Observatorio IA

Esta revisión permite que los profesionales de la investigación puedan comprobar si la IA generativa se integra en la práctica educativa. Se han llevado a cabo estudios transversales que ponen de relieve correlaciones entre el uso de ChatGPT y el rendimiento en el aprendizaje, pero no llegan a establecer la causalidad. 

Esta revisión examina los estudios experimentales sobre el impacto de ChatGPT en el aprendizaje de los estudiantes para abordar esta laguna. Una búsqueda exhaustiva en cinco bases de datos identificó 69 artículos publicados entre 2022 y 2024 para su análisis. Los hallazgos revelan que las intervenciones de ChatGPT se implementan predominantemente a nivel universitario, cubren varias áreas temáticas centradas en la educación lingüística, se integran en entornos de aula como parte de las prácticas educativas regulares y principalmente implican el uso directo de ChatGPT por parte de los estudiantes.

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El artículo explora la relación entre la inteligencia artificial generativa (IAG) y la ciencia abierta, destacando tanto sus beneficios como sus riesgos. La IAG puede simplificar conceptos científicos complejos, mejorar la gestión de datos y automatizar procesos editoriales, lo que podría potenciar la ciencia abierta. Sin embargo, también presenta desafíos éticos y riesgos, como la generación de síntesis erróneas, la perpetuación de sesgos y la creación de contenido de baja calidad. La relación entre la IAG y la ciencia abierta se compara con interacciones biológicas como el mutualismo y el parasitismo, sugiriendo que un enfoque equilibrado y colaborativo es esencial. La ética y la transparencia son fundamentales para asegurar que los datos abiertos se utilicen de manera responsable y que los resultados generados sean verificables y reproducibles.

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El artículo de Dr. Jack Thomas explora cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la educación superior al personalizar el aprendizaje, optimizar tareas administrativas y potenciar la investigación. También advierte sobre desafíos como la desigualdad en el acceso y cuestiones éticas relacionadas con la privacidad. Propone políticas claras, capacitación y un enfoque centrado en el estudiante para integrar la IA de forma responsable, maximizando sus beneficios y mitigando riesgos.

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La Inteligencia Artificial Generativa puede potenciar el proceso cognitivo de estudiantes si se utiliza de manera complementaria a la reflexión y el pensamiento crítico. Sin embargo, lo que estamos viendo en muchos casos, es que los estudiantes usan AI para reemplazar, no complementar, este proceso.

Este fenómeno sugiere, que el sistema de educación superior debe, siguiendo las enseñanzas de antaño, priorizar el proceso de reflexión sobre el resultado evaluativo

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El presente estudio investiga el impacto de la Inteligencia Artificial en la lingüística de los títulos de los artículos académicos. Esta investigación surge porque se ha detectado un uso elevado de verbos específicos en los títulos de los artículos. Se plantea la hipótesis de que la IA pueda influir en el lenguaje de la comunicación científica. Con el fin de probar esta hipótesis se realiza un análisis exhaustivo de la frecuencia y distribución de 15 verbos en concreto. La metodología integra observaciones cualitativas con un enfoque bibliométrico, examinando la presencia y las tendencias de estos verbos en múltiples disciplinas científicas. Los resultados revelan un marcado aumento de estos verbos, lo que apunta a la participación de la IA en la generación de títulos.

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Desde la NASA, en alianza con IBM, han creado un modelo de datos de base geoespacioales y climatológicos para poder trabajar en otros modelos. Estos datos están basados en Inteligencia Artificialy están en abierto para los investigadores para que puedan generar otros modelo, así como herramientas y aplicaciones orientadas a combatir, estudiar o generar soluciones relacionados con el cambio climático.

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La inteligencia artificial ha logrado importantísimos avances en 2024, lo que ha permitido que se haya avanzado considerablemente su adopción en sectores como salud, banca, seguros, educación, e-commerce, retail y viajes, entre otros. Mientras que 2023 fue el año del boom de la IA generativa y de las altas expectativas, Mckinsey reporta que en 2024 el 72% de las organizaciones planea integrar la IA en sus operaciones para 2025, un aumento considerable respecto al 50% del año anterior.

