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Potencial de la inteligencia artificial en la educaci�n superior

 

Potential of artificial intelligence in higher education

 

Potencial da intelig�ncia artificial no ensino superior

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: jean.carreno2015@uteq.edu.ec

 

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

* Recibido: 06 de enero de 2025 *Aceptado: 27 de febrero de 2025 * Publicado: �12 de marzo de 2025

 

        I.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Facultad de Ciencias de la Industria y Producci�n, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

      II.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Facultad de Ciencias de la Industria y Producci�n, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

   III.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Facultad de Ciencias de la Industria y Producci�n, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

   IV.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Facultad de Ciencias de la Industria y Producci�n, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

 

Resumen

El presente art�culo explora el potencial de la inteligencia artificial (IA) en la educaci�n superior, analizando c�mo esta tecnolog�a puede transformar los m�todos de ense�anza y aprendizaje en instituciones educativas. La IA tiene la capacidad de personalizar la experiencia educativa, mejorar la accesibilidad y optimizar la gesti�n administrativa en las instituciones. A trav�s de una revisi�n exhaustiva de la literatura, se identifican las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en el �mbito educativo, as� como los desaf�os y limitaciones que enfrenta su implementaci�n. Este estudio busca proporcionar un marco comprensivo sobre el impacto de la IA en la educaci�n, destacando su potencial para mejorar el rendimiento acad�mico y promover un aprendizaje m�s inclusivo y adaptativo. Se concluye que, aunque la IA no reemplazar� a los docentes humanos, su integraci�n adecuada puede mejorar significativamente la calidad y equidad de la educaci�n.

Palabras clave: Inteligencia artificial; educaci�n superior; alfabetizaci�n digital; aprendizaje autom�tico.

 

Abstract

This article explores the potential of artificial intelligence (AI) in higher education, analyzing how this technology can transform teaching and learning methods in educational institutions. AI has the potential to personalize the educational experience, improve accessibility, and optimize administrative management in institutions. Through a comprehensive literature review, current applications of artificial intelligence in education are identified, as well as the challenges and limitations faced by its implementation. This study seeks to provide a comprehensive framework for the impact of AI in education, highlighting its potential to improve academic performance and promote more inclusive and adaptive learning. It concludes that, although AI will not replace human teachers, its proper integration can significantly improve the quality and equity of education.

Keywords: Artificial intelligence; higher education; digital literacy; machine learning.

 

Resumo

Este artigo explora o potencial da intelig�ncia artificial (IA) no ensino superior, analisando como esta tecnologia pode transformar os m�todos de ensino e aprendizagem em institui��es de ensino. A IA tem a capacidade de personalizar a experi�ncia educativa, melhorar a acessibilidade e otimizar a gest�o administrativa nas institui��es. Atrav�s de uma revis�o abrangente da literatura, identific�mos as aplica��es atuais da intelig�ncia artificial na educa��o, bem como os desafios e limita��es enfrentados pela sua implementa��o. Este estudo procura fornecer uma estrutura abrangente para o impacto da IA ​​na educa��o, destacando o seu potencial para melhorar o desempenho acad�mico e promover uma aprendizagem mais inclusiva e adapt�vel. Conclui-se que, embora a IA n�o substitua os professores humanos, a sua integra��o adequada pode melhorar significativamente a qualidade e a equidade da educa��o.

Palavras-chave: Intelig�ncia artificial; ensino superior; literacia digital; aprendizagem de m�quina.

 

Introducci�n

La inteligencia artificial se describe como la habilidad de las m�quinas para ajustarse a nuevas situaciones, manejar imprevistos, solucionar problemas, contestar preguntas, crear estrategias y llevar a cabo m�ltiples tareas que normalmente necesitan un grado de inteligencia comparable al de las personas (Garc�a, 2024).

La inteligencia artificial ha emergido como una herramienta crucial en diversos sectores, y su integraci�n en el �mbito educativo promete revolucionar la forma en que se ense�a y se aprende (Gupta et al., 2021). Seg�n un informe de la UNESCO (2021), la IA puede desempe�ar un papel fundamental en la personalizaci�n del aprendizaje, permitiendo a los educadores adaptar sus m�todos a las necesidades individuales de los estudiantes, con una capacidad para personalizar la educaci�n, especialmente importante en un contexto donde las diferencias en estilos de aprendizaje y ritmos de asimilaci�n son evidentes.

