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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

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¿Qué ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con qué resultados?

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¿Qué ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con qué resultados?

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar IA en la educación superior?

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar IA en la educación superior?

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

Las herramientas de Inteligencia Artificial mejoran el aprendizaje personalizado a las necesidades individuales de cada estudiante, por lo que permite que los contenidos logren adaptarse, analizando datos de aprendizaje, apoyando la evaluación y dando tutoría personalizada mediante programas inteligentes.

Miriam Gisel Hernández Flores

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¿Qué ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con qué resultados?

Connected

Un entorno de enseñanza y aprendizaje digital que ayuda a los estudiantes e instructores mientras mejora el rendimiento en distintas materias.

Aithor

Es una solución completa para estudiantes y profesionales que buscan optimizar la calidad y la eficiencia de sus escritos.

Microsoft Immersive Reader

Esta herramienta facilita la lectura para estudiantes con dislexia u otras dificultades.

Miriam Gisel Hernández Flores

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Mejora tu Escritura con Anthropic y Aithor.com La Precisión de la IA en Cada Párrafo

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar IA en la educación superior?

Al implementar IA en la educación superior, es importante tomar en cuenta los aspectos éticos como lo es la privacidad y protección de datos de los estudiantes, garantizando el cumplimiento de normativas legales.

Se debe fomentar el acceso equitativo a estas herramientas para evitar ampliar las brechas educativas. Además de que la IA (inteligencia artificial) debe complementar, más no sustituir el rol humano del docente o estudiante, preservando la interacción personal y la empatía.

Considero que es esencial respetar la independencia de los estudiantes, utilizando la IA como un apoyo y no como un centro del aprendizaje.

Miriam Gisel Hernández Flores

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La inteligencia artificial (IA) puede mejorar la educación universitaria de varias maneras, entre ellas:

Personalización del aprendizaje: La IA puede analizar el rendimiento y las preferencias de cada estudiante para adaptar el contenido y la velocidad del aprendizaje.

Mejora del rendimiento académico: La IA puede ayudar a los estudiantes a mejorar su rendimiento académico.

Automatización de tareas: La IA puede automatizar tareas repetitivas, lo que libera tiempo para que los profesores se dediquen a actividades más creativas y personalizadas.

Supervisión automatizada: La IA puede permitir la supervisión automatizada en los exámenes en línea.

Detección de plagio: La IA puede ayudar a detectar el plagio en los exámenes escritos a mano.

Acompañamiento en el estudio: La IA puede estar disponible para resolver preguntas y hacer más amenas las horas de estudio.

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Diseño de programas de estudios avanzados.

Tutorías personalizadas.

Evaluaciones de forma remota.

Contenidos de aprendizaje personalizados.

Actualización de los conocimientos de los docentes.

Realización de predicciones de abandono escolar.

​​​Recopilación y análisis de datos de los centros escolares.

La inteligencia artificial, así como otras tecnologías, llegaron para quedarse y para facilitar muchas labores del día a día en la educación e incrementar su calidad. No obstante, no podemos olvidar el riesgo de la brecha digital en aquellos casos de escuelas o familias que no tienen recursos para acceder a la tecnología.

Por lo tanto, la IA es una herramienta con un gran potencial para cambiar la forma en la que se enseña y en la que se aprende, por lo que es importante conocerla y analizar las aplicaciones que puede tener en el entorno educativo.

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Todo uso de IA debe estar alineado a los principios de la integridad académica: honestidad, respeto, confianza, responsabilidad, justicia y valentía.

Los actores de la IA deberían promover la justicia social, salvaguardar la equidad y luchar contra todo tipo de discriminación, adoptando un enfoque inclusivo para garantizar que los beneficios de la IA sean accesibles para todos.

Debemos fomentar el pensamiento crítico, la reflexión y el debate en torno a temas como la privacidad, la discriminación algorítmica y la toma de decisiones automatizada. Fomentar la equidad y la inclusión: La IA puede exacerbar las desigualdades existentes si no se implementa de manera justa y equitativa.

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1.      Analizar el progreso y las necesidades individuales de los estudiantes para adaptar el contenido educativo en tiempo real.

2.      Los chatbots y asistentes virtuales pueden proporcionar apoyo constante a los estudiantes, respondiendo preguntas, ofreciendo recursos adicionales y guiando a través de tareas y proyectos.

3.      Puede automatizar la evaluación de tareas y exámenes, proporcionando retroalimentación inmediata y personalizada a los estudiantes. Esto permite a los docentes enfocarse más en la enseñanza y en el desarrollo de estrategias pedagógicas efectivas.

4.      Crear simulaciones y entornos virtuales que permiten a los estudiantes practicar habilidades y aplicar conocimientos en un entorno seguro y controlado.

5.      Analizar grandes volúmenes de datos educativos para identificar patrones y tendencias, lo que ayuda a los docentes a tomar decisiones informadas sobre la enseñanza y el aprendizaje.

6.      Pueden mejorar la accesibilidad para estudiantes con discapacidades, proporcionando recursos y adaptaciones que faciliten su participación en el proceso educativo.

Alvarez. R. (2024, noviembre,17). Aporta la Inteligencia Artificial nueva perspectiva en la educación: IPN. Educación futura. https://www.educacionfutura.org/aporta-la-inteligencia-artificial-nueva-perspectiva-en-la-educacion-ipn/

Jorge García Méndez

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Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad

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La inteligencia artificial está transformando la educación de muchas maneras interesantes, a medida que la IA siga evolucionando, podemos esperar nuevos avances en el campo de la educación, que permitan tanto a alumnos como a profesores alcanzar nuevos conocimientos y logros.

Sistemas de Tutorización Inteligente

Calificación automatizada

Plataformas de Aprendizaje Adaptativo

Realidad Virtual y Realidad Aumentada

Creación inteligente de contenidos

Asistentes virtuales

Análisis predictivo

Muños. M. (2023, Julio, 25). 7 Ejemplos de Inteligencia Artificial en la Educación. Aventureros de la Educación. https://aventurerosdelaeducacion.com/

Jorge García Méndez

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ejemplos de aplicaciones de IA en el aula

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Hacer políticas públicas integrales, con inclusión y equidad.

Preparar al profesorado para la educación con IA.

Capacitar a la IA en educación.

Desarrollar sistemas de datos inclusivos con calidad.

Garantizar que la investigación en AIDE sea significativa.

Asegurar la ética y la transparencia en la recolección, uso y diseminación de datos.

Guerra M. (2024, febrero, 12). Principios éticos de la educación con Inteligencia Artificial (IA). Instituto para el Futuro de la Educación del Tecnológico de Monterrey. https://observatorio.tec.mx/edu-bits-blog/como-cuidar-la-integridad-academica-en-proyectos-practicos-con-ia/

Jorge García Méndez

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consideraciones éticas en la implementación de IA en la educación superior

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1. Sistemas de Tutorización Inteligente

Estos sistemas utilizan algoritmos de IA para proporcionar una instrucción personalizada a los alumnos basada en sus necesidades individuales de aprendizaje.

2. Calificación automatizada

Los sistemas de calificación automatizada impulsados por la IA han simplificado el proceso de evaluación para los educadores.

3. Plataformas de Aprendizaje Adaptativo

Estas plataformas utilizan análisis de datos y algoritmos de IA para evaluar continuamente el progreso individual de cada alumno y ajustar el contenido, el ritmo y el nivel de dificultad en consecuencia.

4. Realidad Virtual y Realidad Aumentada

Estas tecnologías permiten a los alumnos explorar conceptos complejos, participar en simulaciones interactivas y desarrollar el pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas en un entorno seguro y controlado.

5. Creación inteligente de contenidos

La IA también se está utilizando en la creación de contenidos, proporcionando a los profesores recursos y herramientas para mejorar sus materiales didácticos.

6. Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales, como los chatbots, son cada vez más frecuentes en los entornos educativos.

Estos asistentes impulsados por IA proporcionan ayuda y orientación instantáneas a los estudiantes, respondiendo a sus preguntas e inquietudes.

7. Análisis predictivo

Examinando los datos y patrones históricos, el análisis predictivo puede, por ejemplo, identificar a los estudiantes en riesgo de dificultades académicas o abandono escolar, permitiendo una intervención y apoyo oportunos.

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Mejoran el aprendizaje personalizado en la universidad las herramientas de la IA al adaptarse al contenido, a las estrategias y a las necesidades individuales de los estudiantes. Algunas de las formas en que contribuye son:

Adaptación de Contenido: La IA analiza el nivel de conocimiento, los intereses y el estilo de aprendizaje de cada estudiante, ajustando el contenido, el ritmo y los métodos educativos para maximizar la comprensión y la motivación.

Retroalimentación Instantánea: Los sistemas de tutoría inteligentes ofrecen respuestas inmediatas y adaptadas, ayudando a los estudiantes a corregir errores en tiempo real y mejorar su rendimiento rápidamente .

Creación de Itinerarios Individuales: Las plataformas impulsadas por IA diseñan rutas de aprendizaje únicas, alineadas con los objetivos académicos y profesionales de cada estudiante, fomentando un progreso más efectivo y relevante .

Apoyo a Docentes: La IA automatiza tareas administrativas y proporciona datos sobre el progreso de los estudiantes, ayudando a los docentes a tomar decisiones informadas para ajustar sus estrategias de enseñanza.

Mejora de la Participación y la Inclusión: Al adaptar los métodos de aprendizaje, estas tecnologías fomentan un entorno educativo más inclusivo, asegurando que todos los estudiantes tengan oportunidades equitativas de éxito.

Alumna: Elizabeth López Herrerias

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

Se cree que la inteligencia artificial es el futuro de la educación ya que nos está brindando técnicas innovadoras y así se mejoran los procesos de aprendizaje evidentemente esto no reemplaza la función del profesor solo la complementa y ayuda a entender mejor los temas que estamos viendo.

Ciertas ventajas de la IA es que tienes resolución y explicación de dudas en todo momento teniendo un dispositivo móvil con red WIFI.

2) Traduce documentos de cualquier idioma y con una precisión excelente.

3) Aprendizaje adaptativo: Cada alumno lo entiende a su ritmo.

Implementar la IA en las escuelas promueve que los espacios educativos sean más fáciles de entender, y eso impulsa mejores resultados en los alumnos.

JUDITH VIRIDIANA SALAZAR MUÑOZ

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1. Sistemas de Tutorización Inteligente

Los sistemas de tutoría inteligente son uno de los principales ejemplos de cómo la IA está revolucionando la educación.

2. Calificación automatizada

Los sistemas de calificación automatizada impulsados por la IA han simplificado el proceso de evaluación para los educadores.

3. Plataformas de Aprendizaje Adaptativo

Las plataformas de aprendizaje adaptativo aprovechan la IA para ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas a los estudiantes.

4. Realidad Virtual y Realidad Aumentada

Continuando con los ejemplos de inteligencia artificial en la educación, debemos detenernos en la Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA). La IA combinada con las tecnologías de Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA) guía a los alumnos mediante la creación de experiencias inmersivas.

5. Creación inteligente de contenidos

La IA también se está utilizando en la creación de contenidos, proporcionando a los profesores recursos y herramientas para mejorar sus materiales didácticos.

6. Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales, como los Chatbots, son cada vez más frecuentes en los entornos educativos.

Estos asistentes impulsados por IA proporcionan ayuda y orientación instantáneas a los estudiantes, respondiendo a sus preguntas e inquietudes.

7. Análisis predictivo

Los análisis predictivos basados en algoritmos de IA permiten a los educadores analizar grandes cantidades de datos para obtener información sobre el rendimiento y el comportamiento de los estudiantes.

Alumna: Elizabeth López Herrerias

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

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La IA está haciendo que la educación universitaria sea más flexible, eficiente y adaptada a cada estudiante, mejorando la experiencia educativa en general. La inteligencia artificial (IA) está cambiando mucho la educación universitaria.

Aprendizaje personalizado: La IA adapta lo que estudias y cómo lo estudias a tus intereses y estilo. Te ofrece un plan de estudio hecho a tu medida, ayudándote a aprender mejor y más rápido.

Asistentes virtuales y chatbots: Estas herramientas pueden responder preguntas comunes, ayudarte con tus tareas y ofrecer apoyo en tiempo real. Así, los profesores tienen más tiempo para centrarse en la enseñanza.

Análisis de datos: La IA revisa mucha información sobre cómo estás aprendiendo para encontrar patrones y sugerir mejoras. Esto ayuda a los profesores a entender mejor tus necesidades y ajustar sus métodos de enseñanza.

Automatización de tareas: La IA se encarga de tareas administrativas como inscripciones y horarios, haciendo todo más eficiente. Esto significa menos papeleo para los administrativos y más tiempo para que tú te centres en estudiar.

Universidad César Vallejo. (2024,enero, 24). Impacto de la inteligencia artificial en la educación universitaria: Preparándonos para el futuro. URL. https://www.ucv.edu.pe/noticias/impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-universitaria-preparandonos-para-el-futuro

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1.-Transparencia y responsabilidad: se refiere a que los procesos de recolección, análisis e informe de datos, así como los procesos correspondientes al establecimiento, seguimiento y control de las normas de AIDE deben ser transparentes, accesibles y explicables. Asimismo, debe considerar el consentimiento informado, la propiedad de los datos y sus fines, además de las condiciones de uso de la IA.

