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El potencial de la IA para mejorar la enseñanza y el aprendizaje, ofreciendo conceptos fundamentales de IA, guías prácticas, casos de uso específicos por asignatura, y capacitación e ideas expertas . Destaca la importancia de mantenerse al día con la investigación más reciente y los cambios en la educación

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Las herramientas son tan buenas como quienes las utilizan. Por lo tanto, garantizar que los educadores estén equipados y capacitados para aprovechar al máximo estas tecnologías es esencial.

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El aprendizaje adaptativo es un método educativo que utiliza tecnología para personalizar la experiencia de aprendizaje en función de las necesidades y habilidades individuales de cada estudiante. Esta aproximación se basa en algoritmos y datos para ajustar el contenido, el ritmo y el estilo de enseñanza según el progreso y el rendimiento del estudiante

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Las características clave del aprendizaje adaptativo incluyen:

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Las características clave del aprendizaje adaptativo incluyen:

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1. Personalización :El contenido y las actividades se adaptan a las habilidades y conocimientos previos del alumno.

2. Retroalimentación continua: Se provee de retroalimentación inmediata y personalizada sobre el rendimiento del estudiante.

3. Adaptación dinámica: El sistema adapta el contenido en tiempo real, basándose en las respuestas y el progreso del estudiante.

4. Enfoque centrado en el estudiante: Prioriza las necesidades individuales de aprendizaje del estudiante.

5. Uso de datos: Reúne y analiza datos sobre el rendimiento del alumno para informar y mejorar la experiencia de aprendizaje.

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Las herramientas de IA permiten a los estudiantes progresar a su ritmo, sugieren recursos adicionales cuando son necesarios y proporcionan a los educadores una visión del avance del alumno. Esta adaptabilidad es crucial para evitar las limitaciones de un ritmo establecido basado en un estudiante "promedio", que puede resultar demasiado rápido para algunos y poco estimulante para otros.

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Los sistemas de tutoría inteligente (STI), utilizan tecnología de computación y se apoyan en la inteligencia artificial para ofrecer una instrucción personalizada, procurando replicar los beneficios de una tutoría en persona.

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Un sistema de tutoría inteligente (STI) es un tipo de software educativo diseñado para proporcionar una experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa a los estudiantes. Estos sistemas utilizan técnicas de inteligencia artificial para simular la enseñanza personalizada que podría proporcionar un tutor humano.

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1. Personalización. Los STI se adaptan a las necesidades, habilidades y ritmo de aprendizaje del alumnado

2. Retroalimentación inmediata. Proporcionan retroalimentación instantánea al alumnado sobre su desempeño y progreso

3. Modelos para comprender al estudiante. Utilizan modelos para comprender y predecir las necesidades y comportamientos de los estudiantes, ajustando la instrucción según el nivel de conocimiento y las preferencias de aprendizaje del estudiante.

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4. Contenido dinámico. Los STI generan y presentan contenido educativo basado en la interacción del estudiante con el sistema, asegurando que el material sea relevante y desafiante.

5. Interacción bidireccional. Permiten una interacción bidireccional entre los estudiantes y el sistema.

6. Evaluación continua. Evalúan continuamente el progreso del estudiante para adaptar y personalizar aún más la enseñanza.

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En resumen, un sistema de tutoría inteligente busca emular los beneficios de un tutor humano a través de la tecnología, proporcionando una experiencia de aprendizaje adaptativa, personalizada y efectiva

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Estas herramientas tecnológicas son capaces de atender consultas estudiantiles y dirigirlas hacia el material y los recursos adecuados, imitando la fluidez y naturalidad de una conversación humana.

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El uso de chatbots para respaldar la enseñanza es una tendencia creciente. Actúan como tutores o asistentes virtuales, liberando al docente de algunas tareas administrativas y gestionando grandes ratios de estudiantes por instructor

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En los últimos años se trata de una herramienta que cada vez va siendo más popular en las universidades. Algunos han ganado mucha celebridad entre los propios estudiantes en los países más diversos

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El objetivo central de Bártolo es aumentar la tasa de retención de los estudiantes, facilitando la comprensión de contenidos complejos y previniendo el abandono de la asignatura. Pero va más allá: Bartolo es un tutor virtual que puede reconocer los déficits de conocimiento de cada estudiante, ofreciendo respuestas personalizadas y relacionando conceptos sencillos para facilitar el aprendizaje

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En este contexto, ChatGPT ha surgido como un gran disruptor. La nueva IA generativa se ha colocado en el centro del debate universitario y educativo por su potencial para ayudar al estudiante a una mayor y mejor comprensión de las materias que debe asimilar. Pero también por ciertos riesgos, como la necesidad de controlar su falta de exactitud, la generación de errores o por prácticas poco éticas. Entre estas ha preocupado el recurso a ChatGPT para generar trabajos que deberían hacer los alumnos.

