La inteligencia artificial una herramienta benfica o perjudicial para el aprendizaje acadmico en el Ecuador
Artificial intelligence: a beneficial or harmful tool for academic learning in Ecuador
A inteligncia artificial uma ferramenta benfica ou prejudicial para a aprendizagem acadmica no Equador
Correspondencia: mb.morales@uta.edu.ec
Ciencias de la Educacin
Artculo de Investigacin
* Recibido: 26 de octubre de 2024 *Aceptado: 10 de noviembre de 2024 * Publicado: 16 de diciembre de 2024
I. Universidad Tcnica de Ambato, Ecuador.
II. EEB. Horacio Idrovo, Ecuador.
III. EEB. Horacio Idrovo, Ecuador.
IV. EEB. Horacio Idrovo, Ecuador.
Resumen
La inteligencia artificial (IA) est transformando varios sectores, incluido el educativo, donde puede mejorar la enseanza y el aprendizaje, en pases como Ecuador, la implementacin de IA enfrenta desafos como la falta de infraestructura tecnolgica y la capacitacin insuficiente de docentes, a pesar de estas dificultades, la IA puede ofrecer soluciones innovadoras como el aprendizaje personalizado, el acceso remoto a contenidos de calidad y la optimizacin de procesos educativos. Sin embargo, tambin genera riesgos relacionados con la dependencia tecnolgica, la brecha digital y la prdida de interaccin humana, especialmente en zonas rurales donde el acceso a la tecnologa es limitado.
El uso de IA en educacin todava se encuentra en sus primeras etapas en Ecuador, las principales barreras incluyen la falta de recursos, formacin adecuada para los docentes y la desigualdad en el acceso a la tecnologa, esto afecta la efectividad de la IA como herramienta educativa, ya que no todos los estudiantes tienen las mismas oportunidades de beneficiarse, la IA podra generar dependencia de la tecnologa, reduciendo el desarrollo de habilidades crticas y sociales en los estudiantes.
Esta investigacin utilizar una metodologa descriptiva para analizar cmo la IA impacta el aprendizaje acadmico en Ecuador, considerando las percepciones de estudiantes y docentes, as como los factores que facilitan o dificultan su implementacin, se espera que los resultados proporcionen una visin clara de los beneficios, como la personalizacin del aprendizaje, y los riesgos, como la desigualdad digital y la deshumanizacin del proceso educativo.
Palabras Claves: Inteligencia Artificial (IA); Educacin; Desigualdad digital; Aprendizaje personalizado; Desafos tecnolgicos.
Abstract
Artificial intelligence (AI) is transforming several sectors, including education, where it can improve teaching and learning. In countries like Ecuador, the implementation of AI faces challenges such as lack of technological infrastructure and insufficient training of teachers. Despite these difficulties, AI can offer innovative solutions such as personalized learning, remote access to quality content and optimization of educational processes. However, it also generates risks related to technological dependence, the digital divide and the loss of human interaction, especially in rural areas where access to technology is limited.
The use of AI in education is still in its early stages in Ecuador. The main barriers include lack of resources, adequate training for teachers and inequality in access to technology. This affects the effectiveness of AI as an educational tool, since not all students have the same opportunities to benefit. AI could generate dependence on technology, reducing the development of critical and social skills in students.
This research will use a descriptive methodology to analyze how AI impacts academic learning in Ecuador, considering the perceptions of students and teachers, as well as the factors that facilitate or hinder its implementation. The results are expected to provide a clear view of the benefits, such as the personalization of learning, and the risks, such as digital inequality and dehumanization of the educational process.
Keywords: Artificial Intelligence (AI); Education; Digital inequality; Personalized learning; Technological challenges.
Resumo
A inteligncia artificial (IA) est a transformar vrios setores, incluindo a educao, onde pode melhorar o ensino e a aprendizagem. Em pases como o Equador, a implementao da IA enfrenta desafios como a falta de infraestruturas tecnolgicas e a formao insuficiente de professores, apesar destas dificuldades, A IA pode oferecer solues inovadoras como aprendizagem personalizada, acesso remoto a contedos de qualidade e otimizao de processos educativos. No entanto, tambm gera riscos relacionados com a dependncia tecnolgica, a excluso digital e a perda de interao humana, especialmente nas zonas rurais onde o acesso tecnologia limitado.
