Exploración de las creencias de los estudiantes chinos de inglés como lengua extranjera sobre el aprendizaje digital informal mediado por IA: Perspectivas desde la metodología Q - Wang, Xiaochen; Gao, Yang; Reynolds, Barry Lee; Wang, Qikai (Porta Linguarum Revista Interuniversitaria de Didáctica de las Lenguas Extranjeras, 2025)
A medida que la tecnología se integra cada vez más en el aprendizaje de idiomas, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta prometedora para mejorar experiencias personalizadas y atractivas. Sin embargo, la investigación sobre su papel en el aprendizaje digital informal, especialmente desde la perspectiva de los estudiantes, sigue siendo limitada. Este estudio utilizó la metodología Q, con una muestra de 20 estudiantes chinos de inglés como lengua extranjera (EFL), para explorar sus creencias sobre el aprendizaje digital informal mediado por IA, identificando tres tipos principales de creencias. Los resultados revelaron tres tipos principales de creencias: creencias optimistas sobre la IA, creencias críticas sobre la IA y creencias de duda hacia la IA. Las creencias optimistas sobre la IA reflejan a estudiantes que ven la IA como una herramienta revolucionaria que aumenta la eficiencia y el compromiso en el aprendizaje, mostrando entusiasmo por las nuevas aplicaciones de la IA en el aprendizaje de idiomas. Las creencias críticas sobre la IA caracterizan a estudiantes que reconocen los beneficios de la IA, pero se mantienen cautelosos y evalúan críticamente sus limitaciones y posibles desventajas. Las creencias de duda hacia la IA describen a estudiantes que, aunque reconocen el potencial de la IA, tienen dudas sobre su efectividad general en el aprendizaje informal del inglés. Al arrojar luz sobre las diversas creencias de los estudiantes sobre la IA en el aprendizaje de idiomas informal, este estudio contribuye a una comprensión más profunda de cómo los estudiantes perciben e interactúan con las herramientas de aprendizaje de idiomas impulsadas por IA. Estos hallazgos tienen importantes implicaciones para el diseño y desarrollo de herramientas educativas basadas en IA más efectivas y personalizadas que respondan a las diversas necesidades y preferencias de los estudiantes.