Envía por correo este artículo 
Hacia una educacin inteligente: IA y transformacin pedaggica
Towards intelligent education: AI and pedagogical transformation
Rumo educao inteligente: IA e transformao pedaggica
Correspondencia: rita.farias@educacion.gob.ec
Ciencias de la Educacin
Artculo de Investigacin
* Recibido: 16 de abril de 2024 *Aceptado: 20 de mayo de 2024 * Publicado: 13 de junio de 2024
I. Unidad Educativa Fiscal Rplica Vicente Rocafuerte, Ecuador.
II. Unidad Educativa Fiscal Rplica Vicente Rocafuerte, Ecuador.
III. Unidad Educativa Particular Independencia Ecuatoriana, Ecuador.
IV. Unidad Educativa Fiscal Rplica Vicente Rocafuerte, Ecuador.
Resumen
En la bsqueda de una educacin ms inteligente, la integracin de la inteligencia artificial (IA) en el mbito educativo representa un avance significativo. Los sistemas de enseanza adaptativos impulsados por IA ofrecen un aprendizaje personalizado al ajustar el contenido y la metodologa segn las necesidades individuales de los estudiantes. Esta transformacin pedaggica no solo mejora la eficacia del proceso educativo, sino que tambin promueve la inclusin y la efectividad en el aprendizaje en el siglo XXI. El potencial de la IA en la educacin va ms all de la personalizacin del aprendizaje. La automatizacin de tareas rutinarias, la asistencia virtual y la adaptacin dinmica de los planes de estudio sugieren un cambio fundamental en la forma en que se ensea y se aprende. A medida que la IA sigue evolucionando, se espera que su integracin en el mbito educativo conduzca a una educacin ms gil, adaptativa y centrada en el estudiante, abordando as las demandas cambiantes de la sociedad y preparando a los estudiantes para un futuro tecnolgico.
Palabras clave: Educacin; Inteligencia Artificial; Aprendizaje Personalizado; Innovacin Pedaggica; Tecnologa Educativa.
Abstract
In the search for smarter education, the integration of artificial intelligence (AI) in the educational field represents a significant advance. AI-powered adaptive teaching systems offer personalized learning by adjusting content and methodology based on individual student needs. This pedagogical transformation not only improves the effectiveness of the educational process, but also promotes inclusion and effectiveness in learning in the 21st century. The potential of AI in education goes beyond the personalization of learning. Automation of routine tasks, virtual assistance and dynamic adaptation of curricula suggest a fundamental change in the way we teach and learn. As AI continues to evolve, its integration into education is expected to lead to more agile, adaptive and student-centered education, thereby addressing the changing demands of society and preparing students for a technological future.
Keywords: Education; Artificial intelligence; Personalized Learning; Pedagogical Innovation; Educative technology.
Resumo
Na busca por uma educao mais inteligente, a integrao da inteligncia artificial (IA) na rea educacional representa um avano significativo. Os sistemas de ensino adaptativos alimentados por IA oferecem aprendizagem personalizada, ajustando o contedo e a metodologia com base nas necessidades individuais dos alunos. Esta transformao pedaggica no s melhora a eficcia do processo educativo, mas tambm promove a incluso e a eficcia na aprendizagem no sculo XXI. O potencial da IA na educao vai alm da personalizao da aprendizagem. A automatizao de tarefas rotineiras, o atendimento virtual e a adaptao dinmica dos currculos sugerem uma mudana fundamental na forma como ensinamos e aprendemos. medida que a IA continua a evoluir, espera-se que a sua integrao na educao conduza a uma educao mais gil, adaptativa e centrada no aluno, respondendo assim s novas exigncias da sociedade e preparando os alunos para um futuro tecnolgico.
Palavras-chave: Educao; Inteligncia artificial; Aprendizagem Personalizada; Inovao Pedaggica; Tecnologia educativa.
Introduccin
La inteligencia artificial (IA) est haciendo incursiones significativas en el mbito educativo, especialmente a travs de sistemas de enseanza adaptativos. Estas plataformas y sistemas de tutora inteligente ofrecen un aprendizaje personalizado al ajustar las trayectorias educativas segn las respuestas e interacciones de cada estudiante. Esto permite proporcionar materiales de aprendizaje y retroalimentacin adaptados a las necesidades individuales de los alumnos, lo que resulta en costos ms bajos en comparacin con los mtodos tradicionales (Luckin et al., 2016)
En una sociedad cada vez ms tecnificada, la educacin superior se enfrenta al desafo de integrar adecuadamente la IA en sus procesos. Establecer parmetros adecuados para la administracin efectiva de la IA en la educacin es crucial, considerando las necesidades institucionales y buscando beneficiar a la sociedad en su conjunto.
