Observatorio IA

El presente informe explora el impacto actual y futuro del eLearning y el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en esta modalidad de enseñanza en la Educación Superior, integrando una revisión teórica basada en publicaciones académicas y científicas recientes con hallazgos empíricos obtenidos de una encuesta internacional. 

En las primeras secciones, se presentan las tendencias del eLearning, los beneficios y desafíos de su implementación, y el rol emergente de la IA en el contexto educativo. 

Posteriormente, se analizan los resultados de la encuesta, que incluye las percepciones de estudiantes y docentes en diversas geografías sobre el uso de plataformas de aprendizaje en línea, su familiaridad con herramientas de IA y su experiencia en modalidades de enseñanza en línea e híbridas. 

Finalmente, se discuten las expectativas hacia el futuro del eLearning, los principales desafíos en su implementación y recomendaciones para abordar la transformación educativa impulsada por tecnologías digitales.

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La inteligencia artificial (IA) se ha popularizado desde la llegada de la IA generativa. El cambio de paradigma no deriva solo de la disponibilidad de nuevas herramientas: la clave es que es posible, si así se decide, delegar en las máquinas tareas complejas que antes eran dominio exclusivo de la inteligencia humana. 

Su uso en educación conlleva oportunidades y riesgos sobre los que todavía hay incertidumbres: aún no hay suficiente evidencia sólida e independiente sobre los efectos de introducirla en la educación y su eficacia para mejorar el aprendizaje. 

Frente a las altas expectativas de algunos y el pesimismo de otros, el personal experto insta a debatir cómo encaja la IA en el sistema educativo. A pesar de la celeridad con que aparecen nuevas herramientas, urge decidir cómo dotar a las instituciones con los medios materiales, las capacidades humanas, la metodología, y los marcos éticos y regulatorios para mejorar la educación. 

En este informe se resumen las oportunidades y riesgos de la IA en educación, así como algunas alternativas para relacionarse con esta tecnología de manera más segura y responsable.

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The integration of artificial intelligence (AI) and learning management systems (LMS) is revolutionising higher education, offering unprecedented opportunities for personalised learning, adaptive assessments, and data-driven decision-making. This review investigates the impact of AI–LMS integration on educational quality, student success, and institutional performance in higher education. In addition, this review not only examines the technological integration but also evaluates how AI–LMS systems contribute to sustainable development in higher education through reduced resource consumption, improved accessibility, and enhanced educational equity. Following the PRISMA 2020 guidelines, a comprehensive search of the Scopus database yielded 60 relevant studies published between 2014 and 2023. The review reveals significant benefits of AI–LMS integration, including enhanced student engagement, personalised learning paths, and improved learning outcomes. Key applications include AI-powered conversational agents, adaptive assessments, and learning analytics. However, challenges such as data privacy concerns, algorithmic bias, and the need for faculty training were also identified. The findings highlight strategies for effective AI–LMS implementation, emphasising the importance of ethical considerations and addressing the digital divide. Results demonstrate that AI–LMS integration can significantly enhance educational quality and student performance when implemented thoughtfully. The review also uncovers aareas requiring further research, including long-term impacts on learning outcomes, scalabilityof AI–LMS solutions, and strategies for ensuring equitable access. Future studies should focus on longitudinal assessments of AI–LMS effectiveness, the development of ethical frameworks for AI in education, and the exploration of AI–LMS applications in diverse educational contexts. This review provides valuable insights for higher education institutions seeking to leverage AI–LMS integration to transform teaching and learning practices.

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The article how generative AI (genAI) can be integrated into educational practices to foster critical thinking, creativity, and analytical skills, particularly through innovative teaching methods at the Singapore Institute of Technology (SIT). The authors emphasizes the need for ethical and strategic use of genAI in education, suggesting frameworks like the 3R (Report, Revise, Reflect) to ensure academic integrity and deeper learning engagement.

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La inteligencia artificial generativa (IAG) es un tipo de inteligencia artificial (IA) especializada en la creación de contenidos nuevos, y supone un avance respecto a la lA tradicional, que se ha centrado normalmente en la toma de decisiones basadas en entradas específicas. Por ejemplo, mientras que esta última puede sugerir un curso en función de las preferencias de un usuario, la IAG puede generar los contenidos de ese curso (imágenes, documentación, presentaciones, etc.). Este proceso se suele realizar a partir de descripciones en lenguaje natural que, dependiendo del resultado obtenido, deberán ser elaboradas.

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