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Descripción de la herramienta orientada al alumno

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Descripción de la herramienta orientada al alumno

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Esta plataforma de aprendizaje basada en inteligencia artificial generativa es intuitiva, interactiva y centrada en el estudiante. Una vez que el estudiante carga el material de estudio (que el profesor puede facilitar en una biblioteca específica), tiene acceso a una serie de funcionalidades representadas por botones en una caja de herramientas de estudio.

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Descripción de la herramienta E-tutor orientada al docente

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Descripción de la herramienta E-tutor orientada al docente

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Igualmente, la herramienta puede ser personalizada teniendo en cuenta las necesidades del trabajo docente. En ese caso, la lista de opciones se amplía con funciones específicamente docentes.

Algunos ejemplos:

● Preparar exámenes.

● Evaluar trabajos de los alumnos.

● Hacer resúmenes introductorios a temas. Crear abstracts y listas de palabras clave.

● Generar ejercicios para extender el trabajo de los alumnos avanzados o que requieran mayor atención.

● Adaptar documentación a distintos niveles de comprensión.

● Traducir y revisar gramaticalmente.

● Creación de propuestas didácticas sobre temas y contenidos del programa educativo.

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La inclusión de la inteligencia artificial generativa en el aprendizaje universitario no es solo una tendencia, sino una necesidad. La herramienta basada en ChatGPT/GPT4, con su variedad de funciones y posibilidades, permite adaptarse mejor a las diferentes necesidades de aprendizaje y preparar a nuestros estudiantes para el mundo digital en el que vivimos.

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Adicionalmente, estas herramientas de transcripción también podrían potencialmente ayudar a estudiantes internacionales que, aunque puedan leer y escribir en el idioma local, todavía enfrentan desafíos en la comprensión auditiva. Este tipo de apoyo puede ser crucial durante sus primeros semestres de adaptación a un nuevo ambiente académico y cultural.

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Adaptación a diferentes estilos de aprendizaje. Su amplia gama de funciones puede adaptarse a diferentes estilos de aprendizaje, lo que permite a cada estudiante encontrar un enfoque de estudio que le resulte más cómodo y efectivo. Esto, por sí solo, podría ser un gran paso para reducir la tasa de abandono estudiantil, muy grave en algunas plataformas de educación a distancia

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Fomento del aprendizaje cooperativo. Este tipo de herramientas puede fomentar el aprendizaje cooperativo y competitivo a través de funciones como el “juego en grupo”, haciendo que el estudio sea más atractivo y divertido.

C. Autoevaluación previa. Permite a los estudiantes autoevaluarse y recibir feedback instantáneo, lo que puede mejorar tanto la comprensión de la asignatura como su preparación para los exámenes. Estas características pueden incrementar la motivación de los estudiantes y, por ende, aumentar su tasa de éxito en los exámenes o pruebas en general.

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Comprensión de conceptos complejos. Las funciones como “explicar el texto a un niño” y “ampliación del texto” pueden ayudar a los estudiantes a profundizar su comprensión de conceptos complejos y fomentar el pensamiento crítico.

E.Disminución de las barreras lingüísticas en la integración de los estudiantes extranjeros. Para los estudiantes internacionales o aquellos que estudian en un segundo idioma, la función de “traducción del texto” puede hacer que el aprendizaje sea más inclusivo y accesible, sin que los idiomas constituyan una barrera relevante.

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El campo de la analítica del aprendizaje, que estudia cómo usar datos digitales y técnicas de análisis computacional para medir, recopilar, analizar y reportar datos sobre el aprendizaje, la enseñanza y la evaluación, cualquier uso de la IA en la analítica del aprendizaje (y en general) no solo debe prestar atención a los resultados, sino también al proceso de aprendizaje y enseñanza; de lo contrario, se corre el riesgo de enfocarse en medidas débilmente relacionadas.

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Plataformas automatizadas están emergiendo para ayudar al profesorado en la corrección y retroalimentación. Reforzadas por IA, tienen el potencial de personalizar los ejercicios según las necesidades individuales de cada estudiante, identificando y abordando sus áreas de debilidad. A medida que se monitorea el progreso del estudiante, la IA puede sugerir recursos para reforzar su aprendizaje y garantizar una retención a largo plazo, programando revisiones periódicas basadas en los datos de rendimiento.