2.- Seguridad y protección: el diseño, desarrollo e implementación de la IA debe ser lo suficientemente robusta para proteger y salvaguardar los datos, con el fin de garantizar la privacidad y seguridad. 3.-Sostenibilidad y proporcionalidad: debe considerar aspectos de diseño, desarrollo y uso para minimizar la huella ecológica, así como para evitar la alteración de la economía mundial, el mercado laboral, así como dimensiones sociales tales como la cultura y la política.

4.- Gobernanza: hace referencia al establecimiento e implementación de políticas públicas para regular el desarrollo, uso y gestión de la IA, tomando en cuenta las consideraciones éticas.

5.-Enfoque humano: debe complementar las capacidades cognitivas, sociales y culturales humanas, asegurando el control por parte del ser humano sobre los procesos de trabajo de la IA.

6.-Privacidad: se debe garantizar la implementación del consentimiento informado del usuario, manteniendo la privacidad y confidencialidad de la información, tanto cuando estos proporcionan o cuando el sistema recopila datos sobre ellos.

7.-Inclusividad: (accesibilidad) el diseño, desarrollo y despliegue de las AIDE deben tomar en cuenta la infraestructura, habilidades y aceptación social, la cual se adaptará a usuarios variados, con el fin de permitir el acceso y uso equitativo de la IA.

Elizabeth López Herrerias

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Para usar la inteligencia artificial (IA) en la educación superior de manera ética, es clave considerar estos principios:

Transparencia y responsabilidad: Todo debe ser claro, desde la recolección hasta el uso de datos. Es importante obtener el consentimiento de los usuarios y explicar cómo se manejarán sus datos.

Seguridad y protección: La IA debe proteger y mantener seguros los datos de los estudiantes, garantizando su privacidad.

Sostenibilidad y proporcionalidad: La IA debe ser ecológica y no afectar negativamente la economía, el mercado laboral o la cultura.

Gobernanza: Deben existir políticas públicas claras que regulen la IA, siempre considerando aspectos éticos.

Enfoque humano: La IA debe complementar las capacidades humanas, no sustituirlas, y siempre debe estar bajo control humano.

Privacidad: Es crucial obtener el consentimiento informado de los usuarios y mantener la confidencialidad de sus datos.

Inclusividad: La IA debe ser accesible para todos, adaptándose a las necesidades de diferentes usuarios y garantizando la equidad.

Estos principios aseguran que la IA se utilice de forma ética y beneficiosa en la educación superior.

Jáuregui, M. G. (2024, febrero 12). Principios éticos de la educación con Inteligencia Artificial (IA). Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación; Instituto para el Futuro de la Educación. https://observatorio.tec.mx/edu-news/principios-eticos-de-la-educacion-con-inteligencia-artificial-ia/

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

En la actualidad, la IA dentro del ámbito educativo está aún en exploración de su potencial total, no obstante, su presencia es innegable. Se manifiesta en chatbots de asistencia para los estudiantes las 24 horas del día, automatización de tareas administrativas para docentes y sistemas en línea para aprendizaje.

La tecnología ha comenzado a facilitar la gestión educativa, mejorando la eficiencia de los sistemas de gestión del aprendizaje. Además, está permitiendo realizar un seguimiento del rendimiento de los estudiantes en tiempo real y personalizar los planes de estudio.

1. Incluye sistemas de tutoría inteligentes: Los sistemas de tutoría inteligentes pueden proporcionar asistencia personalizada a los estudiantes, adaptándose a su ritmo y estilo de aprendizaje. Esto no solo complementa el trabajo del docente, sino que también ofrece un enfoque más individualizado.

2. Aplica evaluaciones remotas: Con la IA respaldando las evaluaciones remotas, se promueve la flexibilidad en el proceso educativo. Los estudiantes pueden ser evaluados de manera más efectiva, y los resultados se pueden analizar de manera rápida y precisa.

3. Implementa sistemas de aprendizaje online: La IA puede enriquecer la experiencia de aprendizaje en entornos virtuales, adaptándose a las preferencias y capacidades individuales de los estudiantes. Esto hace que el aprendizaje sea más interactivo y personalizado.

4. Recopilación y análisis de datos de centros escolares: La IA puede recopilar y analizar datos educativos para identificar patrones, tendencias y áreas de mejora. Esta información permite una toma de decisiones más informada para mejorar la calidad de gestión en educación.

5. Crea contenido de aprendizaje personalizado: La IA puede generar contenido educativo adaptado a las necesidades específicas de cada estudiante. Esto va más allá de la personalización superficial, ofreciendo un plan de estudios verdaderamente adaptativo que ayude a impulsar la innovación educativa.

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¿Qué ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con qué resultados?

Profesor virtual

Georgia State University: Implementó el chatbot «Pounce» para responder a preguntas de los estudiantes sobre admisiones, ayuda financiera y orientación académica. Pounce ha ayudado a reducir las tasas de abandono escolar al proporcionar soporte constante y personalizado.

Deakin University: Utiliza el asistente virtual «Deakin Genie» para ayudar a los estudiantes con preguntas sobre cursos, horarios y recursos disponibles en el campus. Deakin Genie también ofrece recomendaciones personalizadas basadas en el comportamiento del estudiante.

Arizona State University: Implementó un chatbot llamado «Sunny» para proporcionar asistencia a los estudiantes sobre inscripciones, pagos y soporte técnico, mejorando la satisfacción y eficiencia en el servicio al cliente.

Lancaster University: Utiliza un chatbot para ayudar a los estudiantes a navegar por la intranet de la universidad, acceder a recursos académicos y resolver problemas técnicos.

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar IA en la educación superior?

Su objetivo es aminorar el riesgo de los y las niñas a la exposición de la IA, pero no solo para proteger sus datos y privacidad, sino también exponer los problemas relacionados con la maleabilidad de los infantes con respecto a valores, ideas y actitudes, y con lo que es apropiado para su edad.

Transparencia y responsabilidad: se refiere a que los procesos de recolección, análisis e informe de datos, así como los procesos correspondientes al establecimiento, seguimiento y control de las normas de AIDE deben ser transparentes, accesibles y explicables. Asimismo, debe considerar el consentimiento informado, la propiedad de los datos y sus fines, además de las condiciones de uso de la IA.

Seguridad y protección: el diseño, desarrollo e implementación de la IA debe ser lo suficientemente robusta para proteger y salvaguardar los datos, con el fin de garantizar la privacidad y seguridad.

Sostenibilidad y proporcionalidad: debe considerar aspectos de diseño, desarrollo y uso para minimizar la huella ecológica, así como para evitar la alteración de la economía mundial, el mercado laboral, así como dimensiones sociales tales como la cultura y la política.

Gobernanza: hace referencia al establecimiento e implementación de políticas públicas para regular el desarrollo, uso y gestión de la IA, tomando en cuenta las consideraciones éticas.

Enfoque humano: debe complementar las capacidades cognitivas, sociales y culturales humanas, asegurando el control por parte del ser humano sobre los procesos de trabajo de la IA.

Privacidad: se debe garantizar la implementación del consentimiento informado del usuario, manteniendo la privacidad y confidencialidad de la información, tanto cuando estos proporcionan o cuando el sistema recopila datos sobre ellos.

Inclusividad: (accesibilidad) el diseño, desarrollo y despliegue de las AIDE deben tomar en cuenta la infraestructura, habilidades y aceptación social, la cual se adaptará a usuarios variados, con el fin de permitir el acceso y uso equitativo de la IA. Este mismo principio debe aplicar para datos y algoritmos, ya que estos deben ser no discriminatorios e imparciales, garantizando la equidad e igualdad entre los diferentes grupos de usuarios.

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1.-Estas herramientas permiten a los estudiantes desarrollar habilidades tecnológicas y de resolución de problemas, así como mejorar la comunicación y recibir retroalimentación personalizada. Fomenta métodos de enseñanza interactivos y adaptativos que mejoran la participación y comprensión del estudiante.

1. Análisis de datos de aprendizaje: La IA puede analizar grandes cantidades de datos sobre el comportamiento y rendimiento de los estudiantes, identificando patrones y áreas de mejora.

2. Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales pueden proporcionar apoyo y orientación personalizados a los estudiantes

3. Personalización de la experiencia de aprendizaje: La IA puede crear un entorno de aprendizaje personalizado, adaptando la interfaz y la experiencia de usuario a las preferencias individuales de cada estudiante.

4. Soporte para estudiantes con necesidades especiales: La IA puede proporcionar soporte adicional para estudiantes con necesidades especiales, como lectura de texto en voz alta o traducción de idiomas.

Rodríguez Almazán, Y., Parra-González, E. F. ., Zurita-Aguilar, K. A., Mejía Miranda, J. ., & Bonilla Carranza, D. (2023). ChatGPT: La inteligencia artificial como herramienta de apoyo al desarrollo de las competencias STEM en los procesos de aprendizaje de los estudiantes. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 12(1), C5–12. https://doi.org/10.32870/recibe.v12i1.291

Diana Laura Romero Ramírez

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2.-En la actualidad podemos encontrar diferentes aplicaciones de IA con el objetivo de implementar nuevas formas de aprendizaje algunos ejemplos son

-Chat GPT

-Grammarly

-Wolfram

-Realize IT

Estas aplicaciones nos brindan demasiadas ventajas ya que gracias a ellas nos permiten implementar trabajos mejor redactados, cuidando nuestra ortografía,contenidos de alta calidad y facilitando la planificación y seguimiento de proyectos .

Aguilera,J.G(2023 Diciembre 27)La IA y su impacto en la educación: aplicaciones.herramientas,beneficios,tendencias y desafíos,La universidad en internet La IA y su impacto en la educación: aplicaciones, herramientas, beneficios, tendencias y desafíos | UNIR

Diana Laura Romero Ramirez

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3.-Se debe desarrollar de manera responsable y con transparencia, los gobiernos deben crear políticas y lineamientos para asegurar la práctica responsable de la IA facilitando a su vez la innovación y el progreso.

-Garantizar la seguridad de los usuarios, tomando medidas para prevenir accidentes o daños causados por los sistemas de IA.

-Libertad, Dignidad y autonomía, protección de datos no discriminación e igualdad

-Participación voluntaria

Guerra,M.(2024 Febrero 12)Principios éticos de la educación con inteligencia artificial(IA),Instituto para el futuro de la Educación Tecnológico de Monterrey Principios éticos de la educación con inteligencia artificial

Diana Laura Romero Ramírez

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

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La inteligencia artificial (IA) mejora el aprendizaje personalizado al ofrecer tutorías adaptadas a las necesidades y ritmos de cada estudiante, permitiendo que el material se ajuste a su nivel de habilidad. La IA puede ofrecer un enfoque más personalizado, permitiendo que los estudiantes sigan sus propios ritmos de aprendizaje y reciban apoyo individualizado. Las herramientas de IA pueden adaptarse a las preferencias y estilos de aprendizaje únicos de cada estudiante, brindando un ambiente de aprendizaje más inclusivo y flexible. Además, facilita la corrección automática de tareas, brindando retroalimentación instantánea, lo que permite a los docentes enfocarse en aspectos más profundos del aprendizaje. La IA también puede analizar grandes volúmenes de datos para identificar áreas de mejora, apoyar en la planificación educativa y optimizar las estrategias de enseñanza a través del aprendizaje adaptativo. La UNESCO destaca la importancia de integrar la IA en las políticas educativas, asegurando que esta tecnología apoye a los docentes y promueva la equidad en la educación.

Referencia:

Patiño, H. (2023, agosto 25). Cómo hacer que la IA sea herramienta de aprendizaje y no obstáculo. Universidad Iberoamericana. https://acortar.link/vZTbuL

Polet Zeltzin Aguilar Morales.

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La tecnología avanzada, en particular la educación artificial (IA), busca mejorar el aprendizaje y la experiencia de los estudiantes en la educación superior. La IA puede automatizar tareas, personalizar la experiencia de aprendizaje y mejorar la eficiencia de la educación científica.

Con el objetivo de proporcionar información detallada a estudiantes y profesores sobre las ventajas de la aplicación de la IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje y de investigación científica en la educación superior, se realizó una revisión sistemática de la literatura que exploró los fundamentos, beneficios y desventajas de la IA, la que fue socializada con profesores y estudiantes de la Universidad de Oriente, Cuba, para conocer sus percepciones sobre el tema. Los resultados indican que la IA puede potenciar el proceso de enseñanza-aprendizaje y mejorar la eficiencia en la investigación científica, pero requiere de una implementación cuidadosa, ética y responsable. Además, se concluye que la IA puede facilitar la adaptación al ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante, optimizar el uso del tiempo y la eficiencia en tareas de investigación, y favorecer el desarrollo de competencias profesionales para el mundo laboral. No obstante, es esencial garantizar la equidad, calidad y ética en su uso.

Gibert Delgado, R. P., Gorina Sánchez, A., Reyes-Palau, N. C., Tapia-Sosa, E. V., & Siza Moposita, S. F. (2023). Educación 4.0: Enfoque innovador apoyado en la inteligencia artificial para la educación superior. Universidad y Sociedad 15(6),60-74. http://scielo.sld.cu/pdf/rus/v15n6/2218-3620-rus-15-06-60.pdf

Claudia Cecilia Bautista López.

