforming educational technologies through the integration of large language models (LLMs) and virtual reality (VR) offers the potential for immersive and interactive learning experiences. However, the effects of LLMs on user engagement and attention in educational environments remain open questions. In this study, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-examining-student-and-ai-generated-personalized-analogies-introductory-physics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Examining Student And Ai Generated Personalized Analogies In Introductory Physics", "autores": [ "Amogh Sirnoorkar", "Winter Allen", "Syed Furqan Abbas Hashmi", "N. Sanjay Rebello" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.04290v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/examining-student-and-ai-generated-personalized-analogies-introductory-physics" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Comparing abstract concepts (such as electric circuits) with familiar ideas (plumbing systems) through analogies is central to practice and communication of physics. Contemporary research highlights self-generated analogies to better facilitate students' learning than the taught ones. \"Spontaneous\" and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-examining-student-interactions-pedagogical-ai-assistant-essay-writing-and-their", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Examining Student Interactions With A Pedagogical Ai-Assistant For Essay Writing And Their Impact On Students' Writing Quality", "autores": [ "Wicaksono Febriantoro", "Qi Zhou", "Wannapon Suraworachet", "Sahan Bulathwela", "Andrea Gauthier", "Eva Millan", "Mutlu Cukurova" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.08596v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/examining-student-interactions-pedagogical-ai-assistant-essay-writing-and-their" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The dynamic nature of interactions between students and GenAI, as well as their relationship to writing quality, remains underexplored. While most research has examined how general-purpose GenAI can support writing, fewer studies have investigated how students interact with pedagogically designed systems across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-excited-skeptical-or-worried-multi-institutional-study-student-views-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Excited, Skeptical, Or Worried? A Multi-Institutional Study Of Student Views On Generative Ai In Computing Education", "autores": [ "Isaac Alpizar-Chacon", "Hieke Keuning", "Imke de Jong", "Ioanna Lykourentzou", "Susan Rings" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/excited-skeptical-or-worried-multi-institutional-study-student-views-generative-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/excited-skeptical-or-worried-multi-institutional-study-student-views-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The application of Artificial Intelligence, in particular Generative AI, has become more widespread among educational institutions. Opinions vary widely on whether integrating AI into classrooms is the way forward or if it is detrimental to the quality of education. Increasingly, research studies are giving us more …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-expertagent-enhancing-personalized-education-through-dynamic-planning-and-retrieval", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Expertagent: Enhancing Personalized Education Through Dynamic Planning And Retrieval-Augmented Long-Chain Reasoning", "autores": [ "Binrong Zhu", "Guiran Liu", "Nina Jiang" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/expertagent-enhancing-personalized-education-through-dynamic-planning-and-retrieval", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/expertagent-enhancing-personalized-education-through-dynamic-planning-and-retrieval" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The application of advanced generative artificial intelligence in education is often constrained by the lack of real-time adaptability, personalization, and reliability of the content. To address these challenges, we propose ExpertAgent - an intelligent agent framework designed for personalized education that provides …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-explainable-ai-and-machine-learning-exam-based-student-evaluation-causal-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Explainable AI and Machine Learning for Exam-based Student Evaluation: Causal and Predictive Analysis of Socio-academic and Economic Factors", "autores": [ "Bushra Akter", "Md Biplob Hosen", "Sabbir Ahmed", "Mehrin Anannya", "Md. Farhad Hossain" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/explainable-ai-and-machine-learning-exam-based-student-evaluation-causal-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/explainable-ai-and-machine-learning-exam-based-student-evaluation-causal-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Academic performance depends on a multivariable nexus of socio-academic and financial factors. This study investigates these influences to develop effective strategies for optimizing students' CGPA. To achieve this, we reviewed various literature to identify key influencing factors and constructed an initial …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-explainable-ai-predicting-and-understanding-mathematics-achievement-cross-national", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Explainable AI for Predicting and Understanding Mathematics Achievement: A Cross-National Analysis of PISA 2018", "autores": [ "Liu Liu", "Dai Rui" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/explainable-ai-predicting-and-understanding-mathematics-achievement-cross-national", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/explainable-ai-predicting-and-understanding-mathematics-achievement-cross-national" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": {}, "temas": [ "analyzing", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Understanding the factors that shape students' mathematics performance is vital for designing effective educational policies. This study applies explainable artificial intelligence (XAI) techniques to PISA 2018 data to predict math achievement and identify key predictors across ten countries (67,329 students). We …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploration-higher-education-course-evaluation-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "An Exploration Of Higher Education Course Evaluation By Large Language Models", "autores": [ "Bo Yuan", "Jiazi Hu" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2411.02455v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploration-higher-education-course-evaluation-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Course evaluation plays a critical role in ensuring instructional quality and guiding curriculum development in higher education. However, traditional evaluation methods, such as student surveys, classroom observations, and expert reviews, are often constrained by subjectivity, high labor costs, and limited …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-ai-enabled-test-practice-affect-and-test-outcomes-language-assessment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring AI-Enabled Test Practice, Affect, and Test Outcomes in Language Assessment", "autores": [ "Jill Burstein", "Ramsey Cardwell", "Ping-Lin Chuang", "Allison Michalowski", "Steven Nydick" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-ai-enabled-test-practice-affect-and-test-outcomes-language-assessment", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-ai-enabled-test-practice-affect-and-test-outcomes-language-assessment" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Practice tests for high-stakes assessment are intended to build test familiarity, and reduce construct-irrelevant variance which can interfere with valid score interpretation. Generative AI-driven, automated item generation (AIG) scales the creation of large item banks and multiple practice tests, enabling repeated …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-artificial-intelligence-tutor-teammate-adaptability-harness-discovery", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Artificial Intelligence Tutor Teammate Adaptability to Harness Discovery Curiosity and Promote Learning in the Context of Interactive Molecular Dynamics", "autores": [ "Mustafa Demir", "Jacob Miratsky", "Jonathan Nguyen", "Chun Kit Chan", "Punya Mishra", "Abhishek Singharoy" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-artificial-intelligence-tutor-teammate-adaptability-harness-discovery", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-artificial-intelligence-tutor-teammate-adaptability-harness-discovery" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines the impact of an Artificial Intelligence tutor teammate (AI) on student curiosity-driven engagement and learning effectiveness during Interactive Molecular Dynamics (IMD) tasks on the Visual Molecular Dynamics platform. It explores the role of the AI's curiosity-triggering and response behaviors in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-chatgpts-capabilities-stability-potential-and-risks-conducting", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring ChatGPT's Capabilities, Stability, Potential And Risks In Conducting Psychological Counseling Through Simulations In School Counseling", "autores": [ "Yang Ni", "Yanzhuo Cao" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.01788v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-chatgpts-capabilities-stability-potential-and-risks-conducting" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_social_emotional", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study explores ChatGPT's capabilities, stability, and risks in simulating psychological counseling sessions in a school counseling context. Using scripted role-plays between a human counselor and an AI client, we examine how a large language model performs core counseling skills such as empathy, reflection, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-conversational-design-choices-llms-pedagogical-purposes-socratic-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Conversational Design Choices in LLMs for Pedagogical Purposes: Socratic and Narrative Approaches for Improving Instructor's Teaching Practice", "autores": [ "SI CHEN", "ISABEL R. MOLNAR", "PEIYU LI", "ADAM ACUNIN", "TING HUA", "ALEX AMBROSE", "NITESH V. CHAWLA", "RONALD METOYER" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-conversational-design-choices-llms-pedagogical-purposes-socratic-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-conversational-design-choices-llms-pedagogical-purposes-socratic-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) typically generate direct answers, yet they are increasingly used as learning tools. Studying instructors' usage is critical, given their role in teaching and guiding AI adoption in education. We designed and evaluated TeaPT, an LLM for pedagogical purposes that supports instructors' …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-effective-strategies-building-customised-gpt-agent-coding-classroom", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Effective Strategies for Building a Customised GPT Agent for Coding Classroom Dialogues", "autores": [ "Luwei Bai", "Dongkeun Han", "Sara Hennessy" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-effective-strategies-building-customised-gpt-agent-coding-classroom", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-effective-strategies-building-customised-gpt-agent-coding-classroom" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, Others" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates effective strategies for developing a customised GPT agent to code classroom dialogue. While classroom dialogue is widely recognised as a crucial element of education, its analysis remains challenging due to the need for a nuanced understanding of dialogic functions and the labour-intensive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-modular-integration-ai-architecture-pedagogy-undergraduate-design-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring the Modular Integration of \"AI + Architecture\" Pedagogy in Undergraduate Design Education: A Case Study of Architectural Design III/IV Courses at Zhejiang University", "autores": [ "Wang Jiaqi", "Lan Yi", "Chen Xiang" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.13730v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-modular-integration-ai-architecture-pedagogy-undergraduate-design-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates AI integration in architectural education through a teaching experiment in Zhejiang University's 2024-25 grade three undergraduate design studio. Adopting a dual-module framework (20-hour AI training + embedded ethics discussions), the course introduced deep learning models, LLMs, AIGC, LoRA, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-psychometric-validity-ai-generated-student-responses-study-virtual-personas", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring The Psychometric Validity Of Ai-Generated Student Responses: A Study On Virtual Personas' Learning Motivation", "autores": [ "Huanxiao Wang" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.07451v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-psychometric-validity-ai-generated-student-responses-study-virtual-personas" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study explores whether large language models (LLMs) can simulate valid student responses for educational measurement. Using GPT -4o, 2000 virtual student personas were generated. Each persona completed the Academic Motivation Scale (AMS). Factor analyses(EFA and CFA) and clustering showed GPT -4o reproduced the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-student-ai-interactions-vibe-coding", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Student-Ai Interactions In Vibe Coding", "autores": [ "Francis Geng", "Anshul Shah", "Haolin Li", "Nawab Mulla", "Steven Swanson", "Gerald Soosai Raj", "Daniel Zingaro", "Leo Porter" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.22614v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-student-ai-interactions-vibe-coding" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Background and Context. Chat-based and inline-coding-based GenAI has already had substantial impact on the CS Education community. The recent introduction of ``vibe coding'' may further transform how students program, as it introduces a new way for students to create software projects with minimal oversight. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-student-behaviors-and-motivations-when-using-ai-teaching-assistants", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Student Behaviors and Motivations when using AI Teaching Assistants with Optional Guardrails", "autores": [ "Amanpreet Kapoor", "Marc Diaz", "Stephen MacNeil", "Leo Porter", "Paul Denny" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.11146v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-student-behaviors-and-motivations-when-using-ai-teaching-assistants" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI-powered chatbots and digital teaching assistants (AI TAs) are gaining popularity in programming education, offering students timely and personalized feedback. Despite their potential benefits, concerns about student over-reliance and academic misconduct have prompted the introduction of \"guardrails\" into AI TAs - …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-teachers-perceptions-chatgpt-through-prompt-engineering", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Teachers' Perceptions Of Chatgpt Through Prompt Engineering", "autores": [ "Dimitrios Gousopoulos" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-teachers-perceptions-chatgpt-through-prompt-engineering", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-teachers-perceptions-chatgpt-through-prompt-engineering" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence and especially Large Language Models (LLM), such as ChatGPT has revolutionized the way educators work. The results we get from LLMs depend on how we ask them to help us. The process and the technique behind an effective input is called prompt engineering. The aim of this study is to investigate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-teenagers-trust-al-chatbots-empirical-study-chinese-middle-school-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Teenagers' Trust In Al Chatbots: An Empirical Study Of Chinese Middle-School Students", "autores": [ "Siyu Qiu", "Anqi Lin", "Shiya Wang", "Xingyu Lan" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.06647v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-teenagers-trust-al-chatbots-empirical-study-chinese-middle-school-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Chatbots have become increasingly prevalent. A growing body of research focused on the issue of human trust in AI. However, most existing user studies are conducted primarily with adult groups, overlooking teenagers who are also engaging more frequently with AI technologies. Based on previous theories about teenage …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-fairaied-navigating-fairness-bias-and-ethics-educational-ai-applications", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Fairaied: Navigating Fairness, Bias, And Ethics In Educational Ai Applications", "autores": [ "Zhipeng Yin", "Sribala Vidyadhari Chinta", "Zichong Wang", "Matthew Gonzalez", "Wenbin Zhang" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2407.18745v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/fairaied-navigating-fairness-bias-and-ethics-educational-ai-applications" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of AI in education holds immense potential for personalizing learning experiences and transforming instructional practices. However, AI systems can inadvertently encode and amplify biases present in educational data, leading to unfair or discriminatory outcomes. As researchers have sought to understand …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-fake-friend-how-chatgpt-betrays-vulnerable-teens-encouraging-dangerous-behavior", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Fake Friend How ChatGPT betrays vulnerable teens by encouraging dangerous behavior", "autores": [ "Imran Ahmed" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "Center for Countering Digital Hate", "url": "https://counterhate.com/wp-content/uploads/2025/08/Fake-Friend_CCDH_FINAL-public.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/fake-friend-how-chatgpt-betrays-vulnerable-teens-encouraging-dangerous-behavior" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "CCDH's new research shows that ChatGPT is betraying young people by generating dangerous advice about self-harm and suicide, eating disorders and substance abuse", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-feedback-clicks-introductory-physics-students-valued-features-ai-feedback-generated", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Feedback That Clicks: Introductory Physics Students' Valued Features in AI Feedback Generated From Self-Crafted and Engineered Prompts", "autores": [ "Amogh Sirnoorkar", "N. Sanjay Rebello" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/feedback-clicks-introductory-physics-students-valued-features-ai-feedback-generated", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/feedback-clicks-introductory-physics-students-valued-features-ai-feedback-generated" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Since the advent of GPT-3.5 in 2022, Generative Artificial Intelligence (AI) has shown tremendous potential in STEM education, particularly in providing real-time, customized feedback to students in large-enrollment courses. A crucial skill that mediates effective use of AI is the systematic structuring of natural …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-first-draft-final-insight-multi-agent-approach-feedback-generation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From First Draft to Final Insight: A Multi-Agent Approach for Feedback Generation", "autores": [ "Jie Cao", "Chloe Qianhui Zhao", "Xian Chen", "Shuman Wang", "Christian Schunn", "Kenneth R. Koedinger", "Jionghao Lin" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/first-draft-final-insight-multi-agent-approach-feedback-generation", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/first-draft-final-insight-multi-agent-approach-feedback-generation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Producing large volumes of high-quality, timely feedback poses significant challenges to instructors. To address this issue, automation technologies particularly Large Language Models (LLMs) show great potential. However, current LLM-based research still shows room for improvement in terms of feedback quality. Our …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-frustration-fun-adaptive-problem-solving-puzzle-game-powered-genetic-algorithm", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Frustration to Fun: An Adaptive Problem-Solving Puzzle Game Powered by Genetic Algorithm", "autores": [ "Matthew McConnell", "Richard Zhao" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/frustration-fun-adaptive-problem-solving-puzzle-game-powered-genetic-algorithm", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/frustration-fun-adaptive-problem-solving-puzzle-game-powered-genetic-algorithm" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper explores adaptive problem solving with a game designed to support the development of problem-solving skills. Using an adaptive, AI-powered puzzle game, our adaptive problem-solving system dynamically generates pathfinding-based puzzles using a genetic algorithm, tailoring the difficulty of each puzzle to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gen-ai-proof-based-math-courses-pilot-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Gen AI In Proof-Based Math Courses: A Pilot Study", "autores": [ "Hannah Klawa", "Shraddha Rajpal", "Cigole Thomas" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gen-ai-proof-based-math-courses-pilot-study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gen-ai-proof-based-math-courses-pilot-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the rapid rise of generative AI in higher education and the unreliability of current AI detection tools, developing policies that encourage student learning and critical thinking has become increasingly important. This study examines student use and perceptions of generative AI across three proof-based …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-genai-voice-mode-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "GenAI Voice Mode in Programming Education", "autores": [ "Sven Jacobs", "Natalie Kiesler" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/genai-voice-mode-programming-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/genai-voice-mode-programming-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Real-time voice interfaces using multimodal Generative AI (GenAI) can potentially address the accessibility needs of novice programmers with disabilities (e.g., related to vision). Yet, little is known about how novices interact with GenAI tools and their feedback quality in the form of audio output. This paper …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generation-adaptation-comparing-ai-assisted-strategies-high-school-programming", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Generation to Adaptation: Comparing AI-Assisted Strategies in High School Programming Education", "autores": [ "Tong Hua", "Songzan Wang" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generation-adaptation-comparing-ai-assisted-strategies-high-school-programming", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generation-adaptation-comparing-ai-assisted-strategies-high-school-programming" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This exploratory case study investigated two contrasting pedagogical approaches for LCA-assisted programming with five novice high school students preparing for a WeChat Mini Program competition. In Phase 1, students used LCAs to generate code from abstract specifications (From-Scratch approach), achieving only 20% …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-adoption-postsecondary-education-ai-hype-and-chatgpts-launch", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI Adoption in Postsecondary Education, AI Hype, and ChatGPT's Launch", "autores": [ "Isabel Pedersen" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-adoption-postsecondary-education-ai-hype-and-chatgpts-launch", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-adoption-postsecondary-education-ai-hype-and-chatgpts-launch" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of generative artificial intelligence (AI) into postsecondary education and many other sectors resulted in a global reckoning with this new technology. This paper contributes to the study of the multifaceted influence of generative AI, with a particular focus on OpenAI's ChatGPT within academic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-and-power-imbalances-global-education-frameworks-bias-mitigation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative Ai And Power Imbalances In Global Education: Frameworks For Bias Mitigation", "autores": [ "Matthew Nyaaba", "Alyson Wright", "Gyu Lim Choi" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2406.02966v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-and-power-imbalances-global-education-frameworks-bias-mitigation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study examines how Generative Artificial Intelligence reproduces global power hierarchies in education and proposes a framework to address resulting inequities. Using a critical qualitative design, the study conducted zero-shot prompt testing with two leading systems, ChatGPT-4 Turbo and Gemini 1.5, and collected …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-learning-buddy-and-teaching-assistant-preservice-teachers-use-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative Ai As A Learning Buddy And A Teaching Assistant: Preservice Teachers' Use And Attitudes", "autores": [ "Matthew Nyaaba", "Lehong Shi", "Macharious Nabang Patrick Kyeremeh", "Xiaoming Zhai", "Samuel Arthur Ayoberd", "Bismark Nyaaba Akanzire" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2407.11983v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-learning-buddy-and-teaching-assistant-preservice-teachers-use-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This cross-sectional study investigates how preservice teachers in the Global South engage with Generative Artificial Intelligence across academic and instructional tasks while navigating infrastructural barriers such as limited internet access and high data costs. The study surveyed 167 preservice teachers from four …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-literacy-comprehensive-framework-literacy-and-responsible-use", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Generative AI Literacy: A Comprehensive Framework for Literacy and Responsible Use", "autores": [ "Chengzhi Zhang", "Brian Magerko" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.19038v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-literacy-comprehensive-framework-literacy-and-responsible-use" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "After the release of several AI literacy guidelines, the rapid rise and widespread adoption of generative AI, such as ChatGPT, Dall E, and Deepseek, have transformed our lives. Unlike traditional AI algorithms (e.g., convolutional neural networks, semantic networks, classifiers) captured in existing AI literacy …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-large-language-models-knowledge-representation-systematic-review-concept", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Generative Large Language Models for Knowledge Representation: A Systematic Review of Concept Map Generation", "autores": [ "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-large-language-models-knowledge-representation-systematic-review-concept", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-large-language-models-knowledge-representation-systematic-review-concept" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of generative large language models (LLMs) has opened new opportunities for automating knowledge representation through concept maps, a long-standing pedagogical tool valued for fostering meaningful learning and higher-order thinking. Traditional construction of concept maps is labor-intensive, requiring …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-globalizeed-multimodal-translation-system-preserves-speaker-identity-academic", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Globalizeed: A Multimodal Translation System That Preserves Speaker Identity In Academic Lectures", "autores": [ "Hoang-Son Vo", "Karina Kolmogortseva", "Ngumimi Karen Iyortsuun", "Hong-Duyen Vo", "Soo-Hyung Kim" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/globalizeed-multimodal-translation-system-preserves-speaker-identity-academic", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/globalizeed-multimodal-translation-system-preserves-speaker-identity-academic" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "A large amount of valuable academic content is only available in its original language, creating a significant access barrier for the global student community. This is a challenge for translating in several subjects, such as history, culture, and the arts, where current automated subtitle tools fail to convey the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-goldmind-teacher-centered-knowledge-management-system-higher-education-lessons", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "GoldMind: A Teacher-Centered Knowledge Management System for Higher Education - Lessons from Iterative Design", "autores": [ "Gloria Fernadez-Nieto", "Lele Sha", "Yuheng Li", "Yi-Shan Tsai", "Guanliang Chen", "Yinwei Wei", "Weiqing Wang", "Jinchun Wen", "Shaveen Singh", "Ivan Silva", "Yuanfang Li", "Dragan Gasevic", "Zachari Swiecki" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.04377v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/goldmind-teacher-centered-knowledge-management-system-higher-education-lessons" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Designing Knowledge Management Systems (KMSs) for higher education requires addressing complex human-technology interactions, especially where staff turnover and changing roles create ongoing challenges for reusing knowledge. While advances in process mining and Generative AI enable new ways of designing features to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-graduated-realism-pedagogical-framework-ai-powered-avatars-virtual-reality-teacher", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Graduated Realism: A Pedagogical Framework for AI-Powered Avatars in Virtual Reality Teacher Training", "autores": [ "Judson Leroy Dean Haynes IV" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/graduated-realism-pedagogical-framework-ai-powered-avatars-virtual-reality-teacher", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/graduated-realism-pedagogical-framework-ai-powered-avatars-virtual-reality-teacher" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Virtual Reality simulators offer a powerful tool for teacher training, yet the integration of AI-powered student avatars presents a critical challenge: determining the optimal level of avatar realism for effective pedagogy. This literature review examines the evolution of avatar realism in VR teacher training, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-high-school-science-profile-predicts-adults-views-future-ai-and-sts", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "High School Science Profile Predicts Adults' Views on the Future of AI and STS", "autores": [ "Gyeonggeon \"Boaz\" Lee" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/high-school-science-profile-predicts-adults-views-future-ai-and-sts", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/high-school-science-profile-predicts-adults-views-future-ai-and-sts" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates the long term influence of high school science education on adults' engagement with artificial intelligence (AI) and their views on science-technology-society (STS) issues. Drawing on longitudinal data from the Korea Employment Education Panel (KEEP) II (n = 2,348), which tracked general high …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-homogenizing-effect-large-language-models-llms-creative-diversity-empirical", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Homogenizing effect of large language models (LLMs) on creative diversity: An empirical comparison of human and ChatGPT writing", "autores": [ "Kibum Moon", "Adam E. Green", "Kostadin Kushlev" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "Computers in Human Behavior: Artifical Humans", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294988212500091X", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/homogenizing-effect-large-language-models-llms-creative-diversity-empirical" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI systems, especially Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT, have recently emerged as significant contributors to creative processes. While LLMs can produce creative content that might be as good as or even better than human-created content, their widespread use risks reducing creative diversity …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-can-we-learn-and-use-al-same-time-participatory-design-genal-high-school-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"How can we learn and use Al at the same time?\": Participatory Design of GenAl with High School Students", "autores": [ "Isabella Pu", "Prerna Ravi", "Linh Dieu Dinh", "Chelsea Joe", "Caitlin Ogoe", "Zixuan Li", "Cynthia Breazeal", "Anastasia K. Ostrowski" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-can-we-learn-and-use-al-same-time-participatory-design-genal-high-school-students", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-can-we-learn-and-use-al-same-time-participatory-design-genal-high-school-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI (GenAI) emerges as a transformative force, clear understanding of high school students' perspectives is essential for GenAI's meaningful integration in high school environments. In this work, we draw insights from a participatory design workshop where we engaged 17 high school students -- a group …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-k-12-educators-use-ai-llm-assisted-qualitative-analysis-scale", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How K-12 Educators Use Ai: Llm-Assisted Qualitative Analysis At Scale", "autores": [ "Alex Liu", "Lief Esbenshade", "Shawon Sarkar", "Zewei (Victor) Tian", "Zachary Zhang", "Kevin He", "Min Sun" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2507.17985v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-k-12-educators-use-ai-llm-assisted-qualitative-analysis-scale" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates how K-12 educators use generative AI tools in real-world instructional contexts and how large language models (LLMs) can support scalable qualitative analysis of these interactions. Drawing on over 13,000 unscripted educator-AI conversations from an open-access platform, we examine educators' …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-teachers-can-use-large-language-models-and-blooms-taxonomy-create-educational", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Teachers Can Use Large Language Models And Bloom'S Taxonomy To Create Educational Quizzes", "autores": [ "Sabina Elkins", "Ekaterina Kochmar", "Jackie C.K. Cheung", "Iulian Serban" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2401.05914v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-teachers-can-use-large-language-models-and-blooms-taxonomy-create-educational" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Question generation (QG) is a natural language processing task with an abundance of potential benefits and use cases in the educational domain. In order for this potential to be realized, QG systems must be designed and validated with pedagogical needs in mind. However, little research has assessed or designed QG …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-trust-networks-shape-students-opinions-about-proficiency-artificially-intelligent", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How trust networks shape students' opinions about the proficiency of artificially intelligent assistants", "autores": [ "Yutong Bu", "Andrew Melatos", "Robin Evans" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-trust-networks-shape-students-opinions-about-proficiency-artificially-intelligent", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-trust-networks-shape-students-opinions-about-proficiency-artificially-intelligent" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rising use of educational tools controlled by artificial intelligence (AI) has provoked a debate about their proficiency. While intrinsic proficiency, especially in tasks such as grading, has been measured and studied extensively, perceived proficiency remains underexplored. Here it is shown through Monte Carlo …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-agency-and-creativity-ai-assisted-learning-environments", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Human Agency And Creativity In AI-Assisted Learning Environments", "autores": [ "Yun Dai" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.07117v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-agency-and-creativity-ai-assisted-learning-environments" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "teaching_instructional_materials", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This chapter explores human creativity in AI-assisted learning environments through the lens of student agency. We begin by examining four theoretical perspectives on agency, including instrumental, effortful, dynamically emergent, and authorial agency, and analyze how each frames the relationship between agency and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-centric-approach-explainable-ai-personalized-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Human-Centric Approach to Explainable AI for Personalized Education", "autores": [ "Vinitra Swamy" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-centric-approach-explainable-ai-personalized-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-centric-approach-explainable-ai-personalized-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Deep neural networks form the backbone of artificial intelligence research, with potential to transform the human experience in areas ranging from autonomous driving to personal assistants, healthcare to education. However, their integration into the daily routines of real-world classrooms remains limited. It is not …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-experts-evaluation-generative-ai-contextualizing-steam-education-global-south", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Human Experts' Evaluation Of Generative Ai For Contextualizing Steam Education In The Global South", "autores": [ "Matthew Nyaaba", "Macharious Nabang", "Patrick Kyeremeh", "Ibrahim Nantomah", "Collins Owusu-Fordjour", "Martin Ako", "Bismark Nyaaba Akanzire", "Kassim Korah Nantomah", "Cecilia Issaka", "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.19482v3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-experts-evaluation-generative-ai-contextualizing-steam-education-global-south" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "STEAM education in many parts of the Global South remains abstract and weakly connected to learners sociocultural realities. This study examines how human experts evaluate the capacity of Generative AI (GenAI) to contextualize STEAM instruction in these settings. Using a convergent mixed-methods design grounded in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-loop-systems-adaptive-learning-using-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Human-in-the-Loop Systems for Adaptive Learning Using Generative AI", "autores": [ "Bhavishya Tarun", "Haoze Du", "Dinesh Kannan", "Dr. Edward F. Gehringer" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-loop-systems-adaptive-learning-using-generative-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-loop-systems-adaptive-learning-using-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "A Human-in-the-Loop (HITL) approach leverages generative AI to enhance personalized learning by directly integrating student feedback into AI-generated solutions. Students critique and modify AI responses using predefined feedback tags, fostering deeper engagement and understanding. This empowers students to actively …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-or-ai-comparing-design-thinking-assessments-teaching-assistants-and-bots", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Human Or Ai? Comparing Design Thinking Assessments By Teaching Assistants And Bots", "autores": [ "Sumbul Khan", "Wei Ting Liow", "Lay Kee Ang" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-or-ai-comparing-design-thinking-assessments-teaching-assistants-and-bots", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-or-ai-comparing-design-thinking-assessments-teaching-assistants-and-bots" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As design thinking education grows in secondary and tertiary contexts, educators face the challenge of evaluating creative artefacts that combine visual and textual elements. Traditional rubric-based assessment is laborious, time-consuming, and inconsistent due to reliance on Teaching Assistants (TA) in large, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-illuminate-llm-xai-framework-leveraging-social-science-explanation-theories-towards", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "iLLuMinaTE: An LLM-XAI Framework Leveraging Social Science Explanation Theories Towards Actionable Student Performance Feedback", "autores": [ "Vinitra Swamy", "Davide Romano", "Bhargav Srinivasa Desikan", "Oana-Maria Camburu", "Tanja Kaser" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/illuminate-llm-xai-framework-leveraging-social-science-explanation-theories-towards", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/illuminate-llm-xai-framework-leveraging-social-science-explanation-theories-towards" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent advances in eXplainable AI (XAI) for education have highlighted a critical challenge: ensuring that explanations for state-of-the-art AI models are understandable for non-technical users such as educators and students. In response, we introduce iLLuMinaTE, a zero-shot, chain-of-prompts LLM-XAI pipeline inspired …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-ai-educational-assessment-framework-constructive-alignment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Impact of AI on Educational Assessment: A Framework for Constructive Alignment", "autores": [ "Patrick Stokkink" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-ai-educational-assessment-framework-constructive-alignment", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-ai-educational-assessment-framework-constructive-alignment" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The influence of Artificial Intelligence (AI), and specifically Large Language Models (LLM), on education is continuously increasing. These models are frequently used by students, giving rise to the question whether current forms of assessment are still a valid way to evaluate student performance and comprehension. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-improving-student-ai-interaction-through-pedagogical-prompting-example-computer", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Improving Student-AI Interaction Through Pedagogical Prompting: An Example in Computer Science Education", "autores": [ "Ruiwei Xiao", "Xinying Hou", "Runlong Ye", "Majeed Kazemitabaar", "Nicholas Diana", "Michael Liut", "John Stamper" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/improving-student-ai-interaction-through-pedagogical-prompting-example-computer", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/improving-student-ai-interaction-through-pedagogical-prompting-example-computer" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the proliferation of large language model (LLM) applications since 2022, their use in education has sparked both excitement and concern. Recent studies consistently highlight students' (mis)use of LLMs can hinder learning outcomes. This work aims to teach students how to effectively prompt LLMs to improve their …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-inclusive-education-ai-supporting-special-needs-and-tackling-language-barriers", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Inclusive Education with AI: Supporting Special Needs and Tackling Language Barriers", "autores": [ "Ricardo Fitas" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.14120v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/inclusive-education-ai-supporting-special-needs-and-tackling-language-barriers" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator, School Leader, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Early childhood classrooms are becoming increasingly diverse, with students spanning a range of linguistic backgrounds and abilities. AI offers innovative tools to help educators create more inclusive learning environments by breaking down language barriers and providing tailored support for children with special …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-influence-artificial-intelligence-human-problem-solving-empirical-insights-third-wave", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "On The Influence Of Artificial Intelligence On Human Problem-Solving: Empirical Insights For The Third Wave In A Multinational Longitudinal Pilot Study", "autores": [ "Matthias H√ºmmer", "Theophile Shyiramunda", "Franziska Durner", "Michelle J. Cummings-Koether" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2511.11738v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/influence-artificial-intelligence-human-problem-solving-empirical-insights-third-wave" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This article presents the results and their discussion for the third wave (with n=23 participants) within a multinational longitudinal study that investigates the evolving paradigm of human-AI collaboration in problem-solving contexts. Building upon previous waves, our findings reveal the consolidation of a hybrid …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-instructional-agents-llm-agents-automated-course-material-generation-teaching", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Instructional Agents: LLM Agents on Automated Course Material Generation for Teaching Faculties", "autores": [ "Huaiyuan Yao", "Wanpeng Xu", "Justin Turnau", "Nadia Kellam", "Hua Wei" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/instructional-agents-llm-agents-automated-course-material-generation-teaching", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/instructional-agents-llm-agents-automated-course-material-generation-teaching" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Preparing high-quality instructional materials remains a labor-intensive process that often requires extensive coordination among teaching faculty, instructional designers, and teaching assistants. In this work, we present Instructional Agents, a multi-agent large language model (LLM) framework designed to automate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-integrating-large-language-models-and-evaluating-student-outcomes-introductory", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Integrating Large Language Models And Evaluating Student Outcomes In An Introductory Computer Science Course", "autores": [ "Annapurna Vadaparty", "David H. Smith IV", "Samvrit Srinath", "Mounika Padala", "Christine Alvarado", "Jamie Gorson Benario", "Daniel Zingaro", "Leo Porter" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integrating-large-language-models-and-evaluating-student-outcomes-introductory", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integrating-large-language-models-and-evaluating-student-outcomes-introductory" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI (GenAI) models have broad implications for education in general, impacting the foundations of what we teach and how we assess. This is especially true in computing, where LLMs tuned for coding have demonstrated shockingly good performance on the types of assignments historically used in introductory CS …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-integration-ai-stem-education-addressing-ethical-challenges-k-12-settings", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Integration of AI in STEM Education, Addressing Ethical Challenges in K-12 Settings", "autores": [ "Shaouna Shoaib Lodhi", "Shoaib Lodhi" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integration-ai-stem-education-addressing-ethical-challenges-k-12-settings", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integration-ai-stem-education-addressing-ethical-challenges-k-12-settings" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) into K-12 STEM education presents transformative opportunities alongside significant ethical challenges. While AI-powered tools such as Intelligent Tutoring Systems (ITS), automated assessments, and predictive analytics enhance personalized learning and operational …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-intellichain-integrated-framework-enhanced-socratic-method-dialogue-llms-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "IntelliChain: An Integrated Framework for Enhanced Socratic Method Dialogue with LLMs and Knowledge Graphs", "autores": [ "Changyong Qi", "Linzhao Jia", "Yuang Wei", "Yuan-Hao Jiang", "Xiaoqing Gu" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2502.00010", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/intellichain-integrated-framework-enhanced-socratic-method-dialogue-llms-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the continuous advancement of educational technology, the demand for Large Language Models (LLMs) as intelligent educational agents in providing personalized learning experiences is rapidly increasing. This study aims to explore how to optimize the design and collaboration of a multi-agent system tailored for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-interpretability-framework-llms-undergraduate-calculus", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Interpretability Framework For Llms In Undergraduate Calculus", "autores": [ "Sagnik Dakshit", "Sushmita Sinha Roy" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/interpretability-framework-llms-undergraduate-calculus", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/interpretability-framework-llms-undergraduate-calculus" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) are increasingly being used in education, yet their correctness alone does not capture the quality, reliability, or pedagogical validity of their problem-solving behavior, especially in mathematics, where multistep logic, symbolic reasoning, and conceptual clarity are critical. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-investigating-pedagogical-teacher-and-student-llm-agents-genetic-adaptation-meets", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Investigating Pedagogical Teacher and Student LLM Agents: Genetic Adaptation Meets Retrieval-Augmented Generation Across Learning Styles", "autores": [ "Debdeep Sanyal", "Agniva Maiti", "Umakanta Maharana", "Dhruv Kumar", "Ankur Mali", "C. Lee Giles", "Murari Mandal" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/investigating-pedagogical-teacher-and-student-llm-agents-genetic-adaptation-meets", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/investigating-pedagogical-teacher-and-student-llm-agents-genetic-adaptation-meets" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Effective teaching requires adapting instructional strategies to accommodate the diverse cognitive and behavioral profiles of students, a persistent challenge in education and teacher training. While Large Language Models (LLMs) offer promise as tools to simulate such complex pedagogical environments, current …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-justice-lens-fairness-and-ethics-courses-computing-education-llm-assisted-multi", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Justice Lens On Fairness And Ethics Courses In Computing Education: Llm-Assisted Multi-Perspective And Thematic Evaluation", "autores": [ "Kenya S. Andrews", "Deborah Dormah Kanubala", "Kehinde Aruleba", "Francisco Enrique Vicente Castro", "Renata A Revelo" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/justice-lens-fairness-and-ethics-courses-computing-education-llm-assisted-multi", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/justice-lens-fairness-and-ethics-courses-computing-education-llm-assisted-multi" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Course syllabi set the tone and expectations for courses, shaping the learning experience for both students and instructors. In computing courses, especially those addressing fairness and ethics in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and algorithmic design, it is imperative that we understand how …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-large-language-models-education-and-research-empirical-and-user-survey-based-analysis", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Large Language Models For Education And Research: An Empirical And User Survey-Based Analysis", "autores": [ "Md Mostafizer Rahman", "Ariful Islam Shiplu", "Md Faizul Ibne Amin", "Yutaka Watanobe", "Lu Peng" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.08057v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-education-and-research-empirical-and-user-survey-based-analysis" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Pretrained Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across diverse domains, with education and research emerging as particularly impactful areas. Among current state-of-the-art LLMs, ChatGPT and DeepSeek exhibit strong capabilities in mathematics, science, medicine, literature, and programming. In …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-large-scale-real-world-evaluation-llm-based-virtual-teaching-assistant", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Large-Scale Real-World Evaluation of an LLM-Based Virtual Teaching Assistant", "autores": [ "Sunjun Kweon", "Sooyohn Nam", "Hyunseung Lim", "Hwajung Hong", "Edward Choi" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-scale-real-world-evaluation-llm-based-virtual-teaching-assistant", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-scale-real-world-evaluation-llm-based-virtual-teaching-assistant" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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However, empirical studies on their effectiveness and acceptance in real-world classrooms are limited, leaving their …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learn-story-driven-layout-image-generation-framework-stem-instruction", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LEARN: A Story-Driven Layout-to-Image Generation Framework for STEM Instruction", "autores": [ "Maoquan Zhang", "Bisser Raytchev", "Xiujuan Sun" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learn-story-driven-layout-image-generation-framework-stem-instruction", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learn-story-driven-layout-image-generation-framework-stem-instruction" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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It leverages a curated BookCover dataset that provides narrative layouts and structured visual cues, enabling the model to depict abstract and sequential scientific concepts with strong semantic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-factors-ai-augmented-education-comparative-study-middle-and-high-school", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning Factors In Ai-Augmented Education: A Comparative Study Of Middle And High School Students", "autores": [ "Gaia Ebli", "Bianca Raimondi", "Maurizio Gabbrielli" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.21246v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-factors-ai-augmented-education-comparative-study-middle-and-high-school" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Nevertheless, most existing studies focus on higher education and conventional instructional contexts, leaving open questions about how key learning factors are related in AI-mediated learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-together-ai-mediated-support-parental-involvement-everyday-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"Learning Together\": Ai-Mediated Support For Parental Involvement In Everyday Learning", "autores": [ "Yao Li", "Jingyi Xie", "Ya-Fang Lin", "He Zhang", "Ge Wang", "Gaojian Huang", "Rui Yu", "Si Chen" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2510.20123v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-together-ai-mediated-support-parental-involvement-everyday-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Parent/Caregiver" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Family learning takes place in everyday routines where children and caregivers read, practice, and develop new skills together. Although AI is increasingly present in learning environments, most systems remain child-centered and overlook the collaborative, distributed nature of family education. This paper …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-use-ai-learning-how-can-we-effectively-teach-and-measure-prompting-literacy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning to Use AI for Learning: How Can We Effectively Teach and Measure Prompting Literacy for K-12 Students?", "autores": [ "Ruiwei Xiao", "Xinying Hou", "Ying-Jui Tseng", "Hsuan Nieu", "Guanze Liao", "John Stamper", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-use-ai-learning-how-can-we-effectively-teach-and-measure-prompting-literacy", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-use-ai-learning-how-can-we-effectively-teach-and-measure-prompting-literacy" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Artificial Intelligence (AI) becomes increasingly integrated into daily life, there is a growing need to equip the next generation with the ability to apply, interact with, evaluate, and collaborate with AI systems responsibly. Prior research highlights the urgent demand from K-12 educators to teach students the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learning-use-ai-learning-teaching-responsible-use-ai-chatbot-k-12-students-through-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learning To Use AI For Learning: Teaching Responsible Use Of AI Chatbot To K-12 Students Through An AI Literacy Module", "autores": [ "Ruiwei Xiao", "Xinying Hou", "Ying-Jui Tseng", "Hsuan Nieu", "Guanze Liao", "John Stamper", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.13962v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learning-use-ai-learning-teaching-responsible-use-ai-chatbot-k-12-students-through-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Prior research highlights the urgent demand from K-12 educators to teach students the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learnlens-llm-enabled-personalised-curriculum-grounded-feedback-educators-loop", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Learnlens: Llm-Enabled Personalised, Curriculum-Grounded Feedback With Educators In The Loop", "autores": [ "Runcong Zhao", "Artem Bobrov", "Jiazheng Li", "Cesare Aloisi", "Yulan He" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learnlens-llm-enabled-personalised-curriculum-grounded-feedback-educators-loop", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learnlens-llm-enabled-personalised-curriculum-grounded-feedback-educators-loop" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Effective feedback is essential for student learning but is time-intensive for teachers. We present LearnLens, a modular, LLM-based system that generates personalised, curriculum-aligned feedback in science education. LearnLens comprises three components: (1) an error-aware assessment module that captures nuanced …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-leveraging-generative-ai-enhancing-automated-assessment-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Leveraging Generative AI for Enhancing Automated Assessment in Programming Education Contests", "autores": [ "Stefan Dascalescu", "Dumitran Adrian Marius", "Mihai Alexandru Vasiluta" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-generative-ai-enhancing-automated-assessment-programming-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-generative-ai-enhancing-automated-assessment-programming-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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This paper introduces an innovative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-leveraging-graph-retrieval-augmented-generation-support-learners-understanding", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Leveraging Graph Retrieval-Augmented Generation to Support Learners' Understanding of Knowledge Concepts in MOOCs", "autores": [ "Mohamed Abdelmagied", "Mohamed Amine Chatti", "Shoeb Joarder", "Qurat Ul Ain", "Rawaa Alatrash" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-graph-retrieval-augmented-generation-support-learners-understanding", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-graph-retrieval-augmented-generation-support-learners-understanding" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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However, LLMs are prone to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-leveraging-large-language-models-robot-assisted-learning-morphological-structures", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Leveraging Large Language Models for Robot-Assisted Learning of Morphological Structures in Preschool Children with Language Vulnerabilities", "autores": [ "Stina Sundstedt", "Mattias Wingren", "Susanne Hagglund", "Daniel Ventus" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-large-language-models-robot-assisted-learning-morphological-structures", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/leveraging-large-language-models-robot-assisted-learning-morphological-structures" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Based on the principle of implicit learning, speech-language therapists (SLTs) typically embed target …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-lightweight-prompt-engineering-cognitive-alignment-educational-ai-oneclickquiz-case", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Lightweight Prompt Engineering For Cognitive Alignment In Educational Ai: A Oneclickquiz Case Study", "autores": [ "Antoun Yaacoub", "Jerome Da-Rugna", "Zainab Assaghir" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lightweight-prompt-engineering-cognitive-alignment-educational-ai-oneclickquiz-case", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lightweight-prompt-engineering-cognitive-alignment-educational-ai-oneclickquiz-case" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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This paper investigates the impact of lightweight prompt engineering strategies …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-driven-rubric-based-assessment-algebraic-competence-multi-stage-block-coding", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Llm-Driven Rubric-Based Assessment Of Algebraic Competence In Multi-Stage Block Coding Tasks With Design And Field Evaluation", "autores": [ "Yong Oh Lee", "Byeonghun Bang", "Sejun Oh" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-driven-rubric-based-assessment-algebraic-competence-multi-stage-block-coding", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-driven-rubric-based-assessment-algebraic-competence-multi-stage-block-coding" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As online education platforms continue to expand, there is a growing need for assessment methods that not only measure answer accuracy but also capture