La IA est impactando la educacin a travs de aplicaciones de aprendizaje individualizado, como simuladores, programas tutoriales y juegos interactivos, que se adaptan a las necesidades de los estudiantes y facilitan sus procesos de aprendizaje. En el contexto de la educacin personalizada, la IA emerge como una solucin atractiva, proporcionando asistencia automatizada a los estudiantes y ofreciendo una nueva perspectiva dinmica del aprendizaje. La interaccin virtual, regulada por los parmetros de la IA, facilita el aprendizaje al brindar apoyo cuando sea necesario, sin limitaciones de tiempo o espacio para el usuario.
Este enfoque est replanteando el proceso de enseanza-aprendizaje y tiene un impacto significativo en la tendencia hacia una educacin adaptativa. A medida que se desarrollen aplicaciones de IA ms avanzadas, es probable que los nuevos planes de estudio sean ms sensibles y adaptables a las formas emergentes de educacin en este siglo. La implementacin de la IA en la educacin tiene el potencial de transformar los mtodos convencionales de enseanza y abrir el camino hacia una educacin ms gil y acorde con las demandas actuales.
Desarrollo
La evolucin de la Inteligencia Artificial (IA) est marcando un cambio profundo en la educacin, introduciendo herramientas tecnolgicas que se adaptan a las necesidades individuales de los estudiantes (Alqahtani et al., 2023). Estos avances facilitan una enseanza personalizada, proporcionando retroalimentacin instantnea y actividades adaptadas para una comprensin ms profunda de los conceptos (Dai et al., 2023). A medida que la IA se integra en diferentes aspectos de la vida cotidiana, incluida la educacin, surge la necesidad de desarrollar nuevas habilidades tcnicas y creativas para aprovechar su potencial (Celik, 2023; Or & Chapman, 2022).
La influencia creciente de la IA est transformando el proceso educativo en todos los niveles, desde las aulas escolares hasta la educacin universitaria y el aprendizaje continuo (Dignum, 2021; Hooda et al., 2022). Con el continuo avance de los algoritmos y las capacidades de la IA, se espera una mayor integracin de esta tecnologa en los entornos educativos, lo que requerir que los educadores se adapten y se preparen para utilizar productos basados en IA (Wu & Tang, 2022). De esta manera, la educacin se posiciona como un componente vital para satisfacer las necesidades de una sociedad influenciada por la IA y para aprovechar su potencial en la transformacin de la pedagoga hacia un enfoque ms inteligente.
El avance de la inteligencia artificial (IA) requiere una educacin amplia sobre su impacto en la sociedad, destacando sus beneficios para mejorar la calidad de vida y desmontando mitos sobre sus posibles riesgos para los empleos del futuro (Flores & Garca, 2023). La educacin en IA est adquiriendo relevancia en diversas regiones del mundo, como Estados Unidos, Asia y Europa, donde se promueven polticas para impulsarla y nutrir el talento en este campo. En respuesta a cambios en los estilos de aprendizaje y vida, los estudiantes de primaria y secundaria estn mostrando mayor inters en tecnologas avanzadas y requieren una slida educacin en informtica para desarrollar su pensamiento computacional. Los cursos de IA, vinculados a diversas disciplinas como matemticas y psicologa, les brindan la oportunidad de comprender y aplicar sus principios, mejorando sus habilidades y preparndolos para el futuro laboral en la era de la inteligencia (Huang, 2021).
La integracin de la IA en la educacin plantea interrogantes y desafos que requieren una reflexin cuidadosa. Por un lado, la IA tiene el potencial de personalizar la experiencia de aprendizaje, adaptndola a las necesidades individuales de los estudiantes y ofreciendo retroalimentacin instantnea y personalizada. Sin embargo, tambin surgen preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la equidad en el acceso a una educacin basada en la IA y el impacto en el rol del docente.