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Existen varias aplicaciones de IA en el aula que ya están mostrando resultados positivos. Un ejemplo es el uso de chatbots como Jill Watson para resolver dudas de los estudiantes de manera inmediata, 24/7, y Gradescope, que utiliza IA para calificar exámenes y tareas de forma automática, proporcionando retroalimentación más eficiente. Además, la IA permite diseñar programas de estudio actualizados, realizar tutorías personalizadas con herramientas como Copilot para ayudar a los estudiantes a escribir y programar código, o incluso con ChatGPT para generar ideas y mejorar habilidades de escritura. También se están utilizando plataformas de aprendizaje adaptativas que ajustan el contenido al ritmo de cada estudiante. Las evaluaciones remotas favorecen la inclusión de estudiantes que no pueden asistir presencialmente. Los resultados incluyen mayor motivación, aprendizaje más personalizado y mejores resultados educativos, ya que la IA hace más eficiente el proceso de enseñanza y aprendizaje.

Referencia:

Aprendiendo juntos. (2023, febrero 15). Aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en la educación. Educo. https://www.educo.org/blog/aplicaciones-de-ia-en-la-educacion

Polet Zeltzin Aguilar Morales

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El uso de IA en la educación superior debe basarse en principios éticos clave. Primero, es fundamental garantizar la transparencia y responsabilidad en el manejo de datos, asegurando que los estudiantes comprendan cómo se recopilan y usan sus datos. La privacidad es esencial, especialmente al manejar información personal sensible. Además, la inclusividad es crucial para evitar la discriminación en el acceso a la tecnología, garantizando que todos los estudiantes, independientemente de su contexto, puedan beneficiarse. La IA también debe ser diseñada de manera que complementen las capacidades humanas, no las sustituyan. Por último, es necesario establecer políticas públicas para regular el uso de la IA, fomentando un enfoque ético y respetuoso con los derechos de los estudiantes.

Referencia:

Guerra, M. (2024, febrero 12). Principios éticos de la educación con inteligencia artificial (IA). Tecnológico de Monterrey. https://observatorio.tec.mx/edu-news/principios-eticos-de-la-educacion-con-inteligencia-artificial-ia/

Polet Zeltzin Aguilar Morales

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Todas estas aplicaciones son muy buenas, pero para tener excelentes resultados debemos aprender cómo usarlas para nuestro bien, utilizándolas como una guía y para facilitar nuestra labor, pero no dejando que la aplicación realice nuestro trabajo.

Oskr León | Negocios Digitales. (2023, diciembre 19). 14 herramientas de IA GRATUITAS para el 2024. [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=M9x6q5GMnkQ

Claudia Cecilia Bautista López

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🔥 14 Herramientas de IA GRATUITAS para el 2025 🚀

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Como estudiantes debemos tener responsabilidad al hacer un trabajo con la IA, tener en cuenta que solo es un material de apoyo, y solo tomar lo que creamos conveniente y de confianza.

Ana Enriquez Orrego. (2023, julio 29). Uso responsable de la inteligencia artificial. [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=RMZ4Z_DEags

Claudia Cecilia Bautista López.

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Uso responsable de la Inteligencia Artificial

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¿Como pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

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Cómo la IA en la educación está transformando la enseñanza y el aprendizaje Las herramientas de inteligencia artificial (IA) tienen un gran potencial para mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad de diversas maneras.

*Proporciona instrucción personalizada a los alumnos y se basa en sus necesidades individuales de aprendizaje.

*utilizan algoritmos de aprendizaje automático los cuales sirven para analizar ,calificar tareas , pruebas y exámenes.

*utilizan análisis de datos y algoritmos de IA para evaluar continuamente el progreso individual de cada alumno y ajustar el contenido, el ritmo y el nivel de dificultad.

*las tecnologías de Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA) guía a los alumnos a crear experiencias inmersivas.

*Proporciona a los profesores recursos y herramientas para mejorar sus materiales didácticos.

*Asistentes virtuales ofrecen recomendaciones personalizadas, acceder a recursos de aprendizaje, dar explicaciones e incluso entablar conversaciones interactivas.

*Identifica a los estudiantes que tienen alguna dificultad académica.

Muñoz. M. (2023,julio,15).Aventureros de la educación https://aventurerosdelaeducacion.com/ejemplos-de-ia-en-la-educacion/

Alumna: lizeth Vázquez

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Ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con que resultados.

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La IA está revolucionando la forma en que aprendemos y haciendo que la educación se mas accesible, personalizada y eficaz para maestros y alumnos.

*Sistemas de Tutorización Inteligente.

*Calificación automatizada.

*Plataformas de Aprendizaje Adaptativo.

*Realidad Virtual y Realidad Aumentada.

*Creación inteligente de contenidos.

*Asistentes virtuales.

*Análisis predictivo.

Muñoz.M.(2023,julio,15).Aventureros de la educación.https://aventurerosdelaeducacion.com/ejemplos-de-ia-en-la-educacion/

Lizeth Vazquez.

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ejemplos de la importancia de la educacion artificial

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El uso de la inteligencia artificial en la educación a revolucionado no solo los procesos de enseñanza-aprendizaje, y en la experiencia del aprendizaje en general.

*Transparencia y responsabilidad: son los procesos de recolección, análisis e informe de datos, así como los procesos correspondientes al establecimiento, seguimiento y control de las normas.

*Seguridad y protección: Es el diseño, desarrollo e implementación de la IA debe ser lo suficientemente robusta para proteger y salvaguardar los datos, con el fin de garantizar la privacidad y seguridad.

*Sostenibilidad y proporcionalidad: debe considerar aspectos de diseño, desarrollo y uso para minimizar la huella ecológica así como dimensiones sociales tales como la cultura y la política.

* Gobernanza: hace referencia al establecimiento e implementación de políticas públicas para regular el desarrollo, uso y gestión.

*Enfoque humano: debe complementar las capacidades cognitivas, sociales y culturales humanas, asegurando el control.

*Privacidad: se debe garantizar la implementación del consentimiento informado del usuario, manteniendo la privacidad y confidencialidad de la información.

*Inclusividad: Es la accesibilidad al diseño, que desarrolla y despliega las AIDE las cuales deben tomar en cuenta la infraestructura, habilidades y la aceptación social.

Guerra,J,M.(2024,febrero,12).Principios éticos de la educación con la inteligencia artificial (IA).Observatorio. https://observatorio.tec.mx/edu-news/principios-eticos-de-la-educacion-con-inteligencia-artificial-ia/

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1._ ¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

Uno de los beneficios clave es la personalización del aprendizaje, que permite que se pueda adaptar el contenido y la velocidad de enseñanza a las necesidades y el progreso individual de cada estudiante. Se trata, entonces, de un enfoque más centrado en el alumnado que incrementa la eficacia del proceso de aprendizaje.

La inteligencia artificial también puede ser una herramienta poderosa para la evaluación y retroalimentación, puesto que pueden analizar el rendimiento de cada estudiante en tiempo real, identificar áreas de mejora y proporcionar feedback instantáneo. Así como para crear contenido educativo enriquecido, como tutoriales interactivos, simulaciones y chatbots que respondan a preguntas sencillas.

En el ámbito de la educación a distancia, la IA desempeña un papel fundamental al habilitar plataformas de aprendizaje en línea avanzadas que pueden ofrecer experiencias de aprendizaje similares a las presenciales.

No todos somos iguales y eso hace que cada persona aprenda de una manera diferente y a su propio ritmo. Gracias a la inteligencia artificial, se puede adaptar el aprendizaje a cada estudiante, con el objetivo de que se le refuerce con recursos creados específicamente para sus necesidades.

Esta herramienta permite solucionar en el aula muchos de los problemas con los que se encuentra a diario el profesorado e, incluso, crear espacios de aprendizaje mucho más accesibles para personas que tengan realidades diferentes y se sientan excluidas en el sistema tradicional.

Referencia.

SEPULVEDA, C.; VILLEGAS, C: (2020). “Herramientas digitales web 2.0 para potenciar los procesos de enseñanza-aprendizaje. De la modalidad presencial a la virtual por contingencia”, artículo, Facultad de Educación, Universidad de las Américas. Disponible en: https://drive.google.com/file/d/1t9kCQb1BmtlRFre0oMfQeL173CKC

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MARIANA VERENICE MADRID ORAMAS.

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2._ ¿Qué ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial ya están siendo implementadas y con que resultados?

Cuando hablamos de la aplicación de la inteligencia artificial en la educación, lo primero que nos viene a la cabeza es la capacidad de automatizar procesos. Aunque este es uno de los usos más recurrentes, en realidad su potencial y sus beneficios son mucho más amplios.

¿Cómo se aplica la Inteligencia Artificial en el aula?

La Inteligencia Artificial (IA) en la educación permite la automatización y la simplificación de procesos de aprendizaje. A través de ella, es posible reducir tiempos y mejorar los resultados en los estudiantes más pequeños.

Es posible aplicar diferentes tipos de IA y gestionarlos en el aula para la mejora, tanto de forma presencial como de forma remota, una cuestión que tuvo que llevarse a cabo durante el confinamiento por la pandemia mundial

Aunque aún el uso de esta tecnología no se haya desarrollado en todo su potencial, son varias las formas que existen para aprovecharla. De este modo, algunos usos de la Inteligencia Artificial en la educación son los siguientes:

Identificar nuevas temáticas de estudio

Los docentes pueden emplear la Inteligencia Artificial en la educación para diseñar programas de estudio. Para ello, pueden utilizar software de IA que busque a través de Internet aquellos contenidos que, relacionados con una determinada temática en particular, tienen una mayor relevancia.

Asimismo, la IA puede elaborar cursos de manera automática, facilitándole esta labor al docente porque tan solo va a tener que corregir la información y verificar que esté correcta.

Por otro lado, estos algoritmos también pueden crear preguntas y ejercicios acerca de los contenidos que se recopilen.

Tutores virtuales

Mediante la Inteligencia Artificial es posible diseñar tutores virtuales que pueden calificar cuestionarios, identificar los errores más comunes que cometen los alumnos e incluso, ofrecerles retroalimentación en torno a su desempeño en un tiempo real, lo que facilita en gran medida la labor de los docentes.

Estas funciones les permiten a los estudiantes darse cuenta de cuáles son sus fortalezas y debilidades cuando aprenden, lo que a su vez los ayudará a mejorar sus procesos de aprendizaje y rendimiento académico.

Además, al tratarse de un tutor virtual, este software permite que los estudiantes puedan resolver sus dudas durante las 24 horas del día y desde cualquier lugar.

Materiales de aprendizaje personalizados

La Inteligencia Artificial también permite elaborar contenidos educativos basados en diferentes ritmos y estilos de aprendizaje.

De este modo, los estudiantes podrán contar con recursos educativos que se adapten más a la forma en la que asimilan la información, en vista de que se pueden ofrecer diversas clases de materiales audiovisuales que faciliten la interiorización del conocimiento, en función de los diferentes sistemas de representación (visual, kinestésico y auditivo).

Cursos de actualización docente en línea

Los docentes pueden realizar formaciones en línea para actualizar sus conocimientos en torno a lo que consiste su labor educativa, y actualizarse en el uso de herramientas digitales que faciliten la inclusión social.

Estos profesionales podrán acceder a diversos cursos que les permitan conocer metodologías y estrategias de enseñanza aprendizaje innovadoras, pudiendo aplicarlas a sus aulas de clase para mejorar la motivación académica de los estudiantes, tanto si aplican el e-learning como en la educación presencial.

Fuentes

https://www.lucaedu.com/5-usos-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion/

https://www.threepoints.com/blog/

Inteligencia-artificial-en-educacion

Mariana Verenice Madrid Oramas.

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3._¿Que consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar la inteligencia artificial en la educación superior?

El camino a seguir requiere un enfoque multifacético. Los teóricos proponen el desarrollo de marcos éticos para guiar las prácticas responsables de la IA. La participación pública en los procesos de toma de decisiones es crucial para garantizar que se aborden las preocupaciones de la sociedad. Las iniciativas educativas pueden equipar a las personas con el conocimiento para navegar por las complejidades de la IA y sus implicaciones éticas. Por último, son primordiales los esfuerzos continuos de investigación y desarrollo centrados en una IA ética.

10 consideraciones éticas que deben seguir para implementar la inteligencia artificial.

1.- Sesgo y discriminación:

Los sistemas de IA pueden aprender y reproducir sesgos existentes en los datos con los que se entrenan. Esto puede llevar a la discriminación contra ciertos grupos de personas en áreas como el empleo, la vivienda, la justicia penal y el acceso a la salud.

Ejemplo: Un sistema de IA utilizado para seleccionar candidatos para un trabajo podría discriminar a las mujeres o a las personas de color si los datos de entrenamiento no son suficientemente diversos.

Solución: Implementar medidas para asegurar la diversidad e inclusión en los datos de entrenamiento y en el desarrollo de los sistemas de IA.

2.- Transparencia y explicabilidad:

Es importante que las personas puedan entender cómo funcionan los sistemas de IA, qué decisiones toman y por qué. La falta de transparencia puede generar desconfianza y dificultar la identificación y corrección de errores o sesgos.

Ejemplo: Un sistema de IA utilizado para tomar decisiones sobre la elegibilidad para la asistencia social debería ser capaz de explicar claramente las razones por las que se ha tomado una decisión en particular.