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Esta automatización excesiva puede crear un ciclo donde los estudiantes recurran a la IA para crear trabajos y, a su vez, otra IA los evalúe. Este proceso, aunque parece eficiente, puede erosionar el valor del aprendizaje auténtico y la interacción humana, aspectos fundamentales en cualquier proceso educativo. Mientras que las herramientas de calificación automatizadas pueden ser una solución atractiva, especialmente en situaciones donde hay una gran cantidad de estudiantes y los recursos humanos son limitados, hay preocupaciones legítimas sobre su impacto

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Las herramientas de IA, sin duda, tienen un lugar en el panorama educativo moderno. Se acepta que pueden ser particularmente útiles para monitorear el progreso del estudiantado, identificar áreas que requieran refuerzo y proporcionar retroalimentación inmediata. Pero los continuos progresos de la IA generativa y de la IA en general nos obligan a mantener una actitud de “mente abierta”.

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La reluctancia o lentitud en la adopción de estas herramientas de IA puede estar arraigada en diversas razones:

- Algunos docentes pueden sentirse abrumados por las demandas de su trabajo y considerar que no tienen tiempo suficiente para incorporar y aprender sobre nuevas tecnologías.

- Otros pueden albergar preocupaciones legítimas sobre las implicaciones éticas o pedagógicas de la IA en el aula.

- Factores como la falta de formación adecuada, temores infundados acerca de la complejidad de la tecnología o simplemente la inaccesibilidad de herramientas como ChatGPT en determinados ámbitos podrían explicar esta reticencia.

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Un desarrollo profesional docente en torno a la IA

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Un desarrollo profesional docente en torno a la IA

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Recursos educativos. Elaboren o proporcionen recursos educativos que empiecen desde un nivel básico explicando “qué es la IA”. Estos recursos deben incluir recomendaciones sobre su aplicación respetando las normativas y la infraestructura tecnológica de cada universidad. Idealmente, se puede hacer una combinación de materiales de fuentes externas confiables, como el curso gratuito online de IESALC de la UNESCO sobre ChatGPT, con otros MOOC y recursos diseñados específicamente para cada institución.

b) Espacios de debate y diálogo. Generen espacios de diálogo donde docentes, personal administrativo, estudiantes… puedan discutir el impacto de la IA en la educación y co-crear estrategias de adaptación e implementación.

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Talleres y actividades sobre IA. Organicen actividades formativas como talleres y foros para aprender sobre las herramientas de IA: su uso, sus limitaciones y las políticas de aplicación específicas de cada universidad. Estos eventos pueden abordar distintas herramientas o centrarse en una en particular.

d) Desarrollo profesional. Incentiven y apoyen activamente al cuerpo docente a dedicar tiempo a su desarrollo profesional en relación con la IA. Esto puede lograrse mediante el apoyo entre colegas, mentorías informales y otros métodos que potencien las habilidades y compartan prácticas exitosas.

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AbuShawar, Bayan, y Atwell, Eric (2015). “ALICE Chatbot: Trials and Outputs”. Computación y Sistemas, 19(4). https://www.cys.cic.ipn.mx/ojs/index.php/CyS/article/view/2326> Alam, Ashraf, y Mohanty, Atasi (2023). “Foundation for the Future of Higher Education or ‘Misplaced Optimism’? Being Human in the Age of Artificial Intelligence”. International Conference on Innovations in Intelligent Computing and Communications. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-23233-6_2 Allison, DeeAnn (2011). “Chatbots in the Library: is it time?”. Library Hi Tech, 30(1). https://digitalcommons.unl.edu/libraryscience/280/ Ambele, Raiton Malema; Kaijage, Shubi Felix; Dida, Mussa Ally; Trojer, Lena; Kyando y Newton M. (2022). “A review of the Development Trend of Personalized learning Technologies and its Applications”. International Journal of Advances in Scientific Research and Engineering. https://ijasre.net/index.php/ijasre/article/view/1617/1999 Amokrane, Kahina; Lourdeaux, Domitile; Barthès, Jean-Paul y Burkhardt, Jean-Marie (2008). “An Intelligent Tutoring System for Training and Learning in a Virtual Environment for High-Risk Sites”. 20th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence. https://ieeexplore.ieee.org/document/4669773

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Baeza-Yates, Ricardo (s. f.). “Los sesgos en inteligencia artificial, el reflejo de una sociedad injusta”. The Conversation https://theconversation.com/los-sesgos-en-inteligencia-artificial-el-reflejo-de-una-socied ad-injusta-160820 Baruffaldi, Stefano; Van Beuzekom, Brigitte; Dernis, Hélène; Harhoffi, Dietmar; Rao, Nandan; Rosenfeld, David y Squicciarini, Mariagrazia (2020). "Identifying and measuring developments in artificial intelligence: Making the impossible possible", OECD Science, Technology and Industry Working Papers, No. 2020/05, OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/5f65ff7e-en

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