El vínculo entre educación superior, empleabilidad e innovación vuelve a situarse en el centro del debate en Iberoamérica. La transformación del mercado laboral, el impacto de las tecnologías emergentes y la necesidad de fortalecer la competitividad exigen una adaptación de los modelos formativos.
Este informe examina el potencial transformador de la inteligencia artificial (IA) en la Educación Superior, centrándose en sus aplicaciones clave, los desafíos que presenta y las recomendaciones estratégicas para una integración ética. Las herramientas de IA ya están generando un impacto significativo en el apoyo a los estudiantes, la investigación académica y la gestión institucional. Estudios recientes sobre sistemas de IA generativa muestran resultados prometedores; por ejemplo, las plataformas de asignación basadas en IA han aumentado la eficiencia en la colocación de estudiantes en un 20% y mejorado las opciones de los estudiantes mal emparejados en un 38%.
Este artículo analiza el impacto de la inteligencia artificial (iA) en la docencia universitaria, destacando sus beneficios y desafíos. La investigación se centra en cómo las herramientas de iA pueden mejorar las funciones docentes, incluyendo la docencia, la gestión, la investigación y la transferencia de conocimiento. Mediante un enfoque descriptivo, se proponen ocho estrategias prácticas para integrar la iA en diversas tareas educativas, desde la generación de rúbricas hasta la creación de bots educativos y el diseño de metodologías personalizadas para los estudiantes. la metodología combina revisión bibliográfica y análisis de aplicaciones prácticas, ilustrando cómo la iA puede optimizar procesos académicos. entre las conclusiones, se destaca que la iA puede potenciar la eficiencia docente y personalizar la experiencia de aprendizaje, aunque su implementación debe ser cuidadosa para evitar riesgos como la deshumanización de la enseñanza y la dependencia excesiva de las tecnologías automatizadas.
Profesores y alumnos comienzan a explorar los usos de los asistentes de inteligencia artificial iniciando un gran cambio en la educación.
El estudio se centra en examinar cómo los profesores integran herramientas que utilizan la IA en sus clases, mediante la teoría de la difusión de la innovación. Según la teoría de la difusión de la innovación, los individuos con altos niveles de capacidad innovadora individual son más propensos a adaptarse y utilizar nuevas aplicaciones o tecnologías que otros individuos. Esto hace que sea interesante que los estudiantes puedan utilizar las herramientas existentes, y para ello se necesita que los profesores las difundan y expliquen su funcionamiento en clase. De ello deriva un estudio en el que se formó a profesores sobre Inteligencia Artificial, para que pudieran integrarla en sus clases. A medida que aumentan los niveles de innovación de los profesores en formación, éstos utilizan herramientas basadas en IA de forma interactiva con los alumnos en sus clases. Esta experiencia mejoró las opiniones de los profesores en formación sobre la inteligencia artificial antes y después de la aplicación.
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Este informe explora desde múltiples perspectivas el impacto transformador de la IA en los procesos educativos. A través de 28 artículos redactados por docentes, investigadores y expertos en innovación educativa de diversas partes del mundo, este informe aborda tanto los fundamentos teóricos como las aplicaciones prácticas, las experiencias en distintos niveles educativos y las implicaciones sociales, emocionales y éticas de la integración de la IA en la educación.
La Fundación CYD ha publicado Uso y percepción de la IA en el entorno universitario, un análisis que muestra cómo las universidades españolas y los estudiantes emplean las herramientas de inteligencia artificial generativa, así como su valoración e inquietudes sobre éstas.
La publicación recoge datos de dos encuestas: la primera dirigida a las universidades españolas, de la que se obtuvieron respuestas de 20 de ellas, lo que permite observar una serie de tendencias, y la segunda realizada a 800 estudiantes de grado de la universidad española. Algunas de sus conclusiones son:
Las universidades creen que es necesaria una mayor colaboración con las empresas tecnológicas para la implementación de la IA.
La Inteligencia Artificial tiende a evitar preguntas, limita los comentarios personales, es menos persuasiva y carece de una perspectiva sólida sobre cualquier tema.
Los estudiantes utilizan la IA para encontrar todo tipo de información, sobre todo en relación con los estudios. Por el contrario, los profesores y las instituciones se muestran reacios a esta evolución.
En primer lugar, se discute el creciente uso de chatbots, y cómo afecta al panorama académico. Se utilizan herramientas para detectar el contenido generado por IA, lo que ha derivado en debate ya que tienen una precisión limitada y pueden introducir sesgos.
Se indica que a pesar de este aspecto, la clave para evaluar a los estudiantes es adoptar un enfoque de evaluación auténtica, que se enfoque más en la aplicación práctica de habilidades y en tareas complejas que en respuestas correctas o incorrectas. Este tipo de evaluación exige un enfoque centrado en la reflexión personal y el pensamiento crítico.
Un profesor de Ciencias de la Computación de Stanford dijo en una conferencia: “La inteligencia artificial es la nueva electricidad. Al igual que la electricidad generó una revolución hace 100 años, la IA está destinada a hacer lo mismo hoy”. Ninguno de los presentes se rió. Nadie protestó ni lo cuestionó porque, en el fondo, sabían que tenía razón. La inteligencia artificial ya está presente entre los estudiantes y llegó para quedarse. El desafío no es frenarla, sino formar profesionales que la usen con criterio, ética y creatividad.
El currículum ecológico fusiona la racionalidad humana con estrategias para preservar el medio ambiente, promoviendo el pensamiento crítico y el conocimiento científico. Basado en el método científico, busca la evolución hacia una comprensión más profunda de la existencia humana y sus responsabilidades ambientales. Este enfoque ecológico en la educación forma líderes con mentalidad Gaia, aprovechando la red global como una biblioteca universal. La integración de la inteligencia artificial exige estrategias pedagógicas basadas en la pregunta, impulsando la evolución hacia una conciencia ambiental integral.
Actualmente la Inteligencia Artificial está siendo un elemento transformador importante en múltiples casos y la educación no es la excepción. La IA surge como un fuerte instrumento en la educación, en la forma en que se enseña y se aprende. Esta herramienta (IA) está impactando y transformando la perspectiva educativa en todos los niveles.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Este ensayo pretende focalizarse sobre la apertura de nuevos procesos creativos vinculados con las herramientas de la IA, mostrándose una metodología de trabajo que más allá de sus resultados en el ámbito gráfico y las nuevas industrias creativas que se derivan, nos invita a desarrollar un marco exploratorio entre humano y máquina, pero también abrir en clave experimental y pedagógica una vía para dialogar en el entrenamiento de modelos vinculado al aprendizaje automático de la IA.
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.
