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El artículo presenta un marco multidimensional de espacio de diseño que facilita la planificación y el análisis retrospectivo de estudios de replicación al tratar su diseño experimental como un problema de comparación pareada definido por cuatro dimensiones prácticas y tres niveles de comparación.
Un estudio aleatorizado con estudiantes de derecho demuestra que una breve capacitación específica aumenta significativamente tanto la adopción como el rendimiento en el uso de la inteligencia artificial generativa para análisis legales, mientras que el acceso sin dicha formación no mejora el desempeño.
Este estudio presenta un sistema de generación automática de personas basado en reseñas de usuarios de tiendas de aplicaciones de realidad virtual, el cual se utilizó en un curso para facilitar la discusión de requisitos de accesibilidad y fomentar una mayor empatía entre los estudiantes.
Este estudio piloto exploratorio revela que, aunque el uso de guantes no afecta la retención de información, el aumento de la presión al escribir (intensidad kinestésica) podría perjudicar ligeramente el recuerdo inmediato, independientemente del esfuerzo mental o la carga de trabajo percibida.
El artículo presenta Jagarin, una arquitectura de tres capas que resuelve el dilema de ejecutar agentes de IA personales en móviles mediante un hibernado estructurado y un despertar bajo demanda, integrando un motor de alerta local (DAWN), un proxy de identidad de correo (ARIA) y un protocolo de comunicación máquina a máquina (ACE) para gestionar obligaciones sin comprometer la batería ni la privacidad.
Este trabajo presenta una plataforma de prototipado que utiliza una base de pruebas aumentada con orientación contextualizada y pruebas in situ para superar las limitaciones de los tutoriales tradicionales y adaptarse a los patrones de construcción y depuración personalizados de los creadores.
Este artículo propone una definición unificada de la guerra cognitiva y un marco interactivo basado en el ciclo OODA para evaluar la superioridad cognitiva, ilustrando su aplicación práctica mediante un estudio de caso que ofrece a los líderes y analistas militares una base sólida para comprender y medir este tipo de conflictos.
Este estudio examina cómo el flujo de decisión, las explicaciones y la experiencia del usuario influyen en la confianza y el comportamiento de dependencia en la toma de decisiones asistida por IA, revelando que la configuración de dos pasos no reduce la sobreconfianza y que la confianza declarada y el comportamiento de dependencia son constructos distintos que deben evaluarse por separado.
Este artículo presenta el Corpus Multilingüe en la Nube, el primer conjunto de datos lingüísticos paralelo y multimodal a escala nacional de Bangladesh, que documenta mediante trabajo de campo sistemático 42 variedades lingüísticas (incluidas 14 en peligro) de cuatro familias distintas, proporcionando transcripciones, traducciones y grabaciones de audio para impulsar la preservación digital y el procesamiento de lenguas con recursos limitados.
Este artículo presenta la evaluación de una intervención móvil basada en agentes conversacionales que empodera a adolescentes y padres para tomar decisiones conjuntas sobre la vacunación contra el VPH, logrando altos niveles de satisfacción, mayor conocimiento y una intención incrementada de vacunarse.
El artículo presenta AttentiveLearn, un ecosistema de aprendizaje que genera cuestionarios personalizados en dispositivos móviles basados en el seguimiento ocular en realidad virtual para ofrecer apoyo post-lectura, demostrando en un estudio de campo que mejora la motivación y el compromiso de los estudiantes, aunque sin evidencias concluyentes de ganancias en el aprendizaje.
Este artículo presenta "Ailed", un motor de ajedrez que introduce variabilidad conductual mediante una arquitectura de "personalidad" estática y "psique" dinámica, la cual modula las probabilidades de movimiento utilizando una cadena de procesamiento de señales inspirada en el audio para simular efectos humanos como el exceso de confianza y el estrés, sin requerir validación con sujetos humanos.
Este artículo presenta LeanTutor, un prototipo de tutor de demostraciones matemáticas basado en IA que combina las capacidades de los modelos de lenguaje grandes con la corrección verificable de los demostradores de teoremas Lean, y lo evalúa mediante el nuevo conjunto de datos PeanoBench.
Este artículo presenta StaR, un método de razonamiento multimodal que mejora significativamente la precisión de los agentes al interactuar con interfaces gráficas mediante la identificación y gestión efectiva de los estados de los interruptores (toggles), superando las limitaciones actuales en la ejecución de instrucciones de control binario.
El estudio presenta Bloom, una aplicación que integra un chatbot de coaching con LLMs para promover la actividad física, demostrando en un ensayo de campo que, aunque no aumentó la actividad a corto plazo más que un control sin LLM, mejoró significativamente las creencias, el disfrute y la autocompasión de los participantes, sugiriendo que los LLMs son más efectivos para transformar la mentalidad necesaria para el cambio de comportamiento a largo plazo.
Los estudios demuestran que presentar a los modelos de lenguaje grandes como compañeros, en lugar de como máquinas o herramientas, incrementa la atribución de capacidades mentales por parte de los usuarios y modifica su grado de confianza en las respuestas generadas por estos sistemas.
Mediante talleres de co-diseño con expertos y la integración de la teoría de diseño de trabajo, este estudio identifica cuatro requisitos clave de los usuarios y propone un marco de doce consideraciones de diseño para crear interfaces que fomenten una supervisión humana efectiva, motivadora y significativa de los sistemas de IA.
El artículo presenta XAgen, una herramienta de explicabilidad diseñada para ayudar a usuarios de diversos niveles técnicos a identificar, comprender y corregir fallos en flujos de trabajo de agentes múltiples mediante la visualización de registros, la retroalimentación humana y la detección automática de errores.
Este estudio empírico analiza 401 repositorios de código abierto para desarrollar una taxonomía de las reglas de Cursor, identificando cinco temas clave de contexto que los desarrolladores consideran esenciales para mejorar la calidad de las respuestas de los asistentes de IA en ingeniería de software.
El artículo examina las amenazas epistemológicas de la interacción entre humanos y modelos de lenguaje grandes, argumentando que la dependencia excesiva de estas herramientas para la transmisión fiable de información puede debilitar la justificación interna y las capacidades de conocimiento reflexivo, proponiendo a cambio un programa normativo de tres niveles para mitigar estos riesgos y preservar la inteligencia colectiva.