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El impacto de la inteligencia artificial en la formaci�n docente: herramientas

 

The impact of artificial intelligence on teacher training: tools

 

O impacto da intelig�ncia artificial na forma��o de professores: ferramentas

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: vcampossr@uteq.edu.ec

 

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 15 de enero de 2025 *Aceptado: 09 de febrero de 2025 * Publicado: �12 de marzo de 2025

 

        I.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

      II.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

   III.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

   IV.            Universidad T�cnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los R�os, Ecuador.

 

Resumen

Este estudio explora el profundo impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la formaci�n del profesorado. Profundiza en la definici�n de la IA en la educaci�n, haciendo hincapi� en su potencial transformador a la hora de remodelar el panorama de la formaci�n del docente. La investigaci�n subraya la importancia de la formaci�n del profesorado a la hora de preparar a los educadores para un futuro impulsado por la IA, centr�ndose en el aprendizaje personalizado, los sistemas adaptativos y la creaci�n de contenidos impulsados por la IA. Examina los beneficios de la inteligencia artificial en la formaci�n del docente, como la mejora de la accesibilidad y la toma de decisiones basada en datos. A trav�s de una revisi�n bibliogr�fica, este trabajo ofrece una visi�n de las implementaciones exitosas de la IA. En conclusi�n, este ensayo ilumina el papel din�mico y prometedor de la IA en la redefinici�n de la formaci�n del profesorado, mejorando en �ltima instancia la calidad de la educaci�n y fomentando la preparaci�n de los educadores para la era digital.

Palabras clave: Inteligencia artificial; educaci�n; formaci�n docente; herramientas did�cticas.

 

Abstract

This study explores the profound impact of Artificial Intelligence (AI) on teacher education. It delves into the definition of AI in education, emphasizing its transformative potential in reshaping the teacher training landscape. The research underscores the importance of teacher training in preparing educators for an AI-driven future, focusing on personalized learning, adaptive systems, and AI-powered content creation. It examines the benefits of AI in teacher training, such as improved accessibility and data-driven decision-making. Through a literature review, this paper offers insight into successful AI implementations. In conclusion, this essay illuminates the dynamic and promising role of AI in redefining teacher training, ultimately improving the quality of education and fostering educators' readiness for the digital age.

Keywords: Artificial intelligence; education; teacher training; teaching tools.

 

Resumo

Este estudo explora o profundo impacto da Intelig�ncia Artificial (IA) na forma��o de professores. Aprofunda a defini��o de IA na educa��o, enfatizando o seu potencial transformador para remodelar o panorama da forma��o de professores. A investiga��o sublinha a import�ncia da forma��o de professores na prepara��o dos educadores para um futuro impulsionado pela IA, com foco na aprendizagem personalizada, nos sistemas adaptativos e na cria��o de conte�dos com tecnologia de IA. Examina os benef�cios da intelig�ncia artificial na forma��o de professores, como a melhor acessibilidade e a tomada de decis�es baseada em dados. Atrav�s de uma revis�o de literatura, este artigo oferece insights sobre implementa��es de IA bem-sucedidas. Concluindo, este ensaio ilumina o papel din�mico e promissor da IA ​​na redefini��o da forma��o de professores, melhorando, em �ltima an�lise, a qualidade da educa��o e promovendo a prontid�o dos educadores para a era digital.

Palavras-chave: Intelig�ncia artificial; educa��o; forma��o de professores; ferramentas de ensino.

 

Introducci�n

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la computaci�n enfocado en el desarrollo de sistemas capaces de ejecutar tareas que, tradicionalmente, requieren de la inteligencia humana. Estas actividades incluyen la resoluci�n de problemas, el aprendizaje a partir de la experiencia, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones informadas (Ulloa et al., 2024).

La tecnolog�a en IA abarca desde modelos basados en reglas hasta avanzados algoritmos de aprendizaje autom�tico y aprendizaje profundo, los cuales poseen la capacidad de analizar e interpretar grandes vol�menes de datos y gracias a ello, pueden adaptarse, mejorar su desempe�o con el tiempo y optimizar procesos en diversos campos del conocimiento y la industria (Charlwood & Guenole, 2022).