En este contexto, este documento examina los desafos y las oportunidades que la implementacin de la IA presenta en la educacin en la Regional de Educacin 08, con enfoque en Santiago. Se analizarn tanto los aspectos tcnicos como los pedaggicos de la integracin de la IA en el sistema educativo, con el propsito de ofrecer una visin integral de este tema crucial en el panorama educativo actual.
El trmino "inteligencia artificial" fue acuado por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon durante una conferencia en Dartmouth College en 1956, considerada el punto de partida oficial del campo de la IA. John McCarthy, uno de los lderes de este movimiento, es conocido como el "padre de la inteligencia artificial".
La IA se basa en el conocimiento proveniente de diversas disciplinas, incluyendo informtica, matemticas, lgica, psicologa y lingstica. Se distinguen dos categoras principales: la IA dbil y la IA fuerte. La IA dbil se refiere a sistemas capaces de realizar tareas especficas dentro de un mbito definido, como reconocimiento facial o traduccin de textos. En contraste, la IA fuerte se refiere a sistemas con capacidad para igualar o superar la inteligencia humana general, es decir, comprender y razonar sobre una amplia gama de temas (Searle, 1980).
El futuro de la educacin superior se ve moldeado por el avance de las nuevas tecnologas, particularmente la Inteligencia Artificial (IA), lo que plantea tanto oportunidades como desafos para la enseanza y el aprendizaje. Este cambio tiene el potencial de alterar profundamente la estructura y el funcionamiento de las instituciones educativas (Jiao et al., 2022). A pesar de las diferentes interpretaciones tericas y la falta de una definicin consensuada de IA, se puede entender como sistemas informticos capaces de realizar procesos similares a los humanos, como aprender, adaptarse y corregirse (İen, 2022). En particular, el aprendizaje automtico, un subcampo de la IA, muestra un potencial prometedor al permitir que el software identifique patrones y realice predicciones, lo que transforma an ms el panorama educativo (Popenici & Kerr, 2017).
El objetivo de este estudio es explorar cmo la IA ha influido en las metodologas de enseanza y aprendizaje en el mbito educativo, centrndose tambin en las consideraciones ticas asociadas con su expansin. Ms all de simplemente describir los cambios, el estudio busca comprender en profundidad el estado actual y la aceptacin de esta tecnologa emergente en la literatura cientfica, mediante el seguimiento de tendencias desde 2019 hasta 2023 a travs de bases de datos como Redalyc, Scielo, Scopus y Web of Science (WoS). La investigacin se enfoca en las interacciones entre la IA y la educacin, evaluando no solo su impacto, sino tambin cuestionando las implicaciones ticas de su crecimiento y los hallazgos asociados.
En el mbito educativo, la Inteligencia Artificial (IA) presenta una amplia gama de oportunidades para mejorar la calidad, equidad y eficiencia de la educacin, tanto en los procesos de enseanza-aprendizaje como en la gestin y evaluacin educativa. El Consenso de Beijing sobre IA (UNESCO, 2019) ha examinado minuciosamente estas oportunidades y desafos, presentando 44 recomendaciones que abordan desde la formulacin de polticas educativas hasta el fomento de habilidades para la vida y el empleo en la era de la IA. Estas recomendaciones se detallan en la publicacin "Inteligencia Artificial y Educacin: Gua para los responsables de polticas" (UNESCO, 2021), lo que subraya la complejidad y diversidad de la interaccin entre la IA y la educacin.
Al analizar la relacin entre la IA y el proceso de aprendizaje en el contexto educativo, se presta especial atencin a la personalizacin del aprendizaje (Zhang et al., 2020). Este enfoque abarca una variedad de aspectos, como los tutores inteligentes (Yilmaz et al., 2022), los asistentes virtuales (Gubareva y Lpez, 2020), las experiencias de aprendizaje inmersivas e interactivas (Chng et al., 2023), as como el uso de datos para mejorar el rendimiento de los estudiantes (Garca et al., 2021), entre otros. El anlisis de estos datos puede revelar patrones y tendencias, lo que facilita a los educadores la identificacin temprana de problemas y reas de mejora para disear estrategias de enseanza ms efectivas (Gaević et al., 2015).
