Tesis doctorales

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http://hdl.handle.net/20.500.14454/11

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Examinando Tesis doctorales por Materia "Actitudes"

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    Evaluación de las actitudes hacia la estadística en alumnos universitarios y factores que las determinan
    (Universidad de Deusto, 1991-06-21) Auzmendi, Elena; Villa Sánchez, Aurelio; Facultad de Filosofía y Ciencias de la Educación
    El objeto de este estudio ha sido llevar a cabo una evaluación de las actitudes hacia la estadística en los estudiantes universitarios así como de los factores que permiten explicar los afectos, cogniciones y predisposiciones comportamentales que se observan, ante esta materia, entre este conjunto de estudiantes. Tres ha sido tos objetivos fundamentales de este estudio: 1. Crear un instrumento válido y fiable que permita conocer las actitudes de los alumnos hacia la estadística. 2. El segundo objetivo de esta investigación ha sido hallar los factores que influyen en las actitudes de los estudiantes hacia la estadística. 3. El tercer objetivo de esta investigación ha sido presentar posibles vías de solución que permitan una mejora de las actitudes de los alumnos. En cuanto a su estructura, este trabajo presenta tres partes fundamentales, una parte teórica, una parte empírica que corresponde al estudio de campo, y, por último, una discusión de los resultados y las conclusiones obtenidas más importantes. La pane teórica consta de tres capítulos. En el primero se analiza el estado actual de los estudios sobre las actitudes hacia la estadística, en el segundo se hace un repaso de las variables, tanto personales como situacionales, que han suscitado más investigaciones en el área de la matemática-estadística, y en el tercero se presentan las principales escalas existentes de medición de las actitudes hacia este campo. La parte empírica consta, a su vez, de dos apartados, uno referente a la metodología utilizada para llevar a cabo el estudio de campo (descripción de la muestra, objetivos e hipótesis, etc.), y otro referido a los resultados del mismo. Por último se presenta la discusión de los principales hallazgos del estudio así como las conclusiones más importantes que se derivan del mismo. Dado que han sido muy numerosos los análisis realizados y muy minuciosa su exposición en el apañado de resultados, esta última parte del trabajo (discusión y conclusiones) presenta una visión resumida pero detallada de la parte empírica de la investigación.
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    Herencia del sesgo: influencia de los sesgos de la Inteligencia Artificial en las decisiones humanas
    (Universidad de Deusto, 2024-07-12) Vicente Holgado, Lucía; Matute Greño, Helena; Programa de Doctorado en Psicología por la Universidad de Deusto
    Las recomendaciones erróneas o sesgadas de la inteligencia artificial pueden ejercer un impacto negativo en las decisiones de las personas, como han puesto de manifiesto un número significativo de estudios. Sin embargo, un aspecto clave de la influencia de la IA en el comportamiento humano aún no ha sido explorado: ¿después de interactuar con un sistema de IA sesgado las personas reproducirán ese sesgo en sus propias decisiones futuras, incluso en un contexto sin IA? En dos series de experimentos exploramos si las personas podrían heredar sesgos de la IA y pusimos a prueba estrategias para mitigar este efecto negativo en las decisiones humanas. En la primera serie experimental (Experimentos 1, 2, 3 y 4) los participantes completaron una tarea que simulaba un diagnóstico médico sin asistencia o con la asistencia de un sistema de IA sesgado. Las recomendaciones sesgadas de la IA influyeron las decisiones de los participantes, pero, el hallazgo más importante de esta serie experimental fue que los participantes reprodujeron en sus respuestas el sesgo de la IA que les había proporcionado asistencia cuando se enfrentaron a realizar la tarea de diagnóstico ya sin esta ayuda. Por lo tanto, los participantes imitaron el sesgo de la IA incluso cuando ya había finalizado su colaboración con este sistema. En la segunda serie experimental pusimos a prueba si alertar a los participantes de forma general sobre la posible presencia de errores y sesgos en la IA (Experimentos 5 y 7) o si informarles de forma específica sobre el porcentaje de recomendaciones erróneas o correctas de la IA (Experimento 6) podría atenuar el impacto negativo de las recomendaciones sesgadas en sus decisiones, previniendo la herencia del sesgo de la IA. Los resultados de esta segunda serie sugieren que enfatizar el riesgo de error en la IA podría reducir la tendencia de las personas a aceptar acríticamente sus recomendaciones erróneas. Las personas podrían heredar sesgos de modelos de IA con los que interactúan, lo cual hace necesario continuar investigando para descubrir estrategias que mitiguen este riesgo.