the depth of students' cognitive processes in alignment with curriculum objectives. This study proposes and evaluates a rubric-based assessment framework powered by a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llmbridge-reducing-costs-access-llms-prompt-centric-internet", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Llmbridge: Reducing Costs To Access Llms In A Prompt-Centric Internet", "autores": [ "Noah Martin", "Abdullah Bin Faisal", "Hiba Eltigani", "Rukhshan Haroon", "Swaminathan Lamelas", "Fahad Dogar" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llmbridge-reducing-costs-access-llms-prompt-centric-internet", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llmbridge-reducing-costs-access-llms-prompt-centric-internet" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Today's Internet infrastructure is centered around content retrieval over HTTP, with middleboxes (e.g., HTTP proxies) playing a crucial role in performance, security, and cost-effectiveness. We envision a future where Internet communication will be dominated by \"prompts\" sent to generative AI models. For this, we will …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llms-educational-analysts-transforming-multimodal-data-traces-actionable-reading", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLMs as Educational Analysts: Transforming Multimodal Data Traces into Actionable Reading Assessment Reports", "autores": [ "Eduardo Davalos", "Yike Zhang", "Namrata Srivastaval", "Jorge Alberto Salas", "Sara McFadden", "Sun-Joo Cho", "Gautam Biswas", "Amanda Goodwin" ], "anio": 2025, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2503.02099", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llms-educational-analysts-transforming-multimodal-data-traces-actionable-reading" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Reading assessments are essential for enhancing students' comprehension, yet many EdTech applications focus mainly on outcome-based metrics, providing limited insights into student behavior and cognition. This study investigates the use of multimodal data sources -- including eye-tracking data, learning outcomes, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llms-support-k-12-teachers-culturally-relevant-pedagogy-ai-literacy-example", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLMs to Support K-12 Teachers in Culturally Relevant Pedagogy: An AI Literacy Example", "autores": [ "Jiayi Wang", "Ruiwei Xiao", "Xinying Hou", "Hanqi Li", "Ying Jui Tseng", "John Stamper", "Ken Koedinger" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llms-support-k-12-teachers-culturally-relevant-pedagogy-ai-literacy-example", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llms-support-k-12-teachers-culturally-relevant-pedagogy-ai-literacy-example" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Culturally Relevant Pedagogy (CRP) is vital in K-12 education, yet teachers struggle to implement CRP into practice due to time, training, and resource gaps. This study explores how Large Language Models (LLMs) can address these barriers by introducing CulturAIEd, an LLM tool that assists teachers in adapting AI …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llms4all-review-large-language-models-across-academic-disciplines", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Llms4All: A Review Of Large Language Models Across Academic Disciplines", "autores": [ "Yanfang (Fanny) Ye", "Zheyuan Zhang", "Tianyi Ma", "Zehong Wang", "Yiyang Li", "Shifu Hou", "Weixiang Sun", "Kaiwen Shi", "Yijun Ma", "Wei Song", "Ahmed Abbasi", "Ying Cheng", "Jane Cleland-Huang", "Steven Corcelli", "Robert Goulding", "Ming Hu", "Ting Hua", "John Lalor", "Fang Liu", "Tengfei Luo", "Edward Maginn", "Nuno Moniz", "Jason Rohr", "Brett Savoie", "Daniel Slate", "Matthew Webber", "Olaf Wiest", "Johnny Zhang", "Nitesh V Chawla" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2509.19580v5", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llms4all-review-large-language-models-across-academic-disciplines" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Cutting-edge Artificial Intelligence (AI) techniques keep reshaping our view of the world. For example, Large Language Models (LLMs) based applications such as ChatGPT have shown the capability of generating human-like conversation on extensive topics. Due to the impressive performance on a variety of language-related …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llms4all-review-large-language-models-research-and-applications-academic-disciplines", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "LLMS4ALL: A Review On Large Language Models For Research And Applications In Academic Disciplines", "autores": [ "Yanfang (Fanny) Ye*", "Zheyuan Zhang", "Tianyi Ma", "Zehong Wang", "Yiyang Li", "Shifu Hou", "Weixiang Sun", "Kaiwen Shi", "Yijun Ma", "Wei Song", "Ahmed Abbasi", "Ying Cheng", "Jane Cleland-Huang", "Steven Corcelli", "Robert Goulding", "Ming Hu", "Ting Hua", "John Lalor", "Fang Liu", "Tengfei Luo", "Ed Maginn", "Nuno Moniz", "Jason Rohr", "Brett Savoie", "Daniel Slate", "Tom Stapleford", "Matthew Webber", "Olaf Wiest", "Johnny Zhang", "Nitesh V Chawla" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llms4all-review-large-language-models-research-and-applications-academic-disciplines", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llms4all-review-large-language-models-research-and-applications-academic-disciplines" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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Due to the impressive performance on a variety of language-related …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-machine-unlearning-responsible-and-adaptive-ai-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Machine Unlearning for Responsible and Adaptive AI in Education", "autores": [ "Betty Mayeku", "Sandra Hummel", "Parisa Memarmoshrefi" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/machine-unlearning-responsible-and-adaptive-ai-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/machine-unlearning-responsible-and-adaptive-ai-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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With these abilities, MU is evolving into a promising technology in upholding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-malaysias-ai-driven-education-landscape-policies-applications-and-comparative", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Malaysia's AI-Driven Education Landscape: Policies, Applications, and Comparative Insights For A Digital Future", "autores": [ "Fadhilah Jamaluddin", "Ahmad Hakiim Jamaluddin", "Faridzah Jamaluddin", "Faathirah Jamaluddin" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/malaysias-ai-driven-education-landscape-policies-applications-and-comparative", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/malaysias-ai-driven-education-landscape-policies-applications-and-comparative" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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This article explores Malaysia's AI-driven education landscape, emphasising the National Artificial Intelligence Roadmap …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mapping-ai-divide-undergraduate-education-community-detection-disciplinary-networks", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Mapping The Ai Divide In Undergraduate Education: Community Detection In Disciplinary Networks And Survey Evidence", "autores": [ "Liwen Zhang", "Wei Si", "Ke-ke Shang", "Jiangli Zhu", "Xiaomin Ji" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mapping-ai-divide-undergraduate-education-community-detection-disciplinary-networks", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mapping-ai-divide-undergraduate-education-community-detection-disciplinary-networks" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As artificial intelligence-generated content (AIGC) reshapes knowledge acquisition, higher education faces growing inequities that demand systematic mapping and intervention. We map the AI divide in undergraduate education by combining network science with survey evidence from 301 students at Nanjing University, one …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mathbuddy-multimodal-system-affective-math-tutoring", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "MathBuddy: A Multimodal System for Affective Math Tutoring", "autores": [ "Debanjana Kar", "Leopold B¬öss", "Dacia Braca", "Sebastian Maximilian Dennerlein", "Nina Christine Hubig", "Philipp Wintersberger", "Yufang Hou" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mathbuddy-multimodal-system-affective-math-tutoring", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mathbuddy-multimodal-system-affective-math-tutoring" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of LLM-based conversational systems is already transforming the landscape of educational technology. However, the current state-of-the-art learning models do not take into account the student's affective states. Multiple studies in educational psychology support the claim that positive or negative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-matter-interest-understanding-interestingness-math-problems-humans-and-language", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Matter Of Interest: Understanding Interestingness Of Math Problems In Humans And Language Models", "autores": [ "Shubhra Mishra", "Yuka Machino", "Gabriel Poesia", "Albert Jiang", "Joy Hsu", "Adrian Weller", "Challenger Mishra", "David Broman", "Joshua B. Tenenbaum", "Mateja Jamnik", "Cedegao E. Zhang", "Katherine M. Collins" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.08548v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/matter-interest-understanding-interestingness-math-problems-humans-and-language" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_numeracy", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The evolution of mathematics has been guided in part by interestingness. From researchers choosing which problems to tackle next, to students deciding which ones to engage with, people's choices are often guided by judgments about how interesting or challenging problems are likely to be. As AI systems, such as LLMs, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mega-study-digital-twins-reveals-strengths-weaknesses-and-opportunities-further", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Mega-Study Of Digital Twins Reveals Strengths, Weaknesses And Opportunities For Further Improvement", "autores": [ "Tiany Peng", "George Gui", "Daniel J. Merlau", "Grace Jiarui Fan", "Malek Ben Sliman", "Melanie Brucks", "Eric J. Johnson", "Vicki Morwitz", "Abdullah Althenayyan", "Silvia Bellezza", "Dante Donati", "Hortense Fong", "Elizabeth Friedman", "Ariana Guevara", "Mohamed Hussein", "Kinshuk Jerath", "Bruce Kogut", "Kristen Lane", "Hannah Li", "Patryk Perkowski", "Oded Netzer", "Olivier Toubia" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mega-study-digital-twins-reveals-strengths-weaknesses-and-opportunities-further", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mega-study-digital-twins-reveals-strengths-weaknesses-and-opportunities-further" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Do \"digital twins\" capture individual responses in surveys and experiments? We run 19 pre-registered studies on a national U.S. panel and their LLM-powered digital twins (constructed based on previously-collected extensive individual-level data) and compare twin and human answers across 164 outcomes. The correlation …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-meta-analysis-llm-effects-students-across-qualification-socialisation-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Meta-Analysis Of Llm Effects On Students Across Qualification, Socialisation, And Subjectification", "autores": [ "Jiayu Huang", "Ruoxin Ritter Wang", "Jen-Hao Liu", "Boming Xia", "Yue Huang", "Ruoxi Sun", "Jason (Minhui) Xue", "Jinan Zou" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/meta-analysis-llm-effects-students-across-qualification-socialisation-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/meta-analysis-llm-effects-students-across-qualification-socialisation-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) are increasingly positioned as solutions for education, yet evaluations often reduce their impact to narrow performance metrics. This paper reframes the question by asking \"what kind of impact should LLMs have in education?\" Drawing on Biesta's tripartite account of good education: …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mitigating-trojanized-prompt-chains-educational-llm-use-cases-experimental-findings", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Mitigating Trojanized Prompt Chains In Educational Llm Use Cases: Experimental Findings and Detection Tool Design", "autores": [ "Richard M. Charles", "Ph.D", "James H. Curry", "Ph.D", "Richard B. Charles" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mitigating-trojanized-prompt-chains-educational-llm-use-cases-experimental-findings", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mitigating-trojanized-prompt-chains-educational-llm-use-cases-experimental-findings" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of Large Language Models (LLMs) in K--12 education offers both transformative opportunities and emerging risks. This study explores how students may Trojanize prompts to elicit unsafe or unintended outputs from LLMs, bypassing established content moderation systems with safety guardrils. Through a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mixed-user-centered-approach-enable-augmented-intelligence-intelligent-tutoring", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Mixed User-Centered Approach to Enable Augmented Intelligence in Intelligent Tutoring Systems: The Case of MathAlde app", "autores": [ "Guilherme Guerino", "Luiz Rodrigues", "Luana Bianchini", "Mariana Alves", "Marcelo Marinho", "Thomaz Veloso", "Valmir Macario", "Diego Dermeval", "Thales Vieira", "Ig Bittencourt", "Seiji Isotani" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mixed-user-centered-approach-enable-augmented-intelligence-intelligent-tutoring", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mixed-user-centered-approach-enable-augmented-intelligence-intelligent-tutoring" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Integrating Artificial Intelligence in Education (AIED) aims to enhance learning experiences through technologies like Intelligent Tutoring Systems (ITS), offering personalized learning, increased engagement, and improved retention rates. However, AIED faces three main challenges: the critical role of teachers in the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-multimodal-assessment-classroom-discourse-quality-text-centered-attention-based-multi", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Multimodal Assessment of Classroom Discourse Quality: A Text-Centered Attention-Based Multi-Task Learning Approach", "autores": [ "Ruikun Hou", "Babette B¬ühler", "Tim F¬ütterer", "Efe Bozkir", "Peter Gerjets", "Ulrich Trautwein", "Enkelejda Kasneci" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/multimodal-assessment-classroom-discourse-quality-text-centered-attention-based-multi", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/multimodal-assessment-classroom-discourse-quality-text-centered-attention-based-multi" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": {}, "temas": [ "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Classroom discourse is an essential vehicle through which teaching and learning take place. Assessing different characteristics of discursive practices and linking them to student learning achievement enhances the understanding of teaching quality. Traditional assessments rely on manual coding of classroom observation …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-multiple-choice-question-generation-using-large-language-models-methodology-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Multiple-Choice Question Generation Using Large Language Models: Methodology and Educator Insights", "autores": [ "Giorgio Biancini", "Alessio Ferrato", "Carla Limongelli" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/multiple-choice-question-generation-using-large-language-models-methodology-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/multiple-choice-question-generation-using-large-language-models-methodology-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Integrating Artificial Intelligence (AI) in educational settings has brought new learning approaches, transforming the practices of both students and educators. Among the various technologies driving this transformation, Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for creating educational materials and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-next-gen-education-enhancing-ai-microlearning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Next-Gen Education: Enhancing AI for Microlearning", "autores": [ "Saha", "S.", "Rahbari", "F.", "Sadique", "F.", "Velamakanni", "S. K. C.", "Farooque", "M.", "Rothwell", "W. J." ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/next-gen-education-enhancing-ai-microlearning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/next-gen-education-enhancing-ai-microlearning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper explores integrating microlearning strategies into university curricula, particularly in computer science education, to counteract the decline in class attendance and engagement in US universities after COVID. As students increasingly opt for remote learning and recorded lectures, traditional educational …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-nim-neuro-symbolic-ideographic-metalanguage-inclusive-communication", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Nim: Neuro-Symbolic Ideographic Metalanguage For Inclusive Communication", "autores": [ "Prawaal Sharma", "Poonam Goyal", "Navneet Goyal", "Vidisha Sharma" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/nim-neuro-symbolic-ideographic-metalanguage-inclusive-communication", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/nim-neuro-symbolic-ideographic-metalanguage-inclusive-communication" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Digital communication has become the cornerstone of modern interaction, enabling rapid, accessible, and interactive exchanges. However, individuals with lower academic literacy often face significant barriers, exacerbating the \"digital divide\". In this work, we introduce a novel, universal ideographic metalanguage …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-nlp-methods-may-actually-be-better-professors-estimating-question-difficulty", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Nlp Methods May Actually Be Better Than Professors At Estimating Question Difficulty", "autores": [ "Leonidas Zotos", "Ivo Pascal de Jong", "Matias Valdenegro-Toro", "Andreea Ioana Sburlea", "Malvina Nissim and Hedderik van Rijn" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.03294v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/nlp-methods-may-actually-be-better-professors-estimating-question-difficulty" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Estimating the difficulty of exam questions is essential for developing good exams, but professors are not always good at this task. We compare various Large Language Model-based methods with three professors in their ability to estimate what percentage of students will give correct answers on True/False exam …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-objective-measurement-ai-literacy-development-and-validation-ai-competency-objective", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Objective Measurement Of AI Literacy: Development And Validation Of The Ai Competency Objective Scale (AIcos)", "autores": [ "Andr‚àö¬© Markusa", "Astrid Carolusb", "Carolin Wienricha" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2503.12921v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/objective-measurement-ai-literacy-development-and-validation-ai-competency-objective" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "analyzing", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As Artificial Intelligence (AI) becomes more pervasive in various aspects of life, AI literacy is becoming a fundamental competency that enables individuals to move safely and competently in an AI-pervaded world. There is a growing need to measure this competency, e.g., to develop targeted educational interventions. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-owlgorithm-supporting-self-regulated-learning-competitive-programming-through-llm", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Owlgorithm: Supporting Self-Regulated Learning In Competitive Programming Through Llm-Driven Reflection", "autores": [ "Juliana Nieto-Cardenas", "Erin Joy Kramer", "Peter Kurto", "Ethan Dickey", "Andres Bejarano" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.09969v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/owlgorithm-supporting-self-regulated-learning-competitive-programming-through-llm" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We present Owlgorithm, an educational platform that supports Self-Regulated Learning (SRL) in competitive programming (CP) through AI-generated reflective questions. Leveraging GPT-4o, Owlgorithm produces context-aware, metacognitive prompts tailored to individual student submissions. Integrated into a second- and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-particle-builder-learn-about-standard-model-while-playing-against-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Particle Builder - Learn about the Standard Model while playing against an AI*", "autores": [ "Mohammad Attar", "Andrew Carse", "Yeming Chen", "Thomas Green", "Jeong-Yeon Ha", "Yanbai Jin", "Amy McWilliams", "Theirry Panggabean", "Zhengyu Peng", "Lujin Sun", "Jing Ru", "Jiacheng She", "Jialin Wang", "Zilun Wei", "Jiayuan Zhu", "Lachlan McGinness" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/particle-builder-learn-about-standard-model-while-playing-against-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/particle-builder-learn-about-standard-model-while-playing-against-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Particle Builder Online is a web-based education game designed for high school physics students. Students can play against an AI opponent or peers to familiarise themselves with the Standard Model of Particle Physics. The game is aimed at a high school level and tailored to the International Baccalaureate and the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-partnering-ai-pedagogical-feedback-system-llm-integration-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Partnering with AI: A Pedagogical Feedback System for LLM Integration into Programming Education", "autores": [ "Niklas Scholz", "Manh Hung Nguyen", "Adish Singla", "Tomohiro Nagashima" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/partnering-ai-pedagogical-feedback-system-llm-integration-programming-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/partnering-ai-pedagogical-feedback-system-llm-integration-programming-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Feedback is one of the most crucial components to facilitate effective learning. With the rise of large language models (LLMs) in recent years, research in programming education has increasingly focused on automated feedback generation to help teachers provide timely support to every student. However, prior studies …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pedagogy-driven-evaluation-generative-ai-powered-intelligent-tutoring-systems", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Pedagogy-Driven Evaluation Of Generative Ai-Powered Intelligent Tutoring Systems", "autores": [ "Kaushal Kumar Maurya and Ekaterina Kochmar" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2510.22581v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pedagogy-driven-evaluation-generative-ai-powered-intelligent-tutoring-systems" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The interdisciplinary research domain of Artificial Intelligence in Education (AIED) has a long history of developing Intelligent Tutoring Systems (ITSs) by integrating insights from technological advancements, educational theories, and cognitive psychology. The remarkable success of generative AI (GenAI) models has …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-perspectives-and-potential-issues-using-artificial-intelligence-computer-science", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Perspectives and potential issues in using artificial intelligence for computer science education", "autores": [ "Juho Vepsalainen", "Petri Juntunen" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/perspectives-and-potential-issues-using-artificial-intelligence-computer-science", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/perspectives-and-potential-issues-using-artificial-intelligence-computer-science" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Since its launch in late 2022, ChatGPT has ignited widespread interest in Large Language Models (LLMs) and broader Artificial Intelligence (AI) solutions. As this new wave of AI permeates various sectors of society, we are continually uncovering both the potential and the limitations of existing AI tools. The need for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pilots-practices-scoping-review-genai-enabled-personalization-computer-science", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "From Pilots To Practices: A Scoping Review Of Genai-Enabled Personalization In Computer Science Education", "autores": [ "Iman Reihanian", "Yunfei Hou and Qingquan Sun" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.20714v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pilots-practices-scoping-review-genai-enabled-personalization-computer-science" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI enables personalized computer science education at scale, yet questions remain about whether such personalization supports or undermines learning. This scoping review synthesizes 32 studies (2023-2025) purposively sampled from 259 records to map personalization mechanisms and effectiveness signals in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-plural-voices-single-agent-towards-inclusive-ai-multi-user-domestic-spaces", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Plural Voices, Single Agent: Towards Inclusive Ai In Multi-User Domestic Spaces", "autores": [ "JOYDEEP CHANDRA*", "SATYAM KUMAR NAVNEET*" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/plural-voices-single-agent-towards-inclusive-ai-multi-user-domestic-spaces", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/plural-voices-single-agent-towards-inclusive-ai-multi-user-domestic-spaces" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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We present the Plural Voices Model (PVM), a novel single-agent framework that dynamically negotiates multi-user needs through real-time value alignment, leveraging …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-predicting-chatgpt-use-assignments-implications-ai-aware-assessment-design", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Predicting ChatGPT Use in Assignments: Implications for AI-Aware Assessment Design", "autores": [ "Surajit Das", "Aleksei Eliseev" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/predicting-chatgpt-use-assignments-implications-ai-aware-assessment-design", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/predicting-chatgpt-use-assignments-implications-ai-aware-assessment-design" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of generative AI tools like ChatGPT has significantly reshaped education, sparking debates about their impact on learning outcomes and academic integrity. While prior research highlights opportunities and risks, there remains a lack of quantitative analysis of student behavior when completing assignments. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-predicting-long-term-student-outcomes-short-term-edtech-log-data", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Predicting Long-Term Student Outcomes from Short-Term EdTech Log Data", "autores": [ "Ge Gao", "Amelia Leon", "Andrea Jetten", "Jasmine Turner", "Husni Almoubayyed", "Stephen Fancsali", "Emma Brunskill" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2412.15473", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/predicting-long-term-student-outcomes-short-term-edtech-log-data" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "analyzing", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Educational stakeholders are often particularly interested in sparse, delayed student outcomes, like end-of-year statewide exams. The rare occurrence of such assessments makes it harder to identify students likely to fail such assessments, as well as making it slow for researchers and educators to be able to assess …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-prompting-professoriate-qualitative-study-instructor-perspectives-llms-data-science", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Prompting the Professoriate: A Qualitative Study of Instructor Perspectives on LLMs in Data Science Education*", "autores": [ "Ana Elisa Lopez-Miranda", "Tiffany Timbers", "Rohan Alexander" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/prompting-professoriate-qualitative-study-instructor-perspectives-llms-data-science", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/prompting-professoriate-qualitative-study-instructor-perspectives-llms-data-science" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have shifted in just a few years from novelty to ubiquity, raising fundamental questions for data science education. Tasks once used to teach coding, writing, and problem-solving can now be completed by LLMs, forcing educators to reconsider both pedagogy and assessment. To understand how …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-prompts-propositions-logic-based-lens-student-llm-interactions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Prompts to Propositions: A Logic-Based Lens on Student-LLM Interactions", "autores": [ "Ali Alfageeh", "Sadegh Almahdi Kazemi Zarkouei", "Daye Nam", "Daniel Prol", "Matin Amoozadeh", "Souti Chattopadhyay", "James Prather", "Paul Denny", "Juho Leinonen", "Michael Hilton", "Sruti Srinivasa Ragavan", "Mohammad Amin Alipour" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.18691v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/prompts-propositions-logic-based-lens-student-llm-interactions" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Background and Context. The increasing integration of large language models (LLMs) in computing education presents an emerging challenge in understanding how students use LLMs and craft prompts to solve computational tasks. Prior research has used both qualitative and quantitative methods to analyze prompting …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-protecting-human-cognition-age-al", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Protecting Human Cognition in the Age of Al", "autores": [ "Anjali Singh", "Karan Taneja", "Zhitong Guan", "Avijit Ghosh" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2502.12447", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/protecting-human-cognition-age-al" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of Generative AI (GenAI) is significantly reshaping human cognition, influencing how we engage with information, think, reason, and learn. This paper synthesizes existing literature on GenAI's effects on different aspects of human cognition. Drawing on Krathwohl's revised Bloom's Taxonomy and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-psychological-factors-influencing-university-students-trust-ai-based-learning", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Psychological Factors Influencing University Students' Trust In Ai-Based Learning Assistants", "autores": [ "Ezgi Dagtekin", "Ercan Erkalkan" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.17390v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/psychological-factors-influencing-university-students-trust-ai-based-learning" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence (AI) based learning assistants and chatbots are increasingly integrated into higher education. While these tools are often evaluated in terms of technical performance, their successful and ethical use also depends on psychological factors such as trust, perceived risk, technology anxiety, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-qualitative-systematic-review-al-empowered-self-regulated-learning-higher-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A qualitative systematic review on Al empowered self-regulated learning in higher education", "autores": [ "Min Lan", "Xiaofeng Zhou" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "npj Science of Learning", "url": "https://www.nature.com/articles/s41539-025-00319-0", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/qualitative-systematic-review-al-empowered-self-regulated-learning-higher-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This systematic review explores the burgeoning intersection of Artificial Intelligence (AI) applications and self-regulated learning (SRL) in higher education. Aiming to synthesize empirical studies, we employed a qualitative approach to scrutinize AI ïs role in supporting SRL processes. Through a meticulous selection …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-recall-reasoning-automated-question-generation-deeper-math-learning-through-large", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Recall to Reasoning: Automated Question Generation for Deeper Math Learning through Large Language Models", "autores": [ "Yongan Yu", "Alexandre Krantz", "Nikki G. Lobczowski" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/recall-reasoning-automated-question-generation-deeper-math-learning-through-large", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/recall-reasoning-automated-question-generation-deeper-math-learning-through-large" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Educators have started to turn to Generative AI (GenAI) to help create new course content, but little is known about how they should do so. In this project, we investigated the first steps for optimizing content creation for advanced math. In particular, we looked at the ability of GenAI to produce high-quality …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-research-comprehensive-classroom-evaluation-system-based-multiple-ai-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Research on Comprehensive Classroom Evaluation System Based on Multiple AI Models", "autores": [ "Xie Cong", "Yang Li", "Wang Daben", "Xiao Jing" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/research-comprehensive-classroom-evaluation-system-based-multiple-ai-models", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/research-comprehensive-classroom-evaluation-system-based-multiple-ai-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The promotion of the national education digitalization strategy has facilitated the development of teaching quality evaluation towards all-round, process-oriented, precise, and intelligent directions, inspiring explorations into new methods and technologies for educational quality assurance. Classroom teaching …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-rethinking-ai-evaluation-through-teach-ai-human-centered-benchmark-and-toolkit", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Rethinking Ai Evaluation Through Teach-Ai: A Human-Centered Benchmark And Toolkit For Evaluating Ai Assistants In Education", "autores": [ "Shi Ding", "Brian Magerko" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.04107v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/rethinking-ai-evaluation-through-teach-ai-human-centered-benchmark-and-toolkit" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative artificial intelligence (AI) continues to transform education, most existing AI evaluations rely primarily on technical performance metrics such as accuracy or task efficiency while overlooking human identity, learner agency, contextual learning processes, and ethical considerations. In this paper, we …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-review-artificial-intelligence-interventions-students-autism-spectrum-disorder", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Review of Artificial Intelligence Interventions for Students with Autism Spectrum Disorder", "autores": [ "Sofia Kotsi", "Spyridoula Handrinou", "Georgia Iatraki", "Spyridon-Georgios Soulis" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "MDPI", "url": "https://www.mdpi.com/2673-7272/5/1/7", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/review-artificial-intelligence-interventions-students-autism-spectrum-disorder" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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Students with ASD often prefer to engage with technology because of its predictability and limited social demands. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-role-and-impact-genai-tools-software-engineering-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "On The Role And Impact Of Genai Tools In Software Engineering Education", "autores": [ "Qiaolin Qin", "Ronnie de Souza Santos", "Rodrigo Spinola" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.04256v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/role-and-impact-genai-tools-software-engineering-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Context. The rise of generative AI (GenAI) tools like ChatGPT and GitHub Copilot has transformed how software is learned and written. In software engineering (SE) education, these tools offer new opportunities for support, but also raise concerns about over-reliance, ethical use, and impacts on learning. Objective. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-scaffolding-metacognition-programming-education-understanding-student-ai-interactions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Scaffolding Metacognition In Programming Education: Understanding Student-Ai Interactions And Design Implications", "autores": [ "BOXUAN MA", "HUIYONG LI", "GEN LI", "LI CHEN", "CHENG TANG", "YINJIE XIE", "CHENGHAO GU", "ATUSHI SHIMADA", "SHIN'ICHI KONOMI" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.04144v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/scaffolding-metacognition-programming-education-understanding-student-ai-interactions" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Existing work has largely focused on correctness and usability, with limited …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-scaffolding-middle-school-mathematics-curricula-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Scaffolding Middle-School Mathematics Curricula With Large Language Models", "autores": [ "Rizwaan Malik", "Dorna Abdi", "Rose Wang", "Dorottya Demszky" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "British Journal of Educational Technology", "url": "https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bjet.13571?af=R", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/scaffolding-middle-school-mathematics-curricula-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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This paper investigates whether large language models (LLMs) can support middle school math teachers by helping create high-quality curriculum scaffolds, which we define as the adaptations and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-scaling-equitable-reflection-assessment-education-large-language-models-and-role", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Scaling Equitable Reflection Assessment In Education Via Large Language Models And Role-Based Feedback Agents", "autores": [ "Chenyu Zhang", "Xiaohang Luo" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.11772v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/scaling-equitable-reflection-assessment-education-large-language-models-and-role" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Formative feedback is widely recognized as one of the most effective drivers of student learning, yet it remains difficult to implement equitably at scale. In large or low-resource courses, instructors often lack the time, staffing, and bandwidth required to review and respond to every student reflection, creating …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-securing-educational-llms-generalised-taxonomy-attacks-llms-and-dread-risk-assessment", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Securing Educational LLMs: A Generalised Taxonomy of Attacks on LLMs and DREAD Risk Assessment", "autores": [ "Farzana Zahid", "Anjalika Sewwandi", "Lee Brandon", "Vimal Kumar", "Roopak Sinha" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/securing-educational-llms-generalised-taxonomy-attacks-llms-and-dread-risk-assessment", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/securing-educational-llms-generalised-taxonomy-attacks-llms-and-dread-risk-assessment" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, School Leader, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Due to perceptions of efficiency and significant productivity gains, various organisations, including in education, are adopting Large Language Models (LLMs) into their workflows. Educator-facing, learner-facing, and institution-facing LLMs, collectively, Educational Large Language Models (eLLMs), complement and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-self-crafted-engineered-prompts-student-evaluations-ai-generated-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Self-Crafted to Engineered Prompts: Student Evaluations of AI-Generated Feedback in Introductory Physics", "autores": [ "Amogh Sirnoorkar", "N. Sanjay Rebello" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/self-crafted-engineered-prompts-student-evaluations-ai-generated-feedback", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/self-crafted-engineered-prompts-student-evaluations-ai-generated-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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In this study, we investigate around 1200 introductory students' preferences about …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-set-paired-designing-parental-involvement-learning-ai-assisted-educational-robot", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "SET-PAIRED: Designing for Parental Involvement in Learning with an AI-Assisted Educational Robot", "autores": [ "Hui-Ru Ho", "Nitigya Kargeti", "Ziqi Liu", "Bilge Mutlu" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2502.17623", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/set-paired-designing-parental-involvement-learning-ai-assisted-educational-robot" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Parent/Caregiver" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI-assisted learning companion robots are increasingly used in early education. Many parents express concerns about content appropriateness, while they also value how AI and robots could supplement their limited skill, time, and energy to support their children's learning. We designed a card-based kit, SET, to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-simstep-chain-abstractions-incremental-specification-and-debugging-ai-generated", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "SimStep: Chain-of-Abstractions for Incremental Specification and Debugging of AI-Generated Interactive Simulations", "autores": [ "Zoe Kaputa", "Anika Rajaram", "Vryan Almanon Feliciano", "Zhuoyue Lyu", "Maneesh Agrawala", "Hari Subramonyam" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/simstep-chain-abstractions-incremental-specification-and-debugging-ai-generated", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/simstep-chain-abstractions-incremental-specification-and-debugging-ai-generated" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Programming-by-prompting with generative AI offers a new paradigm for end-user programming, shifting the focus from syntactic fluency to semantic intent. This shift holds particular promise for non-programmers such as educators, who can describe instructional goals in natural language to generate interactive learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-simulating-students-large-language-models-review-architecture-mechanisms-and-role", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Simulating Students With Large Language Models: A Review Of Architecture, Mechanisms, And Role Modelling In Education With Generative Ai", "autores": [ "Luis Marquez-Carpintero", "Alberto Lopez-Sellers", "Miguel Cazorla" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.06078v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/simulating-students-large-language-models-review-architecture-mechanisms-and-role" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Simulated Students offer a valuable methodological framework for evaluating pedagogical approaches and modelling diverse learner profiles, tasks which are otherwise challenging to undertake systematically in real-world settings. Recent research has increasingly focused on developing such simulated agents to capture a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-singakids-multilingual-multimodal-dialogic-tutor-language-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "SingaKids: A Multilingual Multimodal Dialogic Tutor for Language Learning", "autores": [ "Zhengyuan Liu", "Geyu Lin", "Yanfeng Lu", "Hui Li Tan", "Huayun Zhang", "Xiaoxue Gao", "Stella Xin Yin", "He Sun", "Hock Huan Goh", "Lung Hsiang Wong", "Nancy F. Chen" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/singakids-multilingual-multimodal-dialogic-tutor-language-learning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/singakids-multilingual-multimodal-dialogic-tutor-language-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of generative artificial intelligence into educational applications has enhanced personalized and interactive learning experiences, and it shows strong potential to promote young learners language acquisition. However, it is still challenging to ensure consistent and robust performance across different …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-single-agent-vs-multi-agent-llm-strategies-automated-student-reflection-assessment", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Single-Agent vs. Multi-Agent LLM Strategies for Automated Student Reflection Assessment", "autores": [ "Gen Li", "Li Chen", "Cheng Tang", "Valdemar Svabensky", "Daisuke Deguchi", "Takayoshi Yamashita", "Atsushi Shimada" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.05716v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/single-agent-vs-multi-agent-llm-strategies-automated-student-reflection-assessment" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We explore the use of Large Language Models (LLMs) for automated assessment of open-text student reflections and prediction of academic performance. Traditional methods for evaluating reflections are time-consuming and may not scale effectively in educational settings. In this work, we employ LLMs to transform student …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-sketchmind-multi-agent-cognitive-framework-assessing-student-drawn-scientific", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Sketchmind: A Multi-Agent Cognitive Framework For Assessing Student-Drawn Scientific Sketches", "autores": [ "Ehsan Latif", "Zirak Khan", "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/sketchmind-multi-agent-cognitive-framework-assessing-student-drawn-scientific", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/sketchmind-multi-agent-cognitive-framework-assessing-student-drawn-scientific" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Scientific sketches (e.g., models) offer a powerful lens into students' conceptual understanding, yet AI-powered automated assessment of such free-form, visually diverse artifacts remains a critical challenge. Existing solutions often treat sketch evaluation as either an image classification task or monolithic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-small-models-big-support-local-llm-framework-teacher-centric-content-creation-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Small Models, Big Support: A Local LLM Framework For Teacher-Centric Content Creation And Assessment Using RAG and CAG", "autores": [ "Zarreen Reza", "Alexander Mazur", "Michael T. Dugdale", "Robin Ray-Chaudhuri" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/small-models-big-support-local-llm-framework-teacher-centric-content-creation-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/small-models-big-support-local-llm-framework-teacher-centric-content-creation-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While Large Language Models (LLMs) are increasingly utilized as student-facing educational aids, their potential to directly support educators, particularly through locally deployable and customizable open-source solutions, remains significantly underexplored. Many existing educational solutions rely on cloud-based …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-sociotechnical-imaginaries-chatgpt-higher-education-evolving-media-discourse", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Sociotechnical Imaginaries of ChatGPT in Higher Education: The Evolving Media Discourse", "autores": [ "Yinan Sun", "Ali Unlu", "Aditya Johri" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/sociotechnical-imaginaries-chatgpt-higher-education-evolving-media-discourse", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/sociotechnical-imaginaries-chatgpt-higher-education-evolving-media-discourse" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates how U.S. news media framed the use of ChatGPT in higher education from November 2022 to October 2024. Employing Framing Theory and combining temporal and sentiment analysis of 198 news articles, we trace the evolving narratives surrounding generative AI. We found that the media discourse …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-socratiq-generative-ai-powered-learning-companion-personalized-education-and-broader", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "SocratiQ: A Generative AI-Powered Learning Companion for Personalized Education and Broader Accessibility", "autores": [ "Jason Jabbour", "Kai Kleinbard", "Olivia Miller", "Robert Haussman", "Vijay Janapa Reddi" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2502.00341", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/socratiq-generative-ai-powered-learning-companion-personalized-education-and-broader" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Traditional educational approaches often struggle to provide personalized and interactive learning experiences on a scale. In this paper, we present SocratiQ, an AI-powered educational assistant that addresses this challenge by implementing the Socratic method through adaptive learning technologies. The system employs …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-structured-unplugged-approach-foundational-ai-literacy-primary-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Structured Unplugged Approach for Foundational AI Literacy in Primary Education", "autores": [ "Maria Cristina Carrisi", "Mirko Marras", "Sara Vergallo" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/structured-unplugged-approach-foundational-ai-literacy-primary-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/structured-unplugged-approach-foundational-ai-literacy-primary-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": {}, "temas": [ "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Younger generations are growing up in a world increasingly shaped by intelligent technologies, making early AI literacy crucial for developing the skills to critically understand and navigate them. However, education in this field often emphasizes tool-based learning, prioritizing usage over understanding the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-student-ai-interaction-llm-empowered-learning-environment-cluster-analysis-engagement", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Student-Ai Interaction In An Llm-Empowered Learning Environment: A Cluster Analysis Of Engagement Profiles", "autores": [ "Zhanxin Hao", "Jianxiao Jiang", "Jifan Yu", "Zhiyuan Liu", "Yu Zhang" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-ai-interaction-llm-empowered-learning-environment-cluster-analysis-engagement", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-ai-interaction-llm-empowered-learning-environment-cluster-analysis-engagement" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Integrating Large Language Models (LLMs) into educational practice enables personalized learning by accommodating diverse learner behaviors. This study explored diverse learner profiles within a multi-agent, LLM-empowered learning environment. Data was collected from 312 undergraduate students at a university in China …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-student-engagement-genais-tutoring-feedback-mixed-methods-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Student Engagement with GenAI's Tutoring Feedback: A Mixed Methods Study", "autores": [ "Sven Jacobs", "Jan Haas", "Natalie Kiesler" ], "anio": 2025, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-engagement-genais-tutoring-feedback-mixed-methods-study", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/student-engagement-genais-tutoring-feedback-mixed-methods-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "How students utilize immediate tutoring feedback in programming education depends on various factors. Among them are the feedback quality, but also students' engagement, i.e., their perception, interpretation, and use of feedback. However, there is limited research on how students engage with various types of tutoring …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-students-feedback-requests-and-interactions-script-chatbot-do-they-get-what-they-ask", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Students' Feedback Requests and Interactions with the SCRIPT Chatbot: Do They Get What They Ask For?", "autores": [ "Andreas Scholl", "Natalie Kiesler" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-feedback-requests-and-interactions-script-chatbot-do-they-get-what-they-ask", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-feedback-requests-and-interactions-script-chatbot-do-they-get-what-they-ask" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Building on prior research on Generative AI (GenAI) and related tools for programming education, we developed SCRIPT, a chatbot based on ChatGPT-4o-mini, to support novice learners. SCRIPT allows for open-ended interactions and structured guidance through predefined prompts. We evaluated the tool via an experiment …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-students-reliance-ai-higher-education-identifying-contributing-factors", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Students' Reliance on AI in Higher Education: Identifying Contributing Factors", "autores": [ "Griffin Pitts", "Neha Rani", "Weedguet Mildort", "Eva-Marie Cook" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-reliance-ai-higher-education-identifying-contributing-factors", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/students-reliance-ai-higher-education-identifying-contributing-factors" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Overreliance occurs when individuals accept incorrect AI-generated recommendations, often without critical evaluation, leading to flawed problem …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-study-educational-data-analysis-and-personalized-feedback-report-generation-based", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Study on Educational Data Analysis and Personalized Feedback Report Generation Based on Tags and ChatGPT*", "autores": [ "Yizhou Zhou", "Mengqiao Zhang", "Yuan-Hao Jiang", "Xinyu Gao", "Naijie Liu", "Bo Jiang" ], "anio": 2025, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/study-educational-data-analysis-and-personalized-feedback-report-generation-based", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/study-educational-data-analysis-and-personalized-feedback-report-generation-based" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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(MAY) FUNG", "PAN HUI" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2509.21972v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/superficial-outputs-superficial-learning-risks-large-language-models-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) are transforming education by enabling personalization, feedback, and knowledge access, while also raising concerns about risks to students and learning systems. Yet empirical evidence on these risks remains fragmented. This paper presents a systematic review of 70 empirical studies across …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-supporting-productivity-skill-development-college-students-through-social-robot", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Supporting Productivity Skill Development In College Students Through Social Robot Coaching: A Proof-Of-Concept", "autores": [ "Himanshi Lalwani", "Hanan Salam" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.01105v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/supporting-productivity-skill-development-college-students-through-social-robot" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "College students often face academic challenges that hamper their productivity and well-being. Although self-help books and productivity apps are popular, they often fall short. Books provide generalized, non-interactive guidance, and apps are not inherently educational and can hinder the development of key …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-supporting-students-navigating-llm-generated-insecure-code", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Supporting Students In Navigating Llm-Generated Insecure Code", "autores": [ "Jaehwan Park", "Kyungchan Lim", "Seonhye Park", "Doowon Kim" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.20878v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/supporting-students-navigating-llm-generated-insecure-code" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The advent of Artificial Intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), has revolutionized software development by enabling developers to specify tasks in natural language and receive corresponding code, boosting productivity. However, this shift also introduces security risks, as LLMs may generate …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-supporting-students-reading-and-cognition-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Supporting Students' Reading and Cognition with AI", "autores": [ "Yue Fu", "Alexis Hiniker" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.13900v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/supporting-students-reading-and-cognition-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the rapid adoption of AI tools in learning contexts, it is vital to understand how these systems shape users' reading processes and cognitive engagement. We collected and analyzed text from 124 sessions with AI tools, in which students used these tools to support them as they read assigned readings for an …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-survey-feedback-types-automated-programming-assessment-systems", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Survey On Feedback Types In Automated Programming Assessment Systems", "autores": [ "Eduard Frankford", "Tobias Antensteiner", "Michael Vierhauser", "Clemens Sauerwein", "Vivien Wallner", "Iris Groher", "Reinhold Pl‚àö‚àÇsch", "Ruth Breu" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/survey-feedback-types-automated-programming-assessment-systems", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/survey-feedback-types-automated-programming-assessment-systems" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the recent rapid increase in digitization across all major industries, acquiring programming skills has increased the demand for introductory programming courses. This has further resulted in universities integrating programming courses into a wide range of curricula, including not only technical studies but also …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-survey-natural-language-processing-education-taxonomy-systematic-review-and-future", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Survey Of Natural Language Processing For Education: Taxonomy, Systematic Review, And Future Trends", "autores": [ "Yunshi Lan", "Xinyuan Li", "Hanyue Du", "Xuesong Lu", "Ming Gao", "Weining Qian", "Aoying Zhou" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/survey-natural-language-processing-education-taxonomy-systematic-review-and-future", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/survey-natural-language-processing-education-taxonomy-systematic-review-and-future" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Natural Language Processing (NLP) aims to analyze text or speech via techniques in the computer science field. It serves applications in the domains of healthcare, commerce, education, and so on. Particularly, NLP has been widely applied to the education domain and its applications have enormous potential to help …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-synthesizing-high-quality-programming-tasks-llm-based-expert-and-student-agents", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Synthesizing High-Quality Programming Tasks with LLM-based Expert and Student Agents", "autores": [ "Manh Hung Nguyen", "Victor-Alexandru Padurean", "Alkis Gotovos", "Sebastian Tschiatschek", "Adish Singla" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2504.07655v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/synthesizing-high-quality-programming-tasks-llm-based-expert-and-student-agents" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative AI is transforming computing education by enabling the automatic generation of personalized content and feedback. We investigate its capabilities in providing high-quality programming tasks to students. Despite promising advancements in task generation, a quality gap remains between AI-generated and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-synthetic-fluency-and-epistemic-offloading-undergraduate-mathematics-age-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Synthetic Fluency And Epistemic Offloading In Undergraduate Mathematics In The Age Of Ai", "autores": [ "Siyuan Wang", "Qing Xia", "Qiong Ye" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.21045v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/synthetic-fluency-and-epistemic-offloading-undergraduate-mathematics-age-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of generative artificial intelligence (AI) tools in higher education is transforming how students engage with undergraduate mathematics, raising concerns about learning and assessment validity. This study examines the impact of AI accessibility across a two-semester, multi-course dataset including …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-systematic-literature-review-use-genai-assistants-code-comprehension-implications", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Systematic Literature Review Of The Use Of Genai Assistants For Code Comprehension: Implications For Computing Education Research And Practice", "autores": [ "Yunhan Qiao", "Md Istiak Hossain Shihab", "Christopher Hundhausen" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2510.17894v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/systematic-literature-review-use-genai-assistants-code-comprehension-implications" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The ability to comprehend code has long been recognized as an essential skill in software engineering. As programmers lean more heavily on generative artificial intelligence (GenAI) assistants to develop code solutions, it is becoming increasingly important for programmers to comprehend GenAI solutions so that they …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-systematic-review-collaborative-learning-activities-promoting-ai-literacy", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "SYSTEMATIC REVIEW OF COLLABORATIVE LEARNING ACTIVITIES FOR PROMOTING AI LITERACY", "autores": [ "A Hingle", "A Johri" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/systematic-review-collaborative-learning-activities-promoting-ai-literacy", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/systematic-review-collaborative-learning-activities-promoting-ai-literacy" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Improving artificial intelligence (AI) literacy has become an important consideration for academia and industry with the widespread adoption of AI technologies. Collaborative learning (CL) approaches have proven effective for information literacy, and in this study, we investigate the effectiveness of CL in improving …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-tacla-llm-based-multi-agent-tool-transactional-analysis-training-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Tacla: An Llm-Based Multi-Agent Tool For Transactional Analysis Training In Education", "autores": [ "Monika Zamojska", "Jaros_aw A. Chudziak" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tacla-llm-based-multi-agent-tool-transactional-analysis-training-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/tacla-llm-based-multi-agent-tool-transactional-analysis-training-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Simulating nuanced human social dynamics with Large Language Models (LLMs) remains a significant challenge, particularly in achieving psychological depth and consistent persona behavior crucial for high-fidelity training tools. This paper introduces TACLA (Transactional Analysis Contextual LLM-based Agents), a novel …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teacher-training-age-ai-impact-ai-literacy-and-teachers-attitudes", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teacher training in the age of AI: Impact on AI Literacy and Teachers' Attitudes", "autores": [ "Julia Lademann", "Jannik Henze", "Nadine Honke", "Caroline Wollny", "Sebastian Becker-Genschow" ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teacher-training-age-ai-impact-ai-literacy-and-teachers-attitudes", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teacher-training-age-ai-impact-ai-literacy-and-teachers-attitudes" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of artificial intelligence (AI) in education requires teachers to develop AI competencies while preparing students for a society influenced by AI. This study evaluates the impact of an online teacher training program on German in-service teachers' AI literacy, usage behaviors, and attitudes …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teachers-perspectives-integrating-al-tools-classrooms-insights-philippines", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teachers' Perspectives On Integrating Al Tools In Classrooms: Insights From The Philippines", "autores": [ "Vanessa B. Sibug", "Vicky P. Vital", "John Paul P. Miranda", "Emerson Q. Fernando", "Almer B. Gamboa", "Hilene E. Hernandez", "Joseph Alexander Bansil", "Elmer M. Penecilla", "Dina D. Gonzales" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.06043v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teachers-perspectives-integrating-al-tools-classrooms-insights-philippines" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Despite reporting high level of reservations, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teaching-ai-systematic-review-chatbots-generative-tools-and-tutoring-systems", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Teaching With Ai: A Systematic Review Of Chatbots, Generative Tools, And Tutoring Systems In Programming Education", "autores": [ "Said Elnaffar", "Farzad Rashidi", "Abedallah Zaid Abualkishik" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2510.03884v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-ai-systematic-review-chatbots-generative-tools-and-tutoring-systems" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This review examines the role of artificial intelligence (AI) agents in programming education, focusing on how these tools are being integrated into educational practice and their impact on student learning outcomes. An analysis of fifty-eight peer-reviewed studies published between 2022 and 2025 identified three …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teaching-introduction-programming-times-ai-case-study-course-redesign", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teaching Introduction to Programming in the Times of AI: A Case Study of a Course Redesign", "autores": [ "Nikolaos Avouris", "Kyriakos Sgarbas", "George Caridakis", "Christos Sintoris" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-introduction-programming-times-ai-case-study-course-redesign", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-introduction-programming-times-ai-case-study-course-redesign" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of AI tools into programming education has become increasingly prevalent in recent years, transforming the way programming is taught and learned. This paper provides a review of the state-of-the-art AI tools available for teaching and learning programming, particularly in the context of introductory …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teaching-scale-leveraging-ai-evaluate-and-elevate-engineering-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Teaching at Scale: Leveraging AI to Evaluate and Elevate Engineering Education", "autores": [ "J.