Mejorando el Aprendizaje Exploratorio a través de la Búsqueda Exploratoria con la Emergencia de Grandes Modelos de Lenguaje

En la era de la información, cómo los aprendices encuentran, evalúan y utilizan efectivamente la información se ha convertido en un problema desafiante, especialmente con la complejidad añadida de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) que han confundido aún más a los aprendices en sus actividades de recuperación y búsqueda de información. Este estudio intenta desentrañar esta complejidad combinando estrategias de búsqueda exploratoria con las teorías del aprendizaje exploratorio para formar un nuevo modelo teórico de aprendizaje exploratorio desde la perspectiva del aprendizaje de los estudiantes. Nuestro trabajo adapta el modelo de aprendizaje de Kolb al incorporar exploraciones de alta frecuencia y bucles de retroalimentación, con el objetivo de promover el desarrollo de habilidades cognitivas profundas y de orden superior en los estudiantes. Además, este artículo discute y sugiere cómo los LLMs avanzados integrados en la recuperación de información y la teoría de la información pueden apoyar a los estudiantes en sus búsquedas exploratorias, contribuyendo teóricamente a promover la interacción estudiante-computadora y apoyando sus trayectorias de aprendizaje en la nueva era con LLMs.