La tecnolog�a ha sido un motor de cambio en m�ltiples aspectos de la sociedad, y la educaci�n no es una excepci�n (Haleem et al., 2022). Actualmente, la inteligencia artificial ha sido adoptada de manera amplia en varios �mbitos de la vida, provocando transformaciones significativas en diferentes sectores y estas transformaciones han influido notablemente en el mercado laboral y han modificado las din�micas en campos como la industria, la sanidad, las finanzas, la seguridad y la educaci�n (Garc�a, 2021).

En las �ltimas dos d�cadas, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa para transformar la ense�anza y el aprendizaje, junto a este desarrollo tecnol�gico tiene el potencial de mejorar el acceso a la educaci�n, personalizar los procesos de aprendizaje y optimizar las operaciones administrativas en las instituciones educativas (Flores & Garc�a, 2023).

La educaci�n tradicional, basada en un enfoque homog�neo, a menudo no satisface las necesidades de todos los estudiantes (Zhao & Watterston, 2021). La IA ofrece soluciones innovadoras para abordar esta problem�tica, facilitando entornos de aprendizaje m�s flexibles e inclusivos (Luckin et al., 2016). Sin embargo, a pesar de sus ventajas potenciales, la implementaci�n de tecnolog�as basadas en IA enfrenta desaf�os significativos, incluyendo preocupaciones �ticas, falta de infraestructura adecuada y resistencia al cambio por parte de educadores y administradores (Brendel et al., 2021; Rane et al., 2024).

Potencial de la Inteligencia Artificial en la Educaci�n Superior

Las investigaciones centradas en los potenciales beneficios que la inteligencia artificial ofrece a la educaci�n superior se concentran en aspectos claves; destacando su contribuci�n al proceso de ense�anza-aprendizaje, el cual abarca la comprensi�n integral de todos los elementos por los cuales transita un individuo para adquirir nuevos conocimientos y habilidades, factores que, a su vez, impactan en sus actitudes, decisiones y comportamientos (Ulloa et al., 2024). Sin embargo, es fundamental enfrentar los retos y limitaciones que conlleva el uso de la IA en la educaci�n para asegurar el �xito de los estudiantes a largo plazo (Bola�o & Duarte, 2024).

Las herramientas proporcionadas por la inteligencia artificial han evidenciado su efectividad, y varias de ellas se han popularizado en universidades e instituciones de educaci�n superior en pa�ses occidentales, como la realidad virtual y aumentada, as� como los asistentes de voz, entre otras. Estas tecnolog�as, junto con innovadoras herramientas y soluciones, est�n emergiendo con el fin de identificar deficiencias en el aprendizaje y optimizar los enfoques pedag�gicos, buscando as� fomentar el �xito acad�mico (Pisica et al., 2023).

La inteligencia artificial tiene la capacidad de ofrecer a los estudiantes una variedad de recursos, que incluyen herramientas de traducci�n, asistentes de voz, chatbots, gamificaci�n, tutor�as personalizadas y programas de estudio, as� como evaluaci�n instant�nea y retroalimentaci�n. Estos beneficios abordan diversas necesidades de aprendizaje y fomentan la creaci�n de oportunidades para integrar ideas que trascienden las fronteras cient�ficas, promoviendo as� una educaci�n m�s inclusiva y adaptada a las especificidades de cada estudiante (Pokrivcakova, 2019).

Los potenciales beneficios derivados de la integraci�n de la inteligencia artificial en la educaci�n superior se destacan especialmente en el �mbito de la investigaci�n, al ofrecer oportunidades �nicas para potenciar la colaboraci�n interdisciplinaria, multidisciplinaria y transdisciplinaria, esto se debe a su capacidad para facilitar la b�squeda en extensas bases de datos, la identificaci�n de temas de estudio relevantes, la transferencia de metodolog�as entre diferentes �reas del conocimiento y la combinaci�n de enfoques investigativos, aspectos esenciales para abordar problem�ticas complejas (Zaharia et al., 2009).

Este art�culo tiene como objetivo analizar el potencial de la inteligencia artificial en la educaci�n mediante una revisi�n exhaustiva de la literatura existente, as� como presentar una evaluaci�n en su impacto en el rendimiento acad�mico. Se abordar�n las actualidades de la IA en el �mbito educativo, los beneficios que puede aportar y las barreras que deben superarse para su adopci�n efectiva.

