The implementation of artificial intelligence in the writing of qualitative scientific articles among university students
DOI:
https://doi.org/10.51798/sijis.v6i4.1076Keywords:
Artificial Intelligence; academic work; scientific writing; qualitative articles; scientific article; ethics; generative; digital literacyAbstract
Introduction: The study addresses a key axis in university education, where scientific writing represents a constant challenge. Its objective is to evaluate the impact of Artificial Intelligence (AI) on qualitative scientific writing in students. Methodology: The study followed a quantitative approach with a one-group pre-experimental design, applied to 30 students in three phases. A scientific writing test and rubric were used, ethically regulating the integration of AI. Data were processed using Student’s t test, Friedman test, Wilcoxon test, and Rosenthal’s r coefficient. Results: Student’s t test showed significant results (t = -6.295; p < 0.001). The Friedman test revealed differences across the three stages, confirmed by the Wilcoxon test in pairwise comparisons and reinforced by large effects according to Rosenthal’s r coefficient. Discussion: Statistical tests confirm that AI strengthens qualitative scientific writing, coinciding with several authors who emphasize its pedagogical potential and capacity for personalization. However, ethical risks and biases are noted, requiring responsible use. Conclusions: The implementation of AI has a significant impact on qualitative scientific writing, consolidating itself as an innovative and effective pedagogical strategy. Its ethical and supervised integration strengthens academic performance.
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