La aplicaci�n de la Inteligencia Artificial (IA) en la educaci�n se basa en la utilizaci�n de sistemas computacionales y algoritmos avanzados para emular la inteligencia humana en tareas como el aprendizaje, la resoluci�n de problemas y la toma de decisiones dentro del �mbito educativo (Bearman et al., 2023). Este enfoque abarca diversas aplicaciones, incluyendo el aprendizaje personalizado, los sistemas de tutor�a inteligente, la evaluaci�n automatizada, el an�lisis de datos educativos y el desarrollo de asistentes virtuales para la ense�anza (V�sconez et al., 2024). La finalidad principal de la IA en educaci�n es optimizar la calidad del proceso de ense�anza-aprendizaje, ofreciendo soluciones din�micas, adaptativas y eficientes, que se ajusten a las necesidades y preferencias particulares de estudiantes y docentes, promoviendo una educaci�n m�s inclusiva y efectiva (Gligorea et al., 2023).

La formaci�n docente se refiere al conjunto de pr�cticas, estrategias y pol�ticas educativas dise�adas para dotar a los educadores de los conocimientos especializados, competencias pedag�gicas, metodolog�as de evaluaci�n y principios �ticos necesarios para desempe�ar eficazmente su labor en el aula, promoviendo as� el desarrollo integral de la sociedad (Celik et al., 2022). Este proceso abarca tanto la formaci�n inicial, dirigida a quienes se preparan para ingresar a la profesi�n docente, como la formaci�n continua, orientada a la actualizaci�n y perfeccionamiento de los docentes en ejercicio, permiti�ndoles adquirir nuevas habilidades y adaptar sus enfoques pedag�gicos a las necesidades cambiantes del contexto educativo (Gonz�lez et al., 2021).

En la actualidad, la mayor�a de los docentes reconocen el papel fundamental que desempe�a la tecnolog�a en los procesos de ense�anza y aprendizaje y como respuesta a esta tendencia, los programas de formaci�n docente han incorporado diversas herramientas tecnol�gicas dentro del aula y en entornos virtuales, mediante el uso de redes sociales, blogs, conferencias web y foros de discusi�n (Salas et al., 2022). Sin embargo, la integraci�n efectiva de la tecnolog�a en la educaci�n sigue presentando desaf�os debido a m�ltiples factores, como la cultura escolar, la disponibilidad de recursos tecnol�gicos, y las actitudes, conocimientos y habilidades de los docentes (Menab� et al., 2021).

La formaci�n docente desempe�a un papel clave en el fortalecimiento de las competencias digitales de los educadores, proporcion�ndoles los conocimientos y habilidades necesarios para integrar de manera efectiva las herramientas tecnol�gicas en sus pr�cticas pedag�gicas (Rizvi et al., 2023). En el contexto educativo, la importancia en la formaci�n del profesorado es de gran relevancia por m�ltiples razones como mejoras en la calidad de educaci�n, incremento en el rendimiento de los alumnos, desarrollo profesional, adaptaci�n de necesidades diversas, innovaci�n en la ense�anza, pr�ctica reflexiva, entre otros (Singh & Ram, 2024).

Es ineludible el hecho que los docentes deben manejar aplicaciones de la IA como herramienta en los procesos educativos, las cuales incluyen:

Sistemas de gesti�n del aprendizaje (LMS): Las plataformas LMS, como Blackboard y Moodle, incorporan funciones de IA para gestionar el contenido de los cursos, las evaluaciones y los datos de los alumnos. Estos sistemas facilitan el aprendizaje en l�nea y ofrecen a los educadores herramientas para seguir el progreso de los alumnos (Alzahrani et al., 2023).

Aprendizaje personalizado: Surgieron plataformas de aprendizaje personalizado impulsadas por IA, que permit�an la entrega de contenidos adaptativos basados en las capacidades y estilos de aprendizaje de los estudiantes. Empresas como Khan Academy y Duolingo utilizan la IA para adaptar la ense�anza a las necesidades individuales (Pataranutaporn et al., 2021).

