Inteligencia artificial y enseñanza del derecho: su incorporación durante la pandemia de la Covid-19

Abstract

El presente estudio tiene como finalidad analizar la incorporación de la inteligencia artificial en la enseñanza del derecho a nivel universitario durante la pandemia de la COVID-19. Es importante porque se reconoce la necesidad de su incorporación, la misma que fomentaría la lectura, el pensamiento crítico, la cultura investigativa y mejoraría el rendimiento académico del estudiante de derecho. Se desarrollo una investigación cualitativa, con diseño no experimental y nivel exploratorio. Se elaboró un instrumento, el mismo que fue convalidado mediante el método Deplhi. El instrumento se aplicó a 15 abogados que ejercen el rol de docente en universidades peruanas. Los resultados dan cuenta de la importancia de la incorporación de la tecnología, la cual permite un proceso de educación virtual, constituyéndose en una herramienta complementaria en los procesos de formación, con lo cual se teme el reemplazo de los docentes. Se concluyó que es factible la incorporación de la inteligencia artificial en el proceso de formación del estudiante de derecho porque priorizaría la alfabetización digital.

La inteligencia artificial como mecanismo para el aseguramiento del derecho a la educación

“…Se ha observado que con esta herramienta es posible establecer sistemas de tutoría para atender los requerimientos del estudiantado, al determinar como implicación que se diversifique el espectro de la enseñanza y se enriquezcan las prácticas de instrucción. El potencial de la IA dentro de los medios educacionales pudo, por ejemplo, ser atestiguado durante la crisis de Covid-19, pues a raíz de su acaecimiento se planteó la potenciación de la tecnología respectiva en aras de lograr una alfabetización digital para reducir brechas en el ámbito educativo (Quezada Castro et al, 2022).…”

A Systematic Review of Generative AI and (English Medium Instruction) Higher Education

“…Many of the published studies found were discipline-specific in nature and highlighted the differing challenges and implications of GenAI and the diverse range of bespoke recommendations of how these concerns may be addressed. Such publications proceeded from educational studies in the areas of Chemistry (Emenike & Emenike, 2023), Computer Science (Hurlburt & Reisman, 2023), Ideology and Politics (Tian, 2022), Inclusive Learning (Gupta & Chen, 2022), Law (Quezada Castro et al, 2022), Management (Lim et al, 2023), Medicine (Khan et al, 2023), Nursing (Archibald & Clark, 2023;Choi et al, 2022), Science Education (Cooper, 2023;Costello, 2023), and Social Work (Hodgson et al, 2022). After thorough review of these, common affordances amongst these studies include personalised student learning enablement, enhanced accessibility, and workload optimization for lecturers.…”