A utilizao da IA na educao ainda est nos seus estgios iniciais no Equador, as principais barreiras incluem a falta de recursos, a formao adequada para os professores e a desigualdade no acesso tecnologia, isto afeta a eficcia da IA como ferramenta educativa, uma uma vez que nem todos os alunos tm as mesmas oportunidades de beneficiar, a IA poder gerar dependncia da tecnologia, reduzindo o desenvolvimento de competncias crticas e sociais nos alunos.
Esta pesquisa utilizar uma metodologia descritiva para analisar como a IA impacta a aprendizagem acadmica no Equador, considerando as percees dos alunos e professores, bem como os fatores que facilitam ou dificultam a sua implementao, espera-se que os resultados forneam uma viso clara dos benefcios, como a personalizao da aprendizagem, e riscos, como a desigualdade digital e a desumanizao do processo educativo.
Palavras-chave: Inteligncia Artificial (IA); Educao; Desigualdade digital; aprendizagem personalizada; Desafios tecnolgicos.
Introduccin
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una de las tecnologas ms revolucionarias de la actualidad impactando diversos sectores, desde la industria hasta el mbito educativo, en el contexto acadmico su aplicacin ha suscitado un debate sobre sus beneficios y riesgos especialmente en pases como Ecuador en donde la adopcin de nuevas tecnologas enfrenta retos de infraestructura, capacitacin y acceso equitativo, el uso de la inteligencia artificial en el sector educativo puede ofrecer soluciones innovadoras para mejorar la enseanza y el aprendizaje proporcionando herramientas que faciliten la personalizacin de la educacin, el acceso a contenidos de calidad y la optimizacin de los procesos educativos, tambin plantea desafos relacionados con la dependencia tecnolgica, la prdida de interaccin humana y la brecha digital entre las zonas urbanas y rurales, en Ecuador la falta de recursos y la infraestructura digital adecuada junto con un sistema educativo tradicional que an no integra completamente las nuevas tecnologas generan una problemtica compleja que debe ser abordada de manera cuidadosa y estratgica(Corvaln , 2017).
El uso de la inteligencia artificial en la educacin an se encuentra en una etapa inicial con un alcance limitado en la mayora de las instituciones, las principales barreras incluyen la falta de infraestructura tecnolgica, la escasa formacin de los docentes en el uso de herramientas digitales avanzadas y la desigualdad en el acceso a Internet y dispositivos electrnicos en especial en las zonas rurales y comunidades indgenas, estas dificultades afectan la efectividad de la inteligencia artificial como herramienta educativa ya que no todos los estudiantes tienen la misma oportunidad de beneficiarse de sus aplicaciones, la introduccin de la IA podra generar una dependencia de las mquinas lo que reducira la capacidad crtica de los estudiantes y afectara el desarrollo de habilidades sociales y emocionales necesarias en el mbito acadmico(Ayuso del Puerto & Gutierrez , 2022).
En la presente investigacin se usar una metodologa descriptiva para analizar las caractersticas, beneficios y desafos que implica la integracin de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje acadmico en el Ecuador, a diferencia de otros enfoques investigativos el propsito de esta metodologa no es manipular o controlar las variables sino observar, registrar y analizar fenmenos tal como se presentan en el contexto educativo ecuatoriano, esto permitir ofrecer una descripcin clara de la situacin actual y generar un panorama detallado sobre cmo se est utilizando la IA en las instituciones educativas y cmo influye en el aprendizaje de los estudiantes(Garca Pea y otros, 2020).
A travs de esta metodologa se buscar identificar las experiencias y percepciones de los actores involucrados en el proceso educativo as como los factores que influyen en la implementacin exitosa de la inteligencia artificial en el sistema educativo ecuatoriano, este enfoque tambin permitir comparar el impacto de la IA en las zonas urbanas y rurales as como en diferentes niveles de educacin, el objetivo principal de esta investigacin es analizar los efectos de la inteligencia artificial en el aprendizaje acadmico en Ecuador, evaluando si esta tecnologa representa una herramienta benfica o perjudicial en dicho aprendizaje, se busca identificar los factores que facilitan o dificultan su implementacin en las aulas, comprender las percepciones de estudiantes y docentes sobre su utilidad y evaluar el impacto que tiene en el desarrollo acadmico y cognitivo de los estudiantes(Bolao Garca & Duarte Acoste , 2023).