 

Metodolog�a

La metodolog�a empleada en este estudio se basa en el trabajo de Calder�n et al. (2024), quienes llevaron a cabo una revisi�n exhaustiva de la literatura sobre el potencial de la inteligencia artificial en la educaci�n superior. Para evaluar el estado actual del conocimiento en este �mbito, se examinaron art�culos cient�ficos, informes y otras publicaciones pertinentes. La b�squeda bibliogr�fica se centr� en bases de datos acad�micas como Web of Science y Google Scholar, utilizando las palabras clave "potencial de inteligencia artificial en educaci�n superior" y "potential of artificial intelligence in higher education". Se otorg� especial importancia a los estudios publicados en los �ltimos cinco a�os, dado que representan una porci�n considerable de la producci�n cient�fica en esta �rea.

 

Resultados

La implementaci�n de la inteligencia artificial (IA) en el �mbito educativo ha mostrado un potencial significativo para transformar las din�micas de ense�anza y aprendizaje. A trav�s de la revisi�n de la literatura, se han identificado diversos potenciales de la IA que impactan positivamente en el rendimiento acad�mico, la personalizaci�n del aprendizaje y la gesti�n administrativa.

Aplicaciones de la IA en el �mbito educativo

Sistemas de tutor�a inteligente: Los sistemas de tutor�a inteligente son una de las aplicaciones m�s prometedoras de la IA en educaci�n; con estos sistemas se utilizan algoritmos avanzados para adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales de cada estudiante. Estos pueden mejorar significativamente el rendimiento acad�mico al proporcionar retroalimentaci�n personalizada y apoyo en tiempo real, demostrando aumentar las calificaciones de los estudiantes en matem�ticas en comparaci�n con m�todos tradicionales (Rodr�guez, 2021).

An�lisis predictivo y evaluaci�n del rendimiento: La IA tambi�n se utiliza para analizar datos sobre el rendimiento acad�mico de los estudiantes, lo que permite a los educadores identificar patrones y predecir resultados futuros. Destacando que las instituciones que implementan an�lisis predictivo pueden reducir las tasas de deserci�n escolar, logr�ndolo al identificar a los estudiantes en riesgo y proporcionar intervenciones oportunas (Hooda, 2022).

Personalizaci�n del aprendizaje: La personalizaci�n del aprendizaje es otra �rea donde la IA ha demostrado su eficacia. Herramientas como "Knewton" y "DreamBox" utilizan algoritmos para adaptar el contenido y las actividades a las preferencias y habilidades individuales de los estudiantes. Los estudiantes que utilizan plataformas personalizadas muestran un aumento significativo en su compromiso y rendimiento acad�mico (Navarro, 2024).

Potenciales beneficios observados

Mejora del rendimiento acad�mico: Los estudios han demostrado que los estudiantes que interact�an con tecnolog�as basadas en IA tienden a obtener mejores calificaciones y a tener una comprensi�n m�s profunda de los conceptos (Luckin et al., 2016).

Aumento del compromiso estudiantil: La personalizaci�n del aprendizaje y la retroalimentaci�n inmediata fomentan un mayor compromiso por parte de los estudiantes, lo que resulta en una experiencia educativa m�s satisfactoria (Fidalgo et al., 2022).

Eficiencia administrativa: La automatizaci�n de tareas administrativas mediante IA permite a los educadores dedicar m�s tiempo a la ense�anza y menos a la burocracia, mejorando as� la calidad educativa (Alc�var et al, 2024).

Desaf�os asociados con la implementaci�n

A pesar de los potenciales beneficios, existen varios desaf�os que deben abordarse para maximizar el potencial de la IA en educaci�n:

Preocupaciones �ticas: Las preocupaciones �ticas son uno de los principales obst�culos para la adopci�n generalizada de tecnolog�as basadas en IA. Los educadores expresan temores sobre la privacidad de los datos, el sesgo algor�tmico y la posible deshumanizaci�n del proceso educativo (Pindo et al., 2024).

Resistencia al cambio: La resistencia al cambio por parte de docentes e instituciones tambi�n representa un desaf�o significativo, con muchos educadores temen que la IA pueda reemplazarlos o disminuir su papel en el aula (Intriago, 2024).

