Observatorio IA

El presente estudio ilustra qué esperan los estudiantes del uso de la Inteligencia Artificial Generativa para su rendimiento académico. Se han realizado entrevistas a 20 alumnos chinos, con el fin de examinar sus percepciones sobre esta tecnología. 

El estudio reveló que los estudiantes esperaban que la IA desempeñara múltiples funciones, como la de asistente de escritura multitarea, tutor virtual y compañero digital para apoyar procesos de escritura y rendimiento polifacéticos, así como beneficiarles en tres áreas: el proceso de escritura, el rendimiento y el ámbito afectivo. 

Estos resultados contribuyen a una comprensión más matizada del impacto de GenAI en la escritura académica, ofreciendo implicaciones para el diseño educativo de IA.

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El uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior se ha convertido en un tema crítico en el panorama educativo actual y, consecuentemente, las diversas universidades españolas han desarrollado guías y políticas específicas para integrar estas tecnologías en el proceso de enseñanza y aprendizaje. Este estudio tiene como objetivo analizar los puntos de convergencia y divergencia de las guías de uso de IA en las diferentes universidades de España. 

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El presente artículo tuvo como objetivo describir el nivel de impacto de la inteligencia artificial en el proceso de aprendizaje de los estudiantes de educación superior. Se determinó que existe un grupo significativo de docentes que consideran incorporar la inteligencia artificial en el proceso de aprendizaje debido a las nuevas tendencias del mundo globalizado, sin embargo, el uso irregular de estas herramientas tecnológicas se ve afectado en el plagio y la propiedad intelectual de los autores. poniendo en riesgo la calidad de los trabajos incidiendo desfavorablemente en el proceso de aprendizaje.

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El 'boom' de la inteligencia artificial —IA— ha puesto a prueba la "agilidad" de los centros educativos para formar a nuevos profesionales en una herramienta que ya se utiliza en sectores profesionales como la medicina, la seguridad, la logística, el arte y el derecho. Programas de conversación, como ChatGPT, Gemini o Deepseek, lanzados en 2022 y 2023, han multiplicado la capacidad de generación de contenido. Las universidades han tenido que adelantarse ante la rápida expansión de la IA.

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La cantidad de estudiantes universitarios que emplean Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para elaborar tareas académicas aumenta rápidamente, lo que hace necesario explorar cómo se están aproximando a esta tecnología. Bajo este panorama, el presente estudio transversal explora las percepciones sobre la IAG de un grupo de estudiantes universitarios. Se aplicaron cuestionarios para explorar cuatro aspectos: 1) conocimientos y experiencias en torno al uso de la IAG, 2) aprovechamiento de la IAG en la elaboración de tareas, 3) aprovechamiento de la IAG para la mejora del aprendizaje, y 4) preocupaciones sobre el uso ético de la IAG. Los resultados revelan que aunque los estudiantes están familiarizados con la IAG en su vida cotidiana, también reconocen limitaciones en cuanto al conocimiento teórico-académico que tienen sobre esta tecnología y los usos educativos que pueden darle. Además, se destaca que valoran el ahorro de tiempo que proporciona la IAG en la realización de tareas, pero tienen poca claridad sobre cómo mejora tanto su desempeño académico como la calidad de sus trabajos. Se concluye que una preocupación común entre los estudiantes es que el uso excesivo y la dependencia de la IAG puedan terminar afectando su capacidad de pensamiento crítico.

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Este artículo analiza el impacto de la inteligencia artificial en el ámbito educativo, identificando tanto los retos como las oportunidades que presenta su implementación. Se destaca la capacidad de la IA para personalizar el aprendizaje y mejorar la eficiencia educativa, pero también señala desafíos relacionados con la ética, la privacidad y la necesidad de formación docente adecuada. Se concluye que, para aprovechar plenamente el potencial de la IA en educación, es esencial abordar estos desafíos de manera proactiva y colaborativa.

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La Inteligencia Artificial (IA) generativa, como tecnología emergente y disruptiva, ha supuesto una revolución en la comunicación hombre-máquina. Esta nueva forma de interactuar con los dispositivos electrónicos abre interesantes posibilidades en el ámbito educativo. El objetivo de este trabajo fue analizar la eficacia de una máquina de ejemplos prácticos interactivos desarrollada con IA generativa para el estudio y repaso de contenidos en enseñanzas universitarias. Bajo un enfoque de investigación evaluativa, se llevó a cabo un proceso de diseño, validación e implementación piloto de cuatro prompts desarrollados en la herramienta ChatGPT. Tras el diseño de cada prompt, se validó su funcionamiento por parte de tres jueces expertos, que aplicaron un proceso de testeo sistemático. Los prompts definitivos fueron pilotados en una muestra de n=192 estudiantes de titulaciones de Ciencias de la Educación, que valoraron la utilidad y su satisfacción general con las máquinas de ejemplos a partir de escalas validadas en estudios previos. Los resultados del testeo mostraron un mejor desempeño de las máquinas de ejemplos con prompts más sencillos. Por otra parte, los estudiantes mostraron una satisfacción muy elevada con las máquinas, junto a una elevada percepción sobre su utilidad. Específicamente, mientras que las mujeres mostraron percepciones de utilidad más elevadas que los hombres en alguno de los indicadores medidos, la utilidad percibida fue más elevada en general en los grupos de estudiantes en los que la máquina cometió errores durante el pilotaje. A pesar de las limitaciones de la herramienta, los resultados obtenidos resultan prometedores.