Se espera que los resultados de este estudio proporcionen una visin clara sobre el papel de la inteligencia artificial en la educacin en Ecuador, destacando tanto sus potenciales beneficios como sus riesgos, entre los beneficios esperados se incluyen una mayor personalizacin del aprendizaje el acceso a recursos educativos de calidad y la mejora en la eficiencia de los procesos de enseanza, tambin se anticipa que el estudio podra revelar preocupaciones sobre la brecha digital la desigualdad en el acceso a la tecnologa y la posible deshumanizacin del proceso educativo(Vera Rubio y otros, 2023).
Inteligencia Artificial (IA)
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informtica que se dedica al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la comprensin de lenguaje natural, el aprendizaje automtico y la visin por computadora(Porcelli, 2021).
Hay varios tipos y subcampos dentro de la inteligencia artificial:
IA dbil: Se refiere a sistemas diseados para realizar tareas especficas, como los asistentes virtuales (por ejemplo, Siri o Alexa), sin tener consciencia ni capacidad de pensamiento general.
IA fuerte: Es una forma hipottica de inteligencia artificial que podra realizar cualquier tarea cognitiva humana, esta IA tendra la capacidad de entender, razonar, aprender y aplicar conocimiento de manera similar a un ser humano.
Aprendizaje automtico (Machine Learning): Una rama de la IA que permite a las mquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo, sin necesidad de ser programadas explcitamente para cada tarea.
Redes neuronales artificiales: Son sistemas de aprendizaje automtico inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, que procesan datos a travs de capas interconectadas de nodos (neuronas artificiales).
Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Permite que las mquinas entiendan, interpreten y generen lenguaje humano, lo que es fundamental para la interaccin entre humanos y mquinas, como los chatbots o los traductores automticos.
Visin por computadora: Habilidad de las mquinas para interpretar y entender el mundo visual a partir de imgenes o videos, y es utilizada en aplicaciones como el reconocimiento facial o la conduccin autnoma.
Inteligencia Artificial en la educacin
La inteligencia artificial (IA) tiene un potencial transformador en el mbito de la educacin, al ofrecer soluciones personalizadas, eficientes y accesibles para mejorar tanto la enseanza como el aprendizaje(Parra Taboada y otros, 2024). Algunas de las aplicaciones ms destacadas de la IA en la educacin son:
Aprendizaje personalizado
La IA permite adaptar el proceso de enseanza a las necesidades, intereses y habilidades de cada estudiante, utilizando algoritmos de aprendizaje automtico, los sistemas pueden analizar el rendimiento de los estudiantes y ajustar el contenido y las actividades para que se ajusten mejor a su nivel de conocimiento y estilo de aprendizaje, esto fomenta un aprendizaje ms efectivo y a un ritmo adecuado para cada individuo(Aguilar Castillo y otros, 2024).
Tutores virtuales y asistentes inteligentes
Los tutores virtuales basados en IA pueden ayudar a los estudiantes fuera del aula, respondiendo preguntas, proporcionando explicaciones adicionales o guiando a los estudiantes a travs de tareas complejas, estos sistemas pueden ser programados para detectar errores comunes, corregir malentendidos y ofrecer retroalimentacin instantnea, lo que mejora el aprendizaje autnomo(Rodrguez Chvez , 2021).
Automatizacin de tareas administrativas
La IA tambin puede automatizar tareas administrativas, como la calificacin de exmenes, la gestin de horarios o el seguimiento del progreso de los estudiantes, esto permite a los educadores centrarse ms en la enseanza y menos en tareas repetitivas, la IA puede analizar el rendimiento acadmico para identificar reas de mejora y alertar a los profesores sobre estudiantes que necesiten apoyo adicional(Lara Andino & Len Vinueza , 2023).
Anlisis predictivo
Los sistemas basados en IA pueden analizar grandes cantidades de datos de los estudiantes, como su historial acadmico, hbitos de estudio y desempeo en tiempo real, para hacer predicciones sobre su rendimiento futuro, esto puede ayudar a identificar estudiantes en riesgo de bajo rendimiento y permitir intervenciones tempranas para mejorar su experiencia educativa(Villa Palma y otros, 2024).
Creacin de contenido educativo
La IA puede ayudar a crear contenido educativo dinmico y atractivo, a travs de herramientas de procesamiento de lenguaje natural y anlisis de datos, se pueden generar materiales educativos como resmenes, exmenes personalizados y recursos interactivos, adaptados a las necesidades de los estudiantes(Rodrguez Illera y otros, 2005).
