Estrategias para integrar herramientas de inteligencia artificial generativa en el proceso de enseñanza-aprendizaje universitario.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.64041/riidg.v3i4.27

Palabras clave:

Inteligencia artificial generativa, Enseñanza-aprendizaje, Educación superior, Innovación pedagógica, Ética educativa

Resumen

La incorporación de herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG) en el proceso de enseñanza-aprendizaje universitario constituye una transformación significativa en los entornos educativos. Esta tecnología, basada en modelos capaces de generar contenidos originales a partir de grandes volúmenes de datos, ofrece oportunidades para personalizar la enseñanza, dinamizar las metodologías educativas y optimizar los recursos disponibles. Su uso en la educación superior puede facilitar la creación de materiales didácticos automatizados, ofrecer retroalimentación inmediata al estudiante, fomentar el autoaprendizaje y apoyar la evaluación formativa.

Para lograr una implementación efectiva, es necesario diseñar estrategias pedagógicas que alineen el uso de estas herramientas con los objetivos formativos y los principios de calidad educativa. Esto incluye la capacitación continua del profesorado en competencias digitales y el desarrollo de una cultura de uso ético de la inteligencia artificial. Es fundamental considerar aspectos como la transparencia de los algoritmos, la protección de datos personales y la prevención del plagio o la dependencia excesiva de la tecnología.

Además, la integración de la IAG debe acompañarse de políticas institucionales claras, infraestructura tecnológica adecuada y una visión académica que promueva la innovación responsable. En este contexto, la inteligencia artificial generativa no solo es una herramienta tecnológica, sino también un catalizador para replantear los modelos tradicionales de enseñanza y fomentar prácticas educativas más inclusivas, eficientes y centradas en el estudiante.

Citas

Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Networks. https://arxiv.org/pdf/1406.2661

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence In Education Promises and Implications for Teaching and Learning. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf

Jarke, J., & Breiter, A. (2019). Editorial: the datafication of education. Learning, Media and Technology, 44(1), 1–6. https://doi.org/10.1080/17439884.2019.1573833

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Pearson, L. B. F. (2016). Intelligence Unleashed An argument for AI in Education. https://www.pearson.com/content/dam/one-dot-com/one-dot-com/global/Files/about-pearson/innovation/open-ideas/IntelligenceUnleashedSPANISH.pdf

Luckin, Rosemary. (2018). Machine learning and human intelligence : the future of education for the 21st century. UCL Institute of Education Press. https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10178695/1/Machine%20Learning%20and%20Human%20Intelligence.pdf

Lyons, M. J. (2020). Excavating “Excavating AI”: The Elephant in the Gallery. https://doi.org/10.5281/zenodo.4037538

Selwyn, N. (2019). Tema: Tecnologías aplicadas a la educación. https://edmorata.es/wp-content/uploads/2020/11/Selwyn.-Robots_prw.pdf

Selwyn, N., & Jandrić, P. (2020). Postdigital Living in the Age of Covid-19: Unsettling What We See as Possible. In Postdigital Science and Education (Vol. 2, Issue 3, pp. 989–1005). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/s42438-020-00166-9

UNESCO. (2021). gapmil_booklet_january_2022. https://www.ekkomed.gr/wp-content/uploads/2022/01/gapmil_booklet_january_2022.pdf

Williamson, B., & Piattoeva, N. (2019). Objectivity as standardization in data-scientific education policy, technology and governance. Learning, Media and Technology, 44(1), 64–76. https://doi.org/10.1080/17439884.2018.1556215

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? In International Journal of Educational Technology in Higher Education (Vol. 16, Issue 1). Springer Netherlands. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Descargas

Publicado

2024-12-15

Cómo citar

Espinoza Aguirre, E., & Rodrígues Carriel, I. R. (2024). Estrategias para integrar herramientas de inteligencia artificial generativa en el proceso de enseñanza-aprendizaje universitario. Revista Internacional De Investigación Y Desarrollo Global, 3(4), 1–16. https://doi.org/10.64041/riidg.v3i4.27

Artículos similares

1 2 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.