-F. Chamberland", "M. Carlisle", "A. Jayaraman", "K. R. Narayanan", "S. Palsole", "K. Watson" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-scale-leveraging-ai-evaluate-and-elevate-engineering-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-scale-leveraging-ai-evaluate-and-elevate-engineering-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "efficiency", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Traditional methods, such as manual review of student evaluations, are often impractical, leading to overlooked insights and inconsistent …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-textbook-talkbot-case-study-greek-language-rag-based-chatbot-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Textbook To Talkbot: A Case Study Of A Greek-Language Rag-Based Chatbot In Higher Education", "autores": [ "Maria Eleni Koutsiaki", "Marina Delianidi", "Chaido Mizeli", "Konstantinos Diamantaras", "Iraklis Grigoropoulos", "Nikolaos Koutlianos" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.14265v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/textbook-talkbot-case-study-greek-language-rag-based-chatbot-higher-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Designed to operate in the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-thats-not-feedback-i-need-student-engagement-genai-feedback-tutor-kai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "That's Not the Feedback I Need! - Student Engagement with GenAI Feedback in the Tutor Kai", "autores": [ "Sven Jacobs", "Maurice Kempf", "Natalie Kiesler" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/thats-not-feedback-i-need-student-engagement-genai-feedback-tutor-kai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/thats-not-feedback-i-need-student-engagement-genai-feedback-tutor-kai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The potential of Generative AI (GenAI) for generating feedback in computing education has been the subject of numerous studies. However, there is still limited research on how computing students engage with this feedback and to what extent it supports their problem-solving. For this reason, we built a custom web …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-theory-adaptive-scaffolding-llm-based-pedagogical-agents", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Theory of Adaptive Scaffolding for LLM-Based Pedagogical Agents", "autores": [ "Clayton Cohn", "Surya Rayala", "Namrata Srivastava", "Joyce Horn Fonteles", "Shruti Jain", "Xinying Luo", "Divya Mereddy", "Naveeduddin Mohammed", "Gautam Biswas" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/theory-adaptive-scaffolding-llm-based-pedagogical-agents", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/theory-adaptive-scaffolding-llm-based-pedagogical-agents" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) present new opportunities for creating pedagogical agents that engage in meaningful dialogue to support student learning. However, the current use of LLM systems like ChatGPT in classrooms often lacks the solid theoretical foundation found in earlier intelligent tutoring systems. To bridge …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-adaptive-feedback-ai-comparing-feedback-quality-llms-and-teachers", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards Adaptive Feedback with AI: Comparing the Feedback Quality of LLMs and Teachers on Experimentation Protocols", "autores": [ "Kathrin Sessler", "Arne Bewersdorff", "Claudia Nerdel", "Enkelejda Kasneci" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2502.12842", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-adaptive-feedback-ai-comparing-feedback-quality-llms-and-teachers" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Effective feedback is essential for fostering students' success in scientific inquiry. With advancements in artificial intelligence, large language models (LLMs) offer new possibilities for delivering instant and adaptive feedback. However, this feedback often lacks the pedagogical validation provided by real-world …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-ai-agents-course-instruction-higher-education-early-experiences-field", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards Ai Agents For Course Instruction In Higher Education: Early Experiences From The Field", "autores": [ "Yogesh Simmhan", "Varad Kulkarni" ], "anio": 2025, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-ai-agents-course-instruction-higher-education-early-experiences-field", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-ai-agents-course-instruction-higher-education-early-experiences-field" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This article presents early findings from designing, deploying and evaluating an AI-based educational agent deployed as the primary instructor in a graduate-level Cloud Computing course at IISc. We detail the design of a Large Language Model (LLM)-driven Instructor Agent, and introduce a pedagogical framework that …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-experience-centered-ai-framework-integrating-lived-experience-design-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Towards Experience-Centered AI: A Framework for Integrating Lived Experience in Design and Development", "autores": [ "Sanjana Gautam", "Mohit Chandra", "Ankolika De", "Tatiana Chakravorti", "Girik Malik", "Munmun De Choudhury" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-experience-centered-ai-framework-integrating-lived-experience-design-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-experience-centered-ai-framework-integrating-lived-experience-design-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Lived experiences fundamentally shape how individuals interact with AI systems, influencing perceptions of safety, trust, and usability. While prior research has focused on developing techniques to emulate human preferences, and proposed taxonomies to categorize risks (such as psychological harms and algorithmic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-generating-controllable-and-solvable-geometry-problem-leveraging-symbolic", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards Generating Controllable and Solvable Geometry Problem by Leveraging Symbolic Deduction Engine", "autores": [ "Zhuoxuan Jiang", "Tianyang Zhang", "Peiyan Peng", "Jing Chen", "Yinong Xun", "Haotian Zhang", "Lichi Li", "Yong Li", "Shaohua Zhang" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-generating-controllable-and-solvable-geometry-problem-leveraging-symbolic", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-generating-controllable-and-solvable-geometry-problem-leveraging-symbolic" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generating high-quality geometry problems is both an important and challenging task in education. Compared to math word problems, geometry problems further emphasize multi-modal formats and the translation between informal and formal languages. In this paper, we introduce a novel task for geometry problem generation …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-responsible-development-generative-ai-education-evaluation-driven-approach", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards Responsible Development Of Generative AI For Education: An Evaluation-Driven Approach", "autores": [ "Irina Jurenka", "Markus Kunesch", "Kevin R. McKee", "Daniel Gillick", "Shaojian Zhu", "Sara Wiltberger", "Shubham Milind Phal", "Katherine Hermann", "Daniel Kasenberg", "Avishkar Bhoopchand", "Ankit Anand", "Miruna Pîslar", "Stephanie Chan", "Lisa Wang", "Jennifer She", "Parsa Mahmoudieh", "Aliya Rysbek", "Wei-Jen Ko", "Andrea Huber", "Brett Wiltshire", "Gal Elidan", "Roni Rabin", "Jasmin Rubinovitz", "Amit Pitaru", "Mac McAllister", "Julia Wilkowski", "David Choi", "Roee Engelberg", "Lidan Hackmon", "Adva Levin", "Rachel Griffin", "Michael Sears", "Filip Bar", "Mia Mesar", "Mana Jabbour", "Arslan Chaudhry", "James Cohan", "Sridhar Thiagarajan", "Nir Levine", "Ben Brown", "Dilan Gorur", "Svetlana Grant", "Rachel Hashimshoni", "Laura Weidinger", "Jieru Hu", "Dawn Chen", "Kuba Dolecki", "Canfer Akbulut", "Maxwell Bileschi", "Laura Culp", "Wen-Xin Dong", "Nahema Marchal", "Kelsie Van Deman", "Hema Bajaj Misra", "Michael Duah", "Moran Ambar", "Avi Caciularu", "Sandra Lefdal", "Chris Summerfield", "James An", "Pierre-Alexandre Kamienny", "Abhinit Mohdi", "Theofilos Strinopoulous", "Annie Hale", "Wayne Anderson", "Luis C. Cobo", "Niv Efron", "Muktha Ananda", "Shakir Mohamed", "Maureen Heymans", "Zoubin Ghahramani", "Yossi Matias", "Ben Gomes", "Lila Ibrahim" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2407.12687v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-responsible-development-generative-ai-education-evaluation-driven-approach" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "A major challenge facing the world is the provision of equitable and universal access to quality education. Recent advances in generative AI (gen AI) have created excitement about the potential of new technologies to offer a personal tutor for every learner and a teaching assistant for every teacher. The full extent …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-synergistic-teacher-ai-interactions-generative-artificial-intelligence", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Towards Synergistic Teacher-Ai Interactions With Generative Artificial Intelligence", "autores": [ "Mutlu Cukurova", "Wannapon Suraworachet", "Qi Zhou", "Sahan Bulathwela" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.19580v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-synergistic-teacher-ai-interactions-generative-artificial-intelligence" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) is increasingly used in education, posing significant challenges for teachers adapting to these changes. GenAI offers unprecedented opportunities for accessibility, scalability and productivity in educational tasks. However, the automation of teaching tasks through GenAI …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-training-obsolescence-ai-driven-education-trap", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Training For Obsolescence? The Ai-Driven Education Trap", "autores": [ "Andrew J. Peterson" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2508.19625v2", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/training-obsolescence-ai-driven-education-trap" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence is simultaneously transforming the production function of human capital in schools and the return to skills in the labor market. We develop a theoretical model to analyze the potential for misallocation when these two forces are considered in isolation. We study an educational planner who …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-translating-force-concept-inventory-age-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Translating the Force Concept Inventory in the age of AI", "autores": [ "Marina Babayeva", "Justin Dunlap", "Marie Sn_tinov¬á", "Ralf Widenhorn" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/translating-force-concept-inventory-age-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/translating-force-concept-inventory-age-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We present a study that translates the Force Concept Inventory (FCI) using OpenAI GPT-4o and assess the specific difficulties of translating a scientific-focused topic using Large Language Models (LLMs). The FCI is a physics exam meant to evaluate outcomes of a student cohort before and after instruction in Newtonian …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-understanding-human-ai-trust-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Understanding Human-Ai Trust In Education", "autores": [ "Griffin Pitts", "Sanaz Motamedi" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2506.09160v4", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-human-ai-trust-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As AI chatbots become integrated in education, students are turning to these systems for guidance, feedback, and information. However, the anthropomorphic characteristics of these chatbots create ambiguity over whether students develop trust in them in ways similar to trusting a human peer or instructor (human-like …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-understanding-impacts-generative-ai-use-children", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Understanding The Impacts Of Generative Ai Use On Children", "autores": [ "Hashem", "Y.", "Esnaashari", "S.", "Onslow", "K.", "Chakraborty", "S.", "Poletaev", "A.", "Francis", "J.", "Bright", "J. (2025)." ], "anio": 2025, "mes": 7, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5327241", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-impacts-generative-ai-use-children" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_literacy", "outcomes_social_emotional", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent advances in generative artificial intelligence (AI) are transforming how children interact with technology, particularly in education and creative domains. A growing body of research has explored the impacts of generative AI on users, highlighting both its potential benefits and associated risks. Much of the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-understanding-student-attitudes-and-acceptability-genai-tools-higher-ed-scale", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Understanding Student Attitudes and Acceptability of GenAI Tools in Higher Ed: Scale Development and Evaluation", "autores": [ "Xiuxiu Tang", "Si Chen", "Ying Cheng", "Nitesh V Chawla", "Ronald Metoyer", "G. Alex Ambrose" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-student-attitudes-and-acceptability-genai-tools-higher-ed-scale", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-student-attitudes-and-acceptability-genai-tools-higher-ed-scale" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As generative AI (GenAI) tools like ChatGPT become more common in higher education, understanding student attitudes is essential for evaluating their educational impact and supporting responsible AI integration. This study introduces a validated survey instrument designed to assess students' perceptions of GenAI, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-understanding-student-interaction-ai-powered-next-step-hints-strategies-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Understanding Student Interaction With Ai-Powered Next-Step Hints: Strategies And Challenges", "autores": [ "Anastasiia Birillo", "Aleksei Rostovskii", "Yaroslav Golubev", "Hieke Keuning" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.06362v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-student-interaction-ai-powered-next-step-hints-strategies-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Automated feedback generation plays a crucial role in enhancing personalized learning experiences in computer science education. Among different types of feedback, next-step hint feedback is particularly important, as it provides students with actionable steps to progress towards solving programming tasks. This study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-unveiling-scoring-processes-dissecting-differences-between-llms-and-human-graders", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Unveiling Scoring Processes: Dissecting the Differences between LLMs and Human Graders in Automatic Scoring", "autores": [ "Xuansheng Wu", "Padmaja Pravin Saraf", "Gyeonggeon Lee", "Ehsan Latif", "Ninghao Liu", "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2025, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/unveiling-scoring-processes-dissecting-differences-between-llms-and-human-graders", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/unveiling-scoring-processes-dissecting-differences-between-llms-and-human-graders" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) have demonstrated strong potential in performing automatic scoring for constructed response assessments. While constructed responses graded by humans are usually based on given grading rubrics, the methods by which LLMs assign scores remain largely unclear. It is also uncertain how closely …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-unveiling-user-perceptions-generative-ai-era-sentiment-driven-evaluation-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Unveiling User Perceptions In The Generative Ai Era: A Sentiment-Driven Evaluation Of Ai Educational Apps' Role In Digital Transformation Of E-Teaching", "autores": [ "Adeleh Mazaherian", "Erfan Nourbakhsh" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2512.11934v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/unveiling-user-perceptions-generative-ai-era-sentiment-driven-evaluation-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid integration of generative artificial intelligence into education has driven digital transformation in e-teaching, yet user perceptions of AI educational apps remain underexplored. This study performs a sentiment-driven evaluation of user reviews from top AI ed-apps on the Google Play Store to assess …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-usage-ai-teaching-and-students-creativity-mediating-role-learning-engagement-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Usage of AI in Teaching and Students' Creativity: The Mediating Role of Learning Engagement and the Moderating Role of AI Literacy", "autores": [ "Min Zhou", "Song Peng" ], "anio": 2025, "mes": 4, "publicacion": "Behavioral Sciences", "url": "https://www.mdpi.com/2076-328X/15/5/587", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/usage-ai-teaching-and-students-creativity-mediating-role-learning-engagement-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With the rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology, the application of AI in the field of education has gradually become one of the key factors in improving teaching quality and student abilities. Based on the conservation of resources theory, this study explores how the usage of AI in teaching …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-vtutor-animated-pedagogical-agent-sdk-provide-real-time-multi-model-feedback", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "VTutor: An Animated Pedagogical Agent SDK that Provide Real Time Multi-Model Feedback", "autores": [ "Eason Chen", "Chenyu Lin", "Yu-Kai Huang", "Xinyi Tang", "Aprille Xi", "Jionghao Lin", "Kenneth Koedinger" ], "anio": 2025, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/vtutor-animated-pedagogical-agent-sdk-provide-real-time-multi-model-feedback", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/vtutor-animated-pedagogical-agent-sdk-provide-real-time-multi-model-feedback" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Pedagogical Agents (PAs) show significant potential for boosting student engagement and learning outcomes by providing adaptive, on-demand support in educational contexts. However, existing PA solutions are often hampered by pre-scripted dialogue, unnatural animations, uncanny visual realism, and high development …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-can-student-ai-dialogues-tell-us-about-students-self-regulated-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "What Can Student-Ai Dialogues Tell Us About Students' Self-Regulated Learning? An Exploratory Framework", "autores": [ "Long Zhang", "Fangwei Lin", "Weilin Wang" ], "anio": 2025, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2601.11576v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-can-student-ai-dialogues-tell-us-about-students-self-regulated-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rise of Human-AI Collaborative Learning (HAICL) is shifting education toward dialogue-centric paradigms, creating an urgent need for new assessment methods. Evaluating Self-Regulated Learning (SRL) in this context presents new challenges, as the limitations of conventional approaches become more apparent. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-counts-evidence-ai-ed-towards-science-policy-30", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "What counts as evidence in AI & ED: Towards Science-for-Policy 3.0", "autores": [ "Ilkka Tuomi" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "European Journal of Education Policy and Practice", "url": "https://www.aup-online.com/content/journals/10.5117/EJEP2025.1.001.TUOM", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-counts-evidence-ai-ed-towards-science-policy-30" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Since the 1990s, there have been heated debates about how evidence should be used to guide teaching practice and education policy, and how educational research can generate robust and trustworthy evidence. This paper reviews existing debates on evidence-based education and research on the impacts of AI in education …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-when-ais-judge-ais-rise-agent-judge-evaluation-llms", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "When AIs Judge AIs: The Rise of Agent-as-a-Judge Evaluation for LLMs", "autores": [ "Fangyi Yu" ], "anio": 2025, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/when-ais-judge-ais-rise-agent-judge-evaluation-llms", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/when-ais-judge-ais-rise-agent-judge-evaluation-llms" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As large language models (LLMs) grow in capability and autonomy, evaluating their outputs-especially in open-ended and complex tasks-has become a critical bottleneck. A new paradigm is emerging: using AI agents as the evaluators themselves. This \"agent-as-a-judge\" approach leverages the reasoning and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-where-aied-headed-key-topics-and-emerging-frontiers-2020-2024", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Where is AIED Headed? Key Topics and Emerging Frontiers (2020-2024)", "autores": [ "Shihui Feng", "Huilin Zhang", "Dragan Gasevic" ], "anio": 2025, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/where-aied-headed-key-topics-and-emerging-frontiers-2020-2024", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/where-aied-headed-key-topics-and-emerging-frontiers-2020-2024" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this study, we analyze 2,398 research articles published between 2020 and 2024 across eight core venues related to the field of Artificial Intelligence in Education (AIED). Using a three-step knowledge co-occurrence network analysis, we analyze the knowledge structure of the field, the evolving knowledge clusters, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-wip-enhancing-game-based-learning-ai-driven-peer-agents", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "WIP: Enhancing Game-Based Learning with AI-Driven Peer Agents", "autores": [ "Chengzhang Zhu", "Cecile H. 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EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This work-in-progress paper presents SPARC (Systematic Problem Solving and Algorithmic Reasoning for Children), a gamified learning platform designed to enhance engagement and knowledge retention in K-12 STEM education. Traditional approaches often struggle to motivate students or facilitate deep understanding, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-writing-machines-and-peers-designing-critical-engagement-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Writing With Machines And Peers: Designing For Critical Engagement With Generative Ai", "autores": [ "Xinran Zhu", "Cong Wang", "Duane Searsmith" ], "anio": 2025, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2511.15750v1", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/writing-machines-and-peers-designing-critical-engagement-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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This study proposes a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-young-childrens-anthropomorphism-ai-chatbot-brain-activation-and-role-parent-co", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Young Children's Anthropomorphism Of An Ai Chatbot: Brain Activation And The Role Of Parent Co-Presence", "autores": [ "Kim", "Pilyoung" ], "anio": 2025, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2512.02179", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/young-childrens-anthropomorphism-ai-chatbot-brain-activation-and-role-parent-co" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence (AI) chatbots powered by a large language model (LLM) are entering young children's learning and play, yet little is known about how young children construe these agents or how such construals relate to engagement. We examined anthropomorphism of a social AI chatbot during collaborative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "100-student-voices-on-ai-and-2024", "tipo_documento": "guia", "titulo": "100 Student Voices on AI and Education", "titulo_es": "100 voces estudiantiles sobre la IA y la educación", "autores": [], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "estado": "publicacion_institucional", "url": "https://documentos.bancomundial.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099115410312428266", "enlaces": [ { "etiqueta": "EN", "url": "https://documentos.bancomundial.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099115410312428266" } ], "diseno": "cualitativo", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "temas": [ "voz_estudiantil" ], "veredicto": "no_aplica", "hallazgo": { "es": "Cien estudiantes de Asia, África y América Latina opinan sobre cómo debería usarse la IA — y dónde la rechazan.", "en": "A hundred students from Asia, Africa and Latin America weigh in on how AI should be used — and where they reject it." }, "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "metadatos_del_sitio", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Resumen tomado del sitio redevidencia.org; no contiene cifras de efecto." }, "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "verificado", "tambien_en": [ "empirical", "banco_mundial" ], "verificado_por_evidencia": true }, { "curaduria": "evidencia", "id": "100-student-voices-on-ai-and-2024-blog", "tipo_documento": "blog", "titulo": "100 student voices on AI and education", "titulo_es": "100 voces jóvenes sobre IA y educación", "autores": [ "Munoz-Najar", "Bertrand", "Molina", "Cobo" ], "anio": 2024, "publicacion": "World Bank Blogs · Munoz-Najar, Bertrand, Molina & Cobo · 7 de noviembre de 2024", "estado": "blog", "url": "https://blogs.worldbank.org/es/education/100-student-voices-on-ai-and-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "ES", "url": "https://blogs.worldbank.org/es/education/100-student-voices-on-ai-and-education" }, { "etiqueta": "EN", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/100-student-voices-on-ai-and-education" }, { "etiqueta": "PT", "url": "https://blogs.worldbank.org/pt/education/100-student-voices-on-ai-and-education" } ], "diseno": "cualitativo", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "temas": [ "voz_estudiantil" ], "veredicto": "no_aplica", "hallazgo": { "es": "Grupos focales con más de 100 estudiantes de educación superior en 10 países. Valoran la personalización, pero temen la inequidad y la pérdida de pensamiento crítico. Uno de los pocos insumos cualitativos de estudiantes en el debate.", "en": "Focus groups with more than 100 higher-education students across 10 countries. They value personalization but fear inequity and the loss of critical thinking. 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An IRT-TOE Framework to Understand Educators' Resistance to Generative AI in Higher Education", "autores": [ "Jan-Erik Kalmus", "Anastasija Nikiforova" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.20130", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/accept-or-not-accept-irt-toe-framework-understand-educators-resistance-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Since the public release of Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT), extensive discourse has emerged concerning the potential advantages and challenges of integrating Generative Artificial Intelligence (GenAI) into education. In the realm of information systems, research on technology adoption is crucial for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-activeai-enabling-k-12-ai-literacy-education-analytics-scale", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ActiveAI: Enabling K-12 AI Literacy Education & Analytics at Scale", "autores": [ "Ruiwei Xiao", "Ying-Jui Tseng", "Hanqi Li", "Hsuan Nieu", "Guanze Liao", "John Stamper", "Kenneth R. Koedinger" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.14200", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/activeai-enabling-k-12-ai-literacy-education-analytics-scale" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Interest in K-12 AI Literacy education has surged in the past year, yet large-scale learning data remains scarce despite considerable efforts in developing learning materials and running summer programs. To make larger scale dataset available and enable more replicable findings, we developed an intelligent online …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-adapting-large-language-models-education-foundational-capabilities-potentials-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges", "autores": [ "Qingyao Li", "Lingyue Fu", "Weiming Zhang", "Xianyu Chen", "Jingwei Yu", "Wei Xia", "Weinan Zhang", "Ruiming Tang", "Yong Yu" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/adapting-large-language-models-education-foundational-capabilities-potentials-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/adapting-large-language-models-education-foundational-capabilities-potentials-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Online education platforms, leveraging the internet to distribute education resources, seek to provide convenient education but often fall short in real-time communication with students. They often struggle to address the diverse obstacles students encounter throughout their learning journey. Solving the problems …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-across-borders-exploring-perceptions-and-interactions-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI Across Borders: Exploring Perceptions and Interactions in Higher Education", "autores": [ "Juliana Gerard", "Sahajpreet Singh", "Morgan Macleod", "Michael McKay", "Antoine Rivoire", "Tanmoy Chakraborty", "Muskaan Singh" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2501.00017", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-across-borders-exploring-perceptions-and-interactions-higher-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study investigates students' perceptions of Generative Artificial Intelligence (AI), with a focus on Higher Education institutions in Northern Ireland and India. We collect quantitative Likert ratings and qualitative comments from 1,211 students on their awareness and perceptions of AI and investigate variations …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-and-machine-learning-next-generation-science-assessments", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "AI and Machine Learning for Next Generation Science Assessments", "autores": [ "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-and-machine-learning-next-generation-science-assessments", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-and-machine-learning-next-generation-science-assessments" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This chapter focuses on the transformative role of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in science assessments. The paper begins with a discussion of the Framework for K-12 Science Education, which calls for a shift from conceptual learning to knowledge-in-use. This shift necessitates the development …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-companion-education-analyzing-pedagogical-potential-chatgpt-computer-science-and", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The AI Companion in Education: Analyzing the Pedagogical Potential of ChatGPT in Computer Science and Engineering", "autores": [ "Zhangying He", "Mehrdad Aliasgari", "Thomas Nguyen", "Setareh Rafatirad", "Tahereh Miari", "Hossein Sayadi" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.05205", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-companion-education-analyzing-pedagogical-potential-chatgpt-computer-science-and" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence (AI), with ChatGPT as a prominent example, has recently taken center stage in various domains including higher education, particularly in Computer Science and Engineering (CSE). The AI revolution brings both convenience and controversy, offering substantial benefits while lacking formal …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-driven-virtual-teacher-enhanced-educational-efficiency-leveraging-large-pretrained", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Driven Virtual Teacher for Enhanced Educational Efficiency: Leveraging Large Pretrained Models for Autonomous Error Analysis and Correction", "autores": [ "Tianlong Xu", "Yi-Fan Zhang", "Zhendong Chu", "Shen Wang", "Qingsong Wen" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2409.09403", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-driven-virtual-teacher-enhanced-educational-efficiency-leveraging-large-pretrained" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Students frequently make mistakes while solving mathematical problems, and traditional error correction methods are both time-consuming and labor-intensive. This paper introduces an innovative \\textbf{V}irtual \\textbf{A}I \\textbf{T}eacher system designed to autonomously analyze and correct student \\textbf{E}rrors …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-analyzing-impact-ai-tools-student-study-habits-and-academic-performance", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Analyzing the Impact of AI Tools on Student Study Habits and Academic Performance", "autores": [ "Ben Ward,Deepshikha Bhati,Fnu Neha,Angela Guercio" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.02166", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/analyzing-impact-ai-tools-student-study-habits-and-academic-performance" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study explores the effectiveness of AI tools in enhancing student learning, specifically in improving study habits, time management, and feedback mechanisms. The research focuses on how AI tools can support personalized learning, adaptive test adjustments, and provide real-time classroom analysis. Student …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-applications-challenges-and-ethical-issues-ai-and-chatgpt-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Applications, challenges and ethical issues of AI and ChatGPT in education", "autores": [ "Dimitrios Sidiropoulos", "Christos-Nikolaos Anagnostopoulos" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2402.07907", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/applications-challenges-and-ethical-issues-ai-and-chatgpt-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence (AI) in recent years has shown an unprecedentedly impressive development, tending to play a catalytic role in all aspects of life. The interest of the academic community, but also of governments, is huge in the dynamics of AI and is reflected by the truly explosive amount of investment and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-applying-large-language-models-and-chain-thought-automatic-scoring", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Applying Large Language Models and Chain-of-Thought for Automatic Scoring", "autores": [ "Gyeong-Geon Lee", "Ehsan Latif", "Xuansheng Wu", "Ninghao Liu", "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/applying-large-language-models-and-chain-thought-automatic-scoring", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/applying-large-language-models-and-chain-thought-automatic-scoring" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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We focused on overcoming the challenges of accessibility, technical complexity, and lack of explainability …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-human-lecturers-initial-findings-asias-first-ai-lecturers-class-promote", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Artificial Human Lecturers: Initial Findings From Asia's First AI Lecturers in Class to Promote Innovation in Education", "autores": [ "Ching Christie Pang", "Yawei Zhao", "Zhihuo Yin", "Jia Sun", "Reza Hadi Mogavi", "Pan Hui" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2410.03525", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-human-lecturers-initial-findings-asias-first-ai-lecturers-class-promote" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In recent years, artificial intelligence (AI) has become increasingly integrated into education, reshaping traditional learning environments. Despite this, there has been limited investigation into fully operational artificial human lecturers. To the best of our knowledge, our paper presents the world's first study …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-automated-feedback-math-education-comparative-analysis-llms-open-ended-responses", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Automated Feedback in Math Education: A Comparative Analysis of LLMs for Open-Ended Responses", "autores": [ "Sami Baral", "Eamon Worden", "Wen-Chiang Lim", "Zhuang Luo", "Christopher Santorelli", "Ashish Gurung", "Neil Heffernan" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/automated-feedback-math-education-comparative-analysis-llms-open-ended-responses", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/automated-feedback-math-education-comparative-analysis-llms-open-ended-responses" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Recent developments in Large Language Models (LLMs) have extended their utility in enhancing automated …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-backwards-planning-generative-ai-case-study-evidence-us-k12-teachers", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Backwards Planning with Generative AI: Case Study Evidence from US K12 Teachers", "autores": [ "Samantha Keppler", "Wichinpong Park Sinchaisri", "Clare Snyder" ], "anio": 2024, "mes": 8, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4924786", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/backwards-planning-generative-ai-case-study-evidence-us-k12-teachers" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Backward planning is an effective and efficient operational process when working towards a goal: work backward from the desired outcome to figure out the steps needed to accomplish them in the time allowed. While many organizations and workers might use it, backward planning is a universal practice among US K12 …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-boilertai-platform-enhancing-instruction-using-generative-ai-educational-forums", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "BoilerTAI: A Platform for Enhancing Instruction Using Generative AI in Educational Forums", "autores": [ "Anvit Sinha", "Shruti Goyal", "Zachary Sy", "Rhianna Kuperus", "Ethan Dickey", "Andres Bejarano" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2409.13196", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/boilertai-platform-enhancing-instruction-using-generative-ai-educational-forums" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Contribution: This Full paper in the Research Category track describes a practical, scalable platform that seamlessly integrates Generative AI (GenAI) with online educational forums, offering a novel approach to augment the instructional capabilities of staff. The platform empowers instructional staff to efficiently …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-breaking-programming-language-barrier-multilingual-prompting-empower-non-native", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Breaking the Programming Language Barrier: Multilingual Prompting to Empower Non-Native English Learners", "autores": [ "James Prather", "Brent N. Reeves", "Paul Denny", "Juho Leinonen", "Stephen MacNeil", "Andrew Luxton-Reilly", "Jo¬ão Orvalho", "Amin Alipour", "Ali Alfageeh", "Thezyrie Amarouche", "Bailey Kimmel", "Jared Wright", "Musa Blake", "Gweneth Barbre" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.12800", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/breaking-programming-language-barrier-multilingual-prompting-empower-non-native" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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However, these …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-bringing-generative-ai-adaptive-learning-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education", "autores": [ "Hang Li", "Tianlong Xu", "Chaoli Zhang", "Eason Chen", "Jing Liang", "Xing Fan", "Haoyang Li", "Jiliang Tang", "Qingsong Wen" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2402.14601", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/bringing-generative-ai-adaptive-learning-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The recent surge in generative AI technologies, such as large language models and diffusion models, has boosted the development of AI applications in various domains, including science, finance, and education. Concurrently, adaptive learning, a concept that has gained substantial interest in the educational sphere, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-build-your-own-robot-friend-open-source-learning-module-accessible-and-engaging-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Build Your Own Robot Friend: An Open-Source Learning Module for Accessible and Engaging AI Education", "autores": [ "Zhonghao Shi", "Allison O'Connell", "Zongjian Li", "Siqi Liu", "Jennifer Ayissi", "Guy Hoffman", "Mohammad Soleymani", "Maja Mataric" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/build-your-own-robot-friend-open-source-learning-module-accessible-and-engaging-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/build-your-own-robot-friend-open-source-learning-module-accessible-and-engaging-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As artificial intelligence (AI) is playing an increasingly important role in our society and global economy, AI education and literacy have become necessary components in college and K-12 education to prepare students for an AI-powered society. However, current AI curricula have not yet been made accessible and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-autograding-student-generated-questions-quality-chatgpt-match-human-experts", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Autograding of Student-Generated Questions Quality by ChatGPT Match Human Experts?", "autores": [ "Kangkang Li", "Qian Yang", "Xianmin Yang" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10510637", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-autograding-student-generated-questions-quality-chatgpt-match-human-experts" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The student-generated question (SGQ) strategy is an effective instructional strategy for developing students' higher order cognitive and critical thinking. However, assessing the quality of SGQs is time consuming and domain experts intensive. Previous automatic evaluation work focused on surface-level features of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-chatgpt-play-role-teaching-assistant-introductory-programming-course", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can ChatGPT Play the Role of a Teaching Assistant in an Introductory Programming Course?", "autores": [ "Anishka", "Atharva Mehta", "Nipun Gupta", "Aarav Balachandran", "Dhruv Kumar", "Pankaj Jalote" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-chatgpt-play-role-teaching-assistant-introductory-programming-course", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-chatgpt-play-role-teaching-assistant-introductory-programming-course" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The emergence of Large language models (LLMs) is expected to have a major impact on education. This paper explores the potential of using ChatGPT, an LLM, as a virtual Teaching Assistant (TA) in an Introductory Programming Course. We evaluate ChatGPT's capabilities by comparing its performance with that of human TAs …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-can-generative-ai-and-chatgpt-outperform-humans-cognitive-demanding-problem-solving", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Can Generative AI And ChatGPT Outperform Humans On Cognitive-Demanding Problem-Solving Tasks In Science?", "autores": [ "Xiaoming Zhai", "Matthew Nyaaba", "Wenchao Ma" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-generative-ai-and-chatgpt-outperform-humans-cognitive-demanding-problem-solving", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/can-generative-ai-and-chatgpt-outperform-humans-cognitive-demanding-problem-solving" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study aimed to examine an assumption that generative artificial intelligence (GAI) tools can overcome the cognitive intensity that humans suffer when solving problems. We compared the performance of ChatGPT and GPT-4 on 2019 NAEP science assessments with students by cognitive demands of the items. Fifty-four …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-capabilities-gemini-models-medicine", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Capabilities of Gemini Models in Medicine", "autores": [ "Khaled Saab", "Tao Tu", "Wei-Hung Weng", "Ryutaro Tanno", "David Stutz", "Ellery Wulczyn", "Fan Zhang", "Tim Strother", "Chunjong Park", "Elahe Vedadi", "Juanma Zambrano Chaves", "Szu-Yeu Hu", "Mike Schaekermann", "Aishwarya Kamath", "Yong Cheng", "David G.T. Barrett", "Cathy Cheung", "Basil Mustafa", "Anil Palepu", "Daniel McDuff", "Le Hou", "Tomer Golany", "Luyang Liu", "Jean-baptiste Alayrac", "Neil Houlsby", "Nenad Tomasev", "Jan Freyberg", "Charles Lau", "Jonas Kemp", "Jeremy Lai", "Shekoofeh Azizi", "Kimberly Kanada", "SiWai Man", "Kavita Kulkarni", "Ruoxi Sun", "Siamak Shakeri", "Luheng He", "Ben Caine", "Albert Webson", "Natasha Latysheva", "Melvin Johnson", "Philip Mansfield", "Jian Lu", "Ehud Rivlin", "Jesper Anderson", "Bradley Green", "Renee Wong", "Jonathan Krause", "Jonathon Shlens", "Ewa Dominowska", "S. M. Ali Eslami", "Katherine Chou", "Claire Cui", "Oriol Vinyals", "Koray Kavukcuoglu", "James Manyika", "Jeff Dean", "Demis Hassabis", "Yossi Matias", "Dale Webster", "Joelle Barral", "Greg Corrado", "Christopher Semturs", "S. Sara Mahdavi", "Juraj Gottweis", "Alan Karthikesalingam", "Vivek Natarajan" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/capabilities-gemini-models-medicine", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/capabilities-gemini-models-medicine" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Excellence in a wide variety of medical applications poses considerable challenges for AI, requiring advanced reasoning, access to up-to-date medical knowledge and understanding of complex multimodal data. Gemini models, with strong general capabilities in multimodal and long-context reasoning, offer exciting …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-massively-used-students-nowadays-survey-use-large-language-models-such", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Is ChatGPT Massively Used by Students Nowadays? A Survey on the Use of Large Language Models such as ChatGPT in Educational Settings", "autores": [ "Jeremie Sublime", "Ilaria Renna" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.17486", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-massively-used-students-nowadays-survey-use-large-language-models-such" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid adoption of Generative AI (GenAI) based on Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT has recently and profoundly impacted education, offering transformative opportunities while raising significant concerns. In this study we present the results of a survey that investigates how 395 students aged 13 to 25 …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-classroom-education-plan-essa-evidence-packet", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Classroom Education Plan Essa Evidence Packet", "autores": [ "QoreInsights" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "LXD Research", "url": "https://www.researchgate.net/publication/382150661_QoreInsights_ESSA_Evidence_Packet", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/classroom-education-plan-essa-evidence-packet" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Traditional teacher development practices lack a connection with real-time, whole-child, and contextual data insights. Often, teacher training follows trends and/or a limited data story, which hinders the impact on teacher effectiveness and, therefore, student growth and well-being. This document provides the ESSA …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comprehensive-review-generative-ai-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Comprehensive Review on Generative AI for Education", "autores": [ "Uday Mittal", "Siva Sai", "Vinay Chamola", "Devika Sangwan" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10695056", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comprehensive-review-generative-ai-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence (AI) has immense potential for personalized learning experiences, content generation, and vivid educational support. This paper delves into generative AI (GAI) and its potential applications within GAI, specifically mentioning generative adversarial networks (GANs). The article delves into the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-could-chatgpt-get-engineering-degree-evaluating-higher-education-vulnerability-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Could ChatGPT get an Engineering Degree? Evaluating Higher Education Vulnerability to AI Assistants", "autores": [ "Beatriz Borges", "Negar Foroutan", "Deniz Bayazit", "Anna Sotnikova", "Syrielle Montariol", "Tanya Nazaretzky", "Mohammadreza Banaei", "Alireza Sakhaeirad", "Philippe Servant", "Seyed Parsa Neshaei", "Jibril Frej", "Angelika Romanou", "Gail Weiss", "Sepideh Mamooler", "Zeming Chen", "Simin Fan", "Silin Gao", "Mete Ismayilzada", "Debjit Paul", "Philippe Schwaller", "Sacha Friedli", "Patrick Jermann", "Tanja Kaser", "Antoine Bosselut" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2408.11841", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/could-chatgpt-get-engineering-degree-evaluating-higher-education-vulnerability-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Schmitt-Koopmann", "Alireza Darvishy" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10433192", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/could-use-ai-higher-education-hinder-students-disabilities-scoping-review" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Literature reviews on artificial intelligence (AI) have focused on the different applications of AI in higher education, the AI techniques used, and the benefits/risks of the use of AI. One of the greatest potentials of AI is to personalize higher education to the needs of students and offer timely feedback. This …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-courseassist-pedagogically-appropriate-ai-tutor-computer-science-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "CourseAssist: Pedagogically Appropriate AI Tutor for Computer Science Education", "autores": [ "Ty Feng", "Sa Liu", "Dipak Ghosal" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.10246", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/courseassist-pedagogically-appropriate-ai-tutor-computer-science-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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While Large Language Models (LLMs) like GPT-4 have demonstrated potential in assisting students through question-answering, educators express …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cuentosie-can-chatbot-about-tales-message-help-teach-emotional-intelligence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "CuentosIE: can a chatbot about \"tales with a message\" help to teach emotional intelligence?", "autores": [ "Antonio Ferrandez", "Roc¬ío Lavigne-Cervan", "Jesus Peral", "Ignasi Navarro-Soria", "Angel Lloret", "David Gil", "Carmen Rocamora" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cuentosie-can-chatbot-about-tales-message-help-teach-emotional-intelligence", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cuentosie-can-chatbot-about-tales-message-help-teach-emotional-intelligence" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_social_emotional", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Shohel Sayeed", "Siti Fatimah Abdul Razak", "Sumendra Yogarayan", "Radhwan Sneesl" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10589404", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/decision-making-framework-utilization-generative-artificial-intelligence-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "efficiency", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. 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Through …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-designing-child-centric-ai-learning-environments-insights-llm-enhanced-creative", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Designing Child-Centric AI Learning Environments: Insights from LLM-Enhanced Creative Project-Based Learning", "autores": [ "Siyu Zha", "Yuehan Qiao", "Qingyu Hua", "Zhongsheng Li", "Jiangtao Gong", "Yingqing Xu" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-child-centric-ai-learning-environments-insights-llm-enhanced-creative", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/designing-child-centric-ai-learning-environments-insights-llm-enhanced-creative" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Project-based learning (PBL) is an instructional method that is very helpful in nurturing students' creativity, but it requires significant time and energy from both students and teachers. Large language models (LLMs) have been proven to assist in creative tasks, yet much controversy exists regarding their role in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-desirable-characteristics-ai-teaching-assistants-programming-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Desirable Characteristics for AI Teaching Assistants in Programming Education", "autores": [ "Paul Denny", "Stephen MacNeil", "Jaromir Savelka", "Leo Porter", "Andrew Luxton-Reilly" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2405.14178", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/desirable-characteristics-ai-teaching-assistants-programming-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Providing timely and personalized feedback to large numbers of students is a long-standing challenge in programming courses. Relying on human teaching assistants (TAs) has been extensively studied, revealing a number of potential shortcomings. These include inequitable access for students with low confidence when …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-developing-generative-ai-chatbots-conceptual-framework-higher-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Developing generative AI chatbots conceptual framework for higher education", "autores": [ "Joshua Ebere Chukwuere" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2403.19303", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/developing-generative-ai-chatbots-conceptual-framework-higher-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This research explores the quickly changing field of generative artificial intelligence (GAI) chatbots in higher education, an industry that is undergoing major technological changes. AI chatbots, such as ChatGPT, HuggingChat, and Google Bard, are becoming more and more common in a variety of sectors, including …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-economic-and-financial-learning-artificial-intelligence-mixed-methods-study-chatgpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Economic and Financial Learning with Artificial Intelligence: A Mixed-Methods Study on ChatGPT.", "autores": [ "Holger Arndt" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/economic-and-financial-learning-artificial-intelligence-mixed-methods-study-chatgpt", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/economic-and-financial-learning-artificial-intelligence-mixed-methods-study-chatgpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In the evolving landscape of digital education, chatbots have emerged as potential game-changers, promising personalized and adaptive learning experiences. This research undertook an in-depth exploration of ChatGPT's potential as an educational tool, focusing on user perceptions, experiences and learning outcomes. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-empirical-study-understand-how-students-use-chatgpt-writing-essays-and-how-it-affects", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "An empirical study to understand how students use ChatGPT for writing essays and how it affects their ownership", "autores": [ "Andrew Jelson", "Sang Won Lee" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/empirical-study-understand-how-students-use-chatgpt-writing-essays-and-how-it-affects", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/empirical-study-understand-how-students-use-chatgpt-writing-essays-and-how-it-affects" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As large language models (LLMs) become more powerful and ubiquitous, systems like ChatGPT are increasingly used by students to help them with writing tasks. To better understand how these tools are used, we investigate how students might use an LLM for essay writing, for example, to study the queries asked to ChatGPT …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-encouraging-responsible-use-generative-ai-education-reward-based-learning-approach", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Encouraging Responsible Use of Generative AI in Education: A Reward-Based Learning Approach", "autores": [ "Aditi Singh", "Abul Ehtesham", "Saket Kumar", "Gaurav Gupta", "Tala Talaei Khoei" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.15022", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/encouraging-responsible-use-generative-ai-education-reward-based-learning-approach" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This research introduces an innovative mathematical learning approach that integrates generative AI to cultivate a structured learning rather than quick solution. Our method combines chatbot capabilities and generative AI to offer interactive problem-solving exercises, enhancing learning through a stepby-step approach …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-enhancing-instructional-quality-leveraging-computer-assisted-textual-analysis", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts", "autores": [ "Zewei Tian", "Min Sun", "Alex Liu", "Shawon Sarkar", "Jing Liu" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enhancing-instructional-quality-leveraging-computer-assisted-textual-analysis", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/enhancing-instructional-quality-leveraging-computer-assisted-textual-analysis" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper explores the transformative potential of computer-assisted textual analysis in enhancing instructional quality through in-depth insights from educational artifacts. We integrate Richard Elmore's Instructional Core Framework to examine how artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-equity-use-chatgpt-classroom-comparison-accuracy-and-precision-chatgpt-35-vs-chatgpt4", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Equity in the Use of ChatGPT for the Classroom: A Comparison of the Accuracy and Precision of ChatGPT 3.5 vs. ChatGPT4 with Respect to Statistics and Data Science Exams", "autores": [ "Monnie McGee", "Bivin Sadler" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.13116", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/equity-use-chatgpt-classroom-comparison-accuracy-and-precision-chatgpt-35-vs-chatgpt4" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Goodman", "Emma Brunskill" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-and-optimizing-educational-content-large-language-model-judgments", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-and-optimizing-educational-content-large-language-model-judgments" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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However, it is difficult to model the cognitive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-contextually-personalized-programming-exercises-created-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Contextually Personalized Programming Exercises Created with Generative AI", "autores": [ "Evanfiya Logacheva", "Arto Hellas", "James Prather", "Sami Sarsa", "Juho Leinonen" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-contextually-personalized-programming-exercises-created-generative-ai", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-contextually-personalized-programming-exercises-created-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Programming skills are typically developed through completing various hands-on exercises. Such programming problems can be contextualized to students' interests and cultural backgrounds. Prior research in educational psychology has demonstrated that context personalization of exercises stimulates learners' situational …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evaluating-students-open-ended-written-responses-llms-using-rag-framework-gpt-35-gpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Evaluating Students' Open-ended Written Responses with LLMs: Using the RAG Framework for GPT-3.5, GPT-4, Claude-3, and Mistral-Large", "autores": [ "Jussi S. Jauhiainen", "Agust¬ín Garagorry Guerra" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-students-open-ended-written-responses-llms-using-rag-framework-gpt-35-gpt", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evaluating-students-open-ended-written-responses-llms-using-rag-framework-gpt-35-gpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Evaluating open-ended written examination responses from students is an essential yet time-intensive task for educators, requiring a high degree of effort, consistency, and precision. Recent developments in Large Language Models (LLMs) present a promising opportunity to balance the need for thorough evaluation with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evolution-learning-assessing-transformative-impact-generative-ai-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Evolution of Learning: Assessing the Transformative Impact of Generative AI on Higher Education", "autores": [ "Stefanie Krause", "Bhumi Hitesh Panchal", "Nikhil Ubhel" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2404.10551", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evolution-learning-assessing-transformative-impact-generative-ai-higher-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Artificial Intelligence (GAI) models such as ChatGPT have experienced a surge in popularity, attracting 100 million active users in 2 months and generating an estimated 10 million daily queries. Despite this remarkable adoption, there remains a limited understanding to which extent this innovative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-evolving-usage-genai-computing-students", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Evolving Usage of GenAI by Computing Students", "autores": [ "Irene Hou", "Hannah Vy Nguyen", "Owen Man", "Stephen MacNeil" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.16453", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/evolving-usage-genai-computing-students" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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With over two years of widespread GenAI usage, it is crucial …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-generative-ai-assisted-feedback-writing-students-written-responses-physics", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Generative AI assisted feedback writing for students' written responses to a physics conceptual question with prompt engineering and few-shot learning", "autores": [ "Tong Wan", "Zhongzhou Chen" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-generative-ai-assisted-feedback-writing-students-written-responses-physics", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-generative-ai-assisted-feedback-writing-students-written-responses-physics" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Instructor's feedback plays a critical role in students' development of conceptual understanding and reasoning skills. However, grading student written responses and providing personalized feedback can take a substantial amount of time. In this study, we explore using GPT-3.5 to write feedback to student written …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-how-multiple-levels-gpt-generated-programming-hints-support-or-disappoint", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring How Multiple Levels of GPT-Generated Programming Hints Support or Disappoint Novices", "autores": [ "Ruiwei Xiao", "Xinying Hou", "John Stamper" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-how-multiple-levels-gpt-generated-programming-hints-support-or-disappoint", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-how-multiple-levels-gpt-generated-programming-hints-support-or-disappoint" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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To …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-parent-child-perceptions-safety-generative-ai-concerns-mitigation", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Parent-Child Perceptions on Safety in Generative AI: Concerns, Mitigation Strategies, and Design Implications", "autores": [ "Yaman Yu", "Tanusree Sharma", "Melinda Hu", "Justin Wang", "Yang Wang" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-parent-child-perceptions-safety-generative-ai-concerns-mitigation", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-parent-child-perceptions-safety-generative-ai-concerns-mitigation" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The widespread use of Generative Artificial Intelligence (GAI) among teenagers has led to significant misuse and safety concerns. To identify risks and understand parental controls challenges, we conducted a content analysis on Reddit and interviewed 20 participants (seven teenagers and 13 parents). Our study reveals …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-exploring-teachers-perception-artificial-intelligence-socio-emotional-deficiency", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Exploring Teachers' Perception of Artificial Intelligence: The Socio-emotional Deficiency as Opportunities and Challenges in Human-AI Complementarity in K-12 Education", "autores": [ "Soon-young Oh", "Yongsu Ahn" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2405.13065", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/exploring-teachers-perception-artificial-intelligence-socio-emotional-deficiency" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": {}, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In schools, teachers play a multitude of roles, serving as educators, counselors, decision-makers, and members of the school community. With recent advances in artificial intelligence (AI), there is increasing discussion about how AI can assist, complement, and collaborate with teachers. To pave the way for better …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-extent-ai-applications-efl-learning-and-teaching", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The Extent of AI Applications in EFL Learning and Teaching", "autores": [ "Yousif A. Alshumaimeri", "Abdulrahman K. Alshememry" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10272618", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/extent-ai-applications-efl-learning-and-teaching" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Foreign language teaching, like almost all other aspects of human existence, has been substantially influenced by recent advances in modern information and communication technologies, such as augmented reality, virtual reality, and artificial intelligence (AI). Although AI has been in use for almost 30 years, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-fairylandai-personalized-fairy-tales-utilizing-chatgpt-and-dalle-3", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "FairyLandAI: Personalized Fairy Tales utilizing ChatGPT and DALLE-3", "autores": [ "Georgios Makridis", "Athanasios Oikonomou", "Vasileios Koukosa" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/fairylandai-personalized-fairy-tales-utilizing-chatgpt-and-dalle-3", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/fairylandai-personalized-fairy-tales-utilizing-chatgpt-and-dalle-3" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Parent/Caregiver, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In the diverse world of AI-driven storytelling, there is a unique opportunity to engage young audiences with customized, and personalized narratives. This paper introduces FairyLandAI an innovative Large Language Model (LLM) developed through OpenAI's API, specifically crafted to create personalized fairytales for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-future-generative-ai-chatbots-higher-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The future of generative AI chatbots in higher education", "autores": [ "Joshua Ebere Chukwuere" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2403.13487", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/future-generative-ai-chatbots-higher-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of generative Artificial Intelligence (AI) chatbots in higher education institutions (HEIs) is reshaping the educational landscape, offering opportunities for enhanced student support, and administrative and research efficiency. This study explores the future implications of generative AI chatbots in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-education-study-educators-awareness-sentiments-and-influencing-factors", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI in Education: A Study of Educators' Awareness, Sentiments, and Influencing Factors", "autores": [ "Aashish Ghimire", "James Prather", "John Edwards" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2403.15586", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-education-study-educators-awareness-sentiments-and-influencing-factors" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The rapid advancement of artificial intelligence (AI) and the expanding integration of large language models (LLMs) have ignited a debate about their application in education. This study delves into university instructors' experiences and attitudes toward AI language models, filling a gap in the literature by …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-higher-education-seeing-chatgpt-through-universities-policies-resources", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI in Higher Education: Seeing ChatGPT Through Universities' Policies, Resources, and Guidelines", "autores": [ "Hui Wang", "Anh Dang", "Zihao Wu", "Son Mac" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2312.05235", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-higher-education-seeing-chatgpt-through-universities-policies-resources" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Many educators have expressed anxiety and hesitation in integrating GenAI in their teaching practices, and are in needs of recommendations and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-lab-partner-case-study", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI as a lab partner: a case study", "autores": [ "Sebastian Kilde-Westberg", "Andreas Johansson", "Jonas Enger" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.11300", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-lab-partner-case-study" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Exploring AI-Augmented Thinking in Student Programming Tasks", "autores": [ "Tianlong Zhong", "Gaoxia Zhu", "Kang You Lim", "Yew Soon Ong" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2411.19490", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-tool-or-leader-exploring-ai-augmented-thinking-student-programming" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The increasing use of Generative Artificial Intelligence (GAI) tools in education highlights the need to understand their influence on individuals' thinking processes and agency. This research explored 20 university students' interaction with GAI during programming. Participants completed surveys, recorded their …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-give-me-code-log-analysis-first-year-cs-students-interactions-gpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"Give me the code\" - Log Analysis of First-Year CS Students' Interactions With GPT", "autores": [ "Pedro Alves", "Bruno Pereira Cipriano" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/give-me-code-log-analysis-first-year-cs-students-interactions-gpt", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/give-me-code-log-analysis-first-year-cs-students-interactions-gpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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For first-year students, this may be particularly problematic since the foundational …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-glat-generative-ai-literacy-assessment-test", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "GLAT: The Generative AI Literacy Assessment Test", "autores": [ "Yueqiao Jin", "Roberto Martinez-Maldonado", "Dragan Gasevic", "Lixiang Yan" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2411.00283", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/glat-generative-ai-literacy-assessment-test" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Existing instruments often rely on …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-governance-artificial-intelligence-canada-findings-and-opportunities-review-84-ai", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The governance of artificial intelligence in Canada: Findings and opportunities from a review of 84 AI governance initiatives", "autores": [ "Blair Attard-Frost", "Ana Brandusescu", "Kelly Lyons" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "ScienceDirect", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0740624X24000212", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/governance-artificial-intelligence-canada-findings-and-opportunities-review-84-ai" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [], "intervencion": {}, "temas": [], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In recent years, the effective governance of artificial intelligence (AI) systems has become a strategic necessity for many nations. Among those nations, Canada is particularly noteworthy: Canada was the first nation to implement a national AI strategy, and more recently, Canada federal and provincial governments have …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gpt-based-code-review-system-programming-language-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A GPT-based Code Review System for Programming Language Learning", "autores": [ "Lee Dong-Kyu" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gpt-based-code-review-system-programming-language-learning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gpt-based-code-review-system-programming-language-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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As the capabilities of Large Language Models (LLMs) like GPT for generating accurate solutions and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-guidelines-governance-study-ai-policies-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Guidelines to Governance: A Study of AI Policies in Education", "autores": [ "Aashish Ghimire", "John Edwards" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2403.15601", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/guidelines-governance-study-ai-policies-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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This study employs a survey methodology to examine the policy landscape concerning these technologies, drawing …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-harvard-undergraduate-survey-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Harvard Undergraduate Survey on Generative AI", "autores": [ "Shikoh Hirabayashi", "Rishab Jain", "Nikola Jurkovic", "Gabriel Wu" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2406.00833", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/harvard-undergraduate-survey-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Designing and Developing LLM based-Chatbot for Teaching English Conversation in EFL, Findings and Limitations", "autores": [ "Jaekwon Park", "Jiyoung Bae", "Unggi Lee", "Taekyung Ahn", "Sookbun Lee", "Dohee Kim", "Aram Choi", "Yeil Jeong", "Jewoong Moon", "Hyeoncheol Kim" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-align-large-language-models-teaching-english-designing-and-developing-llm-based", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-align-large-language-models-teaching-english-designing-and-developing-llm-based" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Koedinger" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-can-i-get-it-right-using-gpt-rephrase-incorrect-trainee-responses", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-can-i-get-it-right-using-gpt-rephrase-incorrect-trainee-responses" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Using LLMs as a Teachable Agent for Debugging", "autores": [ "Qianou Ma", "Hua Shen", "Kenneth Koedinger", "Sherry Tongshuang Wu" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-teach-programming-ai-era-using-llms-teachable-agent-debugging", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-teach-programming-ai-era-using-llms-teachable-agent-debugging" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) now excel at generative skills and can create content at impeccable speeds. However, they are imperfect and still make various mistakes. In a Computer Science education context, as these models are widely recognized as \"AI pair programmers,\" it becomes increasingly important to train …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-ai-collaborative-essay-scoring-dual-process-framework-llms", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Human-AI Collaborative Essay Scoring: A Dual-Process Framework with LLMs", "autores": [ "Changrong Xiao", "Wenxing Ma", "Qingping Song", "Sean Xin Xu", "Kunpeng Zhang", "Yufang Wang", "Qi Fu" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2401.06431", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-ai-collaborative-essay-scoring-dual-process-framework-llms" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Receiving timely and personalized feedback is essential for second-language learners, especially when human instructors are unavailable. This study explores the effectiveness of Large Language Models (LLMs), including both proprietary and open-source models, for Automated Essay Scoring (AES). Through extensive …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-human-centered-learning-and-teaching-framework-using-generative-artificial", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Human-Centered Learning and Teaching Framework Using Generative Artificial Intelligence for Self-Regulated Learning Development Through Domain Knowledge Learning in K-12 Settings", "autores": [ "Siu-Cheung Kong", "Yin Yang" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10507034", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/human-centered-learning-and-teaching-framework-using-generative-artificial" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The advent of generative artificial intelligence (AI) has ignited an increase in discussions about generative AI tools in education. In this study, a human-centered learning and teaching framework that uses generative AI tools for self-regulated learning development through domain knowledge learning was proposed to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-hybrid-context-retrieval-augmented-generation-pipeline-llm-augmented-knowledge-graphs", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Hybrid Context Retrieval Augmented Generation Pipeline: LLM-Augmented Knowledge Graphs and Vector Database for Accreditation Reporting Assistance", "autores": [ "Candace Edwards" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/hybrid-context-retrieval-augmented-generation-pipeline-llm-augmented-knowledge-graphs", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/hybrid-context-retrieval-augmented-generation-pipeline-llm-augmented-knowledge-graphs" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator, School Leader" }, "temas": [ "organizing", "analyzing", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In higher education, accreditation is a quality assurance process, where an institution demonstrates a commitment to delivering high quality programs and services to their students. For business schools nationally and internationally the Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB) accreditation is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ink-and-algorithm-exploring-temporal-dynamics-human-ai-collaborative-writing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Ink and Algorithm: Exploring Temporal Dynamics in Human-AI Collaborative Writing", "autores": [ "Kaixun Yang", "Yixin Cheng", "Linxuan Zhao", "Mladen Rakovi_", "Zachari Swiecki", "Dragan Ga_evi_", "Guanliang Chen" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ink-and-algorithm-exploring-temporal-dynamics-human-ai-collaborative-writing", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ink-and-algorithm-exploring-temporal-dynamics-human-ai-collaborative-writing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The advent of Generative Artificial Intelligence (GAI) has revolutionized the field of writing, marking a shift towards human-AI collaborative writing in education. However, the dynamics of human-AI interaction in the collaborative writing process are not well understood, and thus it remains largely unknown how human …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-integrating-ai-college-education-positive-yet-mixed-experiences-chatgpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Integrating AI in College Education: Positive yet Mixed Experiences with ChatGPT", "autores": [ "Xinrui Song", "Jiajin Zhang", "Pingkun Yan", "Juergen Hahn", "Uwe Kruger", "Hisham Mohamed", "Ge Wang" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.05810", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/integrating-ai-college-education-positive-yet-mixed-experiences-chatgpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Integrating AI in College Education: Positive yet Mixed Experiences with ChatGPT", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-interactions-prompt-problems-new-way-teach-programming-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Interactions with Prompt Problems: A New Way to Teach Programming with Large Language Models", "autores": [ "James Prather", "Paul Denny", "Juho Leinonen", "David H. Smith IV", "Brent N. Reeves", "Stephen MacNeil", "Brett A. Becker", "Andrew Luxton-Reilly", "Thezyrie Amarouche", "Bailey Kimmel" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/interactions-prompt-problems-new-way-teach-programming-large-language-models", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/interactions-prompt-problems-new-way-teach-programming-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large Language Models (LLMs) have upended decades of pedagogy in computing education. Students previously learned to code through \\textit{writing} many small problems with less emphasis on code reading and comprehension. Recent research has shown that free code generation tools powered by LLMs can solve introductory …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-iscore-visual-analytics-interpreting-how-language-models-automatically-score", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "iScore: Visual Analytics for Interpreting How Language Models Automatically Score Summaries", "autores": [ "Adam Coscia", "Langdon Holmes", "Wesley Morris", "Joon Suh Choi", "Scott Crossley", "Alex Endert" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/iscore-visual-analytics-interpreting-how-language-models-automatically-score", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/iscore-visual-analytics-interpreting-how-language-models-automatically-score" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The recent explosion in popularity of large language models (LLMs) has inspired learning engineers to incorporate them into adaptive educational tools that automatically score summary writing. Understanding and evaluating LLMs is vital before deploying them in critical learning environments, yet their unprecedented …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-knowledge-graphs-context-sources-llm-based-explanations-learning-recommendations", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Knowledge Graphs as Context Sources for LLM-Based Explanations of Learning Recommendations*", "autores": [ "Hasan A. Rasheed", "Christian Weber", "Madjid Fathi" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/knowledge-graphs-context-sources-llm-based-explanations-learning-recommendations", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/knowledge-graphs-context-sources-llm-based-explanations-learning-recommendations" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In the era of personalized education, the provision of comprehensible explanations for learning recommendations is of a great value to enhance the learner's understanding and engagement with the recommended learning content. Large language models (LLMs) and generative AI in general have recently opened new doors for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-large-language-models-education-survey", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Large Language Models for Education: A Survey", "autores": [ "Hanyi Xu", "Wensheng Gan", "Zhenlian Qi", "Jiayang Wu and Philip S. Yu" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-education-survey", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-education-survey" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial intelligence (AI) has a profound impact on traditional education. In recent years, large language models (LLMs) have been increasingly used in various applications such as natural language processing, computer vision, speech recognition, and autonomous driving. LLMs have also been applied in many fields, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-large-language-models-education-survey-and-outlook", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Large Language Models for Education: A Survey and Outlook", "autores": [ "Shen Wang", "Tianlong Xu", "Hang Li", "Chaoli Zhang", "Joleen Liang", "Jiliang Tang", "Philip S. Yu", "Qingsong Wen" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-education-survey-and-outlook", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-education-survey-and-outlook" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The advent of Large Language Models (LLMs) has brought in a new era of possibilities in the realm of education. This survey paper summarizes the various technologies of LLMs in educational settings from multifaceted perspectives, encompassing student and teacher assistance, adaptive learning, and commercial tools. We …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-large-language-models-moocs-graders", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Large Language Models As MOOCs Graders", "autores": [ "Shahriar Golchin", "Nikhil Garuda", "Christopher Impey", "Matthew Wenger" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-moocs-graders", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/large-language-models-moocs-graders" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Massive open online courses (MOOCs) unlock the doors to free education for anyone around the globe with access to a computer and the internet. Despite this democratization of learning, the massive enrollment in these courses means it is almost impossible for one instructor to assess every student's writing assignment. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-learnlm-improving-gemini-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LearnLM: Improving Gemini for Learning", "autores": [ "LearnLM Team", "Google" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.16429", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/learnlm-improving-gemini-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Today's generative AI systems are tuned to present information by default rather than engage users in service of learning as a human tutor would. To address the wide range of potential education use cases for these systems, we reframe the challenge of injecting pedagogical behavior as one of \\textit{pedagogical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llm-powered-ai-tutors-personas-ddeaf-and-hard-hearing-online-learners", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLM-Powered AI Tutors with Personas for d/Deaf and Hard-of-Hearing Online Learners", "autores": [ "Haocong Cheng", "Si Chen", "Christopher Perdriau", "Yun Huang" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-powered-ai-tutors-personas-ddeaf-and-hard-hearing-online-learners", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llm-powered-ai-tutors-personas-ddeaf-and-hard-hearing-online-learners" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Intelligent tutoring systems (ITS) using artificial intelligence (AI) technology have shown promise in supporting learners with diverse abilities; however, they often fail to meet the specific communication needs and cultural nuances needed by d/Deaf and Hard-of-Hearing (DHH) learners. As large language models (LLMs) …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-llms-debate-partners-utilizing-genetic-algorithms-and-adversarial-search-adaptive", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "LLMs as Debate Partners: Utilizing Genetic Algorithms and Adversarial Search for Adaptive Arguments", "autores": [ "Prakash Aryan" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.06229", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/llms-debate-partners-utilizing-genetic-algorithms-and-adversarial-search-adaptive" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper introduces DebateBrawl, an innovative AI-powered debate platform that integrates Large Language Models (LLMs), Genetic Algorithms (GA), and Adversarial Search (AS) to create an adaptive and engaging debating experience. DebateBrawl addresses the limitations of traditional LLMs in strategic planning by …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-loneliness-and-suicide-mitigation-students-using-gpt3-enabled-chatbots", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Loneliness and suicide mitigation for students using GPT3-enabled chatbots", "autores": [ "Bethanie Maples", "Merve Cerit", "Aditya Vishwanath", "Roy Pea" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "Nature", "url": "https://www.nature.com/articles/s44184-023-00047-6", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/loneliness-and-suicide-mitigation-students-using-gpt3-enabled-chatbots" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Mental health is a crisis for learners globally, and digital support is increasingly seen as a critical resource. Concurrently, Intelligent Social Agents receive exponentially more engagement than other conversational systems, but their use in digital therapy provision is nascent. A survey of 1006 student users of the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-mapping-artificial-intelligence-integration-education-decade-innovation-and-impact", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Mapping Artificial Intelligence Integration in Education: A Decade of Innovation and Impact (2013-2023)-A Bibliometric Analysis", "autores": [ "Muhammad Afzaal", "Xiao Shanshan", "Dong Yan", "Muhammad Younas" ], "anio": 2024, "mes": 8, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10636217", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/mapping-artificial-intelligence-integration-education-decade-innovation-and-impact" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Artificial Intelligence (AI) has garnered considerable attention from educators, policymakers, and scholars within the realms of education and social sciences, achieving notable historical significance. Employing bibliometric analysis, this paper aims to provide a comprehensive analysis of the most noticeable trend of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-math-multiple-choice-question-generation-human-large-language-model-collaboration", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Math Multiple Choice Question Generation via Human-Large Language Model Collaboration", "autores": [ "Jaewook Lee", "Digory Smith", "Simon Woodhead", "Andrew Lan" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/math-multiple-choice-question-generation-human-large-language-model-collaboration", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/math-multiple-choice-question-generation-human-large-language-model-collaboration" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Multiple choice questions (MCQs) are a popular method for evaluating students' knowledge due to their efficiency in administration and grading. Crafting high-quality math MCQs is a labor-intensive process that requires educators to formulate precise stems and plausible distractors. Recent advances in large language …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-my-grade-wrong-contestable-ai-framework-interactive-feedback-evaluating-student", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"My Grade is Wrong!\": A Contestable AI Framework for Interactive Feedback in Evaluating Student Essays", "autores": [ "Shengxin Hong", "Chang Cai", "Sixuan Du", "Haiyue Feng", "Siyuan Liu", "Xiuyi Fan" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/my-grade-wrong-contestable-ai-framework-interactive-feedback-evaluating-student", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/my-grade-wrong-contestable-ai-framework-interactive-feedback-evaluating-student" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Interactive feedback, where feedback flows in both directions between teacher and student, is more effective than traditional one-way feedback. However, it is often too time-consuming for widespread use in educational practice. While Large Language Models (LLMs) have potential for automating feedback, they struggle …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-nesting-doll-analyzing-recursion-analogies-generated-cs-students-using-large-language", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "\"Like a Nesting Doll\": Analyzing Recursion Analogies Generated by CS Students using Large Language Models", "autores": [ "Seth Bernstein", "Paul Denny", "Juho Leinonen", "Lauren Kan", "Arto Hellas", "Matt Littlefield", "Sami Sarsa", "Stephen MacNeil" ], "anio": 2024, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/nesting-doll-analyzing-recursion-analogies-generated-cs-students-using-large-language", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/nesting-doll-analyzing-recursion-analogies-generated-cs-students-using-large-language" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Grasping complex computing concepts often poses a challenge for students who struggle to anchor these new ideas to familiar experiences and understandings. To help with this, a good analogy can bridge the gap between unfamiliar concepts and familiar ones, providing an engaging way to aid understanding. However, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-overreliance-ai-literature-review", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Overreliance on AI: Literature review", "autores": [ "Samir Passi", "Mihaela Vorvoreanu" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "Microsoft", "url": "https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2022/06/Aether-Overreliance-on-AI-Review-Final-6.21.22.pdf", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/overreliance-ai-literature-review" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Overreliance on AI occurs when users start accepting incorrect AI outputs. This can lead to issues and errors that can ultimately make people lose trust in AI systems. This report explains what overreliance on AI is, how it happens, and how we can mitigate it. An important goal of AI system design is to empower users …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-promoting-ai-literacy-higher-education-evaluating-iec-v1-chatbot-personalized", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Promoting AI Literacy in Higher Education: Evaluating the IEC-V1 Chatbot for Personalized Learning and Educational Equity", "autores": [ "Dr. Stefan Pietrusky" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.16165", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/promoting-ai-literacy-higher-education-evaluating-iec-v1-chatbot-personalized" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The unequal distribution of educational opportunities carries the risk of having a long-term negative impact on general social peace, a country's economy and basic democratic structures. In contrast to this observable development is the rapid technological progress in the field of artificial intelligence (AI). …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-pros-and-cons-artificial-intelligence-chatgpt-adoption-education-settings-literature", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Pros and Cons of Artificial Intelligence-ChatGPT Adoption in Education Settings: A Literature Review and Future Research Agendas", "autores": [ "Idria Maita", "Saide Saide", "Afifah Mesha Putri", "Didi Muwardi" ], "anio": 2024, "mes": 4, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10510580", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/pros-and-cons-artificial-intelligence-chatgpt-adoption-education-settings-literature" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of artificial intelligence, particularly ChatGPT, in education presents both promising opportunities and notable challenges. Through a systematic review employing the PRISMA method, this article analyzed 45 references published of ChatGPTs impact on educational environments. While ChatGPT offers …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-q-module-bot-generative-ai-based-question-and-answer-bot-module-teaching-support", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Q-Module-Bot: A Generative AI-Based Question and Answer Bot for Module Teaching Support", "autores": [ "Mia Allen; Usman Naeem; Sukhpal Singh Gill" ], "anio": 2024, "mes": 8, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/10628100", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/q-module-bot-generative-ai-based-question-and-answer-bot-module-teaching-support" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Contributions: In this article, a generative artificial intelligence (AI)-based Q&A system has been developed by integrating information retrieval and natural language processing techniques, using course materials as a knowledge base and facilitating real-time student interaction through a chat interface. Background: …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-qualitative-and-quantitative-analysis-students-perceptions-use-generative-ai", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Qualitative and quantitative analysis of student's perceptions in the use of generative AI in educational environments", "autores": [ "Sergio Altares-Lopez", "Jose M. Bengochea-Guevara", "Carlos Ranz", "Hector Montes", "Angela Ribeiro" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2405.13487", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/qualitative-and-quantitative-analysis-students-perceptions-use-generative-ai" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The effective integration of generative artificial intelligence in education is a fundamental aspect to prepare future generations. The objective of this study is to analyze from a quantitative and qualitative point of view the perception of controlled student-IA interaction within the classroom. This analysis …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-revolutionising-role-playing-games-chatgpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Revolutionising Role-Playing Games with ChatGPT", "autores": [ "Rita Stampfl", "Barbara Geyer", "Marie Deissl-O'Meara", "Igor Ivkic" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/revolutionising-role-playing-games-chatgpt", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/revolutionising-role-playing-games-chatgpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Digitalisation in education and its influence on teaching methods is the focus of this study, which examines the use of ChatGPT in a role-playing game used in the Cloud Computing Engineering Master's programme at the University of Applied Sciences Burgenland. The aim of the study was to analyse the impact of AI-based …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-revolutionizing-undergraduate-learning-coursegpt-and-its-generative-ai-advancements", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Revolutionizing Undergraduate Learning: CourseGPT and Its Generative AI Advancements", "autores": [ "Ahmad M. Nazar", "Mohamed Y. Selim", "Ashraf Gaffar", "Shakil Ahmed" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.18310", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/revolutionizing-undergraduate-learning-coursegpt-and-its-generative-ai-advancements" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Integrating Generative AI (GenAI) into educational contexts presents a transformative potential for enhancing learning experiences. This paper introduces CourseGPT, a generative AI tool designed to support instructors and enhance the educational experiences of undergraduate students. Built on open-source Large …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-role-al-peer-support-young-people-study-preferences-human-and-al-generated-responses", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The Role of Al in Peer Support for Young People: A Study of Preferences for Human- and Al-Generated Responses", "autores": [ "Jordyn Young", "Laala M Jawara", "Diep N Nguyen", "Brian Daly", "Jina Huh-Yoo", "Afsaneh Razi" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/role-al-peer-support-young-people-study-preferences-human-and-al-generated-responses", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/role-al-peer-support-young-people-study-preferences-human-and-al-generated-responses" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Artificial Intelligence (AI) is integrated into everyday technology, including news, education, and social media. AI has further pervaded private conversations as conversational partners, auto-completion, and response suggestions. As social media becomes young people's main method of peer support exchange, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-self-efficacy-theory-based-study-teachers-readiness-teach-artificial-intelligence", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Self-Efficacy Theory-based Study on the Teachers' Readiness to Teach Artificial Intelligence in Public Schools in Sri Lanka", "autores": [ "Chathura Rajapakse,Wathsala Ariyarathna,Shanmugalingam Selvakan" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2412.19425", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/self-efficacy-theory-based-study-teachers-readiness-teach-artificial-intelligence" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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PLS-SEM analysis revealed that teachers' self-efficacy was low, primarily influenced by emotional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-stepwise-verification-and-remediation-student-reasoning-errors-large-language-model", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Stepwise Verification and Remediation of Student Reasoning Errors with Large Language Model Tutors", "autores": [ "Nico Daheim", "Jakub Macina", "Manu Kapur", "Iryna Gurevych", "Mrinmaya Sachan" ], "anio": 2024, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/stepwise-verification-and-remediation-student-reasoning-errors-large-language-model", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/stepwise-verification-and-remediation-student-reasoning-errors-large-language-model" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_numeracy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) present an opportunity to scale high-quality personalized education to all. A promising approach towards this means is to build dialog tutoring models that scaffold students' problem-solving. However, even though existing LLMs perform well in solving reasoning questions, they struggle to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-stugptviz-visual-analytics-approach-understand-student-chatgpt-interactions", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "StuGPTViz: A Visual Analytics Approach to Understand Student-ChatGPT Interactions", "autores": [ "Zixin Chen", "Jiachen Wang", "Meng Xia", "Kento Shigyo", "Dingdong Liu", "Rong Zhang", "Huamin Qu" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.12423", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/stugptviz-visual-analytics-approach-understand-student-chatgpt-interactions" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The integration of Large Language Models (LLMs), especially ChatGPT, into education is poised to revolutionize students' learning experiences by introducing innovative conversational learning methodologies. To empower students to fully leverage the capabilities of ChatGPT in educational scenarios, understanding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-systematic-assessment-openai-o1-preview-higher-order-thinking-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "A Systematic Assessment of OpenAI o1-Preview for Higher Order Thinking in Education", "autores": [ "Ehsan Latif", "Yifan Zhou", "Shuchen Guo", "Yizhu Gao", "Lehong Shi", "Matthew Nyaaba", "Gyeonggeon Lee", "Liang Zhang", "Arne Bewersdorff", "Luyang Fang", "Xiantong Yang", "Huaqin Zhao", "Hanqi Jiang", "Haoran Lu", "Jiaxi Li", "Jichao Yu", "Xuansheng Wu", "Weihang You", "Zhengliang Liu", "Vincent Shung Liu", "Hui Wang", "Zihao Wu", "Jin Lu", "Fei Dou", "Ping Ma", "Ninghao Liu", "Tianming Liu", "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2410.21287", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/systematic-assessment-openai-o1-preview-higher-order-thinking-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": {}, "temas": [ "analyzing", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As artificial intelligence (AI) continues to advance, it demonstrates capabilities comparable to human intelligence, with significant potential to transform education and workforce development. This study evaluates OpenAI o1-preview's ability to perform higher-order cognitive tasks across 14 dimensions, including …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-systematic-review-research-artificial-intelligence-k-12-education-2017-2022", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Systematic review of research on artificial intelligence in K-12 education (2017-2022)", "autores": [ "Florence Martin", "Min Zhuang", "Darlene Schaefer" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "ScienceDirect", "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X23000747", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/systematic-review-research-artificial-intelligence-k-12-education-2017-2022" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Purpose The purpose of this systematic review is to provide a more complete and nuanced understanding of the role and impact of AI in K-12 education by synthesizing publication trends, AI research themes, AI methods and technology applications, and AI use by students and teachers in K-12 educational settings. Methods …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-towards-human-loop-llm-approach-collaborative-discourse-analysis", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Towards A Human-in-the-Loop LLM Approach to Collaborative Discourse Analysis", "autores": [ "Clayton Cohn", "Caitlin Snyder", "Justin Montenegro", "Gautam Biswas" ], "anio": 2024, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-human-loop-llm-approach-collaborative-discourse-analysis", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/towards-human-loop-llm-approach-collaborative-discourse-analysis" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "LLMs have demonstrated proficiency in contextualizing their outputs using human input, often matching or beating human-level performance on a variety of tasks. However, LLMs have not yet been used to characterize synergistic learning in students' collaborative discourse. In this exploratory work, we take a first step …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-transformative-influence-llm-and-ai-tools-student-social-media-engagement-analyzing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Transformative Influence of LLM and AI Tools in Student Social Media Engagement: Analyzing Personalization, Communication Efficiency, and Collaborative Learning", "autores": [ "Masoud Bashiri,Kamran Kowsari" ], "anio": 2024, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2407.15012", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/transformative-influence-llm-and-ai-tools-student-social-media-engagement-analyzing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The advent of Large Language Models (LLMs) and Artificial Intelligence (AI) tools has revolutionized various facets of our lives, particularly in the realm of social media. For students, these advancements have unlocked unprecedented opportunities for learning, collaboration, and personal growth. AI-driven …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-understanding-students-acceptance-trust-and-attitudes-towards-ai-generated-images", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Understanding Students' Acceptance, Trust, and Attitudes towards AI-generated Images for Educational Purposes", "autores": [ "Aung Pyae" ], "anio": 2024, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2411.15710", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-students-acceptance-trust-and-attitudes-towards-ai-generated-images" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Recent advancements in artificial intelligence (AI) have broadened the applicability of AI-generated images across various sectors, including the creative industry and design. However, their utilization in educational contexts, particularly among undergraduate students in computer science and software engineering, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-unknown-unknowns-engaged-human-learning-through-participation-language-model-agent", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Into the Unknown Unknowns: Engaged Human Learning through Participation in Language Model Agent Conversations", "autores": [ "Yucheng Jiang", "Yijia Shao", "Dekun Ma", "Sina J. Semnani", "Monica S. Lam" ], "anio": 2024, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/unknown-unknowns-engaged-human-learning-through-participation-language-model-agent", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/unknown-unknowns-engaged-human-learning-through-participation-language-model-agent" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "efficiency", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "While language model (LM)-powered chatbots and generative search engines excel at answering concrete queries, discovering information in the terrain of unknown unknowns remains challenging for users. To emulate the common educational scenario where children/students learn by listening to and participating in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-using-chatgpt-science-learning-study-pre-service-teachers-lesson-planning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Using ChatGPT for Science Learning: A Study on Pre-service Teachers' Lesson Planning", "autores": [ "Gyeong-Geon Lee", "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2024, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/using-chatgpt-science-learning-study-pre-service-teachers-lesson-planning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/using-chatgpt-science-learning-study-pre-service-teachers-lesson-planning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite the buzz around ChatGPT's potential, empirical studies exploring its actual utility in the classroom for learning remain scarce. This study aims to fill this gap by analyzing the lesson plans developed by 29 pre-service elementary teachers from a Korean university and assessing how they integrated ChatGPT into …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-using-large-multimodal-models-extract-knowledge-components-knowledge-tracing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Using Large Multimodal Models to Extract Knowledge Components for Knowledge Tracing from Multimedia Question Information", "autores": [ "Hyeongdon Moon", "Richard Davis", "Seyed Parsa Neshaei", "Pierre Dillenbourg" ], "anio": 2024, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/using-large-multimodal-models-extract-knowledge-components-knowledge-tracing", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/using-large-multimodal-models-extract-knowledge-components-knowledge-tracing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Knowledge tracing models have enabled a range of intelligent tutoring systems to provide feedback to students. However, existing methods for knowledge tracing in learning sciences are predominantly reliant on statistical data and instructor-defined knowledge components, making it challenging to integrate AI-generated …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-conversational-ai-can-and-cant-tell-us-about-peer-interaction-higher-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "What Conversational AI Can (and Can't) Tell Us About Peer Interaction in Higher Education", "autores": [ "Vanessa Peters", "Emily Pressler", "Julie Neisler", "Barbara Means" ], "anio": 2024, "mes": 6, "publicacion": "ISLS Repository", "url": "https://repository.isls.org/handle/1/11077", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-conversational-ai-can-and-cant-tell-us-about-peer-interaction-higher-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In this paper, we describe a study that explored the use of AI as a method for collecting data on the instructional practices used in undergraduate introductory statistics courses. Six instructors were asked to use an AI app to track classroom discussions over a 12-week term. Comparison with classroom observation data …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-what-explains-teachers-trust-ai-education-across-six-countries", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "What Explains Teachers' Trust of AI in Education across Six Countries?", "autores": [ "Olga Viberg", "Mutlu Cukurova", "Yael Feldman-Maggor", "Giora Alexandron", "Shizuka Shirai", "Susumu Kanemune", "Barbara Wasson", "Cathrine Tomte", "Daniel Spikol", "Marcelo Milrad", "Raquel Coelho", "Ren¬é F. Kizilcec" ], "anio": 2024, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2312.01627", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/what-explains-teachers-trust-ai-education-across-six-countries" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "With growing expectations to use AI-based educational technology (AI-EdTech) to improve students' learning outcomes and enrich teaching practice, teachers play a central role in the adoption of AI-EdTech in classrooms. Teachers' willingness to accept vulnerability by integrating technology into their everyday teaching …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0010", "tipo_documento": "guia", "titulo": "EdTech Readiness Index Operational Toolkit", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2023, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/f09d9c6136aec0582f37f5024bfbc59e-0200022023/original/EdTech-Readiness-Index-Operational-Toolkit.pdf", "enlaces": [], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can countries operationalize a readiness diagnostic?", "relevancia_politica": "Provides questionnaires, indicators, technical notes, and operational guidance for implementing system-level readiness assessments.", "palabras_clave": [ "Readiness", "Implementation", "Governance", "Evidence", "Technology governance, adoption and financing" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This operational toolkit provides practical implementation guidance for countries conducting Education and Technology Readiness assessments. It includes survey questionnaires, indicator definitions, technical measurement notes, and step-by-step operational procedures. For policy teams, it provides questionnaires, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0062", "tipo_documento": "guia", "titulo": "ETRI Technical Note: Survey and Scoring Design", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2023, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/098b36a60b85bd31d9fc51101dbeefac-0200022023/original/ETRI-Technical-Note.pdf", "enlaces": [], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How is the ETRI survey designed and scored?", "relevancia_politica": "Provides technical documentation on ETRI survey methodology and scoring design to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Readiness", "Methodology", "Technical documentation", "Evidence", "Education data and learning analytics" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This technical note documents the ETRI survey methodology and scoring design, enabling consistent implementation across country assessments. The publication provides technical documentation on ETRI survey methodology and scoring design. For policy teams, it provides technical documentation on ETRI survey methodology …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-write-essay-me-large-scale-comparison-human-written-versus-chatgpt-generated", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI, write an essay for me: A large-scale comparison of human-written versus ChatGPT-generated essays", "autores": [ "Steffen Herbold", "Annette Hautli-Janisz", "Ute Heuer", "Zlata Kikteva", "Alexander Trautsch" ], "anio": 2023, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-write-essay-me-large-scale-comparison-human-written-versus-chatgpt-generated", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-write-essay-me-large-scale-comparison-human-written-versus-chatgpt-generated" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "outcomes_literacy", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Background: Recently, ChatGPT and similar generative AI models have attracted hundreds of millions of users and become part of the public discourse. Many believe that such models will disrupt society and will result in a significant change in the education system and information generation in the future. So far, this …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-al-literacy-k-12-systematic-literature-review", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Al literacy in K-12: a systematic literature review", "autores": [ "Lorena Casal-Otero", "Alejandro Catala", "Carmen Fern¬ández-Morante", "M¬ária Taboada", "Beatriz Cebreiro & Sen¬én Barro" ], "anio": 2023, "mes": 4, "publicacion": "SpringerOpen", "url": "https://stemeducationjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40594-023-00418-7", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/al-literacy-k-12-systematic-literature-review" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The successful irruption of AI-based technology in our daily lives has led to a growing educational, social, and political interest in training citizens in AI. Education systems now need to train students at the K-12 level to live in a society where they must interact with AI. Thus, AI literacy is a pedagogical and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-alexa-doesnt-have-many-feelings-childrens-understanding-ai-through-interactions-smart", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Alexa doesn't have that many feelings: Children's understanding of AI through interactions with smart speakers in their homes", "autores": [ "Valentina Andries", "Judy Robertson" ], "anio": 2023, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/alexa-doesnt-have-many-feelings-childrens-understanding-ai-through-interactions-smart", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/alexa-doesnt-have-many-feelings-childrens-understanding-ai-through-interactions-smart" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "communicating_social_tools", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "As voice-based Conversational Assistants (CAs), including Alexa, Siri, Google Home, have become commonly embedded in households, many children now routinely interact with Artificial Intelligence (AI) systems. It is important to research children's experiences with consumer devices which use AI techniques because these …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-application-chatgpt-higher-education-and-research-futuristic-analysis", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Application of ChatGPT in Higher Education and Research - A Futuristic Analysis", "autores": [ "P. S. Aithal", "Shubhrajyosna Aithal" ], "anio": 2023, "mes": 9, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4674364", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/application-chatgpt-higher-education-and-research-futuristic-analysis" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Purpose: The purpose of conducting research on the \"Application of ChatGPT in Higher Education and Research A Futuristic Analysis\" is to critically examine the evolving role of advanced AI language models like ChatGPT in shaping the future of education and research. This research seeks to anticipate how ChatGPT and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-application-large-language-models-language-teaching-and-assessment-technology", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "On the application of Large Language Models for language teaching and assessment technology", "autores": [ "Andrew Caines", "Luca Benedetto", "Shiva Taslimipoor", "Christopher Davis", "Yuan Gao", "¬Øistein Andersen", "Zheng Yuan", "Mark Elliott", "Russell Moore", "Christopher Bryant", "Marek Rei", "Helen Yannakoudakis", "Andrew Mullooly", "Diane Nicholls", "Paula Buttery" ], "anio": 2023, "mes": 7, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/application-large-language-models-language-teaching-and-assessment-technology", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/application-large-language-models-language-teaching-and-assessment-technology" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The recent release of very large language models such as PaLM and GPT-4 has made an unprecedented impact in the popular media and public consciousness, giving rise to a mixture of excitement and fear as to their capabilities and potential uses, and shining a light on natural language processing research which had not …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-argugpt-evaluating-understanding-and-identifying-argumentative-essays-generated-gpt", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "ArguGPT: evaluating, understanding and identifying argumentative essays generated by GPT models", "autores": [ "Yikang Liu", "Ziyin Zhang", "Wanyang Zhang", "Shisen Yue", "Xiaojing Zhao", "Xinyuan Cheng", "Yiwen Zhang", "Hai Hu" ], "anio": 2023, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/argugpt-evaluating-understanding-and-identifying-argumentative-essays-generated-gpt", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/argugpt-evaluating-understanding-and-identifying-argumentative-essays-generated-gpt" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "analyzing", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "AI generated content (AIGC) presents considerable challenge to educators around the world. Instructors need to be able to detect such text generated by large language models, either with the naked eye or with the help of some tools. There is also growing need to understand the lexical, syntactic and stylistic features …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-cases-efl-secondary-students-prompt-engineering-pathways-complete-writing-task", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Cases of EFL Secondary Students' Prompt Engineering Pathways to Complete a Writing Task with ChatGPT", "autores": [ "David James Woo", "Kai Guo", "Hengky Susanto" ], "anio": 2023, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cases-efl-secondary-students-prompt-engineering-pathways-complete-writing-task", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/cases-efl-secondary-students-prompt-engineering-pathways-complete-writing-task" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "ChatGPT is a state-of-the-art (SOTA) chatbot. Although it has potential to support English as a foreign language (EFL) students' writing, to effectively collaborate with it, a student must learn to engineer prompts, that is, the skill of crafting appropriate instructions so that ChatGPT produces desired outputs. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-education-and-research-review-benefits-and-risks", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "ChatGPT for education and research: A review of benefits and risks", "autores": [ "Sarin Sok", "Kimkong Heng" ], "anio": 2023, "mes": 3, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4378735", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-education-and-research-review-benefits-and-risks" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) is an artificial intelligence (AI) tool that can quickly generate detailed responses to prompts and follow-up questions. This emerging AI tool was launched in November 2022 by an American AI research laboratory, called OpenAI, using large language models. In this article, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-education-exploring-opportunities-emerging-economies-improve-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "ChatGPT in Education: Exploring Opportunities for Emerging Economies to Improve Education with ChatGPT", "autores": [ "Dr David Mhlanga" ], "anio": 2023, "mes": 3, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4355758", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-education-exploring-opportunities-emerging-economies-improve-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "In recent years, there has been amazing progress achieved in the field of artificial intelligence, and OpenAI has been at the forefront of this research throughout this time. Because of its exceptional capabilities in natural language processing, the ChatGPT language model, which was developed by OpenAI, has attracted …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-chatgpt-good-teacher-coach-measuring-zero-shot-performance-scoring-and-providing", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Is ChatGPT a Good Teacher Coach? Measuring Zero-Shot Performance For Scoring and Providing Actionable Insights on Classroom Instruction", "autores": [ "Rose Wang", "Dorottya Demszky" ], "anio": 2023, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-good-teacher-coach-measuring-zero-shot-performance-scoring-and-providing", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/chatgpt-good-teacher-coach-measuring-zero-shot-performance-scoring-and-providing" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "efficiency", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Coaching, which involves classroom observation and expert feedback, is a widespread and fundamental part of teacher training. However, the majority of teachers do not have access to consistent, high quality coaching due to limited resources and access to expertise. We explore whether generative AI could become a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-comparing-code-explanations-created-students-and-large-language-models", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Comparing Code Explanations Created by Students and Large Language Models", "autores": [ "Juho Leinonen", "Paul Denny", "Stephen MacNeil", "Sami Sarsa", "Seth Bernstein", "Joanne Kim", "Andrew Tran", "Arto Hellas" ], "anio": 2023, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comparing-code-explanations-created-students-and-large-language-models", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/comparing-code-explanations-created-students-and-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Reasoning about code and explaining its purpose are fundamental skills for computer scientists. There has been extensive research in the field of computing education on the relationship between a student's ability to explain code and other skills such as writing and tracing code. In particular, the ability to describe …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-could-artificial-intelligence-agent-pass-introductory-physics-course", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Could an Artificial-Intelligence agent pass an introductory physics course?", "autores": [ "Gerd Kortemeyer" ], "anio": 2023, "mes": 2, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/could-artificial-intelligence-agent-pass-introductory-physics-course", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/could-artificial-intelligence-agent-pass-introductory-physics-course" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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In order to provide a detailed overview of the efforts, this …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-gemini-pro-defeated-gpt-4v-evidence-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Gemini Pro Defeated by GPT-4V: Evidence from Education", "autores": [ "Gyeong-Geon Lee", "Ehsan Latif", "Lehong Shi", "Xiaoming Zhai" ], "anio": 2023, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gemini-pro-defeated-gpt-4v-evidence-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/gemini-pro-defeated-gpt-4v-evidence-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_other_academic" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This study compared the classification performance of Gemini Pro and GPT-4V in educational settings. Employing visual question answering (VQA) techniques, the study examined both models' abilities to read text-based rubrics and then automatically score student-drawn models in science education. We employed both …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-generative-ai-implications-and-applications-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Generative AI: Implications and Applications for Education", "autores": [ "Anastasia Olga (Olnancy) Tzirides", "Akash Saini", "Gabriela Zapata", "Duane Searsmith", "Bill Cope", "Mary Kalantzis", "Vania Castro", "Theodora Kourkoulou", "John Jones", "Rodrigo Abrantes da Silva", "Jen Whiting", "Nikoleta Polyxeni Kastania" ], "anio": 2023, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2305.07605", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/generative-ai-implications-and-applications-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The launch of ChatGPT in November 2022 precipitated a panic among some educators while prompting qualified enthusiasm from others. Under the umbrella term Generative AI, ChatGPT is an example of a range of technologies for the delivery of computer-generated text, image, and other digitized media. This paper examines …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-how-novices-use-llm-based-code-generators-solve-cs1-coding-tasks-self-paced-learning", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "How Novices Use LLM-Based Code Generators to Solve CS1 Coding Tasks in a Self-Paced Learning Environment", "autores": [ "Majeed Kazemitabaar", "Xinying Hou", "Austin Henley", "Barbara J. Ericson", "David Weintrop", "Tovi Grossman" ], "anio": 2023, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-novices-use-llm-based-code-generators-solve-cs1-coding-tasks-self-paced-learning", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-novices-use-llm-based-code-generators-solve-cs1-coding-tasks-self-paced-learning" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Cheung" ], "anio": 2023, "mes": 4, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-useful-are-educational-questions-generated-large-language-models", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/how-useful-are-educational-questions-generated-large-language-models" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Recent work in this …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-chatgpt-higher-education", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The impact of ChatGPT on higher education", "autores": [ "Juan Dempere", "Kennedy Modugu", "Allam Hesham", "Lakshmana Kumar Ramasamy" ], "anio": 2023, "mes": 9, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4592192", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-chatgpt-higher-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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Methods: Utilizing databases like …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-implicit-bias-large-language-models-experimental-proof-and-implications-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Implicit Bias in Large Language Models: Experimental Proof and Implications for Education", "autores": [ "Melissa Warr", "Nicole Jakubczyk Oster", "Roger Isaac" ], "anio": 2023, "mes": 11, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4625078", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/implicit-bias-large-language-models-experimental-proof-and-implications-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We provide experimental evidence of implicit racial bias in a large language model (specifically ChatGPT) in the context of an authentic educational task and discuss implications for the use of these tools in educational contexts. Specifically, we presented ChatGPT with identical student writing passages alongside …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-lets-have-chat-conversation-chatgpt-technology-applications-and-limitations", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Let's Have a Chat! A Conversation with ChatGPT: Technology, Applications, and Limitations", "autores": [ "Sakib Shahriar", "Kadhim Hayawi" ], "anio": 2023, "mes": 8, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lets-have-chat-conversation-chatgpt-technology-applications-and-limitations", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/lets-have-chat-conversation-chatgpt-technology-applications-and-limitations" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator, Others" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The emergence of an AI-powered chatbot that can generate human-like sentences and write coherent essays has caught the world's attention. This paper discusses the historical overview of chatbots and the technology behind Chat Generative Pre-trained Transformer, better known as ChatGPT. Moreover, potential applications …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-more-model-documentation-uncovering-teachers-bespoke-information-needs-informed", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "More than Model Documentation: Uncovering Teachers' Bespoke Information Needs for Informed Classroom Integration of ChatGPT", "autores": [ "Mei Tan", "Hariharan Subramonyam" ], "anio": 2023, "mes": 9, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/more-model-documentation-uncovering-teachers-bespoke-information-needs-informed", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/more-model-documentation-uncovering-teachers-bespoke-information-needs-informed" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "ChatGPT has entered classrooms, but not via the typical route of other educational technology, which includes comprehensive training, documentation, and vetting. Consequently, teachers are urgently tasked to assess its capabilities to determine potential effects on student learning and instruct their use of ChatGPT. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ncte-transcripts-dataset-elementary-math-classroom-transcripts", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The NCTE Transcripts: A Dataset of Elementary Math Classroom Transcripts", "autores": [ "Dorottya Demszky", "Heather Hill" ], "anio": 2023, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/pdf/2211.11772", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ncte-transcripts-dataset-elementary-math-classroom-transcripts" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_professional_learning", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Classroom discourse is a core medium of instruction - analyzing it can provide a window into teaching and learning as well as driving the development of new tools for improving instruction. We introduce the largest dataset of mathematics classroom transcripts available to researchers, and demonstrate how this data can …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-new-era-artificial-intelligence-education-towards-sustainable-multifaceted-revolution", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "New Era of Artificial Intelligence In Education: Towards A Sustainable Multifaceted Revolution", "autores": [ "Firuz Kamalov", "David Santandreu Calonge", "Ikhlaas Gurrib" ], "anio": 2023, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/new-era-artificial-intelligence-education-towards-sustainable-multifaceted-revolution", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/new-era-artificial-intelligence-education-towards-sustainable-multifaceted-revolution" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The recent high performance of ChatGPT on several standardized academic tests has thrust the topic of artificial intelligence (AI) into the mainstream conversation about the future of education. As deep learning is poised to shift the teaching paradigm, it is essential to have a clear understanding of its effects on …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-open-ai-education-responsible-and-ethical-use-chatgpt-towards-lifelong-learning", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Open AI in Education, the Responsible and Ethical Use of ChatGPT Towards Lifelong Learning", "autores": [ "David Mhlanga" ], "anio": 2023, "mes": 2, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4354422", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/open-ai-education-responsible-and-ethical-use-chatgpt-towards-lifelong-learning" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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Artificial intelligence has advanced significantly in recent years, which has sparked the creation of ground-breaking technologies like Open …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-retrieval-augmented-generation-improve-math-question-answering-trade-offs-between", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Retrieval-augmented Generation to Improve Math Question-Answering: Trade-offs Between Groundedness and Human Preference", "autores": [ "Zachary Levonian", "Chenglu Li", "Wangda Zhu", "Anoushka Gade", "Owen Henkel", "Millie-Ellen Postle", "Wanli Xing" ], "anio": 2023, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/retrieval-augmented-generation-improve-math-question-answering-trade-offs-between", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/retrieval-augmented-generation-improve-math-question-answering-trade-offs-between" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "For middle-school math students, interactive question-answering (QA) with tutors is an effective way to learn. The flexibility and emergent capabilities of generative large language models (LLMs) has led to a surge of interest in automating portions of the tutoring process - including interactive QA to support …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-revolutionizing-customer-interactions-insights-and-challenges-deploying-chatgpt-and", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Revolutionizing Customer Interactions: Insights and Challenges in Deploying ChatGPT and Generative Chatbots for FAQs", "autores": [ "Feriel Khennouche", "Youssef Elmira", "Nabil Djebari", "Yassine Himeur", "Abbes Amira" ], "anio": 2023, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/revolutionizing-customer-interactions-insights-and-challenges-deploying-chatgpt-and", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/revolutionizing-customer-interactions-insights-and-challenges-deploying-chatgpt-and" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "organizing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. 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Reeves", "Jaromir Savelka" ], "anio": 2023, "mes": 10, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/robots-are-here-navigating-generative-ai-revolution-computing-education", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/robots-are-here-navigating-generative-ai-revolution-computing-education" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. 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Himang" ], "anio": 2023, "mes": 7, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4489186", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/understanding-dynamics-chatgpt-adoption-among-undergraduate-students-dataset" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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In this dataset, we have generated a series of variables based on the Unified Theory of Acceptance and Utilization of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-visualizing-self-regulated-learner-profiles-dashboards-design-insights-teachers", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Visualizing Self-Regulated Learner Profiles in Dashboards: Design Insights from Teachers", "autores": [ "Paola Mejia-Domenzain", "Eva Laini", "Seyed Parsa Neshaei", "Thiemo Wambsganss", "Tanja Kaser" ], "anio": 2023, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/visualizing-self-regulated-learner-profiles-dashboards-design-insights-teachers", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/visualizing-self-regulated-learner-profiles-dashboards-design-insights-teachers" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "analyzing", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Flipped Classrooms (FC) are a promising teaching strategy, where students engage with the learning material before attending face-to-face sessions. While pre-class activities are critical for course success, many students struggle to engage effectively in them due to inadequate of self-regulated learning (SRL) skills. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-voices-validity-leveraging-large-language-models-llms-textual-analysis-policy", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "From Voices to Validity: Leveraging Large Language Models (LLMs) for Textual Analysis of Policy Stakeholder Interviews", "autores": [ "Alex Liu", "Min Sun" ], "anio": 2023, "mes": 12, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/voices-validity-leveraging-large-language-models-llms-textual-analysis-policy", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/voices-validity-leveraging-large-language-models-llms-textual-analysis-policy" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "analyzing", "efficiency", "other" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Obtaining stakeholders' diverse experiences and opinions about current policy in a timely manner is crucial for policymakers to identify strengths and gaps in resource allocation, thereby supporting effective policy design and implementation. However, manually coding even moderately sized interview texts or open-ended …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0181", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Economy for Latin America and the Caribbean - Country Diagnostic: El Salvador", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/81137a51-521f-5656-b762-f4bb6c9985dd", "enlaces": [], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "El Salvador" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "Which digital economy reforms can strengthen infrastructure, platforms, skills, and trust in El Salvador?", "relevancia_politica": "Connects education and workforce digital skills policy to the infrastructure, public platforms, finance, business adoption, and trust conditions required for inclusive digital transformation.", "palabras_clave": [ "El Salvador", "digital economy", "digital skills", "digital infrastructure", "public platforms", "cybersecurity", "workforce development", "policy diagnostic" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_evaluado", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank country diagnostic assesses El Salvador's digital economy using secondary data, structured interviews, surveys, and focus groups. It analyzes six pillars—digital infrastructure, public platforms, financial services, businesses, skills, and the trust environment—and presents sequenced recommendations …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-based-learning-style-prediction-online-learning-primary-education", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "AI-Based Learning Style Prediction in Online Learning for Primary Education", "autores": [ "Bens Pardamean; Teddy Suparyanto; Tjeng Wawan Cenggoro; Digdo Sudigyo; Andri Anugrahana" ], "anio": 2022, "mes": 3, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/9737111", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-based-learning-style-prediction-online-learning-primary-education" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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All innovation efforts in learning are directed at improving the quality of education by creating an active learning atmosphere for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-ai-teacher-test-measuring-pedagogical-ability-blender-and-gpt-3-educational-dialogues", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "The AI Teacher Test: Measuring the Pedagogical Ability of Blender and GPT-3 in Educational Dialogues", "autores": [ "Anais Tack", "Chris Piech" ], "anio": 2022, "mes": 5, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-teacher-test-measuring-pedagogical-ability-blender-and-gpt-3-educational-dialogues", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/ai-teacher-test-measuring-pedagogical-ability-blender-and-gpt-3-educational-dialogues" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior", "adultos" ], "intervencion": { "usuario": "Others" }, "temas": [ "learning_student_support", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. 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Designing an AI teacher test is challenging: although evaluation methods are much-needed, there is no off-the-shelf solution to measuring pedagogical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-aligning-learners-expectations-and-performance-learning-analytics-system-predictive", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Aligning Learners' Expectations and Performance by Learning Analytics System with a Predictive Model", "autores": [ "Sasa Brdnik", "Bostjan Sumak", "Vili Podgorelec" ], "anio": 2022, "mes": 11, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/aligning-learners-expectations-and-performance-learning-analytics-system-predictive", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/aligning-learners-expectations-and-performance-learning-analytics-system-predictive" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_social_emotional" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Learning analytics (LA) is data collection, analysis, and representation of data about learners in order to improve their learning and performance. Furthermore, LA opens the door to opportunities for self-regulated learning in higher education, a circular process in which learners activate and sustain behaviours that …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-applications-k-12-education-systematic-literature-review", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Artificial Intelligence Applications in K-12 Education: A Systematic Literature Review", "autores": [ "Mostafa Zafari", "Jalal Safari Bazargani", "Abolghasem Sadeghi-Niaraki", "Soo-Mi Choi" ], "anio": 2022, "mes": 5, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/9785805", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-applications-k-12-education-systematic-literature-review" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "teaching_professional_learning", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_numeracy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Education is a vital part of the development of society and it is changing over time in terms of methods, content, concepts, and models. Recently, it has been increasingly prevalent to benefit from the potentialities of Artificial Intelligence (AI) in addressing educational issues. In this research, the current state …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-education-and-entrepreneurship", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Artificial Intelligence, Education, and Entrepreneurship", "autores": [ "Michael Gofman", "Zhao Jin" ], "anio": 2022, "mes": 7, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3449440", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-education-and-entrepreneurship" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": {}, "temas": [], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "We document an unprecedented brain drain of AI professors from universities from 2004 to 2018. We find that students from the affected universities establish fewer AI startups and raise less funding. The effect is significant for an AI brain drain of tenured professors, professors from top universities, and deep …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-automatic-generation-programming-exercises-and-code-explanations-large-language", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Automatic Generation Of Programming Exercises And Code Explanations With Large Language Models", "autores": [ "Sami Sarsa", "Paul Denny", "Juho Leinonen", "Arto Hellas" ], "anio": 2022, "mes": 6, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/automatic-generation-programming-exercises-and-code-explanations-large-language", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/automatic-generation-programming-exercises-and-code-explanations-large-language" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This article explores the natural language generation capabilities of large language models with application to the production of two types of learning resources common in programming courses. Using OpenAI Codex as the large language model, we create programming exercises (including sample solutions and test cases) …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-review-artificial-intelligence-ai-education-during-digital-era", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "A Review of Artificial Intelligence (AI) in Education during the Digital Era", "autores": [ "Pongsakorn Limna", "Somporch Jakwatanatham", "Sutithep Siripipattanakul", "Pichart Kaewpuang", "Patcharavadee Sriboonruang" ], "anio": 2022, "mes": 7, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4160798", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/review-artificial-intelligence-ai-education-during-digital-era" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "communicating_social_tools", "analyzing", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Objective: Artificial intelligence (AI) plays a critical role in education. This paper aims to review the artificial intelligence adoption in learning and teaching during the digital era. Method: A narrative synthesis and a systematic literature review were conducted in this review article. The literature and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-storybuddy-human-ai-collaborative-chatbot-parent-child-interactive-storytelling", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "StoryBuddy: A Human-AI Collaborative Chatbot for Parent-Child Interactive Storytelling with Flexible Parental Involvement", "autores": [ "Zheng Zhang", "Ying Xu", "Yanhao Wang", "Bingsheng Yao", "Daniel Ritchie", "Tongshuang Wu", "Mo Yu", "Dakuo Wang", "Toby Jia-Jun Li" ], "anio": 2022, "mes": 3, "publicacion": "arXiv", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/storybuddy-human-ai-collaborative-chatbot-parent-child-interactive-storytelling", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/storybuddy-human-ai-collaborative-chatbot-parent-child-interactive-storytelling" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Despite its benefits for children's skill development and parent-child bonding, many parents do not often engage in interactive storytelling by having story-related dialogues with their child due to limited availability or challenges in coming up with appropriate questions. While recent advances made AI generation of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-teaching-machine-learning-k-12-classroom-pedagogical-and-technological-trajectories", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Teaching Machine Learning in K-12 Classroom: Pedagogical and Technological Trajectories for Artificial Intelligence Education", "autores": [ "Matti Tedre", "Tapani Toivonen", "Juho Kahlia", "Henriikka Vartiainen", "Teemu Valtonen", "Ilkka Jormanainen", "Arnold Pears" ], "anio": 2021, "mes": 7, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/9490241", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/teaching-machine-learning-k-12-classroom-pedagogical-and-technological-trajectories" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "intervencion": { "usuario": "Student" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "learning_student_support", "reimagined_schooling", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Over the past decades, numerous practical applications of machine learning techniques have shown the potential of AI-driven and data-driven approaches in a large number of computing fields. Machine learning is increasingly included in computing curricula in higher education, and a quickly growing number of initiatives …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-education-review", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Artificial Intelligence in Education: A Review", "autores": [ "Lijia Chen", "Pingping Chen", "Zhijian Lin" ], "anio": 2020, "mes": 4, "publicacion": "IEEE", "url": "https://ieeexplore.ieee.org/document/9069875", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-education-review" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primera_infancia", "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "organizing", "analyzing", "efficiency", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The purpose of this study was to assess the impact of Artificial Intelligence (AI) on education. Premised on a narrative and framework for assessing AI identified from a preliminary analysis, the scope of the study was limited to the application and effects of AI in administration, instruction, and learning. A …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-artificial-intelligence-education-teacher-and-student-perspective", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Artificial Intelligence in Education -From a Teacher and a Student Perspective", "autores": [ "Indira Sangapu" ], "anio": 2018, "mes": 12, "publicacion": "SSRN", "url": "https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3372914", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/artificial-intelligence-education-teacher-and-student-perspective" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_differentiation", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "The application of Artificial Intelligence (AI) is now seen in almost every segment of our life. The current study is to explore the perception of teachers and students, on the usage and effectiveness of AI in the classroom. Online survey with open-ended questions is mailed to different participants of both the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-impact-chatgpt-student-learningperforming", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "The Impact of ChatGPT on Student Learning/performing", "autores": [ "Samir A. El-Seoud", "Shehab Eldeen Ayman", "Khaled Ahmed Nagaty", "Omar Karam" ], "anio": 2000, "mes": 1, "publicacion": "Research Gate", "url": "https://www.researchgate.net/publication/372481501_The_Impact_of_ChatGPT_on_Student_Learningperforming", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/impact-chatgpt-student-learningperforming" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "analyzing", "efficiency", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "reimagined_schooling" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "This paper explores the integration of ChatGPT, an AI-based language model, in undergraduate education. The study examines the potential benefits, challenges, and ethical considerations associated with incorporating ChatGPT into teaching and learning practices. It investigates the impact of ChatGPT on student …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-building-ai-companions-prioritise-learning-over-performance", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Building AI Companions that Prioritise Learning over Performance", "autores": [ "Hassan Khosravi", "Dragan Gasevic", "Shazia Sadiq", "Lixiang Yan", "Jason Lodge", "Jason Tangen", "Paul Denny", "Kristen DiCerbo", "Simon Buckingham Shum", "Ryan S. Baker" ], "anio": 1970, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2605.04816", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/building-ai-companions-prioritise-learning-over-performance" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "intervencion": { "usuario": "Student, Parent/Caregiver, Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "teaching_assessment_and_feedback", "learning_student_support", "outcomes_differentiation", "outcomes_durable_skills", "other" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Large language models (LLMs) are rapidly transforming knowledge work by improving the quality and efficiency of tasks such as writing, coding, and data analysis. However, their growing use in education has exposed a learning-performance paradox: while they can enhance short-term task performance, they may also …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-marked-pedagogies-examining-linguistic-biases-personalized-automated-writing-feedback", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "Marked Pedagogies: Examining Linguistic Biases in Personalized Automated Writing Feedback", "autores": [ "Mei Tan", "Lena Phalen", "Dorottya Demszky" ], "anio": 1970, "mes": 1, "publicacion": "arXiv", "url": "https://dl.acm.org/doi/10.1145/3785022.3785113", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/marked-pedagogies-examining-linguistic-biases-personalized-automated-writing-feedback" } ], "diseno": "revision_sistematica", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_assessment_and_feedback", "outcomes_literacy", "outcomes_differentiation" ], "veredicto": "no_aplica", "diseno_declarado": "Systematic Review; Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Systematic Review; Quantitative – Others. 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Though LLM-powered tools now promise to automate such feedback at scale, LLMs are not language-neutral: they privilege standard academic English and reproduce social stereotypes, raising concerns about how √ípersonalization√ì shapes the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "scale_hub", "id": "scale-civic-education-age-al-should-we-trust-al-generated-lesson-plans", "tipo_documento": "estudio", "titulo": "Civic Education In The Age Of Al: Should We Trust Al-Generated Lesson Plans?", "autores": [ "Torrey Trust", "Robert Maloy", "Chenyang Xu", "& Kael Pelletier" ], "anio": null, "mes": null, "publicacion": "Contemporary Issues in Technology and Teacher Education", "url": "https://citejournal.org/volume-25/issue-3-25/social-studies/civic-education-in-the-age-of-ai-should-we-trust-ai-generated-lesson-plans/", "enlaces": [ { "etiqueta": "Ficha en SCALE AI Hub", "url": "https://scale.stanford.edu/ai/repository/civic-education-age-al-should-we-trust-al-generated-lesson-plans" } ], "diseno": "observacional", "nivel_evidencia": 3, "nivel_origen": "segun_fuente", "pais": [], "region": [], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "intervencion": { "usuario": "Educator" }, "temas": [ "teaching_instructional_materials", "efficiency", "outcomes_other_academic", "outcomes_durable_skills" ], "veredicto": "no_evaluado", "diseno_declarado": "Quantitative – Others", "agregado": "2026-09-27", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-27", "notas": "Diseño declarado por SCALE: Quantitative – Others. EvidencIA no revisó el resultado." }, "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (GenAI) technologies can offer vast professional resources for teachers, empowering them to differentiate their practice, create curricular materials, and generate lesson plans for any topic. But should these novel tools to generate classroom activities and learning experiences be …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "evidencia", "id": "ai-tutoring-is-not-a-monolith-2026", "tipo_documento": "sintesis", "titulo": "AI Tutoring Is Not a Monolith: What We Actually Know", "titulo_es": "AI Tutoring Is Not a Monolith: What We Actually Know", "autores": [ "Stanford SCALE Initiative" ], "anio": 2026, "publicacion": "Stanford SCALE Initiative · brief · 20 de agosto de 2026", "estado": "informe_tecnico", "url": "https://scale.stanford.edu/research-in-action/ai-tutoring-not-monolith", "enlaces": [ { "etiqueta": "Brief", "url": "https://scale.stanford.edu/research-in-action/ai-tutoring-not-monolith" }, { "etiqueta": "PDF", "url": "https://scale.stanford.edu/sites/default/files/AI%20Tutoring%20is%20Not%20a%20Monolith%20What%20We%20Actually%20Know.pdf" } ], "diseno": "sintesis", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "temas": [ "tutor_ia_con_guia", "tutoria_humana" ], "veredicto": "no_aplica", "hallazgo": { "es": "Síntesis reciente de Stanford SCALE: la tutoría con IA no es un bloque monolítico. La tutoría \"high-impact\" sigue definida por instrucción humana en vivo; el software de tutoría autónoma con IA todavía no alcanza esa base de evidencia. La efectividad de la IA depende tanto de la integración pedagógica y el uso por docentes o familias como de la calidad del software. Es el marco externo más cercano a la tesis \"diseño decide\" de la red.", "en": "Recent synthesis from Stanford SCALE: AI tutoring is not a monolith. High-impact tutoring is still defined by live human-led instruction; AI-led tutoring software does not yet meet that evidence base. AI effectiveness depends as much on pedagogical integration and use by teachers or families as on the software itself. 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The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0025", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Scaling AI in Education Systems: Lessons from Mongolia (A Three-Layer Architecture for Scaling AI from Tools to Systems)", "autores": [ "Asim, Salman", "Kim, Hayeon", "Twinomugisha, Alex" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/scaling-ai-in-education-systems--lessons-from-mongolia", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Mongolia" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "pregunta_clave": "What system architecture is needed to move AI in education from isolated pilots to sustainable national scale?", "relevancia_politica": "Uses Mongolia to show how interoperable data, government-owned platforms, curriculum-linked content, institutional governance, financing, and partnerships can support sustainable AI adoption.", "palabras_clave": [ "Mongolia", "AI scaling", "Teacher virtual assistant", "Education data", "Interoperability", "Digital public infrastructure", "Financing", "Partnerships" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog presents a three-layer architecture for scaling AI in education, illustrated by Mongolia’s phased Teacher Virtual Assistant on the national Medle platform. The first layer establishes trusted data, identifiers, interoperability, governance, and quality standards. The second supports modular, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0029", "tipo_documento": "blog", "titulo": "The future is Africa: Shaping AI-enabled EdTech for skilling the next generation", "autores": [ "Atherton, Paul", "Asghar, Ahmad Jawad", "Egbetayo, Victoria", "Bentil, Ekua Nuama", "Barron, Maria" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/the-future-is-africa--shaping-ai-enabled-edtech-for-skilling-the", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "adultos" ], "pregunta_clave": "How can AI-enabled EdTech improve foundational learning and prepare Africa’s growing youth population for future skills and jobs?", "relevancia_politica": "Sets priorities for equitable product design, collaboration among local and global actors, and evidence-based quality assurance before AI-enabled EdTech is scaled.", "palabras_clave": [ "Africa", "AI-enabled EdTech", "Foundational learning", "Skills", "Equity", "Evidence", "Product quality", "Partnerships" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog examines how AI-enabled EdTech could help close Africa’s learning divide and equip a rapidly growing youth population with foundational and job-relevant skills. It identifies three priorities: build products for local languages and infrastructure constraints, strengthen collaboration among …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0045", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "EdTech Policy Academy for Africa Series (2023-2026)", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2026, "anios_cubiertos": "2023-2026", "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/programs/tes/partners", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What policy capacity building does the EdTech Policy Academy provide for African countries?", "relevancia_politica": "Curates the EdTech Policy Academy for Africa series building policy-maker capacity and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Policy strategy", "Governance", "Regional analysis", "Technology governance, adoption and financing", "Policy development" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This series landing page curates the EdTech Policy Academy for Africa, a multi-year capacity building program for African education policy makers on technology integration. The episode or recording curates the EdTech Policy Academy for Africa series building policy-maker capacity. For policy teams, it curates the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0049", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Adaptive learning: A response to Côte d’Ivoire’s education challenges", "autores": [ "Assoumou, Carine Akassi Marie-Florence" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/adaptive-learning--a-response-to-cote-d-ivoire-s-education-chall", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Costa de Marfil" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "What did Côte d’Ivoire’s adaptive learning pilot reveal about learning gains, engagement, implementation, and prospects for scale?", "relevancia_politica": "Provides implementation and impact evidence for adaptive learning in TVET, including differential results by subject and prior performance and the infrastructure, curriculum alignment, and teacher support required for scale.", "palabras_clave": [ "Côte d’Ivoire", "Adaptive learning", "TVET", "Mathematics", "French", "Personalized learning", "Impact evaluation", "Scale" ], "temas": [ "adaptive_and_personalized_learning", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog reports on an adaptive learning pilot serving about 2,000 learners across 25 technical and vocational institutions in Côte d’Ivoire. Among active users, the evaluation found gains of 0.234 standard deviation in mathematics and 0.121 in French, with particularly rapid progress among initially …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0113", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Practical Guide to Implement Task-Based Digital Skills Assessments in Schools and Technical Institutions in Sub-Saharan Africa", "autores": [ "Chinen, Marjorie H", "Rodon, Gemma" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099147201142615447", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099147201142615447/pdf/IDU-5e8e0ff5-0e30-4944-8838-db4a6292706b.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "digital skills", "technical education", "assessment", "skills development", "policy design", "evidence review" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "This toolkit has been developed under the Digital Skills for Africa (DS4A) initiative, a partnership between the World Bank and the Mastercard Foundation, to guide the implementation of rigorous, task-based digital skills assessments in schools and technical institutions across Sub-Saharan Africa. It consolidates …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0116", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Disruption without Dividend ? How the Digital Divide and Task Differences Split GenAI’s Global Impact", "autores": [ "Gmyrek, Pawel", "Viollaz, Mariana", "Winkler, Hernan" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099505503022622875", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099505503022622875/pdf/IDU-d89e6ddc-79e8-4e3e-b298-5e8a2bb816b4.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can digital approaches expand equitable access to education and skills for underserved learners?", "relevancia_politica": "Helps policy teams identify access barriers and design technology enabled approaches that do not widen existing inequalities.", "palabras_clave": [ "digital divide", "equity", "digital access", "policy design", "education systems" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "This article examines how generative artificial intelligence (GenAI) could affect labor markets globally, with particular attention to the uneven distribution of risks and opportunities between advanced and developing economies. Cross-country differences in occupational structure suggest that developing economies face …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0120", "tipo_documento": "guia", "titulo": "EdTech Strategy Snapshot : An Overview of Ghana’s Draft National EdTech Strategy", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099846001142617472", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099846001142617472/pdf/IDU-6cc5db20-2b92-4e11-8c2b-c5b0e6d38f9d.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Ghana" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What readiness, governance, and implementation conditions are needed for effective education technology adoption?", "relevancia_politica": "Provides evidence for readiness assessment, implementation sequencing, institutional capacity, and sustainable technology adoption.", "palabras_clave": [ "education technology", "governance", "implementation", "students", "education systems" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "The Centre for National Distance Learning and Open Schooling (CENDLOS), with the support of the World Bank and the Mastercard Foundation, has led the development of a draft National EdTech strategy to guide the implementation of EdTech to improve learning outcomes. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "This paper provides the first comprehensive, cross-country evidence on the wage returns to digital skills, using more than 67 million job postings from 29 countries between 2021 and 2024. The paper develops a harmonized digital skills taxonomy and examines returns across extensive (any digital skill required), …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0135", "tipo_documento": "blog", "titulo": "A Warning Shot for Human Capital: Evidence of an AI Learning Penalty", "autores": [ "Gabriel Demombynes" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/investinpeople/a-warning-shot-for-human-capital--evidence-of-an-ai-learning-pen", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://blogs.worldbank.org/zh/voices/a-warning-shot-for-human-capital--evidence-of-an-ai-learning-pen" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "China" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What safeguards and instructional practices can prevent unstructured generative AI use from reducing student learning?", "relevancia_politica": "Highlights evidence that better homework performance can coexist with weaker exam learning, informing safeguards, assessment design, and evaluation of student AI use.", "palabras_clave": [ "generative AI", "secondary education", "students", "homework", "learning outcomes", "causal evidence", "China" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog discusses a study of students in grades 7 through 12 in one Chinese county who began using generative AI independently. The study follows outcomes over two and a half years and uses variation in adoption timing to estimate effects on homework and examinations. The article interprets the findings …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0136", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "EvidencIA — Red Latinoamericana de IA y Aprendizaje", "autores": [ "EvidencIA" ], "anio": 2026, "publicacion": "redevidencia.org", "url": "https://redevidencia.org/", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "What evidence and regional collaboration can guide responsible artificial intelligence adoption in Latin American education?", "relevancia_politica": "Provides a regional evidence portal and community of practice for universities, ministries, and researchers working on artificial intelligence and learning. Its publication status and date require confirmation before master integration.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "Latin America", "higher education", "ministries", "researchers", "evidence synthesis", "community of practice" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "education_data_and_learning_analytics", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "EvidencIA is a Latin American network and web portal focused on artificial intelligence and learning science. It provides evidence summaries, publications, seminars, and a community of practice for universities, ministries, and researchers across the region. The supplied URL is a portal rather than a dated standalone …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0139", "tipo_documento": "guia", "titulo": "FROM HYPE TO IMPACT: Operationalizing Artificial Intelligence in Education and Skilling — moving from experimentation to system-wide impact", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2026, "publicacion": "drive.google.com", "url": "https://drive.google.com/file/d/1dT3gnE0h81LYDyoSxSqTN3Z3xSK8PbiA/view", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://drive.usercontent.google.com/download?id=1dT3gnE0h81LYDyoSxSqTN3Z3xSK8PbiA&export=download" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Camboya", "China", "Fiji", "Indonesia", "Japan", "Malaysia", "Mongolia", "Papúa Nueva Guinea", "Filipinas", "Corea del Sur", "Singapur", "Thailand", "Vietnam" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What minimum system foundations enable education and skilling systems in East Asia and the Pacific to move AI from pilots to safe, coherent scale?", "relevancia_politica": "Provides a concise regional policy briefing on governance, procurement, identity and data, teacher capability, and monitoring conditions needed to institutionalize AI. Its readiness tiers can guide sequencing and partner financing across East Asia and Pacific education systems.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "East Asia and Pacific", "education systems", "teacher professional development", "system readiness", "regional evidence synthesis", "scaling" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This slide deck synthesizes evidence and regional examples on AI adoption across school, higher education, technical and vocational education, and skilling systems in East Asia and the Pacific. Drawing on country examples and published studies, it contrasts student and teacher demand with system readiness and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0140", "tipo_documento": "guia", "titulo": "FROM HYPE TO IMPACT: Operationalizing Artificial Intelligence in Education in East Asia and the Pacific — How education and skilling systems can move from experimentation to system-wide impact", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2026, "publicacion": "drive.google.com", "url": "https://drive.google.com/file/d/1EaLDdC53RyDe-ZQMgpVfxZ6-KD0jVfY2/view", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://drive.usercontent.google.com/download?id=1EaLDdC53RyDe-ZQMgpVfxZ6-KD0jVfY2&export=download" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Camboya", "China", "Fiji", "Indonesia", "Japan", "Malaysia", "Mongolia", "Papúa Nueva Guinea", "Filipinas", "Corea del Sur", "Singapur", "Thailand", "Vietnam" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can education and skilling systems in East Asia and the Pacific institutionalize artificial intelligence while managing governance, equity, and implementation risks?", "relevancia_politica": "Supports decisions on AI sequencing, procurement, data governance, teacher capability, monitoring, and development partner financing. Its comparative country cases and institutionalization framework help ministries distinguish foundational priorities from integration and evaluation needs.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "East Asia and Pacific", "vocational education", "regional policy analysis", "country case studies", "governance", "procurement", "scaling" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank regional note provides a status report and operational recommendations on AI in education and skilling across East Asia and the Pacific. It triangulates secondary research, discussions with government counterparts and World Bank task teams, and country case studies covering basic and postsecondary …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0142", "tipo_documento": "guia", "titulo": "From Ambition to Impact: Closing the AI Readiness Gap in Europe and Central Asia's Education Systems - Findings and Policy Priorities from Bulgaria, Romania, and Türkiye", "autores": [ "Almeida, Rita", "Avitabile, Ciro", "Cobo, Cristobal", "Muñoz-Nájar, Alberto" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099058208252616254", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Bulgaria", "Rumania", "Turquía" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What evidence and system conditions are needed to close the AI readiness gap and scale artificial intelligence responsibly across education systems in Bulgaria, Romania, and Türkiye?", "relevancia_politica": "Identifies four recurring constraints on equitable AI adoption: gaps in digital and higher-order skills, governance and financing frictions, weak public-private coordination, and insufficient impact evidence. It gives policy teams an agenda for evaluation, sustainable financing, curriculum and assessment alignment, teacher capacity, data governance, and responsible scaling.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "AI readiness assessment", "teacher digital competence", "education governance", "impact evaluation", "sustainable financing", "equity", "public-private coordination" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education and Skills Working Paper synthesizes rapid, mixed-methods AI Readiness Assessments in Bulgaria, Romania, and Türkiye across governance, infrastructure, teacher capacity, and equity. It finds a persistent gap between national ambition and classroom practice, with recurring bottlenecks in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0143", "tipo_documento": "guia", "titulo": "AI Coach Country Adaptation Package: Overview and Local Deployment Guide for World Bank Teams", "autores": [ "Chopra, Vaani", "De Simone, Martín Elias", "Ndao, Sidy", "Belaynehe, Tina Asnake" ], "anio": 2026, "publicacion": "drive.google.com", "url": "https://drive.google.com/file/d/1CM0QZVJviKxbvJAJTNZPsdsp-U9VHF8t/view", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Etiopía", "Seychelles" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "How can World Bank and government teams adapt and deploy an AI-powered classroom observation and teacher coaching tool in a new country?", "relevancia_politica": "Provides an operational package for adapting AI Coach beyond its technology, covering readiness, configuration, institutional roles, training, monitoring, evaluation, implementation risks, financing, hosting, and sustainability. Lessons from Ethiopia and Seychelles help teams plan a context-specific delivery model while protecting teacher judgment and data privacy.", "palabras_clave": [ "AI teacher coaching", "classroom observation", "teacher professional development", "country adaptation", "TEACH framework", "implementation readiness", "monitoring and evaluation", "data governance" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This draft World Bank deployment guide explains how to adapt AI Coach, an AI-powered classroom observation and coaching tool that analyzes lesson recordings against the TEACH framework and provides structured feedback and interactive follow-up support. Drawing on deployments in Ethiopia and Seychelles, it covers …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0144", "tipo_documento": "guia", "titulo": "AI Tutor Country Adaptation Package: Overview and Local Deployment Guide for World Bank Teams", "autores": [ "Chopra, Vaani", "De Simone, Martín Elias", "Amoah, Edward" ], "anio": 2026, "publicacion": "drive.google.com", "url": "https://drive.google.com/file/d/16zGOsvqiLnVoM9Z5jLlto0lpZwm0eX-Y/view", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Seychelles" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How can World Bank and government teams adapt and deploy an AI-powered student tutoring platform aligned with a country's curriculum and delivery conditions?", "relevancia_politica": "Provides an operational package for localizing and deploying an AI student tutor, including readiness, curriculum onboarding, configuration, institutional roles, training, delivery, monitoring, evaluation, budgeting, and sustainability. The Seychelles deployment offers a worked example of curriculum alignment, paired device use, mastery learning, and a matched-pair randomized evaluation.", "palabras_clave": [ "AI Tutor Country Adaptation Package", "AI student tutoring", "personalized learning", "curriculum localization", "mastery learning", "secondary education", "implementation readiness", "monitoring and evaluation" ], "temas": [ "adaptive_and_personalized_learning", "artificial_intelligence_in_education", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This draft World Bank deployment guide explains how to adapt an AI-powered tutoring platform for secondary students to a new country. Using the Seychelles deployment, Sesel AI, as a worked example, it describes science-of-learning design, curriculum ingestion and localization, configurable platform elements, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0145", "tipo_documento": "guia", "titulo": "AI for Career Guidance Country Adaptation Package: Open-Source, AI-Enabled Career Guidance for Jobseekers", "autores": [ "Chopra, Vaani", "De Simone, Martín Elias", "Tabiya", "Ngoma, Mark Besa" ], "anio": 2026, "publicacion": "drive.google.com", "url": "https://drive.google.com/file/d/1ksoY_UCi0wUKJ7Mv3A2m31hLUqNjHd9b/view", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Zambia" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can governments and World Bank teams localize and deploy an open-source AI career guidance platform for jobseekers and technical education learners?", "relevancia_politica": "Provides a practical framework for configuring, localizing, evaluating, and sustaining AI-enabled career guidance using open digital public infrastructure. The Zambia case helps teams plan occupational taxonomy and labor market data integration, institutional ownership, facilitator training, hosting, monitoring, evaluation, and handover without vendor lock-in.", "palabras_clave": [ "AI for Career Guidance Country Adaptation Package", "career guidance", "jobseekers", "open-source digital public infrastructure", "labor market information", "technical and vocational education", "occupational taxonomy", "implementation evaluation" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This draft deployment guide presents an open-source, AI-enabled career guidance approach co-developed by the World Bank's Africa education team and Tabiya. Using Zambia's Njila deployment as a case study, it explains how Compass Connect supports skills profiling, career readiness, career exploration, job matching, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0186", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Why the Future of Jobs Depends on Education System Leadership", "autores": [ "Nannyonjo, Harriet" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/why-the-future-of-jobs-depends-on-education-system-leadership", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Indonesia", "Singapur" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can education leaders align teaching and learning with rapidly changing labor-market needs?", "relevancia_politica": "Shows why reform depends on leadership across ministries, districts, curricula, and schools, with sustained attention to implementation, teacher support, resources, and monitoring.", "palabras_clave": [ "Education leadership", "Future of jobs", "System reform", "Curriculum", "Teachers", "Implementation", "Labor market", "Skills" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "Harriet Nannyonjo argues that preparing young people for changing labor markets is fundamentally a leadership challenge, not simply a matter of revising curricula or purchasing technology. Drawing on system experience including Singapore and Indonesia, the article describes how leaders at ministry, district, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0187", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Empowering South Asia with Skills for a ‘Green Jobs’ Future", "autores": [ "Ham, Andrés", "Vazquez, Emmanuel Jose", "Yanez Pagans, Monica", "Knudsen, Camilla", "Asad, Saher" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/empowering-south-asia-with-skills-for-a-green-jobs-future", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Bangladesh", "Bhutan", "India", "Maldives", "Nepal", "Pakistán", "Sri Lanka" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can South Asian education and training systems prepare workers for a greener economy?", "relevancia_politica": "Translates regional evidence into a dual strategy for reskilling the current workforce and embedding green capabilities in schools, technical education, and higher education.", "palabras_clave": [ "Green jobs", "Green skills", "South Asia", "Reskilling", "TVET", "Higher education", "Labor market", "Climate transition" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank article synthesizes evidence on the skills investment required for a green transition across Bangladesh, Bhutan, India, Maldives, Nepal, Pakistan, and Sri Lanka. It estimates that about one quarter of regional employment is already green and distinguishes occupations requiring limited reskilling, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0189", "tipo_documento": "blog", "titulo": "AI in Education and Skills Global Community of Interest: Implications of AI for Jobs and Skills", "autores": [ "World Bank and EdTech Hub" ], "anio": 2026, "publicacion": "edtechhub.org", "url": "https://edtechhub.org/2026/03/09/ai-in-education-and-skills-global-community-of-interest-implications-of-ai-for-jobs-and-skills/", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How should education and training systems respond as AI changes tasks, occupations, and skill demand?", "relevancia_politica": "Helps governments shift from narrow specialist training toward broad AI readiness across secondary education, TVET, higher education, and employer-based learning.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "Jobs", "Skills", "Task transformation", "Workforce readiness", "TVET", "Higher education", "Human skills" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This EdTech Hub synthesis examines how artificial intelligence is reshaping work through the automation, augmentation, and reallocation of tasks, often before job titles themselves change. It reports that demand for AI-related capabilities has spread well beyond computing occupations and argues that policy should …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0195", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Artificial Intelligence in School Education in Türkiye", "autores": [ "Munoz-Najar, Alberto", "Avitabile, Ciro", "Cobo, Cristobal" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099254008272640739", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Turquía" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How ready is Türkiye to integrate artificial intelligence across its school system?", "relevancia_politica": "Provides a country diagnostic and strategic roadmap for sequencing responsible AI adoption across policy, institutional capacity, schools, and teaching practice.", "palabras_clave": [ "Türkiye", "Artificial intelligence", "School education", "AI readiness", "EdTech landscape", "Policy roadmap", "Teachers", "Governance" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank report maps the existing artificial intelligence and education technology landscape in Türkiye, assesses the country’s readiness for AI adoption, and provides a strategic roadmap for integrating AI in primary and secondary education. It examines the opportunities and implementation challenges facing …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0196", "tipo_documento": "blog", "titulo": "AI in Education and Skills Global Community of Interest (Session 10): Teachers at the Centre: What AI Literacy Really Means for Building Capacity and Practice", "autores": [ "World Bank", "EdTech Hub" ], "anio": 2026, "publicacion": "edtechhub.org", "url": "https://edtechhub.org/2026/06/12/ai-in-education-and-skills-global-community-of-interest-session-10-teachers-at-the-centre-what-ai-literacy-really-means-for-building-capacity-and-practice/", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "How should education systems define AI literacy for teachers and turn it into sustained professional practice?", "relevancia_politica": "Connects AI literacy frameworks with teacher capacity building, classroom practice, and institutional support.", "palabras_clave": [ "Teacher AI literacy", "Professional development", "Competency frameworks", "Classroom practice", "Responsible AI" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "The session synthesis examines what teachers need to understand about artificial intelligence and how systems can move beyond one-off training. It connects AI literacy with professional learning, classroom judgment, institutional support, and responsible use, drawing lessons from an international community of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0197", "tipo_documento": "blog", "titulo": "AI in Education and Skills Global Community of Interest (Session 9): AI for Data System Integration in Education and Skills", "autores": [ "World Bank", "EdTech Hub" ], "anio": 2026, "publicacion": "edtechhub.org", "url": "https://edtechhub.org/2026/05/12/ai-in-education-and-skills-global-community-of-interest-session-9-ai-for-data-system-integration-in-education-and-skills/", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can AI help integrate education and skills data without weakening governance, interoperability, or trust?", "relevancia_politica": "Frames AI-enabled data integration as a governance and system-design challenge, with implications for interoperability and decision support.", "palabras_clave": [ "Education data", "AI", "Interoperability", "Information systems", "Governance", "Analytics" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This community session recap explores how artificial intelligence may support integration across fragmented education and skills data systems. It considers interoperability, data quality, governance, institutional coordination, and the use of integrated information for planning and service delivery. The resource helps …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0198", "tipo_documento": "blog", "titulo": "AI in Education and Skills Global Community of Interest: The Case for AI Safety in Education", "autores": [ "World Bank", "EdTech Hub" ], "anio": 2026, "publicacion": "edtechhub.org", "url": "https://edtechhub.org/2026/04/21/ai-in-education-and-skills-global-community-of-interest-the-case-for-ai-safety-in-education/", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What safeguards should education systems establish before deploying AI at scale?", "relevancia_politica": "Provides a practical entry point for risk assessment, safety governance, and protection of learners and educators.", "palabras_clave": [ "AI safety", "Safeguards", "Risk assessment", "Children", "Governance", "Responsible AI" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This community of interest recap makes the case for treating AI safety as a core education-system responsibility. It examines risks to learners, educators, institutions, and public trust, and relates safety to governance, procurement, monitoring, and human oversight. The resource is useful for policy teams developing …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0209", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "The Future of EdTech in Nigeria: A World Bank and Mastercard Foundation Partnership", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2026, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-future-of-edtech-in-nigeria-a-world/id1523333192?i=1000776757264", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Nigeria" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "pregunta_clave": "How can Nigeria build a coherent EdTech system through national strategy and partnership?", "relevancia_politica": "Shares implementation lessons on strategy, coordination, infrastructure, and innovation from a major national partnership.", "palabras_clave": [ "Nigeria", "EdTech strategy", "Partnership", "System strengthening", "Implementation", "Digital learning" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast examines the future of education technology in Nigeria through the World Bank and Mastercard Foundation partnership. Bob Hawkins and Malek Abu Jawdeh discuss the national EdTech strategy, system coordination, infrastructure, and the AGILE AI Hackathon as an example of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0210", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "AI Creative Skills and Youth Opportunities in Zimbabwe through Evoke", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2026, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/ai-creative-skills-and-youth-opportunities-in/id1523333192?i=1000757534032", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Zimbabwe" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How can AI-supported creative learning expand digital skills and opportunities for young people in Zimbabwe?", "relevancia_politica": "Provides a programme example linking AI literacy, creativity, entrepreneurship, and youth opportunity.", "palabras_clave": [ "Zimbabwe", "Youth skills", "Creative AI", "Evoke", "Entrepreneurship", "Digital literacy" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast presents the Evoke experience in Zimbabwe as a pathway for creative and digital skills development. Guests Tatenda Marshall, Eugene Ramirez Mampondera, and Spencer Jaka discuss how young people use artificial intelligence, storytelling, and project work to develop capabilities …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0211", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Building EdTech Systems: Lessons from Ethiopia and Mauritius in the World Bank and Mastercard Foundation Partnership", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2026, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/building-edtech-systems-lessons-from-ethiopia-and/id1523333192?i=1000753524532", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Etiopía", "Mauritius" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What can Ethiopia and Mauritius teach about building national EdTech systems?", "relevancia_politica": "Compares system-building experience across strategy, infrastructure, institutions, and responsible AI adoption and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Ethiopia", "Mauritius", "EdTech systems", "Digital strategy", "Infrastructure", "AI readiness" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast compares efforts to build education technology systems in Ethiopia and Mauritius under a World Bank and Mastercard Foundation partnership. Muluneh Atinaf and Ashvina Parboteeah discuss strategy, infrastructure, institutional capacity, and emerging artificial intelligence …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0252", "tipo_documento": "guia", "titulo": "TF0C7992 AGILE Climate Change & Entrepreneurship Hackathon Completion Note", "autores": [ "World Bank", "Federal Ministry of Education, Nigeria" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents1.worldbank.org/curated/en/099535205012640171/pdf/IDU-653b29d8-97cf-4cec-9c20-ccdd71bf9c70.pdf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Nigeria" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How can a national hackathon use AI and entrepreneurship to engage girls in climate solutions?", "relevancia_politica": "Documents implementation and participation results from Nigeria's AGILE initiative, including lessons for youth innovation programmes.", "palabras_clave": [ "Nigeria", "AGILE", "Girls education", "AI", "Climate change", "Entrepreneurship" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This completion note documents Nigeria's AGILE Climate Change and Entrepreneurship Hackathon, which engaged more than 1,000 students across seven states and selected 40 national winners. It describes how participants used artificial intelligence, storytelling, and entrepreneurial problem solving to develop responses …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0257", "tipo_documento": "blog", "titulo": "From Predictions to Practice: What AI Usage Data Reveals About the Future of Work", "autores": [ "Demombynes, Gabriel", "Langbein, Jörg", "Weber, Michael" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/investinpeople/from-predictions-to-practice--what-ai-usage-data-reveals-about-t", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How closely do predicted AI exposure measures align with observed AI use across occupations and country income groups?", "relevancia_politica": "Helps policy teams use observed AI adoption patterns to target digital skills, infrastructure, and labor market policies before exclusion gaps widen.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "Future of work", "Labor markets", "Digital skills", "AI adoption", "Occupational exposure", "Human capital" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "artificial_intelligence_in_education", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog compares predicted occupational exposure to artificial intelligence with observed usage data from generative AI conversations. It finds that exposure measures broadly align with real adoption, but that AI use remains concentrated in high income countries and in technology intensive occupations. In …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0258", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "AI and the Future of Education & Skills Development: From Policy to Implementation at Scale", "autores": [ "World Bank Education and Skills Global Practice" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/events/2026/08/31/ai-future-education-policy-to-implementation", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Corea del Sur" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can education and skills leaders move from AI policy dialogue to responsible implementation at scale?", "relevancia_politica": "Provides a structured policy academy model for translating AI strategy, safeguards, partnerships, and country action planning into implementation blueprints.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "Policy implementation", "Skills development", "Governance", "Safeguards", "Partnerships", "Capacity building" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank event page describes the Global EdTech Policy Academy on Artificial Intelligence, convened in Seoul in 2026 for policymakers and country teams. The academy focuses on moving from policy dialogue to practical implementation by examining how AI is reshaping education, skills, and jobs. It combines online …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0259", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Building Digital Skills-to-Jobs Pathways for Citizens, Teachers, and Students in Europe and Central Asia", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/results/2026/04/15/building-digital-skills-to-jobs-pathways-for-citizens-teachers-and-students-in-europe-and-central-asia", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Rumania", "Turquía", "Bulgaria", "Kyrgyz Republic" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can education systems build digital skills pathways that connect teachers, students, and citizens to jobs?", "relevancia_politica": "Shows how regional operations combine teacher training, citizen digital skills, AI readiness diagnostics, and national platforms to support employability.", "palabras_clave": [ "Digital skills", "Jobs", "AI readiness", "Teacher training", "Digital assessment", "Europe and Central Asia", "System reform" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "artificial_intelligence_in_education", "education_data_and_learning_analytics", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank results brief presents operations in Europe and Central Asia that build digital skills to jobs pathways for teachers, students, and citizens. It describes work in Romania, Türkiye, Bulgaria, and the Kyrgyz Republic, including citizen training through libraries, teacher development, IT platforms, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0260", "tipo_documento": "guia", "titulo": "From Learning to Earnings: Cambodia's Path from Foundational Learning to STEM and Research", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/results/2026/01/14/from-learning-to-earnings-cambodia-s-path-from-foundational-learning-to-stem-and-research", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Camboya" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "adultos" ], "pregunta_clave": "How can Cambodia connect foundational learning, STEM higher education, research capacity, and employment outcomes?", "relevancia_politica": "Documents how school standards, teacher support, digital assessment, industry partnerships, and STEM reform can connect learning improvements to jobs.", "palabras_clave": [ "Foundational learning", "STEM", "Higher education", "Jobs", "Digital assessment", "Industry partnerships", "Cambodia", "Inclusion" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "education_data_and_learning_analytics", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank results brief explains how Cambodia’s general and higher education investments link foundational learning to employment. It covers school based management, teacher training, digital assessment tools, disability screening, assistive devices, STEM modernization, research capacity, scholarships, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0263", "tipo_documento": "blog", "titulo": "How a Pilot Program in Ethiopia Is Building Skills and Pathways to Jobs for Refugees and Host Communities", "autores": [ "Sofizada, Abdul Hai", "Habte, Tsebaot Bekele", "Gemtessa, Bealem Amdissa" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/a-pilot-program-in-ethiopia-is-building-skills-for-refugees-and-", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Etiopía" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "Can digital learning strengthen foundational skills and job pathways for refugees and host communities in Ethiopia?", "relevancia_politica": "Shows how offline learning systems, local EdTech firms, curriculum alignment, and refugee inclusion can support learning and employability in fragile settings.", "palabras_clave": [ "Refugee education", "Digital learning", "Foundational skills", "Ethiopia", "Learning management system", "Jobs", "Inclusion", "Local EdTech" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy", "learning_platforms_and_digital_content", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog presents the Inclusive Support for Refugee Education pilot in Ethiopia’s Gambella and Somali regional states. It explains how an offline enabled learning management system aligned with the national curriculum was used to strengthen mathematics and science learning for refugee and host community …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0264", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Turning Learning into Earning: How Better Education Can Create Better Jobs", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/news/podcast/2026/01/22/turning-learning-into-earning-how-better-education-can-create-better-jobs", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "adultos" ], "pregunta_clave": "How can stronger foundational learning, digital skills, financing, and partnerships create better jobs in Africa?", "relevancia_politica": "Connects learning poverty, teacher readiness, digital skills, private sector partnerships, and innovative financing to the jobs agenda in Africa.", "palabras_clave": [ "Foundational learning", "Jobs", "Digital skills", "Africa", "Education finance", "Teacher readiness", "Private sector partnerships" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This People First podcast episode discusses how better education can create better jobs, with a focus on Western and Central Africa. The conversation with Luis Benveniste links foundational literacy and numeracy, teacher readiness, digital tools, job relevant skills, private sector partnerships, and education …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0267", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Budgeting for AI in Education: What Ministries Need to Know", "autores": [ "Trucano, Michael", "Yarrow, Noah" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/developmenttalk/budgeting-for-ai-in-education--what-ministries-need-to-know", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How should ministries budget for AI in education when costs shift from ownership to access and consumption?", "relevancia_politica": "Explains how variable AI costs affect education budgets, procurement, safeguards, infrastructure, content, training, data governance, and contingency planning.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "Education finance", "Budgeting", "Procurement", "Total cost of ownership", "Cloud costs", "Data governance", "Safeguards" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "artificial_intelligence_in_education", "digital_infrastructure_and_connectivity", "learning_platforms_and_digital_content" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It describes how education technology costs are shifting from ownership to subscription access and then to consumption based AI services with variable cloud, token, data, legal, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-003", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Making AI work: From promise to practice", "autores": [ "Caroline Warren", "Maria Laura Gonzalez Canosa", "Timothy DeStefano", "Jonathan Timmis" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/digital-development/making-ai-work--from-promise-to-practice", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What education and workforce policies help people and institutions adapt to AI driven changes in tasks, skills, and employment?", "relevancia_politica": "The article identifies skills, organizational adaptation, data and model access, and credible governance as complementary conditions for equitable AI adoption and workforce adjustment.", "palabras_clave": [ "AI adoption", "workforce transitions", "AI skills", "data governance", "organizational change", "open source" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "artificial_intelligence_in_education" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "The World Bank Digital Transformation blog considers why AI adoption does not automatically generate broad productivity or employment gains. It identifies worker skills, organizational redesign, access to data and models, and credible governance as essential foundations. The discussion connects AI enabled changes in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-008", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Artificial Intelligence Integration in Medical Education: A Landscape with HOT Dimensions in Viet Nam", "autores": [ "Le, Sang Minh", "Kim, Giang B?o" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099052926235190196", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Vietnam" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "How is AI integrated in medical education in Viet Nam?", "relevancia_politica": "Country case study on AI integration in medical education with HOT dimensions framework.", "palabras_clave": [ "Artificial Intelligence", "Medical education", "Country case", "Higher education", "Artificial intelligence in education" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it country case study on AI integration in medical education with HOT dimensions …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-009", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Using Technology for Monitoring and Evaluation in Education", "autores": [ "Habte, Tsebaot Bekele", "Martinez, Mabel" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099326506292617369/pdf/IDU-ff03837c-7bc4-4b8c-a33e-3fd482c5bdb3.pdf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can technology support monitoring and evaluation in education?", "relevancia_politica": "Guidance on using technology for education monitoring and evaluation systems to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Monitoring", "Evaluation", "Technology", "Data systems", "Education data and learning analytics" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The document is indexed …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-030", "tipo_documento": "blog", "titulo": "The AI skills divide in Europe and Central Asia: Who benefits and who gets left behind", "autores": [ "Avitabile, Ciro", "Cobo, Cristóbal", "Almeida, Rita", "Muñoz-Nájar, Alberto" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/ai-skills-divide-in-europe-central-asia-who-benefits", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Bulgaria", "Rumania", "Turquía" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta", "docentes" ], "pregunta_clave": "Who benefits from AI in education across Europe and Central Asia, and which skills and system capacities prevent existing inequalities from widening?", "relevancia_politica": "Translates evidence from AI readiness assessments in Bulgaria, Romania, and Türkiye into priorities for curricula, assessment, teacher development, equity, evaluation, and public-private coordination.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "Bulgaria", "Romania", "Türkiye", "Digital skills", "Critical thinking", "Teacher development", "Equity" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "Drawing on World Bank Education AI Readiness Assessments in Bulgaria, Romania, and Türkiye, this blog argues that AI is not skill-neutral: learners and teachers with stronger digital, cognitive, and critical-thinking skills are better positioned to benefit. It documents emerging classroom uses and national initiatives …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-031", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Who is raising our children? Screens, baby shark, and the impact on early childhood", "autores": [ "Jaime Saavedra", "Ezequiel Molina", "Cristóbal Cobo" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/latinamerica/impact-screen-time-in-early-childhood", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primera_infancia" ], "pregunta_clave": "What is the impact of screens on early childhood development?", "relevancia_politica": "Examines screen time impacts on early childhood development to inform policy dialogue, program design, and implementation choices.", "palabras_clave": [ "Early childhood", "Screen time", "Child development", "Digital wellbeing", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It addresses the guiding question: What is the impact of screens on early childhood …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-036", "tipo_documento": "blog", "titulo": "From learning to earning: an AI career coach for students choosing what comes next", "autores": [ "Ezequiel Molina", "Carolina Lopez", "Germán Reyes" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/latinamerica/from-learning-to-earning-an-ai-career-coach-for-students-choosing-what-comes-next", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "How can AI career coaching help students transition from learning to earning?", "relevancia_politica": "Explores AI-powered career coaching for students' school-to-work transitions to inform policy dialogue, program design, and implementation choices.", "palabras_clave": [ "AI", "Career guidance", "School-to-work", "Labor market", "Youth employment" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This blog post examines AI career coaching for students transitioning from learning to earning. The article explores AI-powered career coaching for students' school-to-work transitions. For policy teams, it explores AI-powered career coaching for students' school-to-work transitions. It addresses the guiding question: …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-041", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Artificial Intelligence In Romanian Pre-University Education", "autores": [ "Chiran, Lorena", "Sava, Alina", "Cobo, Cristobal" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099654209022639492", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents1.worldbank.org/curated/en/099654209022639492/pdf/IDU-2ed8f88f-d8c4-4f8c-991e-053d9e5e591a.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Rumania" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "pregunta_clave": "How can Romania move from fragmented artificial intelligence use in pre-university education toward coordinated, equitable, and responsible system adoption?", "relevancia_politica": "Supports national AI guidance, teacher development, infrastructure financing, equity safeguards, and responsible implementation across Romania's pre-university education system.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "Romania", "pre-university education", "AI readiness", "teacher professional development", "education governance", "digital infrastructure" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity", "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It maps use by students, teachers, school leaders, EdTech providers, NGOs, and technology …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-042", "tipo_documento": "blog", "titulo": "How Can We Equip People to Ride the AI Wave", "autores": [ "Gabriel Demombynes" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/investinpeople/how-can-we-equip-people-to-ride-the-ai-wave", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How should education and skills systems prepare people for the AI wave when future task demands are uncertain?", "relevancia_politica": "Helps policy teams anchor AI readiness strategies in literacy, numeracy, adaptability, lifelong learning, and human capital priorities.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "foundational skills", "adaptive problem solving", "literacy", "numeracy", "human capital", "workforce readiness" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "artificial_intelligence_in_education", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Drawing on Theodore Schultz, OECD adaptive problem solving data, and evidence on literacy and numeracy, Gabriel Demombynes links education policy to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-043", "tipo_documento": "guia", "titulo": "The AI Sandbox for Digital Learning in Saudi Arabia: Driving Socio-Economic Impact through AI Innovation in Education", "autores": [ "Pushparatnam, Adelle", "El Wazzi, Sarah" ], "anio": 2026, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/c899acae-78d3-496a-b4b9-6cf1c2de963e", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/7646a1a8-47f2-4863-8d49-fb84ae0dadb6/content" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Arabia Saudita" ], "region": [ "Medio Oriente y Norte de Africa" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can education systems use an AI sandbox to test, govern, and scale responsible digital learning innovation?", "relevancia_politica": "Provides an evaluated national model for structuring AI experimentation, ecosystem coordination, quality assurance, evidence generation, and pathways from pilots to responsible adoption.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "innovation sandbox", "digital learning", "responsible AI", "education governance", "workforce readiness", "implementation evidence" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it synthesizes five …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0032", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Three Mindset Shifts to Build Digital and AI Empowered Education Systems", "autores": [ "Subhashini Rajasekaran", "Halil Dundar", "Rita Almeida" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/three-mindset-shifts-to-build-digital-and-ai-empowered-education", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What mindset changes do education leaders need to embrace for digital and AI transformation?", "relevancia_politica": "Identifies strategic mindset shifts required for education leaders driving digital transformation to inform policy dialogue, program design, and implementation choices.", "palabras_clave": [ "Policy strategy", "Governance", "Implementation", "Leadership", "Artificial intelligence in education" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0061", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Skills for Better Jobs and Entrepreneurship: Digital Skills Background Papers", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/programs/tes/partners#digital-skills-for-better-jobs-and-entrepreneurship", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What background research informs digital skills policy and programming?", "relevancia_politica": "Provides a shared analytical foundation for digital skills policy, curricula, pedagogy, assessment, and inclusion across Africa.", "palabras_clave": [ "Digital skills", "Youth employment", "Skills policy", "Curricula", "Pedagogy", "Assessment", "Inclusion", "Sub-Saharan Africa" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. 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For policy teams, it podcast episode featuring student …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0081", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "AI in Education: Rethinking Content and the Teacher's Role | EduTech Podcast", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/ai-in-education-rethinking-content-and-the-teachers-role/id1523333192?i=1000723933541", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How should AI reshape educational content and teacher roles?", "relevancia_politica": "Podcast episode on AI implications for educational content and teaching and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Teachers", "AI literacy", "Content", "Governance", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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This paper analyzes this issue using microdata from a large set of low- and middle-income countries, applying a measure of potential artificial intelligence occupational exposure to a harmonized set …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0110", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Future Jobs : Robots, Artificial Intelligence, and Digital Platforms in East Asia and Pacific", "autores": [ "Arias, Omar", "Fukuzawa, Daisuke", "Le, Duong Trung", "Mattoo, Aaditya" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099060425124082497", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099060425124082497/pdf/P507415-1c49df48-bdc0-4c55-883c-4afd82393c72.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "artificial intelligence", "employment", "skills development", "policy design", "evidence review" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Apart from the overall impact on jobs, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0117", "tipo_documento": "guia", "titulo": "What Works to Advance Women's Digital Literacy? : A Review of Good Practices and Programs", "autores": [ "Rim Melake" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099040225191054238", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099040225191054238/pdf/P173166-dc7a7963-3066-4151-a26e-2b987720fc1e.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education technology improve delivery, learning, and system performance?", "relevancia_politica": "Provides implementation evidence for selecting and integrating education technology in specific system contexts.", "palabras_clave": [ "education technology", "implementation", "policy design", "students", "education systems" ], "temas": [ "educational_technology", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "Women face many barriers to accessing and using the Internet. As a result, despite the rapid global spread of mobile Internet, women all over the world are less likely to participate in the digital economy than men. In fact, women are 15 percent less likely than men to use mobile Internet, leaving 265 million fewer …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0119", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Exploring Digital Skills Demand: Key Insights from Online Job Vacancies in South Africa, Nigeria, Kenya, and Uganda", "autores": [ "Chinen, Marjorie H", "Montorsi, Carlotta" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099746512082541920", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099746512082541920/pdf/IDU-dcae1207-ed6e-4383-9c7f-1f2b2dbae522.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Kenia", "Nigeria", "Uganda" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "digital skills", "skills development", "policy design", "evidence review", "education systems" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "Technological change is transforming labor markets globally and across Africa, reshaping the demand for skills, particularly digital competencies. To remain relevant, education and training systems must adapt to evolving labor market needs, equipping learners with the skills required to enter and remain competitive in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0121", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Quantifying the Jobs Potential of AI in Latin America and the Caribbean", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099651304222510162", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099651304222510162/pdf/IDU-986795d5-3e31-4855-86cd-2bcbe98b6528.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "employment", "skills development", "policy design", "evidence review", "education systems" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "Generative artificial intelligence (Gen AI) is set to potentially transform the labor market, presenting both opportunities and challenges. Studies about its possible impacts have generally focused on high-income countries. But AI may be a crucial path to greater productivity in emerging markets - or, like other …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0124", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Strategies for Enhancing Digital Skills among Africa’s NEET Youth", "autores": [ "Gala, Priyal Mukesh", "Namit, Kabira", "Kidwai, Huma" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099646207092516899", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099646207092516899/pdf/IDU-73ec9567-ceb7-4efc-92ef-0364caff309e.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can digital approaches expand equitable access to education and skills for underserved learners?", "relevancia_politica": "Helps policy teams identify access barriers and design technology enabled approaches that do not widen existing inequalities.", "palabras_clave": [ "digital skills", "equity", "digital access", "policy design", "education systems" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "This background paper examines the critical issue of how to enhance digital skills among youth who are not in employment, education, or training (NEET) in Africa to prevent approximately 72 million young people (two-thirds of whom are young women) from being marginalized in a global economy rapidly undergoing a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0127", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Pedagogical and Curricular Approaches to Teaching Digital Skills: What are some of the most effective ways to teach digital skills in both formal and non-formal educational settings?", "autores": [ "Lee, Changha", "Freeman, Barbara", "Gikunda, Agatha Mutheu", "Martinez, Mabel" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099627107092573135", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099627107092573135/pdf/IDU-0983cdce-5105-4faf-bde0-ea4e16bc56c1.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "digital skills", "digital pedagogy", "curriculum", "skills development", "policy design", "evidence review" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "The increasing need for digital skills is driving countries worldwide to invest heavily in digital skills education, but the most effective practices for developing these skills remain unclear. This paper reviews current pedagogical and curricular approaches to digital skills development in formal and nonformal …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0130", "tipo_documento": "guia", "titulo": "South Asia Development Update, October 2025 : Jobs, AI, and Trade", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099520310212533663", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099520310212533663/pdf/IDU-1bf9cfe2-ce51-4c62-b46e-613807362ae4.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Asia Meridional" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "employment", "skills development", "policy design", "evidence review", "education systems" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "Growth in South Asia is on track to exceed earlier expectations and reach 6.6 percent in 2025, but is expected to slow to 5.8 percent in 2026. While this short-term outlook is subject to downside risks, over the longer term, artificial intelligence (AI) could promote growth by boosting productivity especially among …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0132", "tipo_documento": "guia", "titulo": "The EdTech Readiness Index : Uganda Policy Brief - Examining Readiness to Use Technology in Primary and Secondary Schools", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099824001142614497", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099824001142614497/pdf/IDU-f882d18d-c06e-41c0-90fc-d0de2c31aea6.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Uganda" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What readiness, governance, and implementation conditions are needed for effective education technology adoption?", "relevancia_politica": "Provides evidence for readiness assessment, implementation sequencing, institutional capacity, and sustainable technology adoption.", "palabras_clave": [ "readiness assessment", "secondary education", "education technology", "governance", "implementation" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "This brief assesses Uganda’s readiness to leverage educational technology in primary and secondary education, situating the analysis within national goals for human capital and socio-economic transformation. Using the World Bank’s EdTech Readiness Index (ETRI), the study draws on school, policy, and student surveys …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0133", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Formulating Policies to Address the Gender Digital Skills Divide in Sub-Saharan Africa", "autores": [ "Munoz Najar Luque, Alberto", "Gala, Priyal Mukesh", "Barron Rodriguez, Maria Rebeca" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099825507092535978", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099825507092535978/pdf/IDU-934b494c-e053-4940-af77-d2f28b2742bd.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can digital approaches expand equitable access to education and skills for underserved learners?", "relevancia_politica": "Helps policy teams identify access barriers and design technology enabled approaches that do not widen existing inequalities.", "palabras_clave": [ "digital skills", "gender equity", "equity", "digital access", "policy design" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "The rapid expansion of the digital economy in Sub-Saharan Africa (SSA) presents opportunities and challenges in addressing the gender digital skills divide. This report analyzes comprehensive, genderresponsive policy approaches to bridge this gender divide and promote equitable access to digital skills and STEM …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0134", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Teaching in the Digital Era : What Digital Pedagogical Competencies Matter Most? - Insights From Global Frameworks", "autores": [ "Chinen, Marjorie H" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099708108202539670", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099708108202539670/pdf/IDU-b362b15f-da37-4f74-8ae4-faefd957287b.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "Which digital pedagogies and teacher competencies support effective teaching and learning?", "relevancia_politica": "Supports teacher policy and instructional design by clarifying the competencies and practices needed for effective digital learning.", "palabras_clave": [ "digital pedagogy", "teacher professional development", "instructional practice", "implementation", "education systems" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "educational_technology", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "This review provides a comprehensive and curated analysis of digital skills frameworks for teachers at the global, regional, and national levels. It outlines the competency domains and individual competencies teachers are expected to develop to effectively integrate digital technologies into education. The analysis …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0137", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Learning amid disruption: a feasible, effective, and scalable investment in education during wartime", "autores": [ "Lelys Dinarte-Diaz", "Renata Lemos", "James Gresham", "Rony Rodríguez-Ramírez", "Harry A. Patrinos" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/impactevaluations/learning-amid-disruption--a-feasible--effective--and-scalable-in", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Ukraine" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "Can online small group tutoring protect learning and student wellbeing during wartime disruption?", "relevancia_politica": "Provides randomized evidence on feasibility, learning effects, psychosocial outcomes, and cost effectiveness for technology enabled tutoring during conflict. It can inform continuity planning and scalable support for learners in fragile settings.", "palabras_clave": [ "online tutoring", "secondary education", "students", "randomized controlled trial", "learning outcomes", "psychosocial support", "conflict", "Ukraine" ], "temas": [ "adaptive_and_personalized_learning", "digital_learning_and_pedagogy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog summarizes three randomized evaluations of a six week online tutoring program delivered by Teach for Ukraine between early 2023 and mid 2024. The program provided small group mathematics and Ukrainian language tutoring and later added diagnostic grouping and trauma informed support, reaching …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0158", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Coach: Helping Countries Accelerate Learning by Improving In-Service Teacher Professional Development", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/brief/2025/11/03/coach-helping-countries-accelerate-learning-by-improving-in-service-teacher-professional-development", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "What evidence-aligned tools can countries use to strengthen continuous professional development for teachers?", "relevancia_politica": "Provides an organized entry point to resources for coaching, group training, monitoring, evaluation, and system reform in teacher professional development.", "palabras_clave": [ "Coach program", "teacher professional development", "coaching", "group training", "classroom practice", "monitoring and evaluation", "system reform" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank brief describes the Coach program and its open resources for strengthening teacher continuous professional development. It covers one-to-one coaching, group-based training, program design, monitoring, evaluation, and examples from country grants implemented through 2024. For policy teams, it provides …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0185", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Progress and Trends Report 2025: Strengthening AI Foundations", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/8f5d2cb9-92d4-42fd-a4ad-fa538f081488", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://www.worldbank.org/en/publication/dptr2025-ai-foundations" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "Which foundations enable countries to adopt artificial intelligence inclusively and productively?", "relevancia_politica": "Connects education and skills policy to the infrastructure, computing capacity, data, institutions, and local context required for broad participation in AI development and use.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "AI foundations", "Connectivity", "Compute", "Context", "Competency", "Skills", "Data governance" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_infrastructure_and_connectivity", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This data-driven World Bank report examines the global artificial intelligence landscape and the foundations countries need to participate in it. It organizes readiness around four interdependent pillars: connectivity, compute, context, and competency. Particular attention is given to the constraints facing low- and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0188", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Inside the AI Literacy Conversation: Approaches for Pre-Tertiary Learners", "autores": [ "World Bank and EdTech Hub" ], "anio": 2025, "publicacion": "edtechhub.org", "url": "https://edtechhub.org/2025/12/08/ai-literacy-approaches-for-pre-tertiary-learners/", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja" ], "pregunta_clave": "What should pre-tertiary learners understand and be able to do when using generative AI?", "relevancia_politica": "Offers curriculum and teacher-development principles for building critical, safe, culturally relevant, and pedagogically grounded AI literacy.", "palabras_clave": [ "AI literacy", "Pre-tertiary education", "Generative AI", "Critical evaluation", "Privacy", "Pedagogy", "Teachers", "Human-centered AI" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This EdTech Hub article distils an international discussion on what artificial intelligence literacy should mean for school-age learners. It treats AI literacy as an extension of digital, media, and computational literacy rather than a stand-alone technical subject. Contributors emphasize starting with learning goals, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0190", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "ABCDE 2025 - Session 2: Artificial Intelligence", "autores": [ "Nayyar, Gaurav", "Narayanan, Arvind", "Tucker, Catherine", "Björkegren, Daniel", "Chia, Han Sheng" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/news/video/2025/08/05/abcde-2025-session-2-artificial-intelligence", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Sierra Leona" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How could AI affect competition, jobs, innovation, and public-service delivery in developing countries?", "relevancia_politica": "Brings research and policy perspectives together on realistic AI adoption, market structure, service delivery, local context, and distributional risks.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "Development economics", "Competition", "Jobs", "Innovation", "Education", "Service delivery", "Inequality" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This recorded session from the World Bank Annual Bank Conference on Development Economics examines artificial intelligence as a general-purpose technology whose effects depend on institutions, market structure, capabilities, and local adaptation. Arvind Narayanan frames AI as a normal technology rather than an …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0199", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "AI Use in Education Around the World: What is Happening Where and How? (session recording)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "youtube.com", "url": "https://www.youtube.com/watch?v=tyQUt7YhYKQ", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What patterns are emerging in education AI adoption across countries, and what can systems learn from one another?", "relevancia_politica": "Offers a comparative orientation to current AI uses, enabling policymakers to identify transferable lessons and context-specific constraints.", "palabras_clave": [ "AI adoption", "Country experience", "Comparative learning", "Implementation", "Education systems" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This recorded global session surveys how education systems in different countries are experimenting with artificial intelligence. It organizes examples around emerging use cases, implementation conditions, and policy questions rather than presenting AI adoption as a uniform process. The recording supports comparative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0212", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "AI Assessment and 21st Century Skills: What Should Students Learn in the Age of AI?", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/ai-assessment-21st-century-skills-what-should-students/id1523333192?i=1000740900165", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "pregunta_clave": "How should assessment and curricula change as AI reshapes the skills students need?", "relevancia_politica": "Connects AI-era competencies with assessment design, human judgment, and evidence from lower-resource settings.", "palabras_clave": [ "AI assessment", "21st century skills", "Curriculum", "Human judgment", "Learning evidence" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast asks what students should learn and how assessment should respond in the age of artificial intelligence. Nawaz Aslam and Roy Manzi discuss twenty-first-century skills, AI-supported assessment, evidence, and the continuing role of human judgment, including in lower-resource …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0220", "tipo_documento": "guia", "titulo": "AI in Schools: Opportunities, Challenges, and Realities for the Future of Learning", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/programs/vienna-development-knowledge-center/brief/ai-in-schools-opportunities-challenges-realities-for-the-future-of-learning", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What opportunities and governance challenges does AI create for schools in Europe and Central Asia?", "relevancia_politica": "Synthesizes country dialogue on personalization, teacher support, consent, equity, and responsible pilots.", "palabras_clave": [ "Europe and Central Asia", "AI in schools", "Teachers", "Governance", "Equity", "Pilots" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank workshop brief synthesizes a June 2025 dialogue among education representatives from more than a dozen Europe and Central Asia countries. It examines personalized learning and teacher support alongside governance, data protection, consent, equity, critical thinking, and implementation capacity. The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0221", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Technologies in Education (World Bank topic overview)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/ext/en/topic/education/digital-technologies-in-education", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How does the World Bank frame effective and equitable use of digital technologies in education?", "relevancia_politica": "Provides an authoritative gateway to the institution's strategy, evidence, programmes, and implementation resources.", "palabras_clave": [ "Digital education", "World Bank", "Strategy", "Evidence", "Implementation", "Inclusion" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It frames technology as one component of education-system reform, with attention to learning, teachers, inclusion, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0224", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital and AI (World Bank topic overview)", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/ext/en/topic/digital-and-ai", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How does the World Bank connect digital transformation and AI with development priorities?", "relevancia_politica": "Offers a cross-sector policy gateway that helps education stakeholders situate their work within national digital and AI agendas.", "palabras_clave": [ "Digital transformation", "Artificial intelligence", "Development policy", "Digital public infrastructure", "Data" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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A conversation with Luis Benveniste", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/ci/podcast/the-skills-revolution-education-ai-and-the/id1523333192?i=1000703006633", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How should education systems respond to AI-driven changes in jobs and skill demand?", "relevancia_politica": "Connects foundational and digital skills, tertiary reform, and labour-market change to the future of work.", "palabras_clave": [ "Future of jobs", "AI", "Foundational skills", "Digital skills", "Tertiary education", "Labour markets" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0226", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Gaming for Learning: How Minecraft Education is Shaping Future Skills", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/gaming-for-learning-how-minecraft-education-is-shaping/id1523333192?i=1000699049851", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How can game-based learning develop future skills while preserving inclusion and educational purpose?", "relevancia_politica": "Uses Minecraft Education to examine engagement, computational thinking, creativity, and responsible classroom design.", "palabras_clave": [ "Minecraft Education", "Game-based learning", "Future skills", "Computational thinking", "Creativity", "Inclusion" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "learning_platforms_and_digital_content", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Laylah Bulman discusses applications in contexts including Ghana and Ukraine, as well as the relationship between games, artificial intelligence, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0227", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Digital Skills for Employability: How Do We Get It Right?", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2025, "publicacion": "creators.spotify.com", "url": "https://creators.spotify.com/pod/profile/world-bank-edutech/episodes/Digital-Skills-for-Employability-How-Do-We-Get-It-Right-e2uqkps", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Etiopía" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can digital skills programmes translate into credible employability outcomes?", "relevancia_politica": "Connects skills provision with employer demand, microcredentials, and implementation experience from Ethiopia.", "palabras_clave": [ "Digital skills", "Employability", "Ethiopia", "EASE", "Microcredentials", "Workforce development" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It discusses a nationwide benchmarking exercise with seventeen institutions, engagement with the Ministry of Higher Education, Research and Innovation, and follow up technical …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0262", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Transforming Education in Türkiye: Equipping Students and Teachers for Tomorrow's Careers", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/news/press-release/2025/12/18/transforming-education-in-turkiye-equipping-students-and-teachers-for-tomorrow-s-careers", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Turquía" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can Türkiye align public education, teacher capacity, vocational pathways, and digital platforms with tomorrow's careers?", "relevancia_politica": "Summarizes a national investment operation linking digital platforms, vocational education, teacher development, entrepreneurship, inclusion, and job readiness.", "palabras_clave": [ "Digital skills", "Vocational education", "Teacher training", "Türkiye", "Job readiness", "Education finance", "Entrepreneurship" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "digital_learning_and_pedagogy", "learning_platforms_and_digital_content", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It describes plans to upgrade learning environments, expand digital platforms including AI enhanced learning support, strengthen vocational education, build teacher …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-007", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Digital technology is driving the future of jobs", "autores": [ "Christine Zhenwei Qiang", "Stéphane Straub", "Leora Klapper" ], "anio": 2025, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/voices/digital-technology-is-driving-the-future-of-jobs", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can policy align digital technology adoption with skills development and inclusive opportunities in the future of work?", "relevancia_politica": "The article connects digital transformation and labor markets, making it useful for policy teams considering skills foundations, inclusion, and technology adoption alongside employment change.", "palabras_clave": [ "digital technology", "future of jobs", "workforce skills", "inclusive growth", "technology adoption", "labor markets" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0037", "tipo_documento": "blog", "titulo": "From chalkboards to chatbots in Nigeria: 7 lessons to pioneer generative AI for education", "autores": [ "De Simone, Martín E.", "Barron, Maria", "Mosuro, Wuraola", "Dikoru, Eliot", "Manolio, Federico" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/From-chalkboards-to-chatbots-in-Nigeria", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Nigeria" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What implementation lessons emerged from a teacher-guided generative AI tutoring pilot in Edo State, Nigeria?", "relevancia_politica": "Provides operational lessons for designing and scaling affordable generative AI tutoring in resource-constrained schools while keeping teachers central to instruction.", "palabras_clave": [ "Generative AI", "Nigeria", "Tutoring", "Teacher guidance", "Student engagement", "Infrastructure", "Implementation" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog documents a six-week after-school pilot in Edo State, Nigeria, in which 800 senior secondary students used Microsoft Copilot for English grammar and writing under teacher guidance. It distills seven implementation lessons concerning student engagement, teacher roles, onboarding time, reliable …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0038", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Artificial Intelligence Revolution in Education: What You Need to Know (LAC Webinar)", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/region/lac/publication/innovaciones-digitales-para-la-educacion-en-america-latina", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "pregunta_clave": "How should LAC countries approach AI in education?", "relevancia_politica": "Presents AI in education discussion tailored to Latin America and Caribbean context.", "palabras_clave": [ "Regional analysis", "Policy strategy", "Implementation", "Artificial intelligence in education", "Basic education" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This webinar recording presents AI in education policy discussion tailored to the Latin America and Caribbean regional context, addressing implementation priorities. The episode or recording presents AI in education discussion tailored to Latin America and Caribbean context. For policy teams, it presents AI in …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0041", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Sahel Open School Feasibility Study & Readiness Assessment", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/6abbd3cf309e80abad64e8b4f491599a-0140022025/original/Sahel-TF0C2039-Completion-note-Sahel-Open-School-Grant-Completion-Note-phase1-last-version.pdf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What is the feasibility of open schooling approaches in the Sahel crisis context?", "relevancia_politica": "Assesses feasibility and readiness for open schooling in crisis-affected Sahel countries to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Country case", "Readiness", "Equity", "Implementation", "Learning platforms and digital content" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This regional study examines educational technology accessibility for students with disabilities across East Asia and Pacific, identifying barriers and opportunities. The publication examines EdTech accessibility for students with disabilities in East Asia and Pacific region. 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Baseline Technical Note Using EdTech Readiness Index (ETRI) 2022", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099719402182543471", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Sierra Leona" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What is Sierra Leone's education system technology readiness?", "relevancia_politica": "Assesses Sierra Leone's education system technology readiness using ETRI framework to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Country case", "Readiness", "Implementation", "Evidence", "Technology governance, adoption and financing" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. 