Solución: Desarrollar sistemas de IA transparentes y explicables, y proporcionar a las personas acceso a información sobre cómo funcionan.

3.- Privacidad y seguridad de datos

Los sistemas de IA pueden recopilar y procesar grandes cantidades de datos personales, lo que genera riesgos para la privacidad y la seguridad. Es importante proteger los datos de los usuarios de forma adecuada y garantizar su uso responsable.

Ejemplo: Un sistema de IA utilizado para el reconocimiento facial debería garantizar la seguridad de los datos biométricos de los usuarios y evitar su uso indebido.

Solución: Implementar medidas para proteger la privacidad y seguridad de los datos, como la anonimización, la encriptación y el control del acceso a los datos.

4.- Responsabilidad y rendición de cuentas:

Es necesario establecer mecanismos claros de responsabilidad para los desarrolladores, usuarios y propietarios de sistemas de IA. Esto incluye la responsabilidad por los daños causados por errores o sesgos en los sistemas de IA.

Ejemplo: En caso de que un sistema de IA utilizado en un vehículo autónomo cause un accidente, debería estar claro quién es responsable del daño.

Solución: Desarrollar marcos legales y regulatorios que establezcan responsabilidades claras para los actores involucrados en el desarrollo y uso de la IA.

5.- Impacto en el empleo:

La automatización impulsada por la IA puede tener un impacto significativo en el mercado laboral, con la potencial pérdida de empleos en algunos sectores. Es importante considerar las medidas para mitigar estos impactos y asegurar una transición justa para los trabajadores afectados.

Ejemplo: La automatización de tareas repetitivas en fábricas podría conducir a la pérdida de empleos para los trabajadores manuales.

Solución: Implementar programas de recapacitación y formación para ayudar a los trabajadores a adaptarse a las nuevas demandas del mercado laboral.

6.- Impacto social y ambiental:

La IA tiene el potencial de generar beneficios sociales y ambientales significativos, pero también puede tener impactos negativos. Es importante evaluar cuidadosamente los impactos potenciales de la IA en la sociedad y el medio ambiente y tomar medidas para mitigar los impactos negativos.

Ejemplo: La IA puede usarse para desarrollar sistemas de agricultura más eficientes y sostenibles, pero también puede usarse para crear armas autónomas que podrían tener un impacto devastador en el medio ambiente y la sociedad.

Solución: Implementar marcos éticos para el desarrollo y uso de la IA que consideren los impactos sociales y ambientales.

7.- Bienestar y dignidad humana:

La IA debe usarse para promover el bienestar y la dignidad humana. Es importante considerar el impacto de la IA en la salud mental, la autonomía y la privacidad de las personas.

Ejemplo: El uso de la IA en la vigilancia masiva puede tener un impacto negativo en la privacidad y la autonomía de las personas.

Solución: Desarrollar sistemas de IA que respeten los derechos humanos y la dignidad humana.

8.- Acceso equitativo y no discriminación:

Es importante que los beneficios de la IA sean accesibles para todos, independientemente de su origen socioeconómico, ubicación geográfica o cualquier otra condición. La IA no debe usarse para exacerbar las desigualdades existentes.

Ejemplo: Los sistemas de IA para el diagnóstico médico podrían ser inaccesibles para las personas en países en desarrollo debido a su alto costo.

Solución: Implementar políticas que promuevan el acceso equitativo a la IA y que eviten la discriminación.

9. Gobernanza y cooperación internacional:

La naturaleza global de la IA exige una colaboración internacional para desarrollar marcos éticos y regulatorios que sean efectivos y coherentes.

Ejemplo: El uso de la IA en la guerra cibernética podría tener consecuencias devastadoras para la seguridad internacional.

Solución: Colaborar de forma constante entre países y organizaciones, manteniendo la comunicación sobre avances y problemas.

10. Desarrollo y uso responsable de la IA, así como reconocimiento de autoría:

Es importante desarrollar y usar la IA de manera responsable, teniendo en cuenta las consideraciones éticas mencionadas anteriormente. Es necesario un diálogo continuo entre los diferentes actores involucrados en el desarrollo y uso de la IA para asegurar que la tecnología se use para el bien común, esto es especialmente sentible en el caso de que se requieren generar protocolos para fijar la autoría de la IA en el apoyo de la investigación o redacción de artículo, así como acotar o trasparentar los límites en que se puede avanzar en ello.

Ejemplo: La investigación y el desarrollo de la IA deben estar guiados por principios éticos claros.

Solución: Promover la investigación y el desarrollo de la IA ética, y fomentar el diálogo entre los diferentes actores involucrados en el desarrollo y uso de la IA.

Referencia.

SEPULVEDA, C.; VILLEGAS, C: (2020). “Herramientas digitales web 2.0 para potenciar los procesos de enseñanza-aprendizaje. De la modalidad presencial a la virtual por contingencia”, artículo, Facultad de Educación, Universidad de las Américas. Disponible en: https://drive.

google.com/file/d/1t9kCQb1BmtlRFre0oMfQeL173CKCUN_k/view

Mariana Verenice Madrid Oramas

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Duolingo usa IA para personalizar tu aprendizaje de idiomas. Ajusta las lecciones según tu progreso para que aprendas de manera más efectiva.

Sway, de Microsoft, usa IA para ayudarte a crear presentaciones atractivas y dinámicas fácilmente. Te sugiere diseños, permite importar archivos como docx y pdf, y tiene una versión gratuita dentro del paquete Office.

WeVideo facilita la edición de videos con IA. Ofrece detección automática de escenas y recorte inteligente. Puedes importar clips desde tu dispositivo o la nube. Tiene versión gratuita y planes pagos con más funciones.

DeepL usa IA para ofrecer traducciones precisas y contextualizadas. Es ideal para estudiantes universitarios que necesitan escribir, colaborar o investigar en varios idiomas. Tiene versiones gratuita y de pago con funciones premium.

MindMeister es una herramienta genial para hacer mapas mentales y planificar proyectos en equipo. Usa IA para sugerir ideas relacionadas y facilita la colaboración en tiempo real. Puedes organizar tus pensamientos visualmente y trabajar con tus compañeros fácilmente. Tiene una versión gratuita y planes pagos con más funciones avanzadas.

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Torres, M. (2024,abril,10). 10 herramientas y aplicaciones de IA para estudiantes. Tec.mx. https://conecta.tec.mx/es/noticias/nacional/educacion/aplicaciones-herramientas-inteligencia-artificial-ia-estudiantes

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Según la UNESCO, la IA puede transformar profundamente el sector educativo, desde la gestión hasta las metodologías de enseñanza, siempre que se utilice de manera responsable y ética.

Facilita la docencia: Los maestros pueden utilizar la IA para automatizar tareas administrativas, liberándolos para centrarse en la enseñanza.

Estimula el aprendizaje individual y grupal: Los sistemas de tutoría inteligentes pueden adaptarse a las necesidades de aprendizaje de cada estudiante, promoviendo un aprendizaje más efectivo, personalizado y atractivo.

Simplifica la gestión educativa: La IA puede mejorar la eficiencia de las tareas administrativas y de gestión en los centros educativos, desde la programación de clases hasta la gestión de las calificaciones.

Permite el monitoreo de los alumnos: Las aplicaciones de la inteligencia artificial y los algoritmos de IA pueden realizar un seguimiento del rendimiento de los estudiantes en tiempo real, proporcionando una retroalimentación inmediata que puede mejorar la comprensión y retención de la información.

Recopilación y análisis de datos de centros escolares: La IA puede recopilar y analizar datos educativos para identificar patrones, tendencias y áreas de mejora. Esta información permite una toma de decisiones más informada para mejorar la calidad de gestión en educación.

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1. Asesoría virtual sin intervención humana (Chatbot)

En varias escuelas de Latinoamérica ya se está implementando el uso de asistentes administrativos basados en inteligencia artificial.Para generar conversaciones realistas, este software se alimenta de información real, precisa y relevante proporcionada por la comunidad académica.

2. Gestores de evaluación para diseñar exámenes con IA(TestBench)

las instituciones pueden aplicar evaluaciones a los alumnos de manera más automatizada, segura y eficiente.

3. Registro y evaluación personalizada del aprovechamiento académico

De esta manera, estos sistemas le permiten al docente obtener un diagnóstico en tiempo real sobre las fortalezas, debilidades y áreas de oportunidad de los alumnos a partir de los datos recolectados y procesados en un formato de reporte.

4. Fortalecer la educación personalizada a través del crowdsourcing(se refiere a la capacidad de generar entornos colaborativos diseñados para que las personas puedan trabajar en la resolución de una o varias actividades, aportando ideas y recursos de todo tipo.)

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Responsabilidad: Todos los actores involucrados en el desarrollo y uso de la IA tienen la responsabilidad de garantizar que se utilice de manera ética y responsable.

Principios éticos: Es importante establecer principios éticos sólidos para guiar el desarrollo y uso de la IA. Estos principios pueden incluir la equidad, la transparencia, la privacidad, la responsabilidad y la seguridad.

Privacidad y seguridad de los datos: La IA implica el uso y procesamiento de grandes cantidades de datos. Es esencial garantizar la privacidad y seguridad de estos datos, así como obtener el consentimiento adecuado de las personas involucradas.

Educación y conciencia: Es fundamental que tanto los profesionales de la IA como el público en general estén educados y sean conscientes de los desafíos éticos de la IA. Esto permitirá tomar decisiones informadas y promover un uso ético de la tecnología

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Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado universitario ?

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Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado universitario ?

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Actualmente, la Inteligencia Artificial está cambiando la educación de maneras sorprendentes y eficaces. Estas son algunas de las formas en las que transforma el aula:

1. Personalización del Aprendizaje: La IA permite crear experiencias de aprendizaje personalizadas. Algoritmos avanzados pueden adaptar los contenidos y las actividades en función del rendimiento y las necesidades individuales de cada estudiante.

Herramientas como Knewton y DreamBox ajustan el nivel de dificultad y ofrecen recomendaciones de estudio específicas para maximizar el aprendizaje.

2. Reducción de la Carga Administrativa: La IA permite crear experiencias de aprendizaje personalizadas. Algoritmos avanzados pueden adaptar los contenidos y las actividades en función del rendimiento y las necesidades individuales de cada estudiante.

Sistemas como Gradescope utilizan IA para calificar exámenes de forma rápida y precisa, reduciendo significativamente el tiempo dedicado a tareas repetitivas.

3. Innovación en los Métodos de Enseñanza: La IA impulsa nuevas metodologías, como el aprendizaje adaptativo y e-learning, ofreciendo materiales interactivos que se ajustan a las habilidades y progreso del estud

iante.

Jorge Wolfgang olivarez Diaz

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El aprendizaje automático agiliza la programación laboriosa, revela datos valiosos y permite una toma de decisiones más inteligente

El aprendizaje automático ofrece operaciones simplificadas y posibles acciones innovadoras para el reclutamiento y la retención

El reclutamiento y el asesoramiento académico son dos áreas adecuadas para una aplicación más inmediata del aprendizaje automático.

Por Raja Saravanan

Hay mucho alboroto acerca de los beneficios, así como los riesgos, de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. ¿El aprendizaje automático se merece tanto revuelo? Si, y estoy emocionado por compartir cómo puede aumentar la matricula y mejorar la retención estudiantil.

¿Qué es el Machine Learning y cómo funciona?

El Machine Learning o aprendizaje automático, como lo llamaremos en español, es una aplicación de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender reglas por sí solas en lugar de solo operar con reglas preprogramadas. En este sentido, es un programa que aprende y mejora sus propios procesos. Esto permite a los programadores no preocuparse en crear complejas reglas comerciales y enfocarse en preparar los datos que, a través del aprendizaje automático, creará modelos más fuertes. Cuando los trabajadores tienen que realizar menos trabajo en campo, más tiempo tienen para solucionar tareas estratégicas.

En la programación tradicional, la lógica de las operaciones era poner código duro en el programa y el programa ejecutaría según las reglas que rigieran la lógica. Todas las reglas fueron precodificadas. Por ejemplo, si yo escribiera un programa que tuviera que identificar que cierta imagen es una bola verde o una bola morada, escribiría reglas basadas en los valores del píxel y el programa podría identificar el color basándose solo en esas reglas. Sin embargo, si las imágenes muestran un amplio rango de condiciones de iluminación, entonces las reglas programadas van a fallar dando como resultado una identificación errónea. Ahora necesitaría escribir nuevas reglas para integrar cada condición única de iluminación.

El aprendizaje automático resuelve este problema: se puede escribir un programa que aprenda las diferencias entre una bola verde y una bola morada basándose en más imágenes tomadas desde distintas condiciones de iluminación. Así, el programa construye sus propias reglas basado en el conjunto de imágenes y será capaz de identificar si la imagen dada es una bola verde o una morada.

La siguiente ilustración describe uno de esos modelos. En la tabla siguiente, los puntos verdes representan los valores de imágenes de bolas verdes y los puntos morados son los valores derivados de imágenes de bolas moradas. Podemos dibujar una línea que divida los puntos verdes de los puntos morados, proporcionando una fácil solución sobre cuál es cuál. El propósito del programa es determinar la línea que divide a los dos conjuntos de puntos.

Ahora, si una nueva imagen es mostrada, un punto es ubicado en la tabla. Basado en la posición en cualquier lado de la línea, el programa sabrá si el punto es verde o morado. Con el tiempo al realizar el cálculo de posición sobre muchas entradas de datos, el programa será capaz de determinar el color de la bola con un margen mínimo de error.

Habrás notado que, en la imagen de arriba, hay un punto morado en el lado de los verdes y un punto verde en el lado morado, lo cual representa un error. Entonces, a través de un proceso que podemos llamar como "teaching" (entrenar al programa al insertar datos), el programa de aprendizaje automático "aprenderá" a evitar errores sin la necesidad de programadores que añadan regla tras regla al código subyacente.

Usando términos del aprendizaje automático, la línea sólida separando los dos colores representa el modelo, los valores de la imagen (verde o morado) son las características y como el modelo clasifica los datos como verde o morado se llama modelo clasificador.

Podría usar el mismo programa para diferenciar entre un gato y un perro. Solo necesito alimentarlo con fotos etiquetadas como perros o gatos. El programa las diferenciará de acuerdo con la información que tenga disponible.

Se denomina "aprendizaje" al proceso en que el algoritmo construye el modelo sobre repeticiones para minimizar los resultados erróneos.

1. El aprendizaje supervisado es el proceso mediante el cual el conjunto de datos esta claramente etiquetado y el algoritmo intenta construir el modelo basado en el conjunto de datos conocidos. El ejemplo de diferencia entre las pelotas verdes y moradas es un proceso de aprendizaje supervisado.

2. El aprendizaje sin supervisión es el proceso donde el algoritmo descubre y aprende el conjunto de características que afectan un resultado particular. Por ejemplo, agrupar clientes en función de sus patrones de compra que no habían sido conocidos anteriormente.

Ambos métodos de "aprendizaje" ayudan a establecer la fuerza o frecuencia de patrones o tendencias entre los datos, además el aprendizaje sin supervisión ayuda al usuario a hacer nuevos descubrimientos a partir de la información procesada.

¿Cómo impacta el aprendizaje automático en las inscripciones y la retención estudiantil?

Muy probablemente en la siguiente década, el aprendizaje automático se convertirá en una parte integral de prácticamente todas las operaciones diarias relacionadas con el manejo de datos. Las aplicaciones del aprendizaje automático aprovechan los datos al igual que el motor de un automóvil moderno permite viajes más largos y rápidos con la misma cantidad de combustible, ahorra tiempo de programación manual y parte del trabajo de análisis manual para encontrar sentido a los datos.

A continuación, algunas operaciones en que el aprendizaje automático puede empezar a mejorar la matrícula y la retención estudiantil:
Atracción de estudiantes
Actualmente, los equipos de inscripción expertos en datos pueden tomar decisiones inteligentes y ajustes en las campañas de atracción de estudiantes usando reportes bien armados. El aprendizaje automático puede ahorrar un poco de análisis y hacer cuentas, al determinar tasas de rendimiento que ayuden a determinar prospectos que estén en riesgo de no aceptar o no progresar a través del filtro de atracción. El aprendizaje automático puede "aprender" esta información y anticiparse durante el proceso desarrollando modelos más sólidos para las tasas de rendimiento -basado en parámetros como tiempos de respuesta, clics durante su sesión web, visitas al campus u otras actividades que puedan o no llevarlo a completar la solicitud de inscripción- así el equipo de inscripción puede tomar acciones decisivas de manera más rápida para buscar estudiantes prospecto.
Modelo de retención de estudiantes
Los sistemas de alerta temprana les dan a los administradores una oportunidad de incrementar el involucramiento de los estudiantes en riesgo de reprobar, perder el financiamiento o abandonar por completo sus estudios. El aprendizaje automático puede ayudar a identificar estudiantes en riesgo basándose en diversos parámetros derivados de analizar los datos de los estudiantes más rápido de lo que las instituciones actualmente pueden hacerlo. Pueden construir y continuamente mejorar los modelos matemáticos de éxito estudiantil en función de los resultados obtenidos.

A corto plazo, puede ayudar a las instituciones a idear criterios e indicadores más precisos para estudiantes en riesgo. A largo plazo, ayudará a crear modelos de retención potencialmente revolucionarios que ayuden a los administradores a obtener conclusiones sobre lo que en verdad ayuda a diferentes tipos de estudiantes a empeñarse todo el camino desde su admisión hasta su graduación.
Asesoramiento académico
En muchos casos, los estudiantes no buscan a sus asesores para aconsejarse sobre el mejor camino para lograr su titulación o puede que no reciban el consejo que ellos necesitan, muchas veces porque no tienen el tiempo o no están conscientes de que necesitan apoyo (o cuál es el apoyo correcto). El aprendizaje automático puede encontrar conexiones o patrones usando los datos del estudiante que permitirían indicar un curso de acción ideal para que los asesores o especialistas de éxito estudiantil tengan mayor éxito en sus interacciones con los estudiantes. Otro escenario es que, en lugar de enviar alertas tempranas, un chatbot (programa de mensajería digital que envía respuestas automatizadas) accionado por el aprendizaje automático podría canalizar a los alumnos directamente a un sistema que provea apoyo personalizado y uno a uno.

Imaginemos a una estudiante universitaria recibiendo un mensaje de texto que no solo le sugiere registrarse a sus clases, además le sugiere un horario basado en su progreso a lo largo de su carrera y las horas que regularmente toma, resaltando los cursos que, combinados, son una pesadilla para mantener un promedio alto de calificaciones. Con el aprendizaje automático y los chatbots, este escenario se esta volviendo una realidad. Mira el prototipo (en inglés) que estamos trabajando en Ellucian y conoce cómo un registro inteligente puede mejorar el compromiso y éxito estudiantil, y cómo las instituciones de educación superior pueden implementar estas tecnologías emergentes.

El aprendizaje automático esta listo para ayudar a la educación superior, cuando la educación superior esté lista.

Varias instituciones ya están implementando sistemas de alertas tempranas y sistemas de comunicación modernos e integrados, que integran los datos para mejorar sus procesos de inscripción y retención. El aprendizaje automático representa una forma en que estas operaciones trabajen más rápido y de manera más precisa, incluso permitiendo mejores capacidades analíticas.

La parte realmente emocionante es cómo, con el tiempo, los resultados derivados del aprendizaje automático usados para informar sobre la inscripción y la retención podrán complementar en gran medida el esfuerzo de una institución para descubrir modelos innovadores para el éxito estudiantil después de la graduación, en forma de modelos de éxito profesional.

Sin embargo, el progreso en esta dirección requiere tomar algunos riesgos para las instituciones y mantener una eficiencia operativa continua y estable, lograda a través de transformaciones digitales basadas en los datos del campus. El aprendizaje automático, como cualquier nueva tecnología, solo funcionará tan bien como el sistema y la gente estén preparados para trabajar con él.

Si se implementa de manera segura y cuidadosa, las aplicaciones del aprendizaje automático pueden arrojar soluciones que la institución no había visto antes, o ayudar a obtener tasas que antes parecían imposibles. También es importante recordar que los resultados basados en datos funcionan como una brújula que guía a los usuarios en la dirección correcta. El tiempo ahorrado en registrar y analizar manualmente datos estadísticos permite a los líderes de la organización tomar decisiones más ágiles e informadas. El aprendizaje automático no tomará decisiones por nadie, pero contribuye a la ola de innovación a través del campus ayudando a las instituciones de educación superior a encontrar su camino en medio de tanta información.

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La Inteligencia Artificial llega a la educación superior | Ellucian América Latina y el Caribe

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El aprendizaje automático merece tu atención, te explicamos cómo funciona y cómo puede mejorar la atracción y retención de estudiantes de educación superior.

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Que ejemplos aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con que resultados?

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Que ejemplos aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con que resultados?

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Sistemas de Tutorización Inteligente

Los sistemas de tutoría inteligente son uno de los principales ejemplos de cómo la IA está revolucionando la educación.

Estos sistemas utilizan algoritmos de IA para proporcionar una instrucción personalizada a los alumnos basada en sus necesidades individuales de aprendizaje.

Analizando el rendimiento y las interacciones del alumno, los sistemas de tutoría inteligente pueden adaptar el contenido y el ritmo de aprendizaje para optimizar la experiencia de aprendizaje.

Estos sistemas pueden identificar las áreas en las que un estudiante tiene dificultades y proporcionarle apoyo específico, mejorando su comprensión y retención del material.

Calificación automatizada

Los sistemas de calificación automatizada impulsados por la IA han simplificado el proceso de evaluación para los educadores.

Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar y calificar tareas, pruebas y exámenes. Al automatizar las tareas de calificación, los profesores pueden ahorrar un tiempo valioso y proporcionar información rápida a los alumnos.

La calificación automatizada garantiza una mayor coherencia y objetividad en la evaluación del trabajo de los alumnos, reduciendo los sesgos y errores humanos. Además, los estudiantes se benefician de un feedback inmediato, que les permite identificar áreas de mejora y tomar medidas correctivas.

Plataformas de Aprendizaje Adaptativo

Las plataformas de aprendizaje adaptativo aprovechan la IA para ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas a los estudiantes.

Estas plataformas utilizan análisis de datos y algoritmos de IA para evaluar continuamente el progreso individual de cada alumno y ajustar el contenido, el ritmo y el nivel de dificultad en consecuencia.

Las plataformas de aprendizaje adaptativo pueden identificar qué le funciona a cada alumno y cuáles son sus áreas de mejora. Al tener esto identificado, puede preparar planes específicos para mejorar su comprensión y dominio de la materia.

Este enfoque personalizado simplifica el estudio y comprensión por parte de los alumnos, encontrando así la forma que ellos necesitan para adquirir el conocimiento

Realidad Virtual y Realidad Aumentada

Continuando con los ejemplos de inteligencia artificial en la educación, debemos detenernos en la Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA). La IA combinada con las tecnologías de Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA) guía a los alumnos mediante la creación de experiencias inmersivas.

La RV ofrece entornos simulados que simulan escenarios del mundo real, lo que permite a los estudiantes practicar y aplicar sus conocimientos.

La RA, por su parte, superpone información virtual al mundo real, mejorando la experiencia de aprendizaje.

Estas tecnologías permiten a los alumnos explorar conceptos complejos, participar en simulaciones interactivas y desarrollar el pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas en un entorno seguro y controlado.

Creación inteligente de contenidos

La IA también se está utilizando en la creación de contenidos, proporcionando a los profesores recursos y herramientas para mejorar sus materiales didácticos.

Los algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) pueden generar contenidos interactivos, cuestionarios y evaluaciones, ahorrando a los profesores tiempo y esfuerzo en crear estos recursos desde cero.

Las herramientas de creación de contenidos con IA también pueden adaptar el contenido a las necesidades específicas de aprendizaje de los alumnos, haciéndolo más atractivo y eficaz.

Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales, como los chatbots, son cada vez más frecuentes en los entornos educativos.

Estos asistentes impulsados por IA proporcionan ayuda y orientación instantáneas a los estudiantes, respondiendo a sus preguntas e inquietudes.

Los asistentes virtuales pueden ofrecer recomendaciones personalizadas, acceder a recursos de aprendizaje, dar explicaciones e incluso entablar conversaciones interactivas. Esta función, con un uso adecuado, puede fomentar el aprendizaje independiente y la educación a ritmo propio.

La disponibilidad de los asistentes virtuales garantiza la accesibilidad al apoyo educativo las 24 horas del día, ayudando a los estudiantes a superar los retos y profundizar en su cada materia en cualquier momento.

Análisis predictivo

Los análisis predictivos basados en algoritmos de IA permiten a los educadores analizar grandes cantidades de datos para obtener información sobre el rendimiento y el comportamiento de los estudiantes.

Examinando los datos y patrones históricos, el análisis predictivo puede, por ejemplo, identificar a los estudiantes en riesgo de dificultades académicas o abandono escolar, permitiendo una intervención y apoyo oportunos.

Y, sin duda, los educadores pueden utilizar estos conocimientos para personalizar la enseñanza, ofrecer intervenciones específicas y crear planes de aprendizaje individualizados para maximizar el éxito de los alumnos.

https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://www.ucatalunya.edu.co/blog/como-la-ia-esta-revolucionando-la-educacion-personalizacion-y-mas%23:~:text%3DEn%2520lugar%2520de%2520reemplazar%2520a,aprendizaje%2520m%25C3%25A1s%2520eficiente%2520y%2520enriquecedor.&ved=2ahUKEwjWyfmnhe-JAxU-6ckDHd4-OCIQFnoECBkQBQ&usg=AOvVaw1OrGSF4r1zA3aOAohsGhcB

JORGE WOLFGANG OLIVAREZ DIAZ

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que ejemplos de las aplicaciones de IA ya están siendo implementadas y con que resultados 

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febrero 15, 2023

La inteligencia artificial tiene muchas aplicaciones en la educación, por ejemplo, un chatbot puede ayudar a un alumno o alumna a conocer las fechas de publicación de los resultados de un examen, pero esto es solo la punta del iceberg. En el post de hoy te contamos qué es la inteligencia artificial, qué recomendaciones da la UNESCO respecto a la aplicación de la IA en educación y cómo se puede utilizar la IA en la enseñanza.

