Impacto de la Inteligencia Artificial en los alumnos de Ingeniería de Lima en el 2023

RESUMEN

El presente trabajo de investigación consiste en la descripción y análisis de diferentes preguntas acerca del impacto de la Inteligencia Artificial en los alumnos de Ingeniería de Lima en el 2023, en este trabajo se analizara diversos aspectos como lo son: Las herramientas de Inteligencia Artificial más usadas, la cantidad de horas dedicadas a usar herramientas de Inteligencia Artificial, el nivel de satisfacción obtenido al utilizar estas herramientas, la cantidad de dinero invertido en herramientas de Inteligencia Artificial de pago . El problema de investigación del trabajo consiste en analizar el uso de herramientas de Inteligencia Artificial, estas se encargan de brindar soporte a los estudiantes que estén cursando las carreras de Ingeniería. Para la investigación se ha realizado una encuesta a 384 personas usando el método probabilístico para de esta manera poder obtener los datos requeridos de las personas encuestadas. Debido a que estas herramientas de Inteligencia Artificial recién están despuntando en lo que a su uso se refiere, se prevé que con el paso del tiempo muchos más estudiantes de Ingeniería las usen. El uso de estas herramientas abre las puertas a el poder obtener la información o ayuda que se requiera de una manera más rápida y eficiente, dejando atrás a otros métodos más convencionales.

Contenido

CAPITULO 1        4

I.        Antecedentes        4

II.        Descripción del proyecto        4

III.        Problema central del proyecto        4

IV.        Objetivo General        5

V.        Objetivos Específicos        5

CAPÍTULO 2        5

VI.        Conceptos estadísticos        5

VII.        Variables y tipos de variables        7

VIII.        Muestra estadística y tipo de muestreo.        9

IX.        Gráficos y tablas estadísticas por variable        10

X.        Medidas de tendencia central y dispersión        12

XI.        Distribución muestral para la media con varianza poblacional desconocida, pero tamaño de muestra grande.        14

XII.        Intervalos de confianza        15

CAPÍTULO 3        21

XIII.        Prueba de hipótesis estadística y análisis de los resultados.        21

XIV.        Conclusiones        26

XV.        Recomendaciones.        27

XVI.        Referencias        27

CAPITULO 1

1. Antecedentes

Nos remontamos al S.XX, en donde como consecuencia de la constante investigación sobre la automatización de las matemáticas, se establece lo que hoy en día se conoce como Ciencias de la Computación. Entre las personas que se involucraron en esto destaca Alan Turing, creador de la máquina de Turing, este es un dispositivo que estudia y trata de entender los límites de la automatización, así como el poder simular cualquier algoritmo para que sea implementado en otro sistema automático.

Es debido a estos avances que la progresión de resultados en el ámbito de la computación se dispara y se empiezan a asomar rasgos de lo que podría ser una IA definida. En 1950, Turing publica un trabajo (titulado “Maquinas Computacionales e Inteligencia”) donde propone el tan famoso Test de Turing, este test busca determinar si una inteligencia artificial puede imitar las respuestas humanas. Es por estos años que A. Samuel un ingeniero de IBM propone un juego de damas automático, en donde el programa tiene un proceso de aprendizaje que le permite mejorar a medida que juegue con otras personas, esto resulto tan bien que se implementó en la primera máquina comercial de IBM, a este mecanismo se le llamo Machine-Learning.

A partir de eso se comenzó el uso de la Inteligencia Artificial se empezó a enfocar mucho en juegos como el ajedrez, en donde en el año 1997 se produce la derrota de Kasparov, campeón mundial de ajedrez, frente a Deeper Blue, una maquina elaborada por IBM con el fin de jugar al ajedrez, después de 1997 se produce una sequía en este ámbito debido probablemente a la falta de interés, es en el siglo XXI en donde se vuelve a retomar el interés y en donde el Machine Learning acapara prácticamente todas las técnicas que están en desarrollo, hace unos pocos años la Inteligencia Artificial tuvo un boom debido a las variantes de las redes neuronales artificiales, siendo capaces de aprender a partir de datos complejos como las imágenes, textos, audios y videos.

1. Descripción del Proyecto

El presente informe está enfocado en el estudio del impacto que tienen las herramientas de Inteligencia Artificial sobre los estudiantes de Ingeniería de Lima en el 2023, para lo cual se hará uso del método estadístico, es decir, se manejaran datos cualitativos y cuantitativos. Así mismo, se realizará la recolección, recuento, presentación, síntesis y análisis de los datos obtenidos.

1. Problema central del proyecto

Las herramientas de Inteligencia Artificial al día de hoy ofrecen múltiples soluciones para la resolución de problemas de todo tipo, así como al desarrollo de la ingeniería. Es debido a esto que se presentará una pregunta, esto con el fin de permitirnos analizar el impacto de la Inteligencia Artificial en estudiantes de Ingeniería de Lima de una manera más rápida y eficaz, la cual será: ¿el uso de herramientas de Inteligencia Artificial, fortalecen el conocimiento y benefician a los estudiantes que cursan carreras de ingeniería? Para responder dicha controversia detallaremos múltiples factores tales como, la herramienta de Inteligencia Artificial más usada, la cantidad de horas dedicadas a usar estas herramientas, nivel de satisfacción obtenido al utilizar estas herramientas, dinero invertido en herramientas de pago, todo esto durante el periodo universitario 2023.

1. Objetivo General

Determinar cuánto es el beneficio del uso las herramientas de Inteligencia Artificial por los estudiantes de las carreras de ingeniería  

1. Objetivos Específicos

• Determinar las herramientas de IA más utilizadas por los estudiantes.
• Determinar la herramienta de IA que los estudiantes consideren mas útil
• Determinar la satisfacción de los estudiantes de Ingeniería en relación a sus cursos al haber usado estas herramientas de IA
• Identificar si los estudiantes estuviesen de acuerdo con que las universidades prohíban el uso de herramientas de IA
• Determinar la razón por la que los estudiantes creen que las herramientas de IA se han vuelto populares
• Identificar la cantidad de herramientas de IA que los estudiantes de Ingeniería saben utilizar
• Identificar la cantidad de herramientas de IA que los estudiantes de Ingeniería conocen
• Determinar la cantidad de minutos al día que dedica el estudiante al uso de herramientas de IA.
• Identificar cual es la edad mínima que los estudiantes consideran aceptable para usar herramientas de IA

CAPÍTULO 2

1. Conceptos estadísticos

1. Muestra:

En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuos de una población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra aleatoria adecuada. También es un subconjunto de la población, y para ser representativa, debe tener las mismas características de la población. La muestra debe poseer toda la información deseada para tener la posibilidad de extraerla, y esto solo se puede lograr con una buena selección de la muestra y un trabajo muy cuidadoso y de alta calidad en la recolección de datos.

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