Realidad aumentada y realidad virtual
Aunque no son estrictamente IA, las tecnologas de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR), cuando se combinan con inteligencia artificial, pueden ofrecer experiencias de aprendizaje inmersivas, los estudiantes pueden explorar entornos histricos, realizar simulaciones cientficas o practicar habilidades en un entorno controlado, todo esto con la capacidad de la IA para ajustar la experiencia segn el progreso del estudiante(Baena, 1980).
Plataformas de aprendizaje en lnea inteligentes
Las plataformas de educacin en lnea como Coursera, Khan Academy o Duolingo utilizan IA para personalizar la experiencia de aprendizaje, ofreciendo recomendaciones de cursos basadas en el comportamiento y las preferencias del estudiante, algunas plataformas de idiomas usan IA para corregir pronunciacin y gramtica en tiempo real(Barahona Quesada, 2013).
Inclusin educativa
La IA tambin juega un papel clave en la inclusin, ayudando a los estudiantes con discapacidades. Por ejemplo, la tecnologa de reconocimiento de voz y la conversin de texto a voz pueden ayudar a los estudiantes con discapacidades visuales o auditivas a acceder al contenido educativo, tambin existen sistemas de IA que traducen automticamente materiales educativos a varios idiomas, promoviendo la inclusin de estudiantes de diversas culturas y lenguas(Corona Lisboa , 2018).
Evaluacin y retroalimentacin en tiempo real
Los sistemas basados en IA pueden ofrecer retroalimentacin inmediata a los estudiantes durante sus actividades de aprendizaje. Por ejemplo, si un estudiante comete un error en una pregunta de opcin mltiple o en una tarea de matemticas, el sistema puede corregirlo al instante y proporcionar sugerencias o explicaciones adicionales para mejorar la comprensin del tema(Garca Pea y otros, 2020).
Desarrollo profesional para docentes
La IA tambin se utiliza para el desarrollo profesional de los docentes, las herramientas de anlisis pueden ayudar a los profesores a identificar sus fortalezas y reas de mejora, y sugerir recursos o estrategias pedaggicas adaptadas a sus necesidades, las plataformas de formacin pueden ofrecer experiencias personalizadas de aprendizaje profesional mediante el uso de algoritmos de recomendacin(Lara Andino & Len Vinueza , 2023).
Desafos de la Inteligencia artificial en la educacin
A pesar de su gran potencial, la inteligencia artificial (IA) en la educacin tambin enfrenta una serie de desafos que deben abordarse para que su implementacin sea efectiva y tica. Algunos de los principales desafos incluyen:
Brecha digital y desigualdad de acceso
La brecha digital sigue siendo un problema importante en muchas partes del mundo. No todos los estudiantes tienen acceso a dispositivos tecnolgicos avanzados ni a una conexin a Internet adecuada. Esto puede limitar la efectividad de las soluciones basadas en IA, especialmente en regiones rurales o en pases en desarrollo. La falta de acceso a la tecnologa podra generar an ms desigualdad en la educacin, en lugar de reducirla.
Problemas de privacidad y seguridad de los datos
El uso de IA en la educacin implica la recopilacin y anlisis de grandes cantidades de datos sobre los estudiantes, como su rendimiento acadmico, comportamientos y preferencias de aprendizaje. Esto plantea riesgos de privacidad y seguridad de los datos, ya que estos datos pueden ser sensibles y podran ser mal utilizados si caen en manos equivocadas. Adems, algunos sistemas de IA requieren que los estudiantes y los educadores proporcionen datos personales, lo que puede generar preocupaciones sobre el uso adecuado de esta informacin.
Falta de transparencia y explicabilidad
Muchos de los algoritmos de IA son "cajas negras", lo que significa que sus decisiones no siempre son fcilmente comprensibles para los usuarios. En el contexto educativo, esto puede ser problemtico si los estudiantes o educadores no pueden entender por qu un sistema de IA toma ciertas decisiones, como la recomendacin de un curso o la evaluacin de un estudiante. La falta de transparencia puede generar desconfianza en la tecnologa.
Desplazamiento de profesores y personal educativo
La automatizacin de tareas a travs de la IA, como la calificacin o la tutora, podra generar temores sobre la sustitucin de los profesores o la reduccin de personal educativo. Aunque la IA puede complementar el trabajo de los docentes, existe la preocupacin de que, si no se maneja adecuadamente, podra llevar a la disminucin de los roles humanos en la enseanza y el aprendizaje, afectando la calidad educativa.