Aunque los ordenadores han avanzado mucho todavía no piensan igual que los humanos y, sobre todo, no tienen emociones humanas. Sin embargo, la IA puede ayudar en muchas tareas relacionadas con el aprendizaje de niños y niñas y fomentar la innovación educativa.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se puede definir como la tecnología que es capaz de emular las capacidades de la mente humana, por lo que puede razonar, aprender, crear y planear. Básicamente, el sistema recibe datos (los puede recibir del exterior con sensores, por ejemplo, o son introducidos), los procesa y responde a ellos. Por ejemplo, cuando realizamos una búsqueda por internet la inteligencia artificial actúa considerando todos los datos que aportan los usuarios para darnos resultados que sean relevantes. Existen multitud de usos de la IA en muchos ámbitos y también en el educativo.

La inteligencia artificial en la educación

En el año 2019 la UNESCO publicó los llamados Consejos de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación en los que daba indicaciones para poder obtener provecho de la tecnología de la IA en la educación.

Las recomendaciones más destacadas eran las siguientes:

Planificar la IA en las políticas educativas para sacar provechos de sus posibilidades.

Apoyar el desarrollo de nuevos modelos que han sido posibles gracias a las tecnologías de la inteligencia artificial con el objetivo de suministrar servicios educativos y en formación en los que las ventajas prevalezcan sobre los riesgos.

Utilización de datos para planificar políticas basadas en información empírica.

Velar por que la inteligencia artificial empodere a los docentes en lugar de reemplazarlos.

Preparar a la próxima generación de trabajadores en base a valores y competencias para la vida y el trabajo más oportunas en la era de la inteligencia artificial.

Promover la utilización equitativa e inclusiva de la inteligencia artificial, con independencia de cualquier discapacidad, estatus social o económico, origen étnico o cultural o situación geográfica, impulsando la igualdad de género y aplicando la ética.

¿Cómo se puede aplicar la IA en la educación?

Según el Informe anual sobre el uso de la tecnología en la educación elaborado por BlinkLearning, el 68% de los docentes asegura que la motivación en el aula aumenta con las TIC y su principal ventaja pedagógica es el acceso a un mayor número de contenidos (74%). Por otro lado, el cambio en los intereses de los alumnos se debe a internet, a las redes sociales y a la información que encuentran navegando.

Por lo tanto, el uso de la IA puede suponer muchas ventajas para profesores y alumnos. Algunas de las aplicaciones que tiene son las siguientes:

Diseño de programas de estudios avanzados. La inteligencia artificial puede ayudar al profesorado a buscar información sobre contenidos relevantes para el diseño de los programas de estudio. De esta forma los contenidos que se elijan estarán actualizados y en línea con las últimas tendencias.

Tutorías personalizadas. La Inteligencia artificial también se puede utilizar para elaborar las calificaciones de tests o exámenes, detectar los errores más habituales de los alumnos y alumnas o medir su aprendizaje. Además, como se trata de una herramienta virtual estará disponible las 24 horas del día y desde cualquier lugar.

Evaluaciones de forma remota. Si algún alumno o alumna no puede asistir a la escuela, la inteligencia artificial se puede utilizar para realizar evaluaciones remotas de sus conocimientos y continuar con su aprendizaje.

Contenidos de aprendizaje personalizados. Cada niño y niña tiene una forma de aprender y una velocidad para adquirir conocimientos y la IA se puede adaptar a cada caso y ofrecer los contenidos adecuados y en la forma que mejor encaje con el menor: vídeos, textos, audios etc.

Actualización de los conocimientos de los docentes. Los profesores también podrán, a través de la IA, descubrir nuevas metodologías de enseñanza y actualizar sus conocimientos para estar siempre al día. Esto permitirá aumentar la calidad de la enseñanza y avanzar hacia una de las metas relacionadas con el objetivo de la educación de calidad de los Objetivos de Desarrollo Sostenible: "De aquí a 2030, aumentar considerablemente la oferta de docentes calificados, incluso mediante la cooperación internacional para la formación de docentes en los países en desarrollo, especialmente los países menos adelantados y los pequeños Estados insulares en desarrollo".

Realización de predicciones de abandono escolar. El abandono escolar es uno de los problemas más graves en la educación. Muchos niños y niñas en familias desfavorecidas dejan de estudiar para ponerse a trabajar y ayudar a su familia. En España la tasa de abandono escolar ha aumentado en 2022 y se sitúa en 13,9%, tras varios años de descensos. La inteligencia artificial permite detectar el problema y adelantarse para proporcionar soluciones y evitar el abandono de la escuela.

​​​ Recopilación y análisis de datos de los centros escolares. Las escuelas pueden utilizar la inteligencia artificial para recopilar datos de los alumnos de forma masiva y analizarlos en segundos para poder tomar decisiones más acertadas y rápidas en base a información actualizada y real.

Como consecuencia de todo lo anterior, la inteligencia artificial, así como otras tecnologías, llegaron para quedarse y para facilitar muchas labores del día a día en la educación e incrementar su calidad. No obstante, no podemos olvidar el riesgo de la brecha digital en aquellos casos de escuelas o familias que no tienen recursos para acceder a la tecnología.

Por lo tanto, la IA es una herramienta con un gran potencial para cambiar la forma en la que se enseña y en la que se aprende, por lo que es importante conocerla y analizar las aplicaciones que puede tener en el entorno educativo.

Derechos de imagen: Andy Kelly en Unsplash

IA , inteligencia artificial , profesores , tendencias educación

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Aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en la educación

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febrero 15, 2023 La inteligencia artificial tiene muchas aplicaciones en la educación, por ejemplo, un chatbot puede ayudar a un alumno o alumna a conocer las fechas de publicación de los resultados de un examen, pero esto es solo la punta del iceberg.

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Que consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar AI en la educación superior? 

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Que consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar AI en la educación superior? 

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Principios éticos de la educación con Inteligencia Artificial (IA)

Aunque la ética aplicada a la educación con inteligencia artificial es un campo inexplorado por muchos, comprenderla es de suma relevancia en tiempos actuales.

pensar en inteligencia artificial (IA) es normal imaginar el futuro de los coches que se conducen solos, los visores de realidad virtual o los avances en medicina, pero ¿qué tanto se ha pensado sobre el impacto social y ético de la IA?

Aunque parezca que la ética y la inteligencia artificial son dos términos lejanos, la ética es importante para el buen desarrollo e implementación de la IA para el bien común, puesto que las implicaciones éticas asociadas principalmente con los datos (sobre el uso, consentimiento, privacidad, sesgos y transparencia de estos), así como otros aspectos que se discutirán más tarde, han sido tema de debate para muchas instancias internacionales.

Panorama general de la ética en inteligencia artificial

Aunque la era de la inteligencia artificial es ubicua, se debe desarrollar de manera responsable y con transparencia. Por ende, no solo es prioridad tomar en cuenta los aspectos técnicos de la IA, sino de las implicaciones éticas de su uso. Además, los gobiernos deben crear políticas y lineamientos para asegurar la práctica responsable de la IA, facilitando a su vez la innovación y el progreso.

Apensar en inteligencia artificial (IA) es normal imaginar el futuro de los coches que se conducen solos, los visores de realidad virtual o los avances en medicina, pero ¿qué tanto se ha pensado sobre el impacto social y ético de la IA?

Aunque parezca que la ética y la inteligencia artificial son dos términos lejanos, la ética es importante para el buen desarrollo e implementación de la IA para el bien común, puesto que las implicaciones éticas asociadas principalmente con los datos (sobre el uso, consentimiento, privacidad, sesgos y transparencia de estos), así como otros aspectos que se discutirán más tarde, han sido tema de debate para muchas instancias internacionales.

Panorama general de la ética en inteligencia artificial

Aunque la era de la inteligencia artificial es ubicua, se debe desarrollar de manera responsable y con transparencia. Por ende, no solo es prioridad tomar en cuenta los aspectos técnicos de la IA, sino de las implicaciones éticas de su uso. Además, los gobiernos deben crear políticas y lineamientos para asegurar la práctica responsable de la IA, facilitando a su vez la innovación y el progreso.

Las Naciones Unidas en su reporte “A Framework for Ethical AI at the United Nations”, menciona que gobiernos, organizaciones y empresas han empezado a considerar cómo se utiliza la IA. A saber, algunos han emitido políticas o principios, siendo la Comisión Europea uno de los actores más importantes en el área de responsabilidad política en este sentido.

Por su parte, la Comisión Europea emitió la AI act, la cual es una propuesta de regulación para que desarrolladores, desplegadores y usuarios tengan los requisitos y obligaciones claras con respecto a los usos específicos de la IA. Busca reducir las cargas administrativas y financieras de las pequeñas y medianas empresas (Pymes).

Dicha propuesta se fundamenta en un enfoque basado en el riesgo, integrado por cuatro niveles de riesgo. Catalogando a la educación en el nivel de high risk (alto riesgo)

Aunque su enfoque ha estado principalmente en los datos y cómo se analizan, existen organizaciones como The Montréal Declaration for Responsible Development of Artificial Intelligence, la cual ha desarrollado una serie de principios con carácter humanista que prometen mejorar el desarrollo, uso e implementación de la IA.

Estos son algunos de los principios éticos generales insignia de la inteligencia artificial:

Ética e inteligencia artificial en la educación

El uso de la inteligencia artificial en la educación (AIDE, por sus siglas en inglés) ha revolucionado no solo los procesos de enseñanza-aprendizaje, sino también la experiencia del aprendizaje en general.

Se ha identificado que el uso de la IA en educación ha tomado cuatro roles principales: tutor inteligente, tutelado, herramienta de aprendizaje/compañero y asesor en la formulación de políticas.

No obstante, existen dilemas éticos sobre la IA en educación. La UNESCO señala que existen seis retos para lograr el desarrollo sustentable de la AIDE.

Hacer políticas públicas integrales, con inclusión y equidad.

Preparar al profesorado para la educación con IA.

Capacitar a la IA en educación.

Desarrollar sistemas de datos inclusivos con calidad.

Garantizar que la investigación en AIDE sea significativa.

Asegurar la ética y la transparencia en la recolección, uso y diseminación de datos.

Otros riesgos legales, éticos, de seguridad, etc., que se plantean son los siguientes: sesgo sistemático, discriminación, desigualdad, xenofobia (a nivel individual), brechas de desigualdad entre estudiantes, riesgos de privacidad asociados con la responsabilidad de los datos (consentimiento informado, violación de la privacidad, equidad, apofenia estadística), vigilancia y consentimiento, configuración de la identidad, confidencialidad del usuario, integridad e inclusividad, recolección de datos, disponibilidad restringida de datos, sesgo y representación, propiedad, control y autonomía de los datos.

Aunque los riesgos éticos que implica el uso e implementación de la IA en la educación son variados, y muchos de ellos apenas están siendo considerados, se han creado reportes y políticas para asegurar el buen uso de la IA en educación.

Cabe señalar que los reportes en materia de ética en IA abarcan principios, dentro de los cuales se encuentran códigos más específicos para estos fundamentos, por lo que llegan a ser muy extensos.

Transparencia y responsabilidad: se refiere a que los procesos de recolección, análisis e informe de datos, así como los procesos correspondientes al establecimiento, seguimiento y control de las normas de AIDE deben ser transparentes, accesibles y explicables. Asimismo, debe considerar el consentimiento informado, la propiedad de los datos y sus fines, además de las condiciones de uso de la IA.

Seguridad y protección: el diseño, desarrollo e implementación de la IA debe ser lo suficientemente robusta para proteger y salvaguardar los datos, con el fin de garantizar la privacidad y seguridad.

Sostenibilidad y proporcionalidad: debe considerar aspectos de diseño, desarrollo y uso para minimizar la huella ecológica, así como para evitar la alteración de la economía mundial, el mercado laboral, así como dimensiones sociales tales como la cultura y la política.

Gobernanza: hace referencia al establecimiento e implementación de políticas públicas para regular el desarrollo, uso y gestión de la IA, tomando en cuenta las consideraciones éticas.

Enfoque humano: debe complementar las capacidades cognitivas, sociales y culturales humanas, asegurando el control por parte del ser humano sobre los procesos de trabajo de la IA.

Privacidad: se debe garantizar la implementación del consentimiento informado del usuario, manteniendo la privacidad y confidencialidad de la información, tanto cuando estos proporcionan o cuando el sistema recopila datos sobre ellos.

Inclusividad: (accesibilidad) el diseño, desarrollo y despliegue de las AIDE deben tomar en cuenta la infraestructura, habilidades y aceptación social, la cual se adaptará a usuarios variados, con el fin de permitir el acceso y uso equitativo de la IA. Este mismo principio debe aplicar para datos y algoritmos, ya que estos deben ser no discriminatorios e imparciales, garantizando la equidad e igualdad entre los diferentes grupos de usuarios.

Es importante mencionar que muchos de los reportes no se enfocan en los derechos de los niños y las niñas a la privacidad. No obstante, organizaciones como la UNICEF, el Foro Económico Mundial, UNESCO Education & AI y el European Parliament Report AI Education y el Institute for Ethical AI in Education (IEAIE)han salido en defensa de la inclusión de los derechos de los niños en las políticas éticas sobre IA.

Su objetivo es aminorar el riesgo de los y las niñas a la exposición de la IA, pero no solo para proteger sus datos y privacidad, sino también exponer los problemas relacionados con la maleabilidad de los infantes con respecto a valores, ideas y actitudes, y con lo que es apropiado para su edad.