Asistentes virtuales de ense�anza: Chatbots y asistentes virtuales de ense�anza como Watson de IBM y los chatbots de Duolingo pasaron a estar disponibles para proporcionar comentarios instant�neos, responder a preguntas y ayudar a los estudiantes de forma conversacional (Pham et al., 2022).

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): La tecnolog�a del PLN avanz�, permitiendo a los sistemas de IA comprender y generar lenguaje humano. Esto llev� al desarrollo de aplicaciones de aprendizaje de idiomas basadas en IA, chatbots y asistentes de escritura que ayudan a los estudiantes a mejorar sus habilidades ling��sticas (Goar et al., 2023).

An�lisis de datos y an�lisis del aprendizaje: Las herramientas de an�lisis de datos basadas en IA recopilan y analizan grandes vol�menes de datos de los estudiantes, ofreciendo informaci�n sobre las tendencias de aprendizaje e identificando las �reas en las que los estudiantes pueden necesitar apoyo adicional. La anal�tica del aprendizaje se ha convertido en una parte integral de la toma de decisiones educativas (Alam & Mohanty, 2022).

Realidad virtual y aumentada (RV/RA): La IA se utiliza junto con las tecnolog�as de RV y RA para crear experiencias educativas inmersivas. Estas tecnolog�as permiten realizar excursiones virtuales, simulaciones interactivas y aprendizaje pr�ctico en entornos virtuales (Gandedkar et al., 2021).

Plataformas de educaci�n en l�nea: Las plataformas de educaci�n en l�nea como Coursera, edX y Udacity aprovechan la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas, evaluar rendimiento de los estudiantes y mejorar el contenido de los cursos (Farrukh et al., 2023).

Por lo expuesto con antelaci�n, el prop�sito de este estudio fue evaluar el impacto de la inteligencia artificial en la formaci�n docente. Para ello, se utiliz� un enfoque de investigaci�n basado en la revisi�n de la literatura.

 

 

 

Metodolog�a

La metodolog�a empleada en este estudio se fundament� en la propuesta de Calder�n et al. (2024), basada en una revisi�n sistem�tica de la literatura sobre la influencia de la inteligencia artificial en la formaci�n docente. Para ello, se llev� a cabo un an�lisis detallado de art�culos cient�ficos, informes y otras publicaciones relevantes, con el objetivo de comprender el estado actual del conocimiento en esta �rea.

La b�squeda bibliogr�fica se efectu� en bases de datos acad�micas reconocidas, como Web of Science y Google Scholar, utilizando t�rminos clave como �inteligencia artificial en formaci�n docente� y �artificial intelligence teacher training�. Se priorizaron los estudios publicados en los �ltimos cinco a�os, debido a su relevancia y representatividad dentro del avance cient�fico reciente en el campo de la educaci�n y la inteligencia artificial.

 

Resultados

El an�lisis de este estudio muestra que hay concordancia en las opiniones cient�ficas sobre los impactos de la inteligencia artificial en la formaci�n docente. Tanto expertos como acad�micos est�n de acuerdo en que la IA tiene el potencial de revolucionar la formaci�n docente actual. A trav�s de la revisi�n de la literatura, se han identificado diversas herramientas de la IA que impactan positivamente en la formaci�n docente.

Traducci�n de contenidos: Las herramientas de traducci�n basadas en IA, como Google Translate, utilizan PNL y aprendizaje autom�tico para ofrecer traducciones precisas entre idiomas. Esta tecnolog�a tiene aplicaciones en traducir contenido de sitios web, documentos y facilitaci�n de la comunicaci�n multiling�e en los docentes, como de aprendizaje de nuevo vocabulario (Hussin & Kamal, 2021).

Chatbots y asistentes virtuales: Los chatbots y asistentes virtuales potenciados por IA pueden entablar conversaciones en lenguaje natural con los usuarios, proporcion�ndoles informaci�n, respondiendo a preguntas e incluso generando respuestas que imitan la interacci�n humana (Pham et al., 2022).