Infraestructura tecnol�gica: La falta de infraestructura tecnol�gica adecuada es otro obst�culo importante, debido a que numerosas instituciones educativas no cuentan con los recursos necesarios para implementar soluciones basadas en IA, lo que limita su capacidad para beneficiarse de estas tecnolog�as (Piedra et al, 2024).

 

Discusi�n

Los resultados obtenidos indican que el potencial de la inteligencia artificial en educaci�n es considerable (Chichekian & Benteux, 2022), pero tambi�n est�n acompa�ados por desaf�os significativos que deben ser abordados para garantizar una implementaci�n efectiva y �tica (Mouta et al., 2024).

La evidencia sugiere que las herramientas basadas en IA pueden mejorar significativamente el rendimiento acad�mico al proporcionar experiencias personalizadas y adaptativas (Javaeed et al., 2020). La capacidad de estos sistemas para analizar datos masivos permite a los educadores obtener informaci�n valiosa sobre el progreso estudiantil y ajustar sus estrategias pedag�gicas en consecuencia (Tandamayo et al., 2023). Sin embargo, es fundamental reconocer que la tecnolog�a por s� sola no es suficiente para transformar la educaci�n, por lo que la formaci�n continua de docentes es esencial para asegurar que puedan integrar efectivamente estas herramientas en sus pr�cticas pedag�gicas (Ram�rez et al., 2022).

Las preocupaciones �ticas relacionadas con el uso de IA en educaci�n no deben subestimarse (Gua�a & Chipuxi, 2023), estableciendo marcos regulatorios claros que garanticen la protecci�n de datos personales y promuevan la transparencia algor�tmica (Carrillo, 2020). Asimismo, es crucial abordar las desigualdades existentes en el acceso a tecnolog�a educativa, cuya brecha digital puede exacerbar las disparidades educativas si no se toman medidas proactivas para garantizar que todos los estudiantes tengan acceso equitativo a herramientas basadas en IA (Flores & Garc�a, 2023).

A pesar de los desaf�os, el futuro del uso de inteligencia artificial en educaci�n parece prometedor y a medida que las tecnolog�as contin�an evolucionando, tambi�n lo har�n las oportunidades para mejorar el aprendizaje, haciendo que la educaci�n sea m�s accesible e inclusiva (Varela & Encinas, 2023). La colaboraci�n entre instituciones educativas, empresas tecnol�gicas y organismos gubernamentales ser� clave para desarrollar soluciones innovadoras que aborden tanto las necesidades educativas como las preocupaciones �ticas asociadas con el uso de IA (Flores & Garc�a, 2023).

La implementaci�n de la inteligencia artificial en el �mbito educativo puede revolucionar la experiencia de aprendizaje al ofrecer a cada alumno una atenci�n personalizada, aumentando la eficiencia y mejorando el entorno educativo. No obstante, es crucial enfrentar los retos y restricciones vinculados al uso de la IA en la educaci�n para asegurar el �xito de los estudiantes en el futuro (Bola�o & Duarte, 2024).

 

Conclusiones

La inteligencia artificial tiene un potencial transformador significativo en el �mbito educativo, ofreciendo oportunidades para mejorar el rendimiento acad�mico, personalizar experiencias de aprendizaje y optimizar procesos administrativos. Sin embargo, su implementaci�n efectiva requiere abordar desaf�os �ticos, superar resistencias al cambio e invertir en infraestructura tecnol�gica adecuada.

Es fundamental establecer marcos regulatorios claros y promover una cultura educativa que valore tanto la innovaci�n como las interacciones humanas. La formaci�n continua del profesorado ser� esencial para garantizar una integraci�n efectiva de estas tecnolog�as.

A medida que avanzamos hacia un futuro donde la IA desempe�ar� un papel cada vez m�s importante en la educaci�n, ser� crucial fomentar colaboraciones entre diversos actores para maximizar sus beneficios mientras se mitigan sus riesgos.