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For policy teams, it curates knowledge resources on open schooling approaches for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0060", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Skills Toolkit v 2.0", "autores": [ "Kleinmann, Sarah Helena Ady", "Rodon Casarramona, Gemma" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099327004302619852", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What tools support digital skills assessment and development?", "relevancia_politica": "Provides comprehensive toolkit for digital skills assessment and program development to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Digital skills", "Implementation", "Assessment", "Toolkit", "Digital skills and literacy" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it synthesizes findings from ETRI assessments across multiple …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0070", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Effective Teacher Professional Development Using Technology: A Knowledge Pack", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/topic/edutech/brief/effective-teacher-professional-development-using-technology", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "What makes technology-enabled teacher professional development effective?", "relevancia_politica": "Curates evidence on effective technology-enabled teacher professional development to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Teachers", "Evidence", "Implementation", "Digital pedagogy", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it curates evidence on effective technology-enabled teacher …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0071", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Effective Teacher Professional Development Using Technology: Technology-Based Strategies from Across the Globe to Enhance Teaching Practices - A Guidance Note (Interactive Document)", "autores": [ "Quota, Manal Bakur N", "Cobo Romani, Juan Cristobal", "Patil, Aishwarya Shivaji", "Wilichowski, Tracy Marie" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099835106172233833", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "How should countries navigate technology options for teacher professional development?", "relevancia_politica": "Provides navigation guidance for technology selection in teacher professional development to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Teachers", "Implementation", "Technology selection", "Guidance", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This navigation guide helps countries select appropriate technologies for teacher professional development, covering platforms, tools, and implementation considerations. The publication provides navigation guidance for technology selection in teacher professional development. For policy teams, it provides navigation …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0072", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Connecting Africa's Universities to Affordable High-Speed Broadband (Open Knowledge Repository)", "autores": [ "Sajitha Bashir" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/2c8f445b-6835-56d0-832b-940556cd9f05", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "How can African universities access affordable high-speed broadband?", "relevancia_politica": "Addresses broadband connectivity challenges and solutions for African universities to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Infrastructure", "Higher education", "Regional analysis", "Implementation", "Digital infrastructure and connectivity" ], "temas": [ "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This report addresses broadband connectivity challenges for African universities, presenting solutions for affordable high-speed internet access. The publication contributes addresses broadband connectivity challenges and solutions for African universities. For policy teams, it addresses broadband connectivity …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0098", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Discussing the Most Common and Challenging EdTech Questions [Podcast Episode]", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "creators.spotify.com", "url": "https://creators.spotify.com/pod/profile/world-bank-edutech/episodes/Discussing-the-Most-Common-and-Challenging-EdTech-Questions-for-2023-e1v3d1e/a-a1pvrl", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What are the most common and challenging questions in EdTech?", "relevancia_politica": "Podcast episode addressing common and challenging EdTech implementation questions and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Implementation", "Evidence", "Guidance", "Policy strategy", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it podcast episode addressing common and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0099", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Implementing Adaptive Learning Programs: Lessons from Egypt [Podcast Episode]", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "creators.spotify.com", "url": "https://creators.spotify.com/pod/profile/world-bank-edutech/episodes/Implementing-Adaptive-Learning-Programs-Lessons-from-Whizz-Education-and-Educational-Initiatives---Part-I-e1h54b2/a-a1pvrl", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Egipto" ], "region": [ "Medio Oriente y Norte de Africa" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What lessons does Egypt's adaptive learning implementation offer?", "relevancia_politica": "Podcast episode on adaptive learning implementation lessons from Egypt and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Country case", "Implementation", "Learning", "Evidence", "Adaptive and personalized learning" ], "temas": [ "adaptive_and_personalized_learning", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The multimedia is indexed for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0101", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Leveraging Blockchain and Web3 in Education - Part II [Podcast Episode]", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "creators.spotify.com", "url": "https://creators.spotify.com/pod/profile/world-bank-edutech/episodes/Leveraging-Blockchain-and-Web3-in-Education---Part-II-e1oh8d7/a-a1pvrl", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What are the applications of blockchain and Web3 in education?", "relevancia_politica": "Podcast episode on blockchain and Web3 applications in education (Part II) and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Innovation", "Emerging tech", "Implementation", "Evidence", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Chinen", "Marta Conte Dominguez" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/topic/edutech/brief/beyond-traditional-classrooms-harnessing-technology-alternative-education", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What knowledge supports technology-enhanced alternative education delivery?", "relevancia_politica": "Curates knowledge on technology applications for alternative education delivery models to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Alternative pathways", "Implementation", "Equity", "Evidence", "Learning platforms and digital content" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it curates knowledge on technology applications for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0114", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Skills Development in the Era of AI : Skills4Dev (June 2024) (Issue 12)", "autores": [ "Baron, Juan", "Fabling, Christopher Robert" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099858406262414962", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099858406262414962/pdf/IDU-43bca008-1b08-469e-9910-e65e709473f8.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education systems use artificial intelligence while protecting learning quality and human development?", "relevancia_politica": "Supports policy decisions on responsible AI use, safeguards, evaluation, and the capabilities educators and learners need.", "palabras_clave": [ "education policy", "evidence review", "responsible adoption", "students", "education systems" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "The rise of artificial intelligence (AI) has brought about a new era of potential for skills development. UNESCO's 2021 report on AI in education provides a comprehensive overview of the topic, highlighting both the promise and the challenges of leveraging AI technologies to improve learning outcomes. One of the key …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0115", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Buffer or Bottleneck ? Employment Exposure to Generative AI and the Digital Divide in Latin America", "autores": [ "Gmyrek, Pawel", "Winkler, Hernan", "Garganta, Santiago" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099826507262419608", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099826507262419608/pdf/IDU-97096bf3-6be8-4a25-b452-45b5f0fd5aca.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can digital approaches expand equitable access to education and skills for underserved learners?", "relevancia_politica": "Helps policy teams identify access barriers and design technology enabled approaches that do not widen existing inequalities.", "palabras_clave": [ "generative AI", "digital divide", "equity", "digital access", "policy design" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "tambien_en": [ "banco_mundial" ], "resumen_extracto": "Empirical evidence on the potential impacts of generative artificial intelligence (GenAI) is mostly focused on high-income countries. In contrast, little is known about the role of this technology on the future economic pathways of developing economies. This paper contributes to fill this gap by estimating the …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0125", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Institutional Development and Technology Integration for Increased Research and Quality Higher Education in Azerbaijan", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099111424113038319", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099111424113038319/pdf/P500971-9fee435b-3ffb-40ae-8a07-7d3a3117a43b.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Azerbaiyán" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "What readiness, governance, and implementation conditions are needed for effective education technology adoption?", "relevancia_politica": "Provides evidence for readiness assessment, implementation sequencing, institutional capacity, and sustainable technology adoption.", "palabras_clave": [ "higher education", "education technology", "governance", "implementation", "education systems" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The report …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0126", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Identification of an Expanded Inventory of Green Job Titles through AI-Driven Text Mining", "autores": [ "Palinski, Michal", "Asik, Günes", "Gajderowicz, Tomasz", "Jakubowski, Maciej", "Ozen, Efsan Nas", "Raju, Dhushyanth" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099457309162416941", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099457309162416941/pdf/IDU-87c8b83e-2ddf-4903-b9ce-e2ecdf2d773a.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which digital skills investments best align education and training with labor market needs?", "relevancia_politica": "Informs skills policy, curriculum design, and training investments by linking digital competencies to participation and employment.", "palabras_clave": [ "skills development", "policy design", "evidence review", "students", "education systems" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The process began with a search of academic literature published after …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0128", "tipo_documento": "guia", "titulo": "An Assessment of Digital Readiness of Secondary Schools in the Democratic Republic of Congo", "autores": [ "Voufo, Christiane Wendy", "Carvalho, Frederico", "Kazumba, Leonce", "Malu, Ra?ssa", "Savchenko, Yevgeniya" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099107411122424955", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099107411122424955/pdf/IDU-7ee56b82-3b0d-4e86-8b83-3135dd89c185.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Democratic Republic of the Congo" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What readiness, governance, and implementation conditions are needed for effective education technology adoption?", "relevancia_politica": "Provides evidence for readiness assessment, implementation sequencing, institutional capacity, and sustainable technology adoption.", "palabras_clave": [ "readiness assessment", "secondary education", "assessment", "education technology", "governance", "implementation" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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To this end, nine key factors that influence schools’ ability to effectively develop students’ digital skills were identified and assessed to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0129", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Lessons on Implementation: Stakeholders’ Experiences with Digital Personalized Learning Platforms", "autores": [ "D'Angelo, Sophia", "Baron, Juan", "Mazari, Haani", "Morales, Daniel", "Tabares, Santiago Ospina", "Santos, Paola Patricia Polanco", "Kaye, Tom" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099900108212440002", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/curated/en/099900108212440002/pdf/IDU-c5cdb79f-3f8e-418e-bafb-647b42bf8087.pdf" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "República Dominicana" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can personalized digital learning be implemented effectively and at scale?", "relevancia_politica": "Informs decisions on the design, delivery, evaluation, and scaling of personalized learning interventions.", "palabras_clave": [ "personalized learning", "implementation", "learning outcomes", "delivery model", "impact evaluation" ], "temas": [ "adaptive_and_personalized_learning", "digital_learning_and_pedagogy", "learning_platforms_and_digital_content" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The publication …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0171", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Economy for Africa (DE4A) Country Diagnostics", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/programs/all-africa-digital-transformation/country-diagnostics", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "What is the state of a country's digital economy across infrastructure, public platforms, finance, businesses, and digital skills?", "relevancia_politica": "Provides a country-level diagnostic collection that can inform digital transformation priorities and World Bank operational engagement across Africa.", "palabras_clave": [ "Digital Economy for Africa", "country diagnostics", "digital infrastructure", "digital public platforms", "digital financial services", "digital businesses", "digital skills" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity", "digital_skills_and_literacy", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The document is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0182", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Economy for Latin America and the Caribbean - Country Diagnostic: Jamaica", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/39475da9-b5d4-4420-bb01-6b31be1382b5", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Jamaica" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "Which priority actions can accelerate Jamaica's digital transformation and strengthen digital skills and technology adoption?", "relevancia_politica": "Supports alignment of education, workforce, infrastructure, and trust policies within Jamaica's Vision 2030 and short- to medium-term planning cycles.", "palabras_clave": [ "Jamaica", "digital economy", "digital skills", "technology adoption", "public infrastructure", "digital finance", "trust environment", "policy diagnostic" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank diagnostic examines Jamaica's digital ecosystem using six pillars: infrastructure, public platforms, financial services, businesses, skills, and the trust environment. It identifies strengths and gaps and organizes priority actions into an enabling environment, digital public infrastructure and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0183", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Economy for Latin America and the Caribbean - Country Diagnostic: Ecuador", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/522ef03f-7ccd-4f39-ac03-f6c85ba33102", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Ecuador" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can Ecuador expand equitable digital access and build digital skills from primary education through the workforce?", "relevancia_politica": "Links digital skills progression and inclusion to infrastructure, affordability, platforms, finance, business adoption, and cybersecurity reforms under Ecuador's Digital Transformation Agenda.", "palabras_clave": [ "Ecuador", "digital economy", "digital skills", "rural connectivity", "affordability", "cybersecurity", "education pathways", "policy diagnostic" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It examines six pillars and highlights affordability, rural and Indigenous inclusion, infrastructure, cybersecurity, public platforms, and progression in digital skills …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0191", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Navigating the Green Transition: Building Green Skills for a Sustainable Workforce: Skills4Dev (October 2024) (Issue 13)", "autores": [ "Garrote Sanchez, Daniel", "Yanez Pagans, Monica" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099806510302420882", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "Which skills policies can help workers and firms navigate the green transition?", "relevancia_politica": "Provides a concise framework for identifying green skill needs and aligning education, training, labor-market information, and employer engagement with climate goals.", "palabras_clave": [ "Green transition", "Green skills", "Workforce", "Reskilling", "Skills policy", "Labor market", "Education and training", "Climate" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It distinguishes green occupations from the wider diffusion of green tasks across existing jobs and discusses the measurement …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0213", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "How to Empower Students and Teachers through AI Literacy", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "creators.spotify.com", "url": "https://creators.spotify.com/pod/profile/world-bank-edutech/episodes/How-to-Empower-Students-and-Teachers-through-AI-Literacy-e2lcebp", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How can schools build practical AI literacy for both students and teachers?", "relevancia_politica": "Offers a capacity-building perspective that links learner competencies, teacher readiness, and responsible classroom use.", "palabras_clave": [ "AI literacy", "Students", "Teachers", "Digital competence", "Responsible use", "Classroom practice" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast explores how schools can strengthen artificial intelligence literacy among students and teachers. The discussion treats AI literacy as a combination of understanding, critical judgment, responsible use, and practical capability rather than simple tool familiarity. It is relevant …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0230", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Inteligencia artificial: ¿Cómo se están preparando los jóvenes para un futuro influenciado por la IA?", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/inteligencia-artificial-c%C3%B3mo-se-est%C3%A1n-preparando-los/id1523333192?i=1000659606441", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "pregunta_clave": "¿Cómo se están preparando los jóvenes de América Latina para un futuro influido por la inteligencia artificial?", "relevancia_politica": "Centres youth perspectives on skills, opportunity, uncertainty, and education pathways in the AI transition.", "palabras_clave": [ "Jóvenes", "Inteligencia artificial", "Futuro del trabajo", "Habilidades", "América Latina", "Inclusión" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The World Bank EdTech Team's Reflections on 2024 and Insights into 2025 (Part I)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/were-back-the-world-bank-edtech-teams-reflections-on/id1523333192?i=1000677847058", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What did the World Bank EdTech team learn in 2024, and which priorities did it identify for 2025?", "relevancia_politica": "Provides a portfolio-level reflection on implementation trends, evidence, and emerging priorities across education technology.", "palabras_clave": [ "EdTech", "2024 review", "2025 priorities", "Implementation", "Evidence", "Education systems" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This first part of the World Bank Education Team's annual reflection reviews major education technology developments and lessons from 2024. It discusses patterns across the team's portfolio, implementation challenges, and priorities shaping work in 2025. The episode helps practitioners situate individual tools and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0232", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "We're Back! The World Bank EdTech Team's Reflections on 2024 and Insights into 2025 (Part II)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/au/podcast/were-back-the-world-bank-edtech-teams-reflections-on/id1523333192?i=1000679331597", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which emerging EdTech and AI priorities should guide education-system work in 2025?", "relevancia_politica": "Extends the annual review with forward-looking discussion of AI, system capacity, and responsible implementation.", "palabras_clave": [ "EdTech priorities", "Artificial intelligence", "2025", "System capacity", "Implementation", "Responsible innovation" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The episode supports strategic …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0233", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Breaking Barriers: Fostering Tech Skills in Emerging Markets", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2024, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/breaking-barriers-fostering-tech-skills-in-emerging/id1523333192?i=1000649983933", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can emerging markets reduce barriers to technology skills and employment pathways?", "relevancia_politica": "Highlights delivery and inclusion issues in programmes connecting learners with technology careers.", "palabras_clave": [ "Technology skills", "Emerging markets", "Employability", "Inclusion", "Workforce development", "Training" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It follows the pathway from upper-primary and secondary schooling through tertiary study and employment, considering norms, information, financing, institutional practice, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0251", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Ethiopia Education and Skills for Employability (EASE) Project", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099114202152418991", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Etiopía" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How does Ethiopia's EASE project expand equitable pathways from skills training to employment?", "relevancia_politica": "Provides official project documentation for a national programme focused on employability, women, and labour-market relevance.", "palabras_clave": [ "Ethiopia", "EASE", "Employability", "TVET", "Women", "Skills development" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank project document covers Ethiopia's Education and Skills for Employability initiative. The project focuses on expanding skills-development opportunities linked to employment, with particular attention to young people, women, and the responsiveness of training provision to labour-market needs. The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0265", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "What Does Artificial Intelligence Mean for the Developing World?", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/news/podcast/2024/06/27/artificial-intelligence-ai-digital-developing-economies-development-podcast", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "India", "Kenia", "Papúa Nueva Guinea" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What does artificial intelligence mean for developing economies, including education, jobs, inclusion, and safeguards?", "relevancia_politica": "Places education uses of AI within a wider development discussion on digital divides, jobs, privacy, bias, innovation, and inclusive adoption.", "palabras_clave": [ "Artificial intelligence", "Developing economies", "Digital divide", "Jobs", "Education", "Safeguards", "Inclusion", "Innovation" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This episode of The Development Podcast explores what artificial intelligence means for developing economies. It includes examples from India, Papua New Guinea, Kenya, and global technology partnerships, while also discussing education, jobs, misinformation, privacy, algorithmic bias, and digital divides. The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-001", "tipo_documento": "blog", "titulo": "A more humane education in the era of artificial intelligence", "autores": [ "Cristóbal Cobo" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/a-more-humane-education-in-the-era-of-artificial-intelligence", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What questions should education systems address to ensure that generative AI expands learning without weakening human agency, equity, or safeguards?", "relevancia_politica": "The article frames AI adoption as a system governance issue, highlighting infrastructure, data protection, bias, regulation, and the capabilities students and educators need to use AI critically.", "palabras_clave": [ "AI in education", "human agency", "education governance", "algorithmic literacy", "digital equity", "data protection" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It also stresses algorithmic literacy and human …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-002", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Bridging the AI divide: Breaking down barriers to ensure women’s leadership and participation in the Fifth Industrial Revolution", "autores": [ "Maria Barron", "Ekua Nuama Bentil" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/Bridging-the-AI-divide-Breaking-down-barriers", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education systems reduce gender gaps in access, skills, and leadership across the AI life cycle?", "relevancia_politica": "The source connects AI literacy, access to STEM pathways, and women’s representation in AI design and leadership, making it relevant to inclusion focused education and skills policy.", "palabras_clave": [ "gender and AI", "AI literacy", "STEM pathways", "digital inclusion", "workforce skills", "technology governance" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The authors recommend early AI literacy, inclusive infrastructure …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-005", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Changing skills and workforce development at a time of rapid global transformation", "autores": [ "Diego Angel-Urdinola" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/changing-skills-and-workforce-development", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How should education and workforce systems adapt skills provision to digitalization and changing labor demand?", "relevancia_politica": "The article gives policy relevant analysis of how digital skills, flexible training, employer engagement, and lifelong learning can help systems respond to global labor market transitions.", "palabras_clave": [ "workforce development", "digital skills", "lifelong learning", "skills systems", "labor market transitions", "nonformal learning" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The source identifies flexible access, employer …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-006", "tipo_documento": "blog", "titulo": "How to build the right skills for economic transitions", "autores": [ "Cristian Aedo", "Margo Hoftijzer" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/How-to-build-the-right-skills-for-economic-transitions", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What skills system reforms help current and future workers benefit from digital, green, and other economic transitions?", "relevancia_politica": "The source offers five policy lessons on skills needs assessment, contextualized provision, employer coordination, adult learning, and support for workers at risk of exclusion.", "palabras_clave": [ "economic transitions", "digital skills", "reskilling", "workforce training", "employer partnerships", "inclusive transitions" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Digital transitions are …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-015", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Kosovo Education Digital Readiness Assessment", "autores": [ "Rajasekaran, Subhashini", "Jena, Nalin", "Rillo, Kristel", "Uka, Antigona", "Wang, Kexin", "Olszak-Olszewski, Adrien" ], "anio": 2024, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099012225212528125", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Kosovo" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What is Kosovo's education digital readiness?", "relevancia_politica": "Country diagnostic of education digital readiness for Kosovo to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Readiness", "Country case", "Digital education", "Assessment", "Technology governance, adoption and financing" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It also explains limitations such as fabricated information, bias, privacy concerns, and uneven access, emphasizing that teachers must verify outputs and retain professional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0234", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Employing Virtual and XR Laboratories for Workforce Development", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2023, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/employing-virtual-and-xr-laboratories-for-workforce/id1523333192?i=1000623330804", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "When can virtual and extended-reality laboratories improve practical skills training?", "relevancia_politica": "Explains potential uses, delivery requirements, and access constraints for immersive workforce training.", "palabras_clave": [ "Virtual labs", "Extended reality", "Workforce training", "Simulation", "TVET", "Digital pedagogy" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "learning_platforms_and_digital_content", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It examines how simulation can expand access to practical experiences, support repeatable practice, and complement physical facilities, while noting hardware, connectivity, content, safety, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0239", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Building and Sustaining National ICT Education Agencies: Lessons from Korea (KERIS)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2023, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/building-and-sustaining-national-ict-education/id1523333192?i=1000610142428", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Corea del Sur" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What institutional lessons from Korea can guide the creation and sustainability of national ICT education agencies?", "relevancia_politica": "Examines mandate, capacity, coordination, and continuity through the experience of KERIS and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Korea", "KERIS", "ICT agency", "Institutional capacity", "Governance", "Education technology" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast examines how Korea built and sustained KERIS as a national institution for information and communication technology in education. It discusses mandate, organisational capacity, coordination, service delivery, and adaptation over time. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast explains the purpose and use of the EdTech Readiness Index. It discusses readiness across school management, teachers, students, devices, connectivity, and digital resources, with examples from participating systems. The episode helps policy teams interpret diagnostic results, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0241", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "The Essential Role of Teachers in Implementing Adaptive Technologies in Public Schools: Lessons from the Dominican Republic Pakistan Kenya and Ecuador", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2023, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/the-essential-role-of-teachers-in-implementing/id1523333192?i=1000612391329", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "República Dominicana", "Pakistán", "Kenia", "Ecuador" ], "region": [ "Global", "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What role do teachers play in implementing adaptive technologies across diverse public-school systems?", "relevancia_politica": "Compares experience from four countries to identify teacher, training, data, and classroom integration requirements.", "palabras_clave": [ "Adaptive technology", "Teachers", "Dominican Republic", "Pakistan", "Kenya", "Ecuador" ], "temas": [ "adaptive_and_personalized_learning", "digital_learning_and_pedagogy", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast compares the role of teachers in adaptive-technology initiatives in the Dominican Republic, Pakistan, Kenya, and Ecuador. It examines training, classroom integration, use of learner data, motivation, and the practical conditions that shape implementation. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank knowledge pack examines virtual and extended-reality laboratories for workforce development. It describes potential learning uses, technology and content options, pedagogical design, access requirements, and implementation considerations for institutions with limited or costly physical facilities. The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0243", "tipo_documento": "guia", "titulo": "EdTech Toolkit for Remote Learning (Knowledge Pack collection)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2023, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://www.worldbank.org/en/brief/2023/09/20/edtech-toolkit-for-remote-learning", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "Which practical resources can help systems design remote and hybrid learning in constrained settings?", "relevancia_politica": "Provides an umbrella entry point to implementation guidance across devices, platforms, content, pedagogy, accessibility, and management.", "palabras_clave": [ "Remote learning", "EdTech toolkit", "Hybrid education", "Low-resource settings", "Knowledge packs", "Resilience" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog introduces a tertiary education and skills programme designed to help youth and adults prepare for changing labour markets and societies. It describes a platform for financing, knowledge, and partnership around foundational, digital, green, and sector-specific skills, with particular relevance to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0247", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Empowering Africa's future: prioritizing STEM skills for youth and economic prosperity", "autores": [ "Amegah, Alice", "Voufo, Christiane", "Amoka, Grace", "Diabate, Souleymane", "McCarthy Fakhry, Úna" ], "anio": 2023, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/empowering-africas-future-prioritizing-stem-skills-youth-and-economic-prosperity", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "What investments can strengthen STEM skills, inclusion, and economic opportunity for Africa's youth?", "relevancia_politica": "Links STEM participation with teachers, infrastructure, gender inclusion, entrepreneurship, and labour-market demand.", "palabras_clave": [ "Africa", "STEM", "Youth", "Gender inclusion", "Teachers", "Economic transformation" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog argues that stronger STEM pathways are essential to youth opportunity and economic transformation in Africa. 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It considers the value of simulation and immersive practice alongside constraints involving connectivity, hardware, content, privacy, safety, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0250", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Teachers and technology together improve student learning", "autores": [ "D'Angelo, Sophia", "Barón, Juan D.", "Polanco Santos, Paola Patricia" ], "anio": 2023, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/latinamerica/teachers-and-technology-together-improve-student-learning", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "República Dominicana" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What implementation conditions help teachers use adaptive technology to improve mathematics learning?", "relevancia_politica": "Draws practical lessons from the Prográmate platform and public-school implementation in the Dominican Republic.", "palabras_clave": [ "Dominican Republic", "Adaptive learning", "Mathematics", "Teachers", "Implementation", "Student data" ], "temas": [ "adaptive_and_personalized_learning", "digital_learning_and_pedagogy", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it documents global lessons from COVID-19 learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0159", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Coach tools and resources", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/5b7f39c1822ef0127c8596fe0fb1ced0-0200022022/coach-tools-and-resources", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "Which practical tools support the design and delivery of effective in-service teacher professional development?", "relevancia_politica": "Consolidates implementation resources that policy teams can use to diagnose, plan, deliver, and evaluate coaching and professional development programs.", "palabras_clave": [ "Coach tools", "teacher professional development", "coaching", "training", "implementation guidance", "classroom observation", "program evaluation" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It offers policy teams a structured way to assess ecosystem conditions and support responsible innovation and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0167", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Technology for Literacy Knowledge Pack", "autores": [ "Mogos, Ariam", "World Bank EdTech Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099118104132241674", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "pregunta_clave": "How can education technology support literacy instruction and practice in low-resource contexts?", "relevancia_politica": "Helps decision makers assess where technology can complement evidence-based literacy instruction, while accounting for pedagogy, access, implementation, and evidence quality.", "palabras_clave": [ "literacy", "educational technology", "foundational learning", "digital content", "teacher support", "low-resource settings", "evidence" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "learning_platforms_and_digital_content", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank EdTech Knowledge Pack reviews how technology can support literacy teaching and learning. It organizes relevant approaches, implementation considerations, and evidence to help policy teams select tools that complement sound pedagogy and respond to local constraints. For policy teams, it helps decision …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0173", "tipo_documento": "blog", "titulo": "We need more girls and women in science. What are three ways in which we can support them?", "autores": [ "Barron, Maria", "Bentaouet Kattan, Raja" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/we-need-more-girls-and-women-science-what-are-three-ways-which-we-can-support-them", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "pregunta_clave": "Which policy and institutional actions can attract and retain more girls and women in STEM education and careers?", "relevancia_politica": "Organizes actionable recommendations around removing bias, providing mentorship and skills support, and creating inclusive study and work environments.", "palabras_clave": [ "girls in STEM", "women in science", "gender equity", "digital skills", "mentorship", "career pathways", "inclusive education" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_skills_and_literacy", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog reviews persistent gender gaps in STEM education and employment. It proposes actions across learning materials, family and teacher support, mentorship, skills development, networks, and institutional environments to improve participation and retention. For policy teams, it organizes actionable …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0194", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Guinea-Bissau Digital Economy Diagnostic", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/78c86ec6-a816-53dc-bd85-d99987515dcf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Guinea-Bissau" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can Guinea-Bissau establish the conditions for inclusive digital transformation?", "relevancia_politica": "Provides a sequenced country agenda linking digital skills and participation to connectivity, government platforms, finance, enterprise capability, and the enabling environment.", "palabras_clave": [ "Guinea-Bissau", "Digital economy", "Digital skills", "DE4A", "Infrastructure", "Public platforms", "Financial services", "Inclusion" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank diagnostic finds that Guinea-Bissau risks being left behind in the global digital transition because the enabling environment and core digital foundations remain weak. Organized around the Digital Economy for Africa framework, it assesses infrastructure, public platforms, digital financial services, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0202", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Frontier Technologies for Education: A 2021 Retrospective and 2022 Roadmap", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "youtube.com", "url": "https://www.youtube.com/watch?v=bbE7fQQVdOU", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What did early frontier-technology experiments reveal, and which priorities should guide the next phase?", "relevancia_politica": "Synthesizes an annual portfolio of experiments to inform technology scanning, sequencing, and institutional learning.", "palabras_clave": [ "Frontier technology", "EdTech portfolio", "Innovation roadmap", "Experimentation", "Implementation" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This recorded retrospective reviews the World Bank education technology team's 2021 work on frontier technologies and presents priorities for 2022. It places individual experiments within a broader innovation portfolio, highlighting lessons about use cases, partnerships, and implementation. The session is valuable for …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0216", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Creating the Next Generation of Educational Learning Material: Lessons from the Evoke Storytelling Initiative", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "open.spotify.com", "url": "https://open.spotify.com/episode/5IAjRwYE9u2BUFGriEg70O", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "How can storytelling and game-based design create more engaging learning materials?", "relevancia_politica": "Documents design lessons from Evoke that can inform digital content, project-based learning, and youth engagement.", "palabras_clave": [ "Evoke", "Storytelling", "Digital content", "Game-based learning", "Youth engagement", "Project learning" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast examines how the Evoke initiative combines storytelling, game mechanics, and project-based learning to create engaging educational material. It discusses the design of experiences that connect global challenges with local action and twenty-first-century skills. The episode is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0235", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Introducing K-12 Students to AI: Lessons from Guatemala", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/introducing-k-12-students-to-ai-lessons-from-guatemala/id1523333192?i=1000590689037", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Guatemala" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What can Guatemala's experience teach about introducing artificial intelligence to school students?", "relevancia_politica": "Provides a country example for curriculum design, teacher support, and age-appropriate AI learning.", "palabras_clave": [ "Guatemala", "K-12", "AI literacy", "Curriculum", "Teachers", "Responsible AI" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast discusses efforts to introduce primary and secondary students in Guatemala to artificial intelligence. It considers learning objectives, curriculum design, teacher support, and age-appropriate engagement with AI concepts and tools. The episode gives ministries and schools a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0236", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Enabling New Forms of Student Learning through Artificial Intelligence", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/za/podcast/enabling-new-forms-of-student-learning-through/id1523333192?i=1000558785115", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "Which forms of student learning can AI enable, and under what pedagogical conditions?", "relevancia_politica": "Explores learning design and teacher roles rather than treating AI capability as an educational outcome in itself.", "palabras_clave": [ "Student learning", "Artificial intelligence", "Pedagogy", "Personalization", "Teachers", "Learning design" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education Team podcast explores new forms of student learning that may be enabled by artificial intelligence. It considers personalization, feedback, interaction, and learning design while maintaining attention to teacher roles and educational purpose. The episode helps educators and policymakers …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0237", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Exploring How Artificial Intelligence is Assisting Teachers in Creating Effective Classrooms (Part I)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/exploring-how-artificial-intelligence-is-assisting/id1523333192?i=1000575925461", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How can AI assist teachers in creating effective classrooms, and what should remain under human control?", "relevancia_politica": "Introduces practical teacher-support applications alongside professional judgment, safeguards, and implementation needs and informs early policy discussion and implementation planning.", "palabras_clave": [ "AI for teachers", "Classroom practice", "Lesson planning", "Professional judgment", "Safeguards", "Teaching" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It discusses practical support for planning, differentiation, feedback, and routine work while emphasizing that professional judgment and relationships remain …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0238", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Exploring How Artificial Intelligence is Assisting Teachers in Creating Effective Classrooms (Part II)", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/exploring-how-artificial-intelligence-is-assisting/id1523333192?i=1000577010701", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What implementation lessons follow from using AI to support teaching and classroom effectiveness?", "relevancia_politica": "Deepens the discussion of teacher-facing AI through attention to adoption, evidence, equity, and sustained support.", "palabras_clave": [ "AI for teachers", "Implementation", "Classroom effectiveness", "Equity", "Evidence", "Professional development" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-006", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Teaching and Learning Knowledge Pack", "autores": [ "Mogos, Ariam" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099120304132286876", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What knowledge supports effective digital teaching and learning?", "relevancia_politica": "Comprehensive knowledge pack on digital teaching and learning approaches to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Digital teaching", "Digital learning", "Pedagogy", "Implementation", "Learning platforms and digital content" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This knowledge pack provides guidance on digital teaching and learning implementation. The publication contributes comprehensive knowledge pack on digital teaching and learning approaches. For policy teams, it comprehensive knowledge pack on digital teaching and learning approaches. It addresses the guiding question: …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-010", "tipo_documento": "guia", "titulo": "A Landscape Review of ICT for Disability Inclusive Education", "autores": [ "World Bank" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/37080", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What ICT solutions support disability inclusive education?", "relevancia_politica": "Comprehensive landscape review of ICT applications for disability inclusive education to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Accessibility", "Inclusive education", "ICT", "Disability", "Educational access, inclusion and digital divide" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-011", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Knowledge Pack: Assistive Technologies", "autores": [ "Mogos, Ariam" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents1.worldbank.org/curated/en/099120104132223703/pdf/P1742520185bdf0f708eb30cb80c26df4aa.pdf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What assistive technologies support inclusive education?", "relevancia_politica": "Knowledge pack on assistive technologies for inclusive education to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Assistive technology", "Accessibility", "Inclusive education", "Implementation", "Educational access, inclusion and digital divide" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It addresses the guiding question: What …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-012", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Understanding the Costs of Accessible EdTech Solutions for Learners with Disabilities", "autores": [ "Hanna Alasuutari", "Maria Barron", "Cristóbal Cobo", "Sophia D'Angelo", "Changha Lee", "Yilin Pan" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/understanding-costs-accessible-edtech-solutions-learners-disabilities", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What are the costs of accessible EdTech solutions for learners with disabilities?", "relevancia_politica": "Analysis of costs associated with accessible EdTech solutions for disability inclusion to inform policy dialogue, program design, and implementation choices.", "palabras_clave": [ "Costs", "Accessibility", "EdTech", "Disability", "Financing" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it analysis of costs associated with accessible EdTech solutions for disability inclusion. …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-013", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Moldova Digital Education Readiness Assessment", "autores": [ "Rajasekaran, Subhashini", "Casap, Lucia" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099120006252220689", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Moldova" ], "region": [ "Europa y Asia Central" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What is Moldova's digital education readiness?", "relevancia_politica": "Country diagnostic of digital education readiness for policy planning to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Readiness", "Country case", "Digital education", "Assessment", "Technology governance, adoption and financing" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It addresses the guiding question: …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-016", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Learning Management Systems for Education", "autores": [ "Antunes De Carvalho, Frederico Jose" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099117504132225905", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can learning management systems support education?", "relevancia_politica": "Guidance on selecting and implementing learning management systems in education to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "LMS", "Technology", "Implementation", "Digital learning", "Learning platforms and digital content" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It reviews the pedagogical problem of teaching at the right level, summarizes evidence on learning outcomes, distinguishes levels of technological adaptation, and provides examples of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-018", "tipo_documento": "guia", "titulo": "EMIS 2.0 Learning and Accountability System Architecture", "autores": [ "EdTech Team" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099615004222210401", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What is the architecture for EMIS 2.0 learning and accountability systems?", "relevancia_politica": "Technical architecture guidance for education management information systems to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "EMIS", "Data systems", "Governance", "Infrastructure", "Education data and learning analytics" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It addresses the guiding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-019", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Devices for Education Knowledge Pack", "autores": [ "Antunes De Carvalho, Frederico Jose" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099120304132250891", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How should education systems select, finance, deploy, and sustain devices for teaching and learning?", "relevancia_politica": "Provides practical guidance on device planning, procurement, total cost of ownership, deployment, support, and sustainability within a wider education technology strategy.", "palabras_clave": [ "Devices", "Hardware", "Infrastructure", "Procurement", "Total cost of ownership", "Sustainability", "Deployment", "Education technology" ], "temas": [ "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank knowledge pack helps education decision makers plan device initiatives as part of a learning strategy rather than as stand-alone hardware purchases. It examines the choices involved in defining user needs, selecting suitable device types and specifications, estimating total cost of ownership, procuring …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-020", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Cloud for Education Knowledge Pack", "autores": [ "Fogel, Robert" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099120204132235120", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can cloud technologies support education?", "relevancia_politica": "Knowledge pack on cloud computing applications for education to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Cloud", "Infrastructure", "Technology", "Implementation", "Digital infrastructure and connectivity" ], "temas": [ "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This knowledge pack provides guidance on cloud technologies for education systems. The publication provides practical guidance on cloud computing applications for education. For policy teams, it knowledge pack on cloud computing applications for education. It addresses the guiding question: How can cloud technologies …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-021", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Remote Phone Based Formative Assessment Knowledge Pack", "autores": [ "Luna Bazaldua, Diego Armando", "Khurana, Aishwarya" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099120004132241879", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can phone-based assessments support formative evaluation?", "relevancia_politica": "Knowledge pack on remote phone-based formative assessment approaches to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Assessment", "Mobile", "Remote learning", "Formative evaluation", "Education data and learning analytics" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "digital_learning_and_pedagogy", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This knowledge pack examines implementing remote phone-based formative assessments in education. The publication provides practical guidance on remote phone-based formative assessment approaches. For policy teams, it knowledge pack on remote phone-based formative assessment approaches. It addresses the guiding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-022", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Procurement Knowledge Pack", "autores": [ "Bhatia, Deepak T." ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099117504132212837", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education technology procurement be improved?", "relevancia_politica": "Knowledge pack on EdTech procurement best practices to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Procurement", "Governance", "Implementation", "Costs", "Technology governance, adoption and financing" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It addresses the guiding question: How can education technology procurement be …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-029", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Tools to navigate the how, when, and why of the rapidly evolving EdTech landscape", "autores": [ "Cristóbal Cobo" ], "anio": 2022, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/tools-navigate-how-when-and-why-rapidly-evolving-edtech-landscape", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What tools help navigate the evolving EdTech landscape?", "relevancia_politica": "Introduces World Bank's 16 EdTech Knowledge Packs covering learning continuity, teacher development, digital infrastructure, system support, skills, and learner-centered technology.", "palabras_clave": [ "EdTech", "Knowledge Packs", "Implementation", "Guidance", "Tools" ], "temas": [ "educational_technology", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "Blog introducing World Bank's 16 EdTech Knowledge Packs. Authors include Cristóbal Cobo. For policy teams, it introduces World Bank's 16 EdTech Knowledge Packs covering learning continuity, teacher development, digital infrastructure, system support, skills, and learner-centered technology. It addresses the guiding …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0066", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Remote Learning During the Global School Lockdown: Multi-Country Lessons", "autores": [ "Barron Rodriguez, Maria Rebeca", "Cobo Romani, Juan Cristobal", "Munoz-Najar, Alberto", "Sanchez Ciarrusta, Inaki Alejandro" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/668741627975171644", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/484811628835265239" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What lessons emerged from multi-country remote learning during school lockdowns?", "relevancia_politica": "Synthesizes multi-country lessons from remote learning during global school lockdowns to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Evidence", "Crisis response", "Cross-country analysis", "Implementation", "Digital learning and pedagogy" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This multi-country study synthesizes lessons from remote learning experiences during global school lockdowns, identifying effective practices across contexts. The publication synthesizes multi-country lessons from remote learning during global school lockdowns. For policy teams, it synthesizes multi-country lessons …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0074", "tipo_documento": "guia", "titulo": "EdTech in COVID Korea: Learning with Inequality", "autores": [ "Yarrow, Noah Bunce", "Kim, Hayeon", "Yoo, Jiseon", "Pfutze, Tobias" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099612204082236273", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Korea" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How did Korea's COVID EdTech response affect educational inequality?", "relevancia_politica": "Examines equity dimensions of Korea's COVID-19 EdTech response to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Country case", "Equity", "Crisis response", "Evidence", "Educational access, inclusion and digital divide" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This study examines how Korea's COVID-19 educational technology response affected educational inequality, analyzing differential impacts across student populations. The publication examines equity dimensions of Korea's COVID-19 EdTech response. For policy teams, it examines equity dimensions of Korea's COVID-19 EdTech …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0075", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Re-Kindling Learning: eReaders in Lagos", "autores": [ "James Habyarimana", "Shwetlena Sabarwal" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/0af1f14a-f789-5049-a2e6-39f7930ab75d", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Nigeria" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "primaria" ], "pregunta_clave": "What impact did eReaders have on learning in Lagos schools?", "relevancia_politica": "Evaluates eReader intervention impact on learning outcomes in Lagos to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Country case", "Evidence", "Learning", "Implementation", "Learning platforms and digital content" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This first episode of a two-part World Bank EduTech Podcast conversation discusses the strategy paper Reimagining Human Connections. Members of the World Bank EdTech team explain the principles they use to support countries in applying technology to education access, quality, and system improvement. 