Personalizaci�n de contenidos: La IA analiza los datos y el comportamiento de los usuarios para adaptar las recomendaciones de contenidos educativos. Plataformas virtuales utilizan la IA para sugerir contenido en funci�n de las preferencias individuales de los docentes (Ahmed & Ganapathy, 2021).

Creaci�n de planes de estudio y programas did�cticos: En educaci�n, la IA puede ayudar a desarrollar materiales de aprendizaje y planes de estudio personalizados. Puede generar cuestionarios, ejercicios y contenidos educativos que se adapten al nivel de habilidad de cada docente en cursos o seminarios de capacitaci�n (Lindqwister et al., 2021).

Itinerarios de aprendizaje flexibles: El aprendizaje personalizado permite a los docentes avanzar en el plan de seminarios de capacitaci�n a su propio ritmo. Pueden dedicar m�s tiempo a conceptos dif�ciles o acelerar el material que ya dominan (Gligorea et al., 2023).

Informaci�n basada en datos: La tecnolog�a recopila datos sobre el rendimiento de los docentes en capacitaciones, lo que permite a los capacitadores realizar un seguimiento de los progresos, identificar �reas de mejora y ajustar las estrategias de ense�anza en consecuencia (Singh & Ram, 2024).

Aprendizaje autodirigido: El aprendizaje personalizado suele animar a los docentes a asumir m�s responsabilidad en su viaje de aprendizaje. Fijan objetivos, supervisan su progreso y tomar decisiones sobre c�mo y cu�ndo aprender (Wang et al., 2024).

Contenido adaptativo: Los contenidos educativos pueden adaptarse en tiempo real al rendimiento del profesor. Si tiene dificultades con un tema, el sistema puede proporcionar recursos adicionales o ejercicios pr�cticos (Pardosi et al, 2024).

Aprendizaje algor�tmico: Los sistemas adaptativos utilizan algoritmos e IA para analizar los datos de los docentes en seminarios, como las notas de los ex�menes, los resultados de las pruebas y los patrones de interacci�n. Estos algoritmos ajustan en consecuencia la dificultad y el contenido de los materiales de aprendizaje (Dogan et al., 2023).

Informaci�n en tiempo real: Los sistemas adaptativos proporcionan retroalimentaci�n inmediata a los docentes, ayud�ndoles a comprender sus errores y gui�ndoles hacia respuestas o soluciones correctas (Wenge, 2021).

Evaluaci�n continua: En lugar de basarse �nicamente en ex�menes peri�dicos, los sistemas adaptativos ofrecen una evaluaci�n continua a trav�s de cuestionarios, tareas y ejercicios interactivos (Owan et al., 2023).

Apoyo espec�fico: Cuando los docentes encuentran dificultades, los sistemas adaptativos pueden ofrecerles apoyo espec�fico, como explicaciones adicionales, tutoriales en v�deo o recursos complementarios, precisamente cuando lo necesitan (Vasey et al., 2022).

Accesibilidad: Los sistemas adaptativos pueden utilizarse para crear experiencias de aprendizaje accesibles para profesores con discapacidad, ofreciendo adaptaciones a medida (Alam, 2021).

Retroalimentaci�n inmediata: Los asistentes pedag�gicos virtuales pueden proporcionar comentarios inmediatos sobre cuestionarios, tareas y ex�menes, ayudando a los docentes a comprender sus errores y ofreci�ndoles sugerencias para mejorar en sus capacitaciones (Hooda et al., 2022).

Disponibilidad 24/7: Los asistentes pedag�gicos virtuales est�n disponibles las veinticuatro horas del d�a, lo que permite a los estudiantes acceder a los recursos, hacer preguntas o recibir ayuda en cualquier momento (Vashishth et al., 2024).

 

Discusi�n

La formaci�n docente se adapta constantemente e introduce gradualmente el uso de las nuevas tecnolog�as con herramientas agiles y muy �tiles para los catedr�ticos en formaci�n. La aplicaci�n de tecnolog�as digitales en la educaci�n presenta tanto oportunidades como desaf�os, donde los investigadores han mencionado que la IA ha tra�do algunas mejoras para los profesores (Blumenstyk, 2018). Es necesario destacar la importancia de preparar a los futuros docentes para integrarse a tecnolog�as en la educaci�n, ya que un mundo complejo trae consigo nuevas condiciones, donde los cambios podr�an requerir que los maestros en servicio y en formaci�n impartan instrucciones mediante el uso de tecnolog�as especializadas (Singh & Ram, 2024).

