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Hacia una educaci�n inteligente: IA y transformaci�n pedag�gica

 

Towards intelligent education: AI and pedagogical transformation

 

Rumo � educa��o inteligente: IA e transforma��o pedag�gica

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: rita.farias@educacion.gob.ec

 

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

 

 

* Recibido: 16 de abril de 2024 *Aceptado: 20 de mayo de 2024 * Publicado: �13 de junio de 2024

 

        I.            Unidad Educativa Fiscal R�plica Vicente Rocafuerte, Ecuador.

      II.            Unidad Educativa Fiscal R�plica Vicente Rocafuerte, Ecuador.

   III.            Unidad Educativa Particular Independencia Ecuatoriana, Ecuador.

   IV.            Unidad Educativa Fiscal R�plica Vicente Rocafuerte, Ecuador.

 

Resumen

En la b�squeda de una educaci�n m�s inteligente, la integraci�n de la inteligencia artificial (IA) en el �mbito educativo representa un avance significativo. Los sistemas de ense�anza adaptativos impulsados por IA ofrecen un aprendizaje personalizado al ajustar el contenido y la metodolog�a seg�n las necesidades individuales de los estudiantes. Esta transformaci�n pedag�gica no solo mejora la eficacia del proceso educativo, sino que tambi�n promueve la inclusi�n y la efectividad en el aprendizaje en el siglo XXI. El potencial de la IA en la educaci�n va m�s all� de la personalizaci�n del aprendizaje. La automatizaci�n de tareas rutinarias, la asistencia virtual y la adaptaci�n din�mica de los planes de estudio sugieren un cambio fundamental en la forma en que se ense�a y se aprende. A medida que la IA sigue evolucionando, se espera que su integraci�n en el �mbito educativo conduzca a una educaci�n m�s �gil, adaptativa y centrada en el estudiante, abordando as� las demandas cambiantes de la sociedad y preparando a los estudiantes para un futuro tecnol�gico.

Palabras clave:� Educaci�n; Inteligencia Artificial; