Artículo

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/345284

Artículo científico o editorial en una publicación periódica académica sujeto a revisión de pares. Cumple con los índices internacionales o bases de datos de amplia cobertura, como el listado del Current Contents, ISI WEB of Knowledge (http://isiknowledge.com/) e índice de revistas mexicanas de CONACYT (www.conacyt.mx/dac/revistas). Éstos indizan y resumen los artículos de revistas seleccionadas, en todas las áreas del saber.

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20231

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Author: search.filters.author.Castillo Martínez, Isolda MargaritaPublisher: search.filters.publisher.Elsevier

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    Artículo
    Towards the development of complex thinking in university students: Mixed methods with ideathon and artificial intelligence
    (Elsevier, 2023-12-03) Castillo Martínez, Isolda Margarita; Argüelles Cruz, Amadeo José; Piñal Ramírez, Octavio Elías; Glasserman Morales, Leonardo David; Ramírez Montoya, María Soledad; Carreon Hermosillo, Alejandra; https://ror.org/03ayjn504; https://ror.org/059sp8j34; https://ror.org/05fj8cf83
    This article examines the capacity of an artificial intelligence (AI) platform to assess university students' mastery of complex thinking. Central questions addressed include the identification of essential technical elements that contribute to the platform's effectiveness, and how the AI platform can boost student motivation and cultivate complex thinking. The research employed a mixed-methods approach, anchored by an Ideathon centered on the Sharing Economy. Qualitative insights were drawn from semi-structured interviews with nine university students. The results indicate that the platform effectively evaluates complex thinking proficiency, differentiating between systemic, scientific, and innovative thinking. Notably, the AI-driven personalization of the platform was found to significantly enhance student motivation. This study highlights the capabilities of AI platforms in competency assessment and suggests that future research should investigate how such data can inform strategies to develop complex reasoning among diverse university student populations.
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