Adem�s, Luckin et al. (2022) indicaron que es necesario capacitar a los docentes mediante una formaci�n adecuada para que est�n preparados para la IA, lo que significa saber c�mo se podr�a utilizar la IA para mejorar sus capacidades y experiencia docentes humanas, por lo que la competencia digital de los docentes es un requisito esencial para utilizar tecnolog�as avanzadas en la formaci�n docente.

Pusey & Sadera (2011) encontraron que los maestros en formaci�n no poseen el conocimiento adecuado ni la capacidad para mantener los datos de sus futuros estudiantes a salvo de exposici�n y da�o; en otras palabras, las cuestiones �ticas generan algunas preocupaciones sobre la ciberseguridad en la educaci�n. Por lo tanto, Reidenberg & Schaub (2018), junto con otros investigadores, han propuesto la necesidad de transparencia y equidad en el uso de IA y LA en educaci�n.

Para desarrollar la inteligencia natural de los futuros profesores y su madurez intelectual profesional, es necesario aplicar tecnolog�as de ense�anza que se centren en el desarrollo de capacidades como: la actividad cognitiva, la capacidad de crear una imagen hol�stica del �rea tem�tica, la asignaci�n de conocimientos esenciales, la capacidad de razonar, la s�ntesis de procedimientos cognitivos, la capacidad de reflexionar, establecer objetivos y elegir los medios para alcanzarlos, la adaptaci�n a la situaci�n pedag�gica, la formaci�n de generalizaciones y el aprendizaje a trav�s del ejemplo, la capacidad de seleccionar conocimientos, la capacidad de aprender y la capacidad de tomar decisiones razonadas (Vlasova et al., 2019).

El dominio de la inteligencia artificial en el �mbito educativo ha facilitado que los docentes desempe�en sus funciones de manera remota, optimizando la interacci�n con sus estudiantes a trav�s de plataformas tecnol�gicas avanzadas. Estas innovaciones han permitido una redistribuci�n m�s eficiente del tiempo de los educadores, brind�ndoles la posibilidad de enfocarse en actividades estrat�gicas como la planificaci�n curricular y el desarrollo de materiales did�cticos. En consecuencia, se optimiza la gesti�n de los recursos educativos y se fortalece la calidad de los procesos de ense�anza-aprendizaje (Calder�n et al., 2024).

 

Conclusiones

Esta revisi�n sistem�tica destaca c�mo se est�n empleando la IA y el aprendizaje autom�tico en la formaci�n docente, a medida que las t�cnicas de IA y aprendizaje autom�tico se van adoptando gradualmente para apoyar las actividades de ense�anza en diferentes niveles educativos. Sin embargo, el ritmo de adopci�n de la IA y el aprendizaje autom�tico en la educaci�n sigue siendo lento en comparaci�n con otros campos, como la medicina, la industria y las ingenier�as.

La formaci�n espec�fica de los profesores en materia de IA y su aplicaci�n en la educaci�n es necesaria para que puedan llevar a cabo con �xito el proceso educativo en el moderno entorno electr�nico de informaci�n y educaci�n con elementos de inteligencia artificial integrados en �l.

A medida que la IA contin�a evolucionando, es crucial que los educadores, l�deres y responsables pol�ticos aprovechen estos avances de manera estrat�gica y �tica, con el fin de ofrecer una educaci�n de vanguardia y adaptada a las necesidades de los estudiantes del siglo XXI.

En resumen, el presente estudio ha demostrado que la IA ha tenido un impacto significativo en la formaci�n docente. La IA ha facilitado el desarrollo de herramientas instructivas m�s efectivas, como simulaciones, robots, sistemas tutoriales inteligentes y plataformas de educaci�n web.

 

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