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Este artículo examina cómo la inteligencia artificial (IA) está impactando en la reforma de la educación superior. El estudio analiza y verifica el efecto de la optimización de rutas de aprendizaje en modelos de enseñanza, considerando parámetros relevantes en escenarios educativos comunes.

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Este informe analiza el impacto de la inteligencia artificial en la educación y el mercado laboral. Destaca cómo las universidades pueden preparar a los estudiantes para un entorno profesional en constante evolución, integrando herramientas de IA en la enseñanza y promoviendo el desarrollo de competencias digitales. Además, subraya la importancia de la colaboración entre instituciones educativas, empresas y gobiernos para garantizar una formación adaptada a las necesidades del futuro.

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Este avance tecnológico ha planteado desafíos significativos en el ámbito académico, pero sobre todo para la creatividad de los alumnos.

¿Cómo detectan los profesores el uso de ChatGPT?

Los docentes han ideado estrategias para frenar el abuso de la inteligencia artificial en las tareas académicas, como el truco del mensaje fantasma, o utilizar programas antiplagio con IA.

Algunos educadores creen que estas herramientas desincentivan el pensamiento crítico y la creatividad.  Mientras que otros argumentan que pueden servir para mejorar la comprensión de conceptos complejos y fomentar el aprendizaje autodidacta.

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Este Libro Blanco se ha elaborado como resultado del proyecto «Generative AI in Higher Education», dirigido por la Asociación de Universidades de la Cuenca del Pacífico (APRU) con el apoyo de Microsoft. Se ha reunido a un grupo de expertos para  evaluar los casos prácticos y desarrollar escenarios y paradigmas de cómo podría mejorar la educación universitaria por la IA de cara a 2035. Los casos prácticos se han llevado a cabo en una serie de talleres celebrados a lo largo de 2024, en los que se demostraba el uso actual de la IA en las universidades miembros de la APRU.

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El uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo transformó el quehacer docente. Esta investigación utilizó un enfoque mixto con el fin de explorar el impacto de la IA en las actividades que realizan los docentes mediante cinco vectores: el dominio IA, la comunicación, el uso y técnicas, las habilidades, la eficiencia y la eficacia de la IA. Para recolectar los datos se aplicó una encuesta a 37 docentes de posgrado de la Facultad de Informática de la Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ), México. Los resultados señalaron que los maestros que hacen uso de IA cuentan con herramientas que mejoran la eficiencia educativa. Por otro lado, se identificaron varios desafíos y cuestiones éticas que son importantes trabajar en la UAQ. Asimismo, la investigación destacó la relevancia de utilizar IA en la educación y generó una base sólida para futuras investigaciones. Por lo tanto, los profesores deben adquirir habilidades y conocimientos específicos para diseñar y utilizar herramientas de IA de manera efectiva.

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En 2023 un grupo de profesoras y profesores de la Universitat de Girona, con argumentos a favor de la inteligencia artificial en las aulas, e interesados por las posibilidades de ésta en la docencia universitaria, crearon un grupo de trabajo informal. Este libro recoge una parte de los resultados del trabajo del grupo, combinados con la búsqueda de la información sobre un tema que evoluciona de forma permanente​.

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La incorporación de tecnologías digitales, especialmente la inteligencia artificial (IA), está transformando las prácticas de enseñanza e investigación en la educación superior. Esta investigación evalúa el impacto de la IA en los procesos de investigación, en una asignatura de elaboración de proyectos de investigación en una escuela de posgrado en Perú, desde la delimitación del tema, hasta la discusión y elaboración de conclusiones.

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How can higher education leaders manage both the challenge and the opportunity artificial intelligence presents? Here are four objectives to guide the way.

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El artículo sugiere que un cambio en nuestra metodología para enseñar sobre inteligencia artificial puede generar una gran diferencia. El autor argumenta que, aunque comúnmente se compara la IA generativa con superpoderes o genios, la IA no capturan completamente su esencia. La sensación de "magia" es pasajera, lo que indica la necesidad de enfoques educativos que vayan más allá de aspectos básicos.

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En este libro el autor analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la educación superior, destacando sus beneficios, como la personalización del aprendizaje y el acceso a recursos avanzados,  junto a desafíos como la deshumanización, la desigualdad y los riesgos para la privacidad. Propone estrategias pedagógicas para usar la IA de manera ética, fomentando el pensamiento crítico y garantizando un equilibrio entre tecnología y valores educativos.

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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 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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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 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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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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