Desarrollo de contenido educativo sesgado
Los algoritmos de IA se entrenan a partir de datos histricos, lo que significa que pueden reflejar los sesgos y prejuicios presentes en esos datos. Si los sistemas de IA no son diseados cuidadosamente, pueden reforzar estereotipos o prejuicios, especialmente en reas sensibles como el gnero, la raza o la cultura. Esto podra dar lugar a contenidos educativos sesgados que no representen adecuadamente la diversidad de los estudiantes.
Dependencia de la tecnologa
El uso excesivo de la tecnologa y la IA en el aprendizaje puede generar una dependencia tecnolgica. Si los estudiantes se acostumbran demasiado a las soluciones automticas, podran perder habilidades importantes como el pensamiento crtico, la creatividad o la resolucin autnoma de problemas. Adems, los estudiantes podran depender de las mquinas para recibir respuestas sin desarrollar sus capacidades cognitivas de manera plena.
Desafos ticos
El uso de IA en la educacin plantea una serie de cuestiones ticas, como la privacidad, la equidad y el control. Por ejemplo, quin controla los sistemas de IA y quin decide qu datos se recopilan y cmo se utilizan? Cmo se asegura que todos los estudiantes, independientemente de su contexto, tengan acceso a las mismas oportunidades a travs de la IA? Es necesario abordar estas preguntas para garantizar que la IA no genere ms desigualdad en lugar de mejorar la equidad educativa.
Resistencia al cambio
La implementacin de IA en las instituciones educativas puede enfrentar resistencia al cambio por parte de algunos docentes, administradores y estudiantes. Muchos profesores podran sentirse amenazados por la idea de que la tecnologa reemplace ciertas funciones de enseanza, mientras que los estudiantes pueden tener dificultades para adaptarse a nuevas formas de aprendizaje basadas en IA. La resistencia tambin puede surgir debido a la falta de capacitacin adecuada en el uso de estas tecnologas.
Calidad del contenido y formacin continua
Los sistemas de IA requieren una actualizacin constante de los datos y el contenido para seguir siendo efectivos. Sin embargo, esto puede resultar complicado en el contexto educativo, ya que la calidad de los materiales de aprendizaje y las evaluaciones debe ser revisada y validada de manera regular. Adems, los educadores deben ser capacitados continuamente para integrar estas tecnologas de manera efectiva en sus metodologas pedaggicas.
Impacto en habilidades interpersonales
La interaccin humana sigue siendo un componente clave en el aprendizaje. El uso de IA podra disminuir la cantidad de interaccin directa entre estudiantes y profesores, lo cual es fundamental para el desarrollo de habilidades socioemocionales, como la empata, la colaboracin y la comunicacin efectiva. La falta de interaccin humana podra afectar el bienestar emocional de los estudiantes y la formacin de relaciones de confianza con los educadores(Barahona Quesada, 2013).
Resultados
Aspectos/Actores |
Estudiantes |
Docentes |
Instituciones Educativas |
Beneficios |
-
Personalizacin del aprendizaje: Herramientas de IA adaptan los contenidos a
las necesidades individuales. |
-
Optimizacin del tiempo: Automatizacin de tareas repetitivas como la
correccin de exmenes, lo que les permite centrarse ms en la enseanza. |
-
Acceso a nuevas tecnologas: Las instituciones pueden integrar herramientas
avanzadas que faciliten la enseanza. |
Perjuicios |
- Dependencia de la
tecnologa: Los estudiantes pueden volverse dependientes de la IA para
obtener respuestas, perdiendo habilidades cognitivas. |
- Resistencia al
cambio: Algunos docentes pueden sentirse inseguros o desmotivados al integrar
IA en su metodologa de enseanza. |
- Brecha digital:
Las instituciones en reas rurales o con menos recursos no pueden acceder a
las herramientas necesarias. |
Impacto a Largo Plazo |
-
Mejora de la empleabilidad: Al utilizar herramientas de IA, los estudiantes
pueden desarrollar habilidades valiosas para el futuro. |
-
Actualizacin profesional constante: Los docentes necesitan formacin
continua sobre las nuevas herramientas tecnolgicas. |
-
Mejora en la competitividad educativa: Las instituciones que implementen IA
pueden ofrecer una educacin ms innovadora y eficiente. |
Discusin
Uno de los beneficios ms significativos de la IA a largo plazo es la personalizacin del aprendizaje. Las plataformas de aprendizaje basadas en IA pueden adaptar los contenidos a las necesidades especficas de cada estudiante, permitiendo una educacin ms a medida, esto es especialmente importante en contextos educativos diversos, como en Ecuador, donde las disparidades en recursos y niveles de conocimiento entre los estudiantes pueden ser amplias, la IA puede ayudar a que cada estudiante progrese a su propio ritmo, identificando y abordando reas de debilidad con recursos especficos y personalizados, este enfoque individualizado no solo mejora el rendimiento acadmico, sino que tambin fomenta la motivacin, ya que los estudiantes pueden ver su propio progreso y superar sus desafos a su propio ritmo.