La Inteligencia Artificial (IA) ha penetrado prcticamente todos los mbitos del conocimiento humano en los ltimos aos, con muy pocos campos sin explorar (Valbuena, 2021). Desde sus inicios, la IA ha buscado emular las capacidades inteligentes humanas, con el objetivo de construir mquinas que puedan pensar o al menos simular ciertos aspectos de la inteligencia humana (Ponce, 2010). Formalmente establecida en 1956 con la acuacin del trmino, la IA se define como sistemas informticos diseados para interactuar con el mundo utilizando capacidades que normalmente asociamos con la inteligencia humana (Luckin et al., 2016). En palabras de Mathivet (2018), la IA permite dotar a los sistemas de la capacidad de simular el comportamiento de seres vivos, comprender mejor su funcionamiento e incluso adaptar sus estrategias a cambios en el entorno. Este campo se compone de varias reas de estudio, entre las que destacan la bsqueda de soluciones, sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de patrones, robtica, aprendizaje de mquinas, lgica e incertidumbre y lgica difusa (Ponce, 2010).
A pesar de su prominencia en contextos educativos, muchas de las aplicaciones de IA se centran en automatizar prcticas convencionales en lugar de aprovechar las oportunidades nicas que ofrece la IA para reinventar la enseanza y el aprendizaje (UNESCO, 2021).
La influencia de la inteligencia artificial (IA) en la educacin no se limita solo a los mtodos de enseanza y aprendizaje en la educacin primaria; tambin se extiende al proceso de formacin estudiantil en su totalidad. La "formacin estudiantil" engloba el desarrollo de habilidades, valores y disposiciones necesarios para integrarse en la sociedad, el mbito laboral y como ciudadanos comprometidos, basndose en el enfoque de competencias.
La IA presenta oportunidades para el desarrollo de competencias esenciales para el siglo XXI, como la comunicacin, la colaboracin, el pensamiento crtico, la creatividad y la resolucin de problemas. Estas competencias son cruciales para abordar los desafos de una sociedad globalizada, digitalizada y en constante cambio. La IA puede facilitar este desarrollo al proporcionar herramientas y recursos que fomenten un aprendizaje activo, autnomo y colaborativo entre los estudiantes. Sin embargo, tambin plantea desafos para el proceso de formacin estudiantil.
Luckin et al. (2016) resaltan diversas ventajas que la IA puede ofrecer al sistema educativo:
Personalizacin: La IA puede adaptar el contenido, el ritmo y el estilo de enseanza para satisfacer las necesidades individuales, caractersticas e intereses de cada estudiante, lo que conduce a una educacin ms centrada en el alumno.
Retroalimentacin: La IA puede proporcionar retroalimentacin instantnea y personalizada tanto a los estudiantes como a los educadores sobre el proceso y los resultados del aprendizaje. Esto facilita la identificacin de reas de mejora y la toma de decisiones para mejorar el rendimiento acadmico.
Colaboracin: La IA puede fomentar la colaboracin entre estudiantes y educadores, creando entornos virtuales de interaccin y cooperacin. Tambin facilita el acceso a recursos y expertos de diversos lugares y contextos.
Motivacin: La IA puede aumentar la motivacin y el compromiso de los estudiantes con el aprendizaje mediante el uso de elementos ldicos, gamificacin e inmersin, as como ofreciendo recompensas y reconocimientos por sus logros.
Metodologa
Revisin Bibliogrfica:
Se realizar una exhaustiva revisin de fuentes acadmicas, artculos cientficos, libros y estudios relevantes sobre inteligencia artificial en educacin, centrndose en sistemas de enseanza adaptativos y su impacto en educacin personalizada.
Se analizarn diversas perspectivas y teoras cientficas para obtener una comprensin profunda del estado actual de la investigacin en este campo.
Identificacin de Tendencias y Opiniones Cientficas:
Se identificarn tendencias y opiniones de expertos y acadmicos en inteligencia artificial aplicada a educacin y enseanza adaptativa.
Se analizarn opiniones a favor y en contra de la implementacin de inteligencia artificial en educacin, as como perspectivas sobre su efecto en educacin personalizada.
Anlisis Crtico y Comparativo de Estudios:
Se realizar un anlisis crtico y comparativo de estudios que evalen impacto de inteligencia artificial en educacin y eficacia de sistemas de enseanza adaptativos.
Se evaluarn metodologas utilizadas en estudios y se analizarn conclusiones obtenidas para identificar patrones y resultados significativos.
Sntesis y Conclusiones:
Se realizar sntesis de hallazgos obtenidos a travs de revisin bibliogrfica y anlisis de opiniones cientficas.