 

Referencias

1.      Alc�var, E. D. M., Valencia, E. V. O., Poveda, P. J. V., & Zambrano, V. E. I. (2024). Implementaci�n de la inteligencia artificial y el aprendizaje aut�nomo en la Educaci�n para personalizar la ense�anza. Revista Imaginario Social, 7(3). https://doi.org/10.59155/is.v7i3.209

2.      Bola�o-Garc�a, M., & Duarte-Acosta, N. (2024). Una revisi�n sistem�tica del uso de la inteligencia artificial en la educaci�n. Revista Colombiana de Cirug�a, 39(1), 51-63. https://doi.org/10.30944/20117582.2365

3.      Brendel, A. B., Mirbabaie, M., Lembcke, T. B., & Hofeditz, L. (2021). Ethical management of artificial intelligence. Sustainability, 13(4), 1974. https://doi.org/10.3390/su13041974

4.      Calder�n Figueroa, C. D., Mar�n Loor, R. A., D�az Campozano, E. G., & Proa�o Molina, M. Y. (2024). Inteligencia artificial en la educaci�n superior. Dominio De Las Ciencias, 10(3), 753�763. https://dominiodelasciencias.com/ojs/index.php/es/article/view/3952

5.      Carrillo, M. R. (2020). La gobernanza de la inteligencia artificial: contexto y par�metros generales. Revista electr�nica de estudios internacionales, (39).

6.      Chichekian, T., & Benteux, B. (2022). The potential of learning with (and not from) artificial intelligence in education. Frontiers in Artificial Intelligence, 5, 903051. https://doi.org/10.3389/frai.2022.903051

7.      Fidalgo-Blanco, A., Sein-Echaluce, M.L., & Garc�a-Pe�alvo, F.J. (2022). M�todo basado en Educaci�n 4.0 para mejorar el aprendizaje: Lecciones Aprendidas de la COVID-19. RIED, 25(2), 49-72. https://doi.org/10.5944/ried.25.2.32320

8.      Flores-Viva, J. M., & Garc�a-Pe�alvo, F. J. (2023). Reflections on the Ethics, Potential, and Challenges of Artificial Intelligence in the Framework of Quality Education (SDG4). Comunicar: Media Education Research Journal, 31(74), 35-44. https://doi.org/10.3916/C74-2023-03

9.      Garc�a-Pe�alvo, F. J. (2024). Inteligencia artificial generativa y educaci�n: Un an�lisis desde m�ltiples perspectivas. Education in the Knowledge Society (EKS), 25, e31942-e31942. https://doi.org/10.14201/eks.31942

10.  Garc�a Villarroel, J. J. (2021). IMPLICANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS AULAS VIRTUALES PARA LA EDUCACI�N SUPERIOR. Orbis Tertius - UPAL, 5(10), 31�52. https://doi.org/10.59748/ot.v5i10.98

11.  Gua�a-Moya, J., & Chipuxi-Fajardo, L. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en la �tica y la privacidad de los datos. RECIAMUC, 7(1), 923-930. https://doi.org/10.26820/reciamuc/7.(1).enero.2023.923-930

12.  Gupta, R., Srivastava, D., Sahu, M., Tiwari, S., Ambasta, R. K., & Kumar, P. (2021). Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery. Molecular diversity, 25, 1315-1360. https://doi.org/10.1007/s11030-021-10217-3

13.  Haleem, A., Javaid, M., Qadri, M. A., & Suman, R. (2022). Understanding the role of digital technologies in education: A review. Sustainable operations and computers, 3, 275-285. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.05.004

14.  Hooda, M., Rana, C., Dahiya, O., Rizwan, A., & Hossain, M. S. (2022). Artificial intelligence for assessment and feedback to enhance student success in higher education. Mathematical Problems in Engineering, 2022(1), 5215722. https://doi.org/10.1155/2022/5215722

15.  Intriago-Mera, J. A. (2024). La Inteligencia Artificial y el Desempe�o Acad�mico de los Estudiantes de Bachillerato en el Ecuador. Revista Cient�fica Hallazgos21, 9(2), 179-186.