JORGE WOLFGANG OLIVAREZ DIAZ

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Que consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar AI en la educación superior?

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IA en Educación Superior, Uso ético de la Inteligencia Artificial

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La inteligencia artificial, también conocida como(IA), puede mejorar el aprendizaje en la universidad de diferentes formas, a continuación nombraremos algunas:

*Personalización del aprendizaje: puede analizar las necesidades, sugiere sitios web para poder visitarlos de manera clara, eficiente y de forma segura, además del tiempo de cada estudiante.

*La retroalimentación: cada estudiante puede adaptarse a sus necesidades individuales.

*La evaluación: el estudiante valora si el tipo de información sugerida es la correcta o no, así que puede hacer uso de la misma o simplemente rechazarla.

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imagen relacionada a las herramientas utilizadas de inteligencia artificial

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Están siendo utilizadas:

*Concierge

*Service Cloud Chatbots

*Snapchat.

*Copilot

*Genially

Los resultados obtenidos son la eficiencia y precisión en diversas áreas como:

*Automatización de tareas

*El análisis de datos

*La toma de decisiones informadas

*La optimización de procesos

*La personalización de experiencias de cada alumno.

Algunos ejemplos de IA, incluyen chatbots, asistentes virtuales, sistemas de recomendación, reconocimiento de voz y de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, análisis predictivo y robots autónomos.

Alumna: María Isabel López Rodríguez

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La ética de los datos estudia y evalúa los problemas morales relacionados con la generación, registro, curado, procesado, diseminación, compartición y uso de datos y los algoritmos(IA), aprendizaje automático, robots y las prácticas correspondientes(innovación responsable, programación, hackeo, y códigos profesionales) con el fin de formular y promover soluciones moralmente buenas es decir actuar con conductas y valores correctos.

Alumna: María Isabel López Rodríguez.

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consideraciones éticas en el uso de la IA

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La IA es una herramienta que en todo entorno es una oportunidad de fuente informativa ya que puede ayudar a mejorar la eficiencia y efectividad de los estudiantes a proporcionar una educación más personalizada y estudiantes a construir conocimiento de manera autónoma.

De igual manera, hay otros puntos que destacan para el desarrollo del aprendizaje en los estudiantes universitarios:

Personalización del aprendizaje

Permite que los estudiantes estudien a su propio ritmo y reciban la ayuda y el apoyo que necesitan para lograr sus objetivos académicos.

Retroalimentación inmediata

La inteligencia artificial también puede proporcionar retroalimentación inmediata a los estudiantes, lo que les permite corregir sus errores y mejorar más rápidamente.

Análisis de datos

La inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias en el aprendizaje de los estudiantes con el fin de mejorar la eficacia de su enseñanza.

Melissa De La Rosa Contreras

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Scratch

Es una plataforma educativa diseñada para que los alumnos aprendan a programar. Con ella pueden crear animaciones, juegos y participar en actividades interactivas.

Quickdraw

Es una aplicación de machine learning creada por Google. En ella, los alumnos pueden realizar un dibujo y la inteligencia artificial adivinar qué se ha representado.

Oceani code org

Los alumnos pueden aprender conceptos de programación mientras participan de una experiencia gamificada en torno al conocimiento de los océanos.

Plaito

Es una aplicación de inteligencia artificial pensada para potenciar el aprendizaje de los alumnos y ayudarles a asimilar conceptos específicos de cada asignatura.

Gradoscopio

Está diseñada sobre todo para el ámbito universitario y ofrece una amplia variedad de analíticas con las que evaluar la progresión de los estudiantes.

Cymath

Es una aplicación creada para apoyar a los alumnos en el aprendizaje de las matemáticas. Plantea problemas para distintos niveles y ofrece soluciones con explicaciones detalladas paso a paso

Melissa De La Rosa Contreras

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De acuerdo al reporte de la Comisión europea son 9 consideraciones de las cuales tienden a un fin ético para implementar la IA en la educación y en diferentes ámbitos como se muestra en la imagen.

Melissa De La Rosa Contreras

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

Las herramientas de la inteligencia artificial sin duda alguna ayuda a mejorar el aprendizaje debido a la facilidad en poder obtener mayor información de distintas fuentes, así permitiendo tener diferentes opiniones acerca de un mismo tema.

La inteligencia artificial ofrece retroalimentación inmediata y personalizada a los estudiantes, mejorando su proceso de aprendizaje. La retroalimentación en tiempo real es esencial para un aprendizaje efectivo y ha demostrado mejorar el rendimiento estudiantil en diversos contextos ¹³

Referencia

https://www.redalyc.org/journal/3555/355577357005/html/#:~:text=La%20inteligencia%20artificial%20ofrece%20retroalimentaci%C3%B3n,estudiantil%20en%20diversos%20contextos%2013.

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¿Qué ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con qué resultados?

Carnegie Learning: Utiliza algoritmos de IA para ofrecer tutorías personalizadas en matemáticas, adaptándose a las fortalezas y debilidades de cada estudiante.

ALEKS: Un sistema de evaluación y aprendizaje adaptativo que ajusta el contenido educativo en función de las respuestas del estudiante.

Estos sistemas son particularmente efectivos en áreas como las matemáticas y la ciencia, donde las habilidades y el conocimiento pueden ser evaluados y mejorados de manera incremental.

Aprendizaje adaptativo

El aprendizaje adaptativo es otra aplicación clave de la IA en la educación. Este enfoque utiliza algoritmos para ajustar el ritmo, la dificultad y el contenido del aprendizaje en función de las interacciones del estudiante con el material educativo.

Evaluación automática

La evaluación automática es una aplicación de IA que ha ganado popularidad en los últimos años, especialmente en el contexto de la educación en línea. Herramientas como los sistemas de evaluación de ensayos automáticos utilizan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para evaluar la calidad de los textos escritos por los estudiantes, proporcionando retroalimentación casi instantánea.

Chatbots y asistentes virtuales

Los chatbots y asistentes virtuales, impulsados por IA, están revolucionando la manera en que los estudiantes interactúan con sus instituciones educativas. Estos sistemas pueden responder preguntas frecuentes, proporcionar información sobre cursos, plazos y requisitos, e incluso guiar a los estudiantes a través de procesos administrativos.

Creación de contenido y recursos educativos

La inteligencia artificial también está desempeñando un papel creciente en la creación de contenido educativo. Herramientas de generación de contenido impulsadas por IA, como OpenAI’s GPT-3, pueden generar textos, ejercicios y materiales educativos personalizados para diferentes niveles y disciplinas.

Referencia

https://universidadloyola.edu.mx/inteligencia-artificial-en-la-educacion/

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar IA en la educación superior?

Conocer las fuentes de información, evitar plagio y acudir a contenido real que sea de fuentes confiables para evitar la distribución de información falsa.

Es importante que los estudiantes, los educadores y los padres comprendan cómo funcionan los algoritmos utilizados en la educación y cómo se toman las decisiones basadas en ellos. Esto es importante para evitar que los estudiantes sean perjudicados o para que no se sientan injustamente tratados. Por lo que es necesario que los educadores y responsables de las políticas educativas trabajen juntos para garantizar que los datos de los estudiantes y maestros se manejen de manera responsable y se respete su privacidad.

El uso de la IA en la educación presenta tanto oportunidades como riesgos para la privacidad de los estudiantes y maestros. Es importante abordar estos riesgos de manera proactiva y trabajar para garantizar que los datos se manejen de manera responsable y se respete la privacidad de los estudiantes y maestros. Esa es la vía adecuada para que podamos aprovechar plenamente los beneficios de la IA en la educación sin poner en riesgo la privacidad y seguridad de las personas involucradas.

Referencia

https://blog.linclearning.com/es/la-%C3%A9tica-y-privacidad-en-la-educaci%C3%B3n-impulsada-por-la-inteligencia-artificial

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¿Cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial mejorar el aprendizaje personalizado en la universidad?

Las herramientas de la inteligencia artificial sin duda alguna ayuda a mejorar el aprendizaje debido a la facilidad en poder obtener mayor información de distintas fuentes, así permitiendo tener diferentes opiniones acerca de un mismo tema.

La inteligencia artificial ofrece retroalimentación inmediata y personalizada a los estudiantes, mejorando su proceso de aprendizaje. La retroalimentación en tiempo real es esencial para un aprendizaje efectivo y ha demostrado mejorar el rendimiento estudiantil en diversos contextos ¹³

Referencia

https://www.redalyc.org/journal/3555/355577357005/html/#:~:text=La%20inteligencia%20artificial%20ofrece%20retroalimentaci%C3%B3n,estudiantil%20en%20diversos%20contextos%2013.

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¿Qué ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con qué resultados?

Carnegie Learning: Utiliza algoritmos de IA para ofrecer tutorías personalizadas en matemáticas, adaptándose a las fortalezas y debilidades de cada estudiante.

ALEKS: Un sistema de evaluación y aprendizaje adaptativo que ajusta el contenido educativo en función de las respuestas del estudiante.

Estos sistemas son particularmente efectivos en áreas como las matemáticas y la ciencia, donde las habilidades y el conocimiento pueden ser evaluados y mejorados de manera incremental.

Aprendizaje adaptativo

El aprendizaje adaptativo es otra aplicación clave de la IA en la educación. Este enfoque utiliza algoritmos para ajustar el ritmo, la dificultad y el contenido del aprendizaje en función de las interacciones del estudiante con el material educativo.

Evaluación automática

La evaluación automática es una aplicación de IA que ha ganado popularidad en los últimos años, especialmente en el contexto de la educación en línea. Herramientas como los sistemas de evaluación de ensayos automáticos utilizan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para evaluar la calidad de los textos escritos por los estudiantes, proporcionando retroalimentación casi instantánea.

Chatbots y asistentes virtuales

Los chatbots y asistentes virtuales, impulsados por IA, están revolucionando la manera en que los estudiantes interactúan con sus instituciones educativas. Estos sistemas pueden responder preguntas frecuentes, proporcionar información sobre cursos, plazos y requisitos, e incluso guiar a los estudiantes a través de procesos administrativos.

Creación de contenido y recursos educativos

La inteligencia artificial también está desempeñando un papel creciente en la creación de contenido educativo. Herramientas de generación de contenido impulsadas por IA, como OpenAI’s GPT-3, pueden generar textos, ejercicios y materiales educativos personalizados para diferentes niveles y disciplinas.

Referencia

https://universidadloyola.edu.mx/inteligencia-artificial-en-la-educacion/

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar IA en la educación superior?

Conocer las fuentes de información, evitar plagio y acudir a contenido real que sea de fuentes confiables para evitar la distribución de información falsa.

Es importante que los estudiantes, los educadores y los padres comprendan cómo funcionan los algoritmos utilizados en la educación y cómo se toman las decisiones basadas en ellos. Esto es importante para evitar que los estudiantes sean perjudicados o para que no se sientan injustamente tratados. Por lo que es necesario que los educadores y responsables de las políticas educativas trabajen juntos para garantizar que los datos de los estudiantes y maestros se manejen de manera responsable y se respete su privacidad.

El uso de la IA en la educación presenta tanto oportunidades como riesgos para la privacidad de los estudiantes y maestros. Es importante abordar estos riesgos de manera proactiva y trabajar para garantizar que los datos se manejen de manera responsable y se respete la privacidad de los estudiantes y maestros. Esa es la vía adecuada para que podamos aprovechar plenamente los beneficios de la IA en la educación sin poner en riesgo la privacidad y seguridad de las personas involucradas.

Referencia

https://blog.linclearning.com/es/la-%C3%A9tica-y-privacidad-en-la-educaci%C3%B3n-impulsada-por-la-inteligencia-artificial

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Aunque la tecnología ha traído numerosos beneficios a la educación, también surgen inquietudes respecto a su efecto en las instituciones de educación superior, el crecimiento de la educación en línea y la amplia accesibilidad de recursos educativos en la red generan preocupación en muchas universidades e institutos tradicionales sobre su futuro, por ello, es fundamental que estas instituciones reciban apoyo para adaptarse a los rápidos avances tecnológicos y mantener su relevancia en la era digital.

-Un desafío significativo es asegurar que las herramientas y plataformas impulsadas por inteligencia artificial sean accesibles para todos los alumnos, sin importar su contexto socioeconómico o su lugar de residencia.

- También existe la inquietud de que la inteligencia artificial pueda reforzar los sesgos y la discriminación que ya están presentes en el ámbito educativo.

- Es fundamental trabajar en la inclusión digital para que todos los estudiantes puedan beneficiarse de las innovaciones tecnológicas, evitando así que se amplíen las brechas existentes.

Referencias: Ortega Cristina. (s, f). Inteligencia artificial en la educación: Impacto y ejemplos. Question Pro. (s,f). https://www.questionpro.com/blog/es/inteligencia-artificial-en-la-educacion/

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Herramientas IA - aprendizaje universitario

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Herramientas IA - aprendizaje universitario

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Las nuevas tendencias digitales de la IA han ayudado a la búsqueda de la información en cuestiones de segundos, lo que ha hecho que los estudiantes recurran a dicha información de manera fácil y de forma integral. Lo que si es dudable es que todo sea verídico.  Dicho lo anterior, no se puede etiquetar de forma directa como “negativa a la inteligencia artificial”, sin embargo; se debe de instruir a los estudiantes para que le den el suso adecuado; porque lo que es cierto es que la IA ayuda a la persona a recurrir a una idea integral de lo que desea investigar, da un enfoque amplio de la necesidad de búsqueda; y de ahí el estudiante puede recurrir a otras fuentes de información más confiables.

