Título: Percepciones sobre modelos de Inteligencia Artificial
Director: Dr. Fernando Schapachnik
Jurados: Dra. Viviana Cotik, Lic. Herman Schinca

Resumen:

Esta tesis estudia las percepciones de estudiantes universitarios sobre las capacidades de razonamiento de los modelos de inteligencia artificial basados en LLMs. Se diseñó un experimento con 46 estudiantes de primer año de la carrera de Biología de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA que no habían recibido formación previa en temas de inteligencia artificial. La actividad se realizó en tres etapas: un cuestionario inicial, con preguntas acerca de cómo los participantes utilizan ChatGPT, la resolución de una prueba cognitiva y un cuestionario final donde debían estimar la habilidad de ChatGPT para resolver esa misma prueba cognitiva.

Los resultados muestran que los participantes tienden a sobreestimar las capacidades de ChatGPT en tareas de razonamiento lógico: aunque el modelo no resolvió ninguna de las tareas de la prueba cognitiva, la mayoría de los estudiantes predijo puntajes altos, y casi todos expresaron sorpresa al conocer el resultado real. Además, se observa una leve correlación entre las percepciones de inteligencia y el puntaje esperado: quienes atribuyeron menor inteligencia a ChatGPT, predijeron también un menor rendimiento en la prueba.

Este trabajo aporta evidencia empírica sobre cómo los estudiantes ingresantes a una carrera de ciencias perciben las capacidades de la inteligencia artificial.