El Podcast como Apoyo al Razonamiento Profesional Evaluado por la Inteligencia Artificial

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21703/rexe.v23i52.2214

Keywords:

Higher education, Information technology (IT), Artificial intelligence, Learning, Reasoning.

Abstract

Introduction: The pandemic left formative sequelae that led teachers to adopt various strategies and tools to mitigate its effects. Among the computer and information technologies (ICT) used remotely as support, the podcast stood out as a chosen resource for teaching professional reasoning, and it is unknown to what extent it is truly relevant and aligned with educational objectives upon returning to face-to-face learning.

Methods: Four teachers explored the possibility of using Artificial Intelligence (AI) to evaluate the potential of the podcast as a resource in professional reasoning training. For this purpose, they employed open-ended questions to the AI model available and free from OpenAI, known as Chat GPT (Generative Pretrained Transformer version 3.5).

Results: The texts provided by Chat GPT revealed that the synergy between the podcast and AI can be feedback for the learning process of professional reasoning in the post-pandemic period. The obtained results included descriptive and comparative tables, showing how Chat GPT provided feedback on methodological strategies and evaluation instruments related to the use of model human movement function-dysfunction (MHMFD) as a resource for learning professional reasoning.

Conclusion: AI can be a support to the podcast, providing updated feedback when requested to limit its analysis to the reasoning model of human MHMFD.

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Author Biographies

Oscar Bustos-Moyano, Universidad Católica del Maule, Chile

Kinesiólogo, Magíster en Kinesiología. Doctorando en Educación Superior Universitaria. Univ. Nacional de Rio Negro, Argentina. Terapeuta Deportivo por la University of Maine, USA. Académico universitario integrante de la Línea de Razonamiento Profesional, imparte docencia clínica y de aula en temas relacionados con deportistas.

Pablo Morales-Barrientos, Universidad Católica del Maule, Chile

Kinesiólogo, especialista en Geriatría y Gerontología, Magíster en Ciencias de la Actividad Física. Doctorando en Salud Pública en la Universidad de Chile. Académico universitario con años de experiencia, integrante de la Línea de Razonamiento Profesional, imparte docencia clínica y de aula en temas relacionados con trabajadores, personas mayores y dependencia.

Hugo Tapia-Gallardo, Universidad Católica del Maule, Chile

Kinesiólogo, Magíster en Kinesiología. Doctorando en Ciencias de la Actividad Física y Salud en la Universidad Católica del Maule. Académico universitario y clínico en el área Musculo-Esquelética, integrante de la Línea de Razonamiento Profesional, imparte docencia clínica y de aula en temas relacionados con lesiones de trabajadores y deportivas.

Paul Medina-González, Universidad Católica del Maule, Chile

Kinesiólogo, especialista en Geriatría y Gerontología, Magíster en Kinesiología. Doctor en Ciencias Veterinarias por la Universidad Austral de Chile. Académico universitario, coordinador del Programa KINETRANSFORMA, integrante de la Línea de Razonamiento Profesional, imparte docencia clínica y de aula en temas relacionados con la biokinesiología y la ecokinesiología.

Máximo Escobar-Cabello, Universidad Católica del Maule, Chile

Kinesiólogo, Licenciado en Kinesiología, Magíster en Kinesiología. Doctor en Educación y Especialista en Kinesiología Respiratoria. Académico universitario coordinador de la Línea de Razonamiento Profesional, imparte docencia clínica y de aula en temas relacionados con el aprendizaje y la aplicación del modelo Función-Disfunción del Movimiento Humano.

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Published

2024-08-02

How to Cite

Bustos-Moyano, O. ., Morales-Barrientos, P., Tapia-Gallardo, H., Medina-González, P., & Escobar-Cabello, M. (2024). El Podcast como Apoyo al Razonamiento Profesional Evaluado por la Inteligencia Artificial. REXE- Revista De Estudios Y Experiencias En Educación, 23(52), 29–42. https://doi.org/10.21703/rexe.v23i52.2214

Issue

Section

Investigación