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Herramientas IA - Aprendizaje Universitario

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Herramientas IA - Aprendizaje Universitario

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Las nuevas tendencias digitales de la IA han ayudado a la búsqueda de la información en cuestiones de segundos, lo que ha hecho que los estudiantes recurran a dicha información de manera fácil y de forma integral. Lo que si es dudable es que todo sea verídico.  Dicho lo anterior, no se puede etiquetar de forma directa como “negativa a la inteligencia artificial”, sin embargo; se debe de instruir a los estudiantes para que le den el suso adecuado; porque lo que es cierto es que la IA ayuda a la persona a recurrir a una idea integral de lo que desea investigar, da un enfoque amplio de la necesidad de búsqueda; y de ahí el estudiante puede recurrir a otras fuentes de información más confiables.

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En el minuto trece, se adentran en estos tres pilares fundamentales de la IA que son:

Copilot: Esta herramienta actúa como un asistente inteligente que ayuda a los desarrolladores a escribir código de manera más eficiente, sugiriendo líneas de código y completando funciones basadas en el contexto del proyecto en el que están trabajando.

- Chat GPT: Este modelo de lenguaje avanzado permite mantener conversaciones fluidas y naturales con los usuarios, proporcionando respuestas coherentes y relevantes a una amplia variedad de preguntas y temas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para el servicio al cliente y la educación.

- Microsoft Designer: Esta aplicación utiliza inteligencia artificial para facilitar el diseño gráfico, permitiendo a los usuarios crear presentaciones y materiales visuales atractivos de manera rápida y sencilla, gracias a sus plantillas inteligentes y sugerencias de diseño personalizadas.

Referencia: @prende_mx. (2024, 21 de noviembre). La Inteligencia Artificial en la educación. [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=1Htx_40ybEE&t=234s

Alumna: Nancy Zacatenco Torres

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La Inteligencia Artificial en la educación

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La aplicación de la IA en la enseñanza y didáctica de la física en niveles universitarios se presenta como un área de investigación y desarrollo en constante evolución, con el potencial de mejorar significativamente la calidad y la eficacia de la educación superior, siempre que su uso sea responsable.

Aquí se presentas las aplicaciones más utilizadas en el nivel superior.

1. Sway: presentaciones dinámicas y atractivas

2. ReMarkable: toma de notas digitales con IA

3. WeVideo: edición de video de forma fácil

4. Grammarly: eleva tus habilidades de escritura

5. Wolfram Alpha:  respuestas y datos detallados de forma sencilla y práctica

6. DeepL: traducción de idiomas mejorada con IA

7. MindMeister: Mapas mentales colaborativos

8. Research Rabbit: exploración bibliográfica asistida por inteligencia artificial

9. Turnitin - Originality: detección de plagio mediante IA

10. Authorea: escritura colaborativa con asistencia de IA

Referencia

Desirée, A., & Esteban, G. (25 de 2 de 2022). La Inteligencia Artificial como recurso educativo durante la formación inicial del profesorado. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia.

Zully Ivonne Sánchez González

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Los principios clásicos que son 4 con relación a las éticas en el uso de la IA, que exigiría ahora poner los progresos al servicio de todos los seres humanos y la sostenibilidad del planeta; el de no-maleficencia, que ordenaría evitar los daños posibles, protegiendo a las personas en cuestiones de privacidad, mal uso de los datos, en la posible sumisión a decisiones tomadas por máquinas y no supervisadas por seres humanos; pero también el principio de autonomía de las personas, que puede fortalecerse con el uso de sistemas inteligentes.

Aquí las expongo

1.      . Autonomía y dignidad - s. La autonomía no consiste sólo en tomar decisiones y actuar con independencia respecto a otros, sino en la capacidad de autolegislarse y de autodeterminarse, es decir, en la capacidad de poder determinarse a sí mismo a seguir las leyes o eludirlas, la capacidad de darse metas y seguirlas.

2.      Explicabilidad y rendición de cuentas - tenemos derecho a controlar el uso de nuestros datos y a conocer los algoritmos que los manejan.

3.      No dañar - En cuanto al principio ético clásico de “no dañar” recuerda que no se debe todo lo que se puede.

4.      Promover un mundo justo - el principio de justicia exige distribuir equitativamente los beneficios de las nuevas tecnologías, porque todos son afectados, promocionar un mundo inclusivo, en que la brecha digital no divida a la humanidad con una nueva fórmula.

Zully Ivonne Sánchez González

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Es importante destacar que los informes sobre ética en inteligencia artificial incluyen una serie de principios, que a su vez contienen códigos más detallados relacionados con estos fundamentos, lo que los convierte en documentos bastante amplios, en este sentido, se presentan a continuación los siete principios éticos esenciales que deben guiar el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo.

*Transparencia y responsabilidad: implica que los procesos de recolección, análisis e informes de datos, así como la creación, seguimiento y control de las normas de AIDE, deben ser claros, accesibles y comprensibles, también es fundamental considerar el consentimiento informado, la propiedad de los datos y sus propósitos, así como las condiciones de uso de la inteligencia artificial.

*Seguridad y protección: el diseño, desarrollo e implementación de la inteligencia artificial deben ser suficientemente sólidos para resguardar los datos, asegurando así la privacidad y la seguridad de la información.

*Sostenibilidad y proporcionalidad: es necesario tener en cuenta aspectos de diseño, desarrollo y uso que reduzcan la huella ecológica y eviten impactos negativos en la economía global, el mercado laboral y dimensiones sociales como la cultura y la política.

*Gobernanza: se refiere a la creación e implementación de políticas públicas que regulen el desarrollo, uso y gestión de la inteligencia artificial, considerando siempre las implicaciones éticas.

*Enfoque humano: debe potenciar las capacidades cognitivas, sociales y culturales de las personas, garantizando que el ser humano mantenga el control sobre los procesos de trabajo de la inteligencia artificial.

* Privacidad: es esencial asegurar que se implemente el consentimiento informado del usuario, protegiendo la privacidad y confidencialidad de la información, tanto al proporcionar datos como al ser recopilados por el sistema.

*Inclusividad: el diseño, desarrollo y despliegue de las AIDE deben considerar la infraestructura, habilidades y aceptación social, adaptándose a una diversidad de usuarios para permitir un acceso equitativo a la inteligencia artificial, este principio también debe aplicarse a los datos y algoritmos, asegurando que sean no discriminatorios e imparciales, promoviendo la equidad entre diferentes grupos de usuarios.

Referencia: Guerra Jáuregui Melissa. (2024, febrero 12). Principios éticos de la educación con Inteligencia Artificial (IA). Instituto para el futuro de la educación, Tecnológico de monterrey. https://observatorio.tec.mx/edu-news/principios-eticos-de-la-educacion-con-inteligencia-artificial-ia/

Alumna: Nancy Zacatenco Torres

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Las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a los estudiantes a mejorar su aprendizaje, ya que este tipo de inteligencia utiliza algoritmos matemáticos que permiten procesar grandes cantidades de datos, de esta forma tiene el pontencial de revolucionar la forma en que aprendemos. Para los alumnos universitarios es de gran ayuda el uso de esta inteligencia ya que es útil para crear contenido inovador al utilizar diversas plataformas para crear presentaciones para exposiciones.

Amada Hernández Vázquez

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La inteligencia artificial (IA) está transformando la educación superior, mejorando la personalización del aprendizaje y la eficiencia administrativa. La IA adapta contenidos y métodos de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes, proporcionando retroalimentación continua y tutoría personalizada.

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¿Qué ejemplos de aplicaciones de IA en el aula ya están siendo implementadas y con qué resultados?

1. Uso de recursos interactivos:

Los docentes tienen más recursos para dar sus clases, todo se asimila de forma practica

2) AUMENTO DE LA MOTIVACION:

La IA hace que el interés por aprender aumente

3. Aumento de la motivación:

Los alumnos se involucran de manera más accesible

3)Fomento del pensamiento crítico:

Abordan situaciones complejas.

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1. Sway: presentaciones dinámicas y atractivas

2. ReMarkable: toma de notas digitales con IA

3. WeVideo: edición de video de forma fácil

4. Grammarly: eleva tus habilidades de escritura

5. Wolfram Alpha:  respuestas y datos detallados de forma sencilla y práctica

6. DeepL: traducción de idiomas mejorada con IA

7. MindMeister: Mapas mentales colaborativos

8. Research Rabbit: exploración bibliográfica asistida por inteligencia artificial

9. Turnitin - Originality: detección de plagio mediante IA

10. Authorea: escritura colaborativa con asistencia de IA

Algunas de estas aplicaciones ayuda a los estudiantes a poder trabajar colaborativamente en trabajos o proyectos de forma remota y de esta forma se ven beneficiados ya que no tienen que disponer de horarios establecidos.

Los estudiantes pueden usar estas herramientas para complementar el conteido que reciben en el aula y de esta forma reforzar lo visto.

Amada Hernández Vázquez

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¿Qué consideraciones éticas deben tenerse en cuenta al implementar IA en la educación superior?

Debemos de estar conscientes de que debe de ser competente, pero también la IA debe de ser responsable.

esta no reemplaza al educador es por eso que el educador debe de ser capacitado para trabajar con las herramientas de IA.

JUDITH VIRIDIANA SALAZAR MUÑOZ

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ChatGPT

Aprendizaje personalizado: cuando un estudiante hace una pregunta, ChatGPT analiza el contexto y la intención detrás de la consulta para brindar una explicación personalizada. Por ejemplo, si un estudiante tiene dificultades con un concepto específico de matemáticas, ChatGPT puede ofrecer un desglose del tema y brindar ejemplos que se adapten al nivel de comprensión del estudiante.

Generación de recursos: gracias a su capacidad para producir materiales educativos, ChatGPT puede ayudar a los educadores a desarrollar planes de lecciones, hojas de trabajo o pautas de debate de manera eficiente.

Soporte lingüístico: ChatGPT puede ayudar a los estudiantes a superar las barreras del idioma al proporcionar traducciones y explicaciones instantáneas, lo que garantiza la inclusión en el aula.

Copilot Education

Copilot es una excelente herramienta de IA para profesores, ya que puede generar rápidamente folletos que cubren todo lo que un profesor y un alumno necesitan saber sobre un tema, concepto o materia específicos. El planificador de lecciones de IA que constituye el núcleo de Education Copilot es perfecto para generar planes de lecciones estructurados y de calidad para cualquier asignatura, lección o concepto, lo que lo convierte en un recurso inestimable para los profesores que buscan ahorrar tiempo y aumentar la productividad. Copilot es una excelente herramienta de AI para los profesores que buscan aumentar su productividad y agilizar su proceso de enseñanza. Sus versátiles funciones y opciones personalizables lo convierten en un recurso esencial para educadores de todos los niveles y materias.

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Transparencia y responsabilidad: se refiere a que los procesos de recolección, análisis e informe de datos, así como los procesos correspondientes al establecimiento, seguimiento y control de las normas de AIDE deben ser transparentes, accesibles y explicables. Asimismo, debe considerar el consentimiento informado, la propiedad de los datos y sus fines, además de las condiciones de uso de la IA.

Seguridad y protección: el diseño, desarrollo e implementación de la IA debe ser lo suficientemente robusta para proteger y salvaguardar los datos, con el fin de garantizar la privacidad y seguridad.

Sostenibilidad y proporcionalidad: debe considerar aspectos de diseño, desarrollo y uso para minimizar la huella ecológica, así como para evitar la alteración de la economía mundial, el mercado laboral, así como dimensiones sociales tales como la cultura y la política.

Gobernanza: hace referencia al establecimiento e implementación de políticas públicas para regular el desarrollo, uso y gestión de la IA, tomando en cuenta las consideraciones éticas.

Enfoque humano: debe complementar las capacidades cognitivas, sociales y culturales humanas, asegurando el control por parte del ser humano sobre los procesos de trabajo de la IA.

Privacidad: se debe garantizar la implementación del consentimiento informado del usuario, manteniendo la privacidad y confidencialidad de la información, tanto cuando estos proporcionan o cuando el sistema recopila datos sobre ellos.

Inclusividad: (accesibilidad) el diseño, desarrollo y despliegue de las AIDE deben tomar en cuenta la infraestructura, habilidades y aceptación social, la cual se adaptará a usuarios variados, con el fin de permitir el acceso y uso equitativo de la IA. Este mismo principio debe aplicar para datos y algoritmos, ya que estos deben ser no discriminatorios e imparciales, garantizando la equidad e igualdad entre los diferentes grupos de usuarios.

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Muchos estudiantes estan haciendo mal uso de la IA y de esta forma estan incurriendo en conductas poco éticas, como el plagio, el engaño o la deshonestidad académica, que socavan la integridad de la educación y devalúan los logros de los demás. Como futuros docentes debemos tener muy en cuenta estas conductas y ver la forma de fomentar buenas conductas.

Amada Hernández Vázquez

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Ética de la Inteligencia artificial aplicada a la educación