La IA ofrece la posibilidad de aprender de manera continua y autnoma, herramientas como las plataformas educativas en lnea y los tutores virtuales pueden ofrecer a los estudiantes acceso a recursos educativos sin depender estrictamente de los horarios y estructura de las clases tradicionales, esto favorece el aprendizaje autodirigido y la capacidad de los estudiantes para explorar nuevos temas y habilidades por su cuenta, lo cual es crucial en un mundo laboral donde las competencias deben ser constantemente actualizadas.
La IA tambin facilita el acceso al aprendizaje remoto y a distancia, lo que puede reducir las barreras geogrficas y econmicas, en pases como Ecuador, donde la infraestructura educativa es desigual, la IA puede proporcionar a los estudiantes de reas rurales acceso a una educacin de calidad sin tener que desplazarse a grandes ciudades, esto puede ayudar a nivelar el terreno de juego, permitiendo que ms estudiantes tengan acceso a la educacin que necesitan para avanzar en su vida acadmica y profesional.
Sin embargo, los beneficios de la IA en la educacin no estn exentos de desafos, uno de los principales riesgos a largo plazo es la dependencia de la tecnologa, a medida que los estudiantes se acostumbren a depender de la IA para realizar tareas, obtener respuestas rpidas y personalizadas, podran desarrollar una dependencia de estas herramientas, esto podra limitar el desarrollo de habilidades cognitivas importantes, como el pensamiento crtico, la resolucin de problemas de manera autnoma y la toma de decisiones independientes, si los estudiantes se vuelven demasiado dependientes de las mquinas, podran perder la capacidad de reflexionar profundamente sobre los problemas y pensar de manera creativa sin asistencia tecnolgica.
Otro desafo importante es la desigualdad en el acceso a la tecnologa, aunque la IA puede democratizar el acceso a la educacin, tambin puede exacerbar las disparidades preexistentes, especialmente en regiones donde la infraestructura tecnolgica es deficiente, en Ecuador, muchas zonas rurales carecen de acceso adecuado a Internet o dispositivos electrnicos, lo que deja a muchos estudiantes sin la oportunidad de beneficiarse de las ventajas de la IA, esto podra resultar en una brecha digital, donde los estudiantes de reas ms desarrolladas acceden a una educacin ms avanzada, mientras que aquellos de reas ms desfavorecidas quedan rezagados.
La privacidad de los datos tambin es una preocupacin a largo plazo, los sistemas de IA recopilan grandes cantidades de datos sobre el comportamiento, el rendimiento y las preferencias de los estudiantes, estos datos pueden ser utilizados para mejorar la experiencia educativa, pero tambin plantean riesgos en trminos de seguridad y privacidad, los estudiantes podran estar expuestos a un seguimiento constante de su desempeo, lo que podra invadir su privacidad y generar un ambiente de vigilancia no deseado, el uso de IA para evaluar a los estudiantes podra estar sesgado si los algoritmos no se entrenan adecuadamente, lo que afectara la equidad en la evaluacin.
El uso extensivo de la IA podra llevar a una reduccin de la interaccin humana en el proceso educativo, aunque las plataformas de IA pueden ofrecer retroalimentacin rpida y personalizada, la interaccin con los profesores y compaeros sigue siendo crucial para el desarrollo social y emocional de los estudiantes, la relacin profesor-estudiante y la colaboracin entre pares son fundamentales para que los estudiantes desarrollen habilidades interpersonales, como la empata y el trabajo en equipo, que son esenciales para su vida profesional y personal.
Referencias
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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/).
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Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
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