Se presentarn conclusiones basadas en teoras recopiladas, destacando beneficios y desafos de implementacin de inteligencia artificial en educacin y su contribucin a educacin personalizada.
Resultados
Los resultados de este estudio reflejan un consenso generalizado entre las opiniones cientficas en cuanto al impacto positivo de la inteligencia artificial (IA) en el mbito educativo. Los expertos y acadmicos coinciden en que la IA tiene un potencial significativo para transformar y mejorar el sistema educativo actual, especialmente en trminos de personalizacin educativa y adaptacin a las necesidades individuales de los estudiantes.
En primer lugar, se resalta la capacidad de la IA para ofrecer una educacin personalizada, adaptada a las particularidades de cada estudiante. Los sistemas de enseanza adaptativos basados en IA pueden recopilar datos sobre el progreso y las interacciones de los estudiantes, lo que facilita el diseo de trayectorias de aprendizaje personalizadas. Esto permite a los educadores identificar reas de mejora y brindar un apoyo ms individualizado, lo que a su vez mejora la experiencia de aprendizaje y el rendimiento acadmico de los estudiantes.
Adems, la IA puede contribuir a identificar tempranamente posibles dificultades de aprendizaje en los estudiantes. A travs del anlisis de datos, puede detectar patrones de comportamiento que indiquen dificultades en ciertas reas, lo que permite una intervencin oportuna y la provisin de apoyo adicional para evitar que los problemas se agraven, lo que a su vez contribuye a mejorar el rendimiento acadmico y reducir la desercin escolar.
Otro aspecto destacado es el aumento de la eficiencia en la enseanza y la gestin escolar. La IA puede automatizar tareas repetitivas como la correccin de exmenes o la generacin de informes, liberando as tiempo para que los educadores se dediquen a actividades ms significativas como la interaccin con los estudiantes y el diseo de estrategias de enseanza innovadoras.
Adems, la IA puede enriquecer el contenido educativo al proporcionar recursos interactivos y dinmicos. Los chatbots y tutores virtuales basados en IA pueden ofrecer respuestas instantneas a las preguntas de los estudiantes y brindarles apoyo en cualquier momento y lugar, fomentando as la autonoma y la autodireccin en el aprendizaje y empoderando a los estudiantes para que sean ms proactivos en su proceso educativo.
En resumen, las opiniones cientficas convergen en que la inteligencia artificial est desempeando un papel cada vez ms relevante y beneficioso en el campo de la educacin. Los hallazgos de este estudio respaldan la idea de que la IA tiene el potencial de mejorar significativamente la educacin personalizada y la calidad de la enseanza. Es crucial seguir investigando y desarrollando nuevas aplicaciones de la IA en la educacin para aprovechar al mximo sus beneficios y avanzar hacia un sistema educativo ms eficiente, inclusivo y centrado en el estudiante.
Conclusiones
En resumen, la investigacin confirma de manera unnime los beneficios que la inteligencia artificial (IA) aporta al mbito educativo. Las opiniones cientficas respaldan ampliamente la idea de que la IA puede transformar y mejorar la educacin, especialmente en trminos de adaptacin y personalizacin para cada estudiante.
Los resultados obtenidos muestran claramente que la IA puede ofrecer una educacin ms personalizada, centrada en las necesidades individuales de los estudiantes. Los sistemas de enseanza adaptativos basados en IA permiten recopilar datos detallados sobre el progreso de los alumnos, facilitando la creacin de trayectorias de aprendizaje especficas y el apoyo individualizado.
Adems, la IA puede contribuir a una enseanza ms eficiente al automatizar tareas administrativas y brindar respuestas inmediatas a los estudiantes a travs de chatbots y tutores virtuales. Destaca su capacidad para identificar tempranamente problemas de aprendizaje, permitiendo intervenciones oportunas para prevenir dificultades futuras en el rendimiento acadmico.
Es claro que la IA enriquece el contenido educativo al ofrecer recursos interactivos que aumentan la participacin y el inters de los estudiantes en el aprendizaje. Adems, promueve el empoderamiento y la proactividad de los estudiantes hacia su educacin.
