Enhancing SQL Learning with Context-Aware Prompts in ChatGPT

Versión 1.1
Hijón Neira, Raquel; Pizarro, Celeste; Valderas, Antonio; Castro, Elena; Diaz-Cano, Ignacio; Palomo Duarte, Manuel, 2025, "Enhancing SQL Learning with Context-Aware Prompts in ChatGPT", https://doi.org/10.21950/ONZ2WT, e-cienciaDatos, V1
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Descripción
Datos relativo a un estudio basado en un diseño cuasi-experimental con grupos paralelos, involucrando a 141 estudiantes de Ingeniería Informática de dos universidades españolas (URJC y UCA), quienes cursaban la misma asignatura de Bases de Datos. Los participantes fueron asignados aleatoriamente a un grupo control (RDBMS tradicional) o a un grupo experimental (RDBMS + ChatGPT). Ambos grupos realizaron un pretest y un postest de conocimientos en SQL, además de una tarea práctica con 13 ejercicios de consultas SQL y un cuestionario basado en el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM). Las variables dependientes incluyeron el rendimiento en tareas SQL (básicas y avanzadas) y las dimensiones del TAM (utilidad percibida, normas sociales, intención de uso, actitud y uso real), mientras que las variables independientes fueron el grupo asignado, el género y la experiencia previa en SQL (ninguna, académica o laboral). (2025-07-24)
Materia Ciencias de la información y computación
Palabra clave ChatGPT, SQL Learning, Context-Aware Prompts, Technology Acceptance, Gender Differences, Computer Science Education, Large Language Models
Notas This study followed a quasi-experimental design with parallel groups, aiming to com- pare the learning performance and technology acceptance of students exposed to dif- ferent instructional conditions during an SQL assignment. Participants were divided into a control group and an experimental group. Both groups received the same course content, weekly structure (two hours of lectures and two hours of lab work), and practical assignments using a RDBMS. The only difference between the groups was that the experimental group was introduced to ChatGPT and received brief training on how to use it as a support tool for SQL query formulation. The intervention was carried out simultaneously in two separate academic insti- tutions, using the same materials and instructional schedule to ensure comparability across settings. The experimental sequence was structured in three phases: (1) A pre-test on SQL performance (10 minutes). (2) A practical assignment on SQL problem solving, with or without ChatGPT support (90 minutes). (3) A post-test on SQL performance (10 minutes) and the TAM questionnaire (10 minutes).
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