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For policy teams, it extends the strategy discussion from principles to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0149", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Reimagining Education: a conversation with UNICEF and EdTech Hub about Technology’s Role in Addressing Education Challenges", "autores": [ "World Bank EduTech Podcast", "Collis, Vicky", "Jenkins, Robert", "Saavedra, Jaime", "Allie, Emmanuel", "Nombo, Carolyne", "McBurnie, Chris", "Seychell, Martin", "Malan, Paula" ], "anio": 2021, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/reimagining-education-a-conversation-with-unicef/id1523333192?i=1000535478811", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can international partners and governments use digital learning to address persistent education challenges?", "relevancia_politica": "Connects global partnership ambitions with government priorities and implementation perspectives on equitable digital learning.", "palabras_clave": [ "digital learning", "education partnerships", "UNICEF", "EdTech Hub", "education financing", "equity", "system reform" ], "temas": [ "educational_technology", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This podcast presents a Global Education Summit side event co-hosted by the World Bank, UNICEF, and EdTech Hub. Government and partner representatives discuss national EdTech priorities, digital learning ambitions, financing, and the conditions required to reach learners with quality resources. The multimedia is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0156", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Supporting Teachers in the Age of the Pandemic: a conversation with 2020 Global Teacher Prize winner, Ranjit Disale", "autores": [ "World Bank EduTech Podcast", "Molina, Ezequiel", "Pushparatnam, Adelle", "Disale, Ranjit" ], "anio": 2021, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/supporting-teachers-in-the-age-of-the/id1523333192?i=1000513284663", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "India" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "What support do teachers need to remain effective and innovative during and after a pandemic?", "relevancia_politica": "Connects a teacher's experience with system-level questions about professional support, recognition, collaboration, and future-ready teaching.", "palabras_clave": [ "teachers", "professional support", "COVID-19", "teacher leadership", "professional development", "education innovation", "India" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it connects a teacher's experience with …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0157", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Transforming how teachers use technology", "autores": [ "Wilichowski, Tracy", "Cobo, Cristóbal" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/transforming-how-teachers-use-technology", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "How can education systems help teachers use technology effectively for instruction rather than simply providing tools?", "relevancia_politica": "Emphasizes sustained pedagogical support, teacher agency, and professional development as prerequisites for meaningful classroom technology use.", "palabras_clave": [ "teachers", "technology integration", "professional development", "digital pedagogy", "teacher agency", "instructional practice", "COVID-19" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it emphasizes sustained pedagogical support, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0165", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Monitoring Countries' Readiness to Support Education with Digital Technologies: a Conversation with Imaginable Futures", "autores": [ "World Bank EduTech Podcast", "Cobo, Cristóbal", "Klement, Amy", "Venegas Marin, Sergio" ], "anio": 2021, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/monitoring-countries-readiness-to-support-education/id1523333192?i=1000513598984", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can countries measure whether their education systems are ready to use digital technologies effectively and equitably?", "relevancia_politica": "Explains the rationale and dimensions of the EdTech Readiness Index as a tool for policy diagnosis, benchmarking, and monitoring.", "palabras_clave": [ "EdTech Readiness Index", "system diagnosis", "connectivity", "devices", "digital resources", "teachers", "policy monitoring" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "education_data_and_learning_analytics", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Leveraging data for better EdTech policies", "autores": [ "Venegas Marin, Sergio", "Cobo, Cristóbal", "Cloutier, Marie-Hélène", "Lambert-Porter, Emma" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/where-edtech-working-leveraging-data-better-edtech-policies", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can comparable data help governments identify and strengthen the policies that enable effective EdTech use?", "relevancia_politica": "Introduces the EdTech Readiness Index's six pillars and its use of practice, de jure policy, and de facto implementation indicators.", "palabras_clave": [ "EdTech Readiness Index", "policy data", "benchmarking", "school management", "connectivity", "digital resources", "equity" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog explains the need for comparable measures of education technology readiness and presents the EdTech Readiness Index. It details the index's actor and infrastructure pillars and shows how policy and practice indicators can reveal implementation gaps. For policy teams, it introduces the EdTech …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0168", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Skills Country Action Plan Guidebook (The Why, the What and How) Part 1", "autores": [ "World Bank Digital Development" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/0a4174d70030f27cc66099e862b3ba79-0200022021/digital-skills-country-action-plan-guidebook-the-why-the-what-and-how-part-1", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can a country diagnose its digital skills needs and establish the rationale and scope for a national action plan?", "relevancia_politica": "Provides the conceptual and diagnostic foundation for developing a coordinated country action plan on digital skills.", "palabras_clave": [ "digital skills", "country action plan", "skills framework", "needs assessment", "digital economy", "workforce development", "policy strategy" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "Part 1 of the Digital Skills Country Action Plan Guidebook explains why digital skills matter, defines the skills landscape, and supports diagnosis of national needs. It is designed to help governments frame priorities before moving into detailed action planning. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "Part 2 of the Digital Skills Country Action Plan Guidebook focuses on translating diagnosis into action. It supports governments in setting priorities, coordinating institutions, designing interventions, sequencing implementation, and establishing monitoring arrangements. For policy teams, it guides policy teams …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0170", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Skills : Frameworks and Programs", "autores": [ "Bashir, Sajitha", "Miyamoto, Koji" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/562351611824219616", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "Which digital skills frameworks and program models can inform national skills development strategies?", "relevancia_politica": "Synthesizes definitions, proficiency frameworks, and program approaches relevant to digital economy and education policy in Africa and other developing contexts.", "palabras_clave": [ "digital skills", "skills frameworks", "training programs", "digital economy", "workforce development", "curriculum", "Africa" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank report reviews digital skills concepts, proficiency frameworks, and program models in support of the Digital Economy for Africa initiative. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank EduTech Podcast episode discusses two complementary reports on remote and remedial learning during the COVID-19 pandemic. Cristóbal Cobo speaks with Maryam Akmal and Alberto Muñoz-Nájar about evidence from country responses, including a qualitative study of 17 countries and a mixed-method analysis of …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0176", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Understanding the Perceived Effectiveness of Remote Learning Solutions: Lessons from 18 Countries", "autores": [ "World Bank EduTech Podcast", "Cobo, Cristóbal", "Barron, Maria", "Sánchez Ciarrusta, Iñaki", "Muñoz-Nájar, Alberto" ], "anio": 2021, "publicacion": "open.spotify.com", "url": "https://open.spotify.com/episode/6VkVWnMzawHJZRJBOOtwZK", "enlaces": [ { "etiqueta": "Enlace adicional", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/understanding-the-perceived-effectiveness-of/id1523333192?i=1000528673253" } ], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Afghanistan", "Brasil", "Camboya", "Cameroon", "Estonia", "Haití", "Kenia", "Malawi", "Mozambique", "Nepal", "Níger", "Nigeria", "Pakistán", "Perú", "Ruanda", "Sierra Leona", "Uruguay" ], "region": [ "Global", "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What lessons did education practitioners perceive as most important across 18 country remote learning responses?", "relevancia_politica": "Surfaces implementation lessons on multichannel delivery, changing teacher roles, and hybrid learning that can guide ministries designing resilient learning systems.", "palabras_clave": [ "remote learning", "multichannel delivery", "cross-country study", "teachers", "hybrid learning", "COVID-19", "implementation" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Cristóbal Cobo, Maria Barron, Iñaki Sánchez Ciarrusta, and Alberto Muñoz-Nájar discuss perceived effectiveness, global trends, multichannel delivery, teacher …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0177", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Five lessons from remote learning during COVID-19", "autores": [ "Hasan, Amer", "Cobo, Cristóbal", "Azevedo, João Pedro", "Gilberto, Alison", "Muñoz-Nájar, Alberto", "Akmal, Maryam" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/five-lessons-remote-learning-during-covid-19", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "Which lessons from emergency remote learning should guide more effective and equitable education recovery?", "relevancia_politica": "Translates evidence from pandemic responses into five practical principles for engagement, technology choice, family support, socioemotional support, and monitored learning recovery.", "palabras_clave": [ "remote learning", "COVID-19", "learning recovery", "equity", "teacher support", "family engagement", "socioemotional support", "remedial learning" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It identifies five principles for policy teams: meaningful two-way interaction, fit-for-purpose delivery, support for families and students, socioemotional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0203", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Token Economics: Rethinking Value Exchange and Incentives for Education", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2021, "publicacion": "youtube.com", "url": "https://www.youtube.com/watch?v=urnKIGoSZzA", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "Can token-based incentives create credible value exchange in education without distorting learning goals?", "relevancia_politica": "Introduces policy questions about incentives, digital value, governance, and learner protection in token-based models.", "palabras_clave": [ "Token economics", "Incentives", "Blockchain", "Education finance", "Learner motivation" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This recorded session explores the use of blockchain to automate or strengthen assessment, verification, and incentives. It considers how distributed records might support trusted credentials and recognition while also requiring standards, interoperability, and institutional accountability. The resource gives …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0205", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Skills Economy (Part 2): Skill Registries and Task Repositories", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2021, "publicacion": "youtube.com", "url": "https://www.youtube.com/watch?v=m_3ZmKz3mnw", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "How can skill registries and task repositories improve the connection between learning and work?", "relevancia_politica": "Supports policy design for skills taxonomies, labour-market signalling, and portable learning records.", "palabras_clave": [ "Skills registries", "Task repositories", "Labour market", "Credentials", "Workforce development" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The recording is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0206", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Learner-Centered Credentials (Part 1): Digital Wallets Identification and Student Ownership of Data", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2021, "publicacion": "youtube.com", "url": "https://www.youtube.com/watch?v=xYAL4cSB9oc", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "pregunta_clave": "How can digital wallets give learners greater control over credentials and education data?", "relevancia_politica": "Highlights governance choices around identity, portability, privacy, and learner ownership of records.", "palabras_clave": [ "Digital credentials", "Learner wallets", "Identity", "Data ownership", "Interoperability", "Privacy" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This session explores learner-centred credentials, digital wallets, identification, and student ownership of education data. It considers how learners might store and share verified records across institutions while retaining meaningful control over access. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This recorded discussion examines education ecosystems built on crypto-network concepts and the role of open standards and regulation. It focuses on how institutions, learners, and providers could exchange value and records while maintaining public accountability. The resource is useful for governance teams because it …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0208", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Blockchain and FinTech for Education", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2021, "publicacion": "youtube.com", "url": "https://www.youtube.com/watch?v=1EBcf90-EVU", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "Where can blockchain and financial technology add value in education services and financing?", "relevancia_politica": "Maps potential applications while emphasizing the need for problem definition, governance, and evidence before investment.", "palabras_clave": [ "Blockchain", "FinTech", "Education finance", "Digital credentials", "Innovation", "Governance" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The recording supports early-stage …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0214", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Exploring the Potential of Digital Infrastructure in Education", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2021, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/exploring-the-potential-of-digital-infrastructure/id1523333192?i=1000523094219", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which infrastructure foundations are required for equitable and resilient digital education?", "relevancia_politica": "Links connectivity and devices with platforms, institutions, support, and inclusion in system planning.", "palabras_clave": [ "Digital infrastructure", "Connectivity", "Devices", "Platforms", "Resilience", "Digital divide" ], "temas": [ "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It looks beyond connectivity and devices to the platforms, support arrangements, institutional capacities, and inclusion considerations that determine whether infrastructure becomes usable learning …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0215", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Leveraging Blockchain in Education: the Africa Centers of Excellence Project", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2021, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/leveraging-blockchain-in-education-the-africa-centers/id1523333192?i=1000518359091", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "What can the Africa Centers of Excellence experience teach about blockchain applications in higher education?", "relevancia_politica": "Provides an Africa-focused use case for assessing blockchain in credentials, records, and institutional collaboration.", "palabras_clave": [ "Africa Centers of Excellence", "Blockchain", "Higher education", "Credentials", "Innovation", "Governance" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The episode …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0266", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Selecting, Evaluating, and Adapting Open Learning Management Systems: The Case of ProFuturo", "autores": [ "World Bank Education Team" ], "anio": 2021, "publicacion": "creators.spotify.com", "url": "https://creators.spotify.com/pod/profile/world-bank-edutech/episodes/Selecting--Evaluating--and-Adapting-Open-Learning-Management-Systems-the-case-of-ProFuturo-eqlhhq", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education teams select, evaluate, and adapt open learning management systems for implementation?", "relevancia_politica": "Uses the ProFuturo case to inform platform selection, adaptation, implementation planning, and practical decisions about learning management systems.", "palabras_clave": [ "Learning management systems", "Open platforms", "ProFuturo", "Digital content", "Platform selection", "Implementation", "EdTech" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank EduTech Podcast episode focuses on selecting, evaluating, and adapting open learning management systems through the ProFuturo case. The episode is part of the World Bank Education Technology team’s podcast series and addresses practical implementation questions around platform fit, adaptation, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-004", "tipo_documento": "blog", "titulo": "No longer a nice-to-have – EdTech is now essential for skills development", "autores": [ "Anselm Dannecker", "Iain Bain", "Neil Butcher" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/digital-development/no-longer-nice-have-edtech-now-essential-skills-development", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education and training systems use EdTech to expand equitable, relevant, and scalable skills development?", "relevancia_politica": "The article explains how digital platforms can extend TVET and lifelong learning while requiring policy coordination between governments, providers, and employers.", "palabras_clave": [ "EdTech for TVET", "workforce development", "online training", "skills ecosystems", "digital platforms", "lifelong learning" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "learning_platforms_and_digital_content", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog links technological change and COVID related disruption to the need for scalable skills development. It argues that EdTech can expand access, personalization, and content relevance in technical and vocational education while reducing proximity and capacity constraints. The source highlights …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-013", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Remote learning during COVID-19 pandemic: How countries have faced the challenge of implementing multichannel education delivery strategies", "autores": [ "Cristóbal Cobo", "Alberto Munoz-Najar", "Inaki Sanchez Ciarrusta" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/remote-learning-during-covid-19-pandemic-how-countries-have-faced-challenge-implementing", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Brasil", "Kenia", "Nigeria", "Perú", "Sierra Leona" ], "region": [ "Global", "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What institutional capacities and multichannel delivery choices supported remote learning during COVID 19 school closures?", "relevancia_politica": "The article synthesizes cross country evidence on remote learning delivery, highlighting institutional preparedness, multichannel reach, teacher support, communication, and monitoring of engagement and learning.", "palabras_clave": [ "remote learning", "multichannel delivery", "education continuity", "teacher support", "learning monitoring", "institutional capacity" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education blog draws on studies of remote learning responses across multiple countries during COVID 19. It contrasts systems with established distance education capacity against those building new programs under emergency conditions. The authors identify multichannel delivery, institutional …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-020", "tipo_documento": "blog", "titulo": "The changing role of teachers and technologies amidst the COVID 19 pandemic: key findings from a cross-country study", "autores": [ "Maria Barron", "Cristóbal Cobo", "Alberto Munoz-Najar", "Inaki Sanchez Ciarrusta" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/changing-role-teachers-and-technologies-amidst-covid-19-pandemic-key-findings-cross", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Brasil", "Camboya", "Estonia", "Nigeria", "Perú", "Uruguay" ], "region": [ "Global", "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education systems support teachers to adapt pedagogy, workload, and professional learning for remote and blended delivery?", "relevancia_politica": "The cross country study identifies teacher support, pedagogical adaptation, communication with families, workload management, and professional development as central to effective remote learning.", "palabras_clave": [ "teachers and technology", "remote pedagogy", "teacher professional development", "learning continuity", "teacher wellbeing", "multichannel learning" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education blog synthesizes cross country findings on teachers and technology during the pandemic. It shows that effective remote learning required pedagogical adaptation across radio, television, mobile, and online channels, not simply the provision of devices. The article also examines teacher …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-021", "tipo_documento": "blog", "titulo": "What is Hybrid Learning? How can countries get it right?", "autores": [ "Maria Barron", "Cristóbal Cobo", "Inaki Sanchez Ciarrusta", "Alberto Munoz-Najar" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/what-hybrid-learning-how-can-countries-get-it-right", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can countries design hybrid learning that combines in person and remote learning without weakening pedagogy, equity, or learner support?", "relevancia_politica": "The article defines hybrid learning and identifies implementation factors including time, interaction, teacher capacity, learner support, curriculum adaptation, and technology choice.", "palabras_clave": [ "hybrid learning", "blended learning", "remote pedagogy", "teacher capacity", "learner support", "curriculum alignment" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "The article defines hybrid learning as a combination of in person and remote learning and offers a framework for classifying it by time, space, and interaction. It identifies seven implementation considerations, including learner and teacher skills, support mechanisms, curriculum adaptation, pedagogical coherence, and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-039", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Take-Up, Use, and Effectiveness of Remote Learning Technologies: Lessons from the Covid-19 Pandemic", "autores": [ "Emily A. Beam", "Priya Mukherjee", "Laia Navarro-Sola", "Junnatul Ferdosh", "Md. Afzal Hossain Sarwar" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/a938e64e9f728eaf1745f04269f4dfa9-0090052021/related/RemoteTeach-a2i-finalreport-Nov2021.pdf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Bangladesh" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What barriers limited households’ use of remote learning technologies in Bangladesh, and which supports changed engagement or investment?", "relevancia_politica": "The endline evaluation tests information, data subsidies, and teacher outreach for secondary age learners, providing evidence on access constraints and the value of low technology support.", "palabras_clave": [ "remote learning evaluation", "Bangladesh", "television education", "data subsidies", "teacher outreach", "education equity" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This endline report evaluates remote learning technology supports for 7,313 households with secondary aged children in Bangladesh. It tests information about learning resources, phone data subsidies, and teacher outreach, then measures engagement, parental investment, and learning related outcomes. The study finds …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-040", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Nudges to Improve Parental Engagement and Gender Disparity in Remote Education and Return to School During COVID-19 in Ghana", "autores": [ "Sharon Wolf", "Elisabetta Aurino" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://thedocs.worldbank.org/en/doc/a938e64e9f728eaf1745f04269f4dfa9-0090052021/related/IPA-Nudges-to-Improve-Parental-Engagement-and-Gender-Disparity-in-Remote-Education-and-Return-to-School-During-COVID-19-in-Ghana.pdf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Ghana" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "Can low cost text message nudges improve parental engagement, gender equity, and learning related outcomes during remote learning and school reopening?", "relevancia_politica": "The study summary presents a Ghana evaluation of SMS based behavioural nudges designed to strengthen caregiver engagement and gender equitable educational outcomes.", "palabras_clave": [ "parental engagement", "SMS nudges", "gender equity", "remote learning", "Ghana", "school return" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This study summary describes an evaluation in northern Ghana of text message based behavioural nudges for parents and caregivers during and after COVID 19 school closures. It examines parental engagement, beliefs about education, gender norms, children’s learning, enrolment, attendance, and return to school. The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-001", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Reimagining Human Connections: Technology and Innovation in Education at the World Bank", "autores": [ "Hawkins, Robert J.", "Trucano, Michael", "Cobo Romani, Juan Cristobal", "Twinomugisha, Alex", "Sanchez Ciarrusta, Inaki Alejandro" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/817181617183053785", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can technology and innovation reimagine human connections in education?", "relevancia_politica": "Provides strategic framework for technology and innovation in education from World Bank perspective.", "palabras_clave": [ "Innovation", "Technology", "Strategy", "Implementation", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "World Bank publication on technology and innovation reimagining human connections in education. The publication provides strategic framework for technology and innovation in education from World Bank perspective. For policy teams, it provides strategic framework for technology and innovation in education from World …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-005", "tipo_documento": "guia", "titulo": "How Artificial Intelligence Can Help Advance Post-Secondary Learning in Emerging Markets", "autores": [ "Baloko Makala", "Maud Schmitt", "Alejandro Caballero" ], "anio": 2021, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/0649a79d-20fb-550f-b96a-0b226cd9a11c", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "superior" ], "pregunta_clave": "How can AI advance post-secondary learning in emerging markets?", "relevancia_politica": "Analysis of AI applications for advancing post-secondary education in emerging economies to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Artificial Intelligence", "Higher education", "Emerging markets", "Innovation", "Artificial intelligence in education" ], "temas": [ "artificial_intelligence_in_education", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "Publication examining how artificial intelligence can advance post-secondary learning in emerging market contexts. The publication contributes analysis of AI applications for advancing post-secondary education in emerging economies. For policy teams, it analysis of AI applications for advancing post-secondary …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0065", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Remote Learning During COVID-19: Lessons from Today, Principles for Tomorrow", "autores": [ "Munoz-Najar, Alberto", "Gilberto Sanzana, Alison Grace", "Hasan, Amer", "Cobo Romani, Juan Cristobal", "Azevedo, Joao Pedro Wagner De", "Akmal, Maryam" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/160271637074230077", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What lessons from COVID-19 remote learning inform future crisis preparedness?", "relevancia_politica": "Synthesizes early lessons from COVID-19 remote learning for future crisis response to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Evidence", "Crisis response", "Implementation", "Learning continuity", "Digital learning and pedagogy" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_skills_and_literacy" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This early synthesis document captures lessons from COVID-19 remote learning experiences, establishing principles for future crisis preparedness. The publication synthesizes early lessons from COVID-19 remote learning for future crisis response. For policy teams, it synthesizes early lessons from COVID-19 remote …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0073", "tipo_documento": "guia", "titulo": "EdTech in Indonesia: Ready for Take-off?", "autores": [ "Riaz Bhardwaj", "Massimiliano Calì", "Noah Yarrow" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/3290e918-2c89-5a90-899f-bba5941eb6ca", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Indonesia" ], "region": [ "Asia Oriental y Pacifico" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What is Indonesia's EdTech readiness and adoption landscape?", "relevancia_politica": "Assesses Indonesia's EdTech readiness and adoption trajectory to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Country case", "Readiness", "Implementation", "Evidence", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This country study assesses Indonesia's educational technology readiness, examining adoption patterns, barriers, and opportunities for scaling. The publication assesses Indonesia's EdTech readiness and adoption trajectory. For policy teams, it assesses Indonesia's EdTech readiness and adoption trajectory. It addresses …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0150", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Uruguay : Ceibal en Casa (Ceibal at Home)", "autores": [ "Ripani, María Florencia" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/751561594144552848", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Uruguay" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How did Uruguay use its national Ceibal infrastructure to sustain learning during school closures?", "relevancia_politica": "Documents how prior investment in devices, platforms, content, and teacher support enabled a rapid nationwide remote-learning response.", "palabras_clave": [ "Ceibal en Casa", "remote learning", "learning platforms", "devices", "teacher support", "COVID-19", "Uruguay" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_infrastructure_and_connectivity", "digital_skills_and_literacy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This education continuity case study examines Uruguay's Ceibal en Casa response during COVID-19 school closures. It describes how the country's established digital ecosystem supported online classrooms, content access, communication, and assistance for teachers and learners. For policy teams, it documents how prior …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0151", "tipo_documento": "guia", "titulo": "India (Nagaland) : Tele and Online Education Programme", "autores": [ "Shanavas, M.", "Vivek, M.", "Tiwari, A." ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/261651594142105144", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "India" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How did Nagaland combine television and online channels to maintain education continuity during COVID-19?", "relevancia_politica": "Offers a state-level example of coordinating broadcast and digital delivery to reach learners with different levels of connectivity.", "palabras_clave": [ "remote learning", "educational television", "online education", "COVID-19", "education continuity", "Nagaland", "India" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This education continuity story documents Nagaland's Tele and Online Education Programme during pandemic-related school closures. It describes the use of broadcast television and online channels, the resources mobilized, and implementation lessons for maintaining access to learning. For policy teams, it offers a …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0152", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Creating Edutainment TV for Kids in Africa: A Conversation with Ubongo", "autores": [ "World Bank EduTech Podcast", "Zacharia, Sharon", "Ligon, Nisha", "Ryan, Cliodhna" ], "anio": 2020, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/creating-edutainment-tv-for-kids-in-africa-a/id1523333192?i=1000488020983", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "primera_infancia" ], "pregunta_clave": "What can education systems learn from Ubongo's approach to creating engaging educational television for children in Africa?", "relevancia_politica": "Provides practical insight into designing, producing, and distributing curriculum-relevant edutainment for low-resource and multilingual contexts.", "palabras_clave": [ "educational television", "edutainment", "early learning", "remote learning", "multimedia content", "Africa", "Ubongo" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "digital_learning_and_pedagogy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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For policy teams, it provides practical insight into …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0153", "tipo_documento": "blog", "titulo": "How ministries of education work with mobile operators, telecom providers, ISPs and others to increase access to digital resources during COVID19-driven school closures (Coronavirus)", "autores": [ "Trucano, Michael" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/how-ministries-education-work-mobile-operators-telecom-providers-isps-and-others-increase", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can ministries collaborate with telecommunications providers to expand access to remote-learning resources during a crisis?", "relevancia_politica": "Presents ten actionable connectivity measures, including zero-rating, bandwidth prioritization, public hotspots, device distribution, and use of universal service funds.", "palabras_clave": [ "connectivity", "telecom partnerships", "zero-rating", "remote learning", "universal service funds", "digital access", "COVID-19" ], "temas": [ "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This blog surveys rapid measures used by ministries and telecommunications providers to improve access to digital education during COVID-19 school closures. It also cautions that connectivity is only one part of equitable remote learning and recommends clear, time-bound agreements with private partners. The blog is …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0154", "tipo_documento": "blog", "titulo": "How countries across Latin America use technology during COVID19-driven school closures", "autores": [ "Cobo, Cristóbal", "Hawkins, Robert", "Rovner, Helena" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/how-countries-across-latin-america-use-technology-during-covid19-driven-school-closures", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Colombia", "Costa Rica", "República Dominicana", "Ecuador", "El Salvador", "Nicaragua", "Paraguay", "Perú", "Uruguay" ], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How did Latin American education systems combine digital, broadcast, offline, and mobile channels during school closures?", "relevancia_politica": "Compares early regional responses and identifies practical lessons on multichannel delivery, offline access, teacher support, and equity.", "palabras_clave": [ "remote learning", "multichannel delivery", "educational television", "radio", "learning platforms", "COVID-19", "Latin America" ], "temas": [ "educational_technology", "learning_platforms_and_digital_content", "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This regional blog reviews technology-enabled education responses across Latin America and the Caribbean during COVID-19 school closures. It documents national platforms, television and radio, messaging tools, offline materials, and support services, while emphasizing that implementation quality and inclusion remained …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0155", "tipo_documento": "guia", "titulo": "United States and Ukraine - Virtual Edcamps", "autores": [ "Modica, Allison" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/416761598358040890", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Estados Unidos", "Ukraine" ], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "docentes" ], "pregunta_clave": "How can virtual Edcamps sustain peer-led teacher learning during disruption?", "relevancia_politica": "Shows how participant-driven online professional learning can mobilize educators quickly and support practice exchange across contexts.", "palabras_clave": [ "Virtual Edcamps", "teacher professional development", "peer learning", "online communities", "COVID-19", "United States", "Ukraine" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This education continuity case study examines virtual Edcamp models in the United States and Ukraine. It describes participant-led online professional learning, resource mobilization, implementation challenges, and considerations for adapting the model to other contexts. For policy teams, it shows how …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0160", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Nigeria: EdoBEST@Home", "autores": [ "Muñoz-Najar, Alberto", "Oviawe, Joan Osa" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/371511605243057061", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Nigeria" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "How did Edo State adapt an existing technology-enabled basic education reform for learning at home?", "relevancia_politica": "Shows how prior digitization, teacher support, government ownership, and multichannel delivery helped a subnational system respond rapidly to disruption.", "palabras_clave": [ "EdoBEST@Home", "remote learning", "system reform", "multichannel delivery", "teacher support", "COVID-19", "Nigeria" ], "temas": [ "educational_technology", "learning_platforms_and_digital_content", "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This education continuity story documents Edo State's adaptation of EdoBEST into a home-learning response. It describes online and mobile materials, audio lessons, interactive quizzes, teacher support, government leadership, and public-private collaboration. For policy teams, it shows how prior digitization, teacher …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0161", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Strengthening EdTech Ecosystems: A Conversation with Anthony Bloome", "autores": [ "World Bank EduTech Podcast", "Bloome, Anthony", "Hawkins, Robert" ], "anio": 2020, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/strengthening-edtech-ecosystems-a-conversation/id1523333192?i=1000492982609", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What makes an education technology ecosystem effective in low-resource contexts?", "relevancia_politica": "Highlights coordination among government, implementers, funders, researchers, and providers as a condition for sustainable EdTech adoption.", "palabras_clave": [ "EdTech ecosystem", "partnerships", "low-resource settings", "implementation", "system coordination", "innovation", "international development" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This podcast conversation with Anthony Bloome examines how EdTech ecosystems develop in low-resource contexts. It discusses institutional roles, partnership structures, innovation support, and the coordination needed to move beyond isolated technology projects. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank blog analyzes Edo State's rapid adaptation of the EdoBEST reform during the pandemic. It describes digital and audio content, mobile quizzes, teacher and family support, and the system capacities that made the response possible. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank EduTech Podcast episode features the LEGO Foundation's Director of Global Programmes and a World Bank economist. The conversation examines how play supports creativity, engagement, and lifelong learning and considers its relevance for education programs and systems. 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Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This knowledge pack guides education ministries and partners in starting or strengthening radio-based learning, with particular attention to low-resource settings and emergency continuity. It organizes practical considerations for planning, content production, delivery, learner engagement, and monitoring. 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The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0255", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Mobile Distance and Hybrid Education Solutions: A Knowledge Pack", "autores": [ "Solveigh Steinmetz", "World Bank EdTech Team" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099005004142234286", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What conditions and implementation choices make mobile distance and hybrid education effective?", "relevancia_politica": "Helps ministries evaluate mobile delivery options and the enabling conditions, software choices, implementation arrangements, and equity considerations needed for distance and hybrid education.", "palabras_clave": [ "Mobile learning", "Distance education", "Hybrid learning", "Low-resource settings", "Learning continuity", "Mobile software", "Equity", "Implementation" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "digital_infrastructure_and_connectivity", "educational_access_inclusion_and_digital", "learning_platforms_and_digital_content" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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The resource helps education authorities compare mobile approaches while …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0256", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Remote Learning Response to COVID-19 Knowledge Pack: With a Focus on Least Developed Countries (LDCs) and Fragility, Conflict and Violence (FCV)", "autores": [ "World Bank EdTech Team" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099005004142218338", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can ministries sustain remote learning during school closures in least developed and fragile or conflict-affected settings?", "relevancia_politica": "Offers practical guidance for emergency education planning in contexts where school closures, limited infrastructure, and fragility constrain the available remote learning options.", "palabras_clave": [ "Remote learning", "COVID-19", "School closures", "Least developed countries", "Fragility conflict and violence", "Learning continuity", "Education in emergencies", "Implementation" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy", "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It brings together short, practical guidance on education technology choices and delivery …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-014", "tipo_documento": "blog", "titulo": "The remote learning paradox: How governments can truly minimize COVID-related learning losses", "autores": [ "Cristian Aedo", "Vatsal Nahata", "Shwetlena Sabarwal" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/remote-learning-paradox-how-governments-can-truly-minimize-covid-related-learning-losses", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can governments prevent remote learning investments from excluding students without reliable internet access?", "relevancia_politica": "The article provides a policy lens for balancing online and offline delivery, emphasizing reach, quality, and investment in low technology modalities for disadvantaged learners.", "palabras_clave": [ "remote learning equity", "offline learning", "television education", "radio education", "digital divide", "learning loss" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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Patrinos" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/how-invest-remote-learning-while-building-education-system-future", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education systems invest in remote learning while building resilient and equitable post crisis capacity?", "relevancia_politica": "The article links emergency remote delivery to longer term investments in connectivity, content, assessment, tutoring, and system resilience.", "palabras_clave": [ "education recovery", "remote learning investment", "digital infrastructure", "learning assessment", "tutoring", "system resilience" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_learning_and_pedagogy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "The blog frames COVID 19 education recovery as both an immediate learning loss challenge and a long term system reform opportunity. It recommends protecting education spending, targeting support to schools most affected by learning losses, using just in time assessment and tutoring, and strengthening connectivity and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-024", "tipo_documento": "blog", "titulo": "The Blending of Space and Time During COVID-19", "autores": [ "Robert Hawkins" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/blending-space-and-time-during-covid-19", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What system design questions should guide education technology investments for remote learning, recovery, and future resilience?", "relevancia_politica": "The article organizes policy questions around learning resources, engagement, assessment, data infrastructure, and the integration of classroom and home learning.", "palabras_clave": [ "education resilience", "remote learning", "digital content", "teacher engagement", "formative assessment", "data infrastructure" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "learning_platforms_and_digital_content", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education blog uses the COVID 19 emergency to examine how education systems can blend learning across school and home. It structures the analysis around digital and non digital learning resources, student and caregiver engagement, teacher support, assessment, and data infrastructure. The source …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-025", "tipo_documento": "blog", "titulo": "The Gujarat Model: Managing Learning Continuity During COVID-19", "autores": [ "P. Bharathi", "Cristian Aedo", "Shabnam Sinha", "Sarah Iype" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/gujarat-model-managing-learning-continuity-during-covid-19", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "India" ], "region": [ "Asia Meridional" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How did Gujarat combine digital and offline channels, assessment, and inclusion measures to sustain learning during COVID 19?", "relevancia_politica": "The case documents a state level multichannel response that paired content, device mapping, formative assessment, teacher support, and disability inclusive delivery.", "palabras_clave": [ "Gujarat", "learning continuity", "multimodal delivery", "inclusive education", "formative assessment", "DIKSHA" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "digital_learning_and_pedagogy", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank case study documents Gujarat’s COVID 19 learning continuity strategy for a large public education system. It describes a multimodal mix of television, online platforms, digital content, print materials, home visits, and mobile learning support. The source highlights device mapping, weekly formative …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-050", "tipo_documento": "guia", "titulo": "The COVID-19 Crisis Response: Supporting tertiary education for continuity, adaptation, and innovation", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2020, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/8d587640-9673-5e56-b4f2-dbadd771cc39", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can tertiary education systems maintain continuity and build resilient distance and blended learning capacity during systemic disruption?", "relevancia_politica": "The guidance note identifies institutional, infrastructure, pedagogical, and equity challenges in the rapid shift to distance learning and outlines response actions for tertiary systems.", "palabras_clave": [ "tertiary education", "COVID 19 response", "distance education", "institutional resilience", "digital infrastructure", "blended learning" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank guidance note assesses how COVID 19 disrupted tertiary education across regions and income groups. It describes the rapid shift to online and other distance modalities, while highlighting equity, broadband, instructional capacity, student support, and institutional finance. The note outlines short and …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-new-040", "tipo_documento": "multimedia", "titulo": "Exploring Technology and Innovation in Education: A Conversation with Mike Trucano", "autores": [ "World Bank EduTech Podcast", "Hawkins, Robert", "Trucano, Michael" ], "anio": 2020, "publicacion": "podcasts.apple.com", "url": "https://podcasts.apple.com/us/podcast/exploring-technology-and-innovation-in-education/id1523333192?i=1000487096641", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What lessons emerge from two decades of advising and evaluating education technology initiatives in low- and middle-income countries?", "relevancia_politica": "Connects long-run international EdTech experience with policy design, implementation realities, evaluation, institutional learning, and the field’s future direction.", "palabras_clave": [ "Education technology", "International development", "Policy advice", "Evaluation", "Implementation", "System reform", "World Bank" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "In this World Bank EduTech Podcast episode, Robert Hawkins interviews Michael Trucano about two decades of advising and evaluating education technology initiatives in more than 50 low- and middle-income countries. Their conversation reflects on recurring implementation challenges, the evolution of the EdTech field, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0192", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Digital Economy for Africa: Country Diagnostic of Senegal", "autores": [ "World Bank Group" ], "anio": 2019, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/31841", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [ "Senegal" ], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "adultos" ], "pregunta_clave": "What priorities can help Senegal build an inclusive and competitive digital economy?", "relevancia_politica": "Places digital skills within an integrated reform agenda spanning infrastructure, public platforms, finance, entrepreneurship, regulation, and access.", "palabras_clave": [ "Senegal", "Digital economy", "Digital skills", "DE4A", "Infrastructure", "Public platforms", "Digital finance", "Entrepreneurship" ], "temas": [ "digital_skills_and_literacy", "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank diagnostic assesses Senegal’s readiness to realize the inclusive-growth, productivity, and employment potential of the digital economy. Using the Digital Economy for Africa framework, it examines five connected foundations: affordable and reliable infrastructure, interoperable public platforms, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-030", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Is education ready to work in data-intensive environments?", "autores": [ "Cristóbal Cobo" ], "anio": 2019, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/education-ready-work-data-intensive-environments", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What governance, literacy, and institutional capacity are needed for safe and accountable data intensive education systems?", "relevancia_politica": "The article identifies privacy, ethics, accountability, bias, transparency, explainability, and data literacy as policy questions for education systems adopting AI and learning analytics.", "palabras_clave": [ "education data", "learning analytics", "algorithmic literacy", "data ethics", "privacy", "AI governance" ], "temas": [ "education_data_and_learning_analytics", "artificial_intelligence_in_education", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank Education blog examines the rise of data intensive technologies in education, including learning analytics, predictive systems, and AI enabled tools. It sets out governance questions on privacy, consent, accountability, bias, transparency, and explainability. The author argues that students, teachers, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0078", "tipo_documento": "guia", "titulo": "ICTs for Education in Africa", "autores": [ "David Souter", "Lishan Adam", "Neil Butcher", "Claire Sibthorpe", "Tusu Tusubira" ], "anio": 2018, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/d5e99c4e-9f70-56af-b749-10ec6f171534", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What is the landscape of ICT use in education across Africa?", "relevancia_politica": "Provides regional overview of ICT in education across African countries to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Regional analysis", "Evidence", "Implementation", "Infrastructure", "Educational technology" ], "temas": [ "educational_technology", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This regional overview examines ICT use in education across Africa, analyzing infrastructure, policies, and implementation patterns. The publication provides regional overview of ICT in education across African countries. For policy teams, it provides regional overview of ICT in education across African countries. The …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-054", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Technology Offers New Possibilities for Teaching and Learning", "autores": [ "World Bank Education Global Practice" ], "anio": 2018, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents1.worldbank.org/curated/en/731401541081357776/pdf/131640-BRI-technoligies-PUBLIC-Series-World-Bank-Education-Overview.pdf", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "How can education systems use technology to strengthen teaching, skills, access, data use, and implementation capacity without widening inequality?", "relevancia_politica": "The brief presents the World Bank’s education technology approach across teacher support, skills, ministry capacity, customized learning, access, and parental engagement.", "palabras_clave": [ "education technology", "teacher support", "digital literacy", "inclusive access", "learning data", "ministry capacity" ], "temas": [ "educational_technology", "digital_learning_and_pedagogy", "education_data_and_learning_analytics" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It presents priorities for teacher support, twenty first century skills, ministry data capacity, customized learning, access in remote settings, …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0174", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Evoke - Developing skills in youth to solve the World’s most complex problems : the social innovators’ framework", "autores": [ "Freeman, Barbara", "Hawkins, Robert" ], "anio": 2017, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/917521486642876143", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "secundaria_baja", "secundaria_alta", "superior" ], "pregunta_clave": "How can game-based learning help young people build the skills and agency to address complex social challenges?", "relevancia_politica": "Provides a structured framework for designing challenge-based social innovation experiences that develop twenty-first-century and socio-emotional skills.", "palabras_clave": [ "Evoke", "game-based learning", "social innovation", "youth", "twenty-first-century skills", "socio-emotional skills", "challenge-based learning" ], "temas": [ "digital_learning_and_pedagogy", "digital_skills_and_literacy", "learning_platforms_and_digital_content" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank framework describes Evoke, a game-based learning model that engages young people with complex global challenges. It explains how missions, storytelling, collaboration, and reflection can support creativity, critical thinking, empathy, and social innovation. For policy teams, it provides a structured …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0076", "tipo_documento": "guia", "titulo": "SABER-ICT Framework Paper: Documenting National EdTech Policies", "autores": [ "Trucano, Michael" ], "anio": 2016, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/705511614607800742", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What framework exists for documenting national EdTech policies?", "relevancia_politica": "Provides the SABER-ICT framework for systematic EdTech policy documentation to support policy design, investment choices, and implementation planning.", "palabras_clave": [ "Policy strategy", "Framework", "Documentation", "Governance", "Technology governance, adoption and financing" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_technology" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This framework paper presents the SABER-ICT methodology for systematically documenting and analyzing national educational technology policies. The publication provides the SABER-ICT framework for systematic EdTech policy documentation. For policy teams, it provides the SABER-ICT framework for systematic EdTech policy …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0077", "tipo_documento": "guia", "titulo": "ICT and the Education of Refugees: A Stocktaking of Innovative Approaches in the MENA Region: Lessons of Experience and Guiding Principles", "autores": [ "Kent Lewis", "Simon Thacker" ], "anio": 2016, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/455391472116348902", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Medio Oriente y Norte de Africa" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "What lessons can information and communication technology offer for refugee education in the Middle East and North Africa?", "relevancia_politica": "Synthesizes experience and guiding principles for policymakers and delivery organizations considering technology-supported education for refugees.", "palabras_clave": [ "Refugee education", "Information and communication technology", "Middle East and North Africa", "Education in emergencies", "Equity", "Evidence review", "Guiding principles", "Implementation" ], "temas": [ "educational_access_inclusion_and_digital", "technology_governance_adoption_and_finan" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified - URL updated. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank technical paper reviews innovative uses of information and communication technology for refugee education across the Middle East and North Africa. It takes stock of experience in displaced learning contexts and distills lessons and guiding principles for decision makers assessing where technology can …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0223", "tipo_documento": "guia", "titulo": "Technologies in education across the Americas: The promise and the peril and some potential ways forward (SABER-ICT Technical Paper Series No. 12)", "autores": [ "Trucano, Michael" ], "anio": 2016, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/b8663609-f2a5-544d-9b47-8df3b22613f4", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "America Latina y el Caribe" ], "nivel_educativo": [ "primaria", "secundaria_baja", "secundaria_alta" ], "pregunta_clave": "What can countries in the Americas learn from past education technology investments and policy choices?", "relevancia_politica": "Provides a historically grounded regional review of promises, risks, and practical policy options for technology in schools.", "palabras_clave": [ "Americas", "SABER ICT", "Education technology", "Policy", "Implementation", "Evidence" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This SABER ICT technical paper reviews the promise and peril of education technologies across the Americas. Michael Trucano examines recurring policy and implementation issues, including infrastructure, teacher capacity, content, governance, and the gap between expectations and evidence. The paper remains useful to …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-031", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Digital teaching and learning resources: An EduTech reader", "autores": [ "Michael Trucano" ], "anio": 2016, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/dlr-reader", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "What should policymakers consider when using digital teaching and learning resources to address access, cost, and content quality?", "relevancia_politica": "The reader curates World Bank policy discussions on digital content, open resources, textbook costs, procurement, ownership, and the realities of implementation in low resource settings.", "palabras_clave": [ "digital learning resources", "textbooks", "open educational resources", "digital content", "procurement", "education policy" ], "temas": [ "learning_platforms_and_digital_content", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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It covers digital content procurement, open educational resources, licensing, ownership of content and data, and the financial …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-cand-056", "tipo_documento": "guia", "titulo": "The Role and Status of National Research and Education Networks (NRENs) in Africa", "autores": [ "Michael Foley" ], "anio": 2016, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/26258", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Africa Subsahariana" ], "nivel_educativo": [], "pregunta_clave": "How can national research and education networks strengthen affordable connectivity and digital capacity for African higher education and research?", "relevancia_politica": "The report addresses the role of national research and education networks in expanding affordable high speed connectivity and collaboration capacity for universities and research institutions.", "palabras_clave": [ "research and education networks", "higher education connectivity", "Africa", "broadband", "digital infrastructure", "universities" ], "temas": [ "digital_infrastructure_and_connectivity", "technology_governance_adoption_and_finan", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. Nivel asignado por EvidencIA con una regla de texto." }, "resumen_extracto": "This World Bank report examines the role and status of national research and education networks in Africa. It considers how shared networks can improve affordable high speed connectivity, collaboration, and access to digital services for universities and research institutions. The source is relevant to tertiary …", "verificado_por_evidencia": false }, { "curaduria": "empirical", "id": "empirical-res-0146", "tipo_documento": "blog", "titulo": "Worst practice in ICT use in education", "autores": [ "Trucano, Michael" ], "anio": 2010, "publicacion": "Banco Mundial", "url": "https://blogs.worldbank.org/en/education/worst-practice", "enlaces": [], "diseno": "no_empirico", "nivel_evidencia": 4, "nivel_origen": "automatico", "pais": [], "region": [ "Global" ], "nivel_educativo": [ "sistema" ], "pregunta_clave": "Which recurring mistakes should policy teams avoid when designing large-scale ICT investments in education?", "relevancia_politica": "Provides a practical failure checklist covering hardware-led planning, imported models, weak content strategies, absent evaluation, vendor lock-in, underestimated costs, inequity, and insufficient teacher support.", "palabras_clave": [ "ICT in education", "implementation failure", "total cost of ownership", "vendor lock-in", "equity", "teacher professional development", "monitoring and evaluation" ], "temas": [ "technology_governance_adoption_and_finan", "digital_infrastructure_and_connectivity", "digital_skills_and_literacy", "educational_access_inclusion_and_digital" ], "veredicto": "no_aplica", "agregado": "2026-09-28", "verificacion": { "estado": "curaduria_externa", "fecha": "2026-09-28", "notas": "Revisión de Empirical: Verified. 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