En conclusin, tanto las opiniones cientficas como los resultados obtenidos resaltan los beneficios y potencialidades de la IA en la educacin. Sin embargo, se reconoce la necesidad de abordar desafos y aspectos ticos pendientes para una implementacin efectiva y responsable. La educacin 4.0 impulsada por la IA se vislumbra como un camino prometedor para mejorar la calidad educativa y preparar a los estudiantes para el futuro, siempre y cuando se garantice una capacitacin adecuada del profesorado y se promueva un uso tico y responsable de esta tecnologa.
Referencias
1. McCarthy, John et al. "A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence." Dartmouth College, 1955
2. Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417 424. https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756
3. UNESCO. (2021). Inteligencia artificial y educacin: Gua para las personas a cargo de formular polticas. UNESCO. https://bit.ly/3Hl93Hj
4. UNESCO. (2019). Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education. International Conference on Artificial Intelligence and Education, Planning Education in the AI Era: Lead the Leap, Beijing, China. https://bit.ly/3n7wBIK
5. Zhang, L., Basham, J. D. y Yang, S. (2020). Understanding the implementation of personalized learning: A research synthesis. Educational Research Review, 31, Article 100339. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2020.100339
6. Yilmaz, R., Yurdugl, H., Karaoğlan Yilmaz, F. G., Şahi̇ n, M., Sulak, S., Aydin, F., Tepge, M., Mftoğlu, C. T. y mer, O. (2022). Smart MOOC integrated with intelligent tutoring: A system architecture and framework model proposal. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, Article 100092. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100092
7. Chng, E., Tan, A. L. y Tan, S. C. (2023). Examining the Use of Emerging Technologies in Schools: A Review of Artificial Intelligence and Immersive Technologies in STEM Education. Journal for STEM Education Research, In Press. https://doi.org/10.1007/s41979-023-00092-y
8. Garca Pealvo, F. J., Garca Holgado, A., Vzquez Ingelmo, A., & Snchez Prieto, J. C. (2021). Planning, communication and active methodologies: Online assessment of the software engineering subject during the COVID-19 crisis. RIED. Revista iberoamericana de educacin a distancia.
9. Gaević, D., Dawson, S. y Siemens, G. (2015). Lets not forget: Learning analytics are about learning. TechTrends, 59(1), 64-71. https://doi.org/10.1007/s11528-014-0822-x
10. Valbuena, R. (2021). Inteligencia Artificial Investigacin cientfica avanzada centrada en datos. 1ed. CencalPress.
11. Ponce, P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniera. Alpha Editorial.
12. Moreno, R. La llegada de la Inteligencia Artificial en la educacin. RITI Journal, vol 7, 4 (Julio-diciembre 2019). doi: https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.022
13. UNESCO (2021). Inteligencia artificial y educacin: gua para las personas a cargo de formular polticas. UNESCO.
14. Alqahtani, T., Badreldin, H. A., Alrashed, M., Alshaya, A. I., Alghamdi, S. S., bin Saleh, K., Alowais, S. A., Alshaya, O. A., Rahman, I., Al Yami, M. S., & Albekairy, A. M. (2023). The emergent role of artificial intelligence, natural learning processing, and large language models in higher education and research. Research in Social and Administrative Pharmacy, April. https://doi.org/10.1016/j.sapharm.2023.05.016
15. Dai, Y., Liu, A., & Ping, C. (2023). Reconceptualizing ChatGPT and generative AI as a student-driven innovation in higher education. 33rd CIRP Design Conference, 00, 17. https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.05.002
16. Celik, I. (2023). Towards Intelligent-TPACK: An empirical study on teachers professional knowledge to ethically integrate artificial intelligence (AI)-based tools into education. Computers in Human Behavior, 138. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107468
17. Dignum, V. (2021). The role and challenges of education for responsible ai. London Review of Education, 19(1), 111. https://doi.org/10.14324/LRE.19.1.01
18. Wu, J., & Tang, W. (2022). Reform Method of University Legal Education Based on Artificial Intelligence and Wireless Communication. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/2574911
19. Flores-Vivar, J. M., & Garca-Pealvo, F. J. (2023). Reflections on the ethics, potential, and challenges of artificial intelligence in the framework of quality education (SDG4). Comunicar, 30(74), 3544. https://doi.org/10.3916/C74-2023-03
20. Huang, X. (2021). Aims for cultivating students key competencies based on artificial intelligence education in China. Education and Information Technologies, 26(5), 51275147. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10530-2
21. Popenici, S. A. D., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12(1). https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
2024 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/