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This study examines the multifaceted impact of artificial intelligence (AI) on environmental sustainability, specifically targeting ecological footprints, carbon emissions, and energy transitions. Utilizing panel data from 67 countries, we employ System Generalized Method of Moments (SYS-GMM) and Dynamic Panel Threshold Models (DPTM) to analyze the complex interactions between AI development and key environmental metrics. The estimated coefficients of the benchmark model show that AI significantly reduces ecological footprints and carbon emissions while promoting energy transitions, with the most substantial impact observed in energy transitions, followed by ecological footprint reduction and carbon emissions reduction. Nonlinear analysis indicates several key insights: (i) a higher proportion of the industrial sector diminishes the inhibitory effect of AI on ecological footprints and carbon emissions but enhances its positive impact on energy transitions; (ii) increased trade openness significantly amplifies AI’s ability to reduce carbon emissions and promote energy transitions; (iii) the environmental benefits of AI are more pronounced at higher levels of AI development, enhancing its ability to reduce ecological footprints and carbon emissions and promote energy transitions; (iv) as the energy transition process deepens, AI’s effectiveness in reducing ecological footprints and carbon emissions increases, while its role in promoting further energy transitions decreases. This study enriches the existing literature by providing a nuanced understanding of AI’s environmental impact and offers a robust scientific foundation for global policymakers to develop sustainable AI management frameworks.

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El concepto de inteligencia artificial no es nuevo, pero apenas se están descubriendo todas las posibilidades que ofrece. En el mundo de la enseñanza superior, los institutos y universidades están empezando a experimentar con proyectos de IA, como chatbots o ayudas para los estudiantes de nuevo ingreso.
La era de la IA está en pleno auge y está marcando el comienzo de avances en muchos campos, por lo que es importante que las instituciones interesadas en incorporar esta tecnología tengan en cuenta las normas y reglamentos que la rigen.

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En la era actual, marcada por una transformación digital vertiginosa en todos los ámbitos de la sociedad, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como un agente disruptivo que se posiciona como elemento clave de innovación. En el sector educativo su influencia no solo es evidente, sino que también está haciendo que redefinamos la forma en que se concibe la enseñanza y el aprendizaje. Cada vez más, organismos internacionales, autoridades educativas, investigadores, directivos y docentes tienen el reto de incorporar herramientas y de extraer el máximo provecho para potenciar los aprendizajes de sus estudiantes, especialmente en un entorno que evoluciona constantemente hacia la complejidad.

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La convergencia de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje móvil (mLearning) ha revolucionado la educación digital, presagiando un cambio de paradigma transformador en las metodologías de aprendizaje. El mLearning impulsado por IA es prometedor, pero requiere una comprensión profunda de los principios pedagógicos. Las preocupaciones sobre el uso excesivo de los teléfonos inteligentes han intensificado las discusiones sobre la integración del mLearning. En este contexto, con la creciente penetración de la IA en diversos entornos educativos, es crucial que la investigación profundice en la integración sólida desde un punto de vista pedagógico de la IA en los entornos de mLearning.

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El artículo analiza los avances e impacto de ChatGPT desde su lanzamiento en 2022, destacando su papel revolucionario en la inteligencia artificial. Se mencionan los avances desde sus inicios, desafíos como las alucinaciones de IA y el consumo energético masivo de los centros de datos. También aborda aspectos éticos y legislativos, así como la creciente integración de IA en diversas industrias.

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ChatGPT Search was launched on October 31 by OpenAI as a new AI-powered search engine. Among its features, it stands out for its ability to retrieve information from various online sources, including scholarly databases, which potentially allows the use of this tool for academic tasks, both quantitative and qualitative. To test its features, five academic tasks are designed: two quantitative (collecting hit count estimates from Google Search and scraping bibliometric indicators from ResearchGate); two qualitative tasks (performing a narrative synthesis of an academic topic and generating a brief academic author profile), and a mixed task (identifying, collecting and describing a list of publications from Google Scholar Profiles). The results show the inability of ChatGPT Search to conduct quantitative tasks correctly, fabricating the results (hallucination). Qualitative tasks are performed with better results; however, errors are detected, which prevent recommending the tool without manual analysis and refinement. Finally, the ability to generate links to scientific publications can open up competition among academic sites to be mentioned in the ChatGPT Search responses, giving rise to Academic Generative Engine Optimization (A-GEO).

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