16.  Javaeed, A., Jeelani, R., Gulab, S., & Ghauri, S. K. (2020). Relationship between internet addiction and academic performance of undergraduate medical students of Azad Kashmir. Pakistan journal of medical sciences, 36(2), 229. https://doi.org/10.12669/pjms.36.2.1061

17.  Luckin, R., W. Holmes, M. Griffiths y L. B. Forcier. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. Londres: Pearson Education. https://www.pearson.com/content/dam/one-dot-com/one-dot

18.  Mouta, A., Torrecilla-S�nchez, E. M., & Pinto-Llorente, A. M. (2024). Design of a future scenarios toolkit for an ethical implementation of artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 29(9), 10473-10498. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12229-y

19.  Navarro, J. �. M. (2024). Optimizando el Aprendizaje: Examinando el Impacto de la Inteligencia Artificial en DreamBox Learning y Knewton. Revista Electr�nica Investigamos, 1(2), 100-117. https://orcid.org/0000-0003-1207-3277

20.  Piedra-Castro, W. I., Cajamarca-Correa, M. A., Burbano-Bu�ay, E. S., & Moreira-Alc�var, E. F. (2024). Integraci�n de la inteligencia artificial en la ense�anza de las Ciencias Sociales en la educaci�n superior. Journal of Economic and Social Science Research, 4(3), 105-126. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n3/123

21.  Pindo, B. M. C. P. C., Aguirre, A. J. C., Endara, M. G. H., D�vila, C. F. C., & Aguirre, J. C. O. (2024). La Inteligencia Artificial como Recurso Educativo en Educaci�n Superior: Perspectivas �ticas sobre su Uso. Ciencia Latina Revista Cient�fica Multidisciplinar, 8(4), 3950-3965. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.12622

22.  Pisica, A. I., Edu, T., Zaharia, R. M., & Zaharia, R. (2023). Implementing artificial intelligence in higher education: Pros and cons from the perspectives of academics. Societies, 13(5), 118. https://doi.org/10.3390/soc13050118

23.  Pokrivcakova, S. (2019). Preparing teachers for the application of AI-powered technologies in foreign language education. Journal of Language and Cultural Education, 7(3), 135-153. https://doi.org/10.2478/jolace-2019-0025

24.  Ram�rez-Montoya, M. S., Castillo-Mart�nez, I. M., Sanabria-Z, J., & Miranda, J. (2022). Complex thinking in the framework of Education 4.0 and Open Innovation�A systematic literature review. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(1), 4. https://doi.org/10.3390/joitmc8010004

25.  Rane, N. L., Paramesha, M., & Desai, P. (2024). Artificial intelligence, ChatGPT, and the new cheating dilemma: Strategies for academic integrity. Artificial Intelligence and Industry in Society, 5, 2-2. https://doi.org/10.70593/978-81-981271-1-2_1

26.  Rodr�guez Ch�vez, M. H. (2021). Sistemas de tutor�a inteligente y su aplicaci�n en la educaci�n superior. RIDE. Revista Iberoamericana para la Investigaci�n y el Desarrollo Educativo, 11(22). https://doi.org/10.23913/ride.v11i22.848

27.  Tandayamo, R. C. G., Haro, R. E. M., Lozada, R. F. L., Cobos, D. I. J., & Gaibor, W. A. C. (2023). La Inteligencia Artificial utilizada como un recurso para el aprendizaje. Ciencia Latina: Revista Multidisciplinar, 7(4), 8263-8277.

28.  Ulloa Menta, J. L., Sol�rzano Mendoza, C. M., D�az Campozano, E. G., Qui�onez Becerra, N. M., & Baque-Mite, L. A. (2024). Usos de la inteligencia artificial en los estudiantes universitarios. Polo del Conocimiento, 9(8), 3557-3569. https://doi.org/10.23857/pc.v9i8.7899

29.  UNESCO (Ed.) (2021). International Forum on AI and the futures of education developing competencies for the AI era. UNESCO. https://bit.ly/3zoB6AS

30.  Varela, Y. Z., & Encinas, M. D. C. M. (2023). La Inteligencia artificial y el futuro de la educaci�n superior: desaf�os y oportunidades. Horizontes pedag�gicos, 25(1), 1-13. https://doi.org/10.33881/0123-8264.hop.25101

31.  Zaharia, R. M., Olteanu, V., & Pop, N. A. (2009). Interdisciplinarity in Economics and Business Administration: The Romanian Higher Education Experience. Transformations in Business & Economics, 8(3), 179-193.

32.  Zhao, Y., & Watterston, J. (2021). The changes we need: Education post COVID-19. Journal of educational change, 22(1), 3-12. https://doi.org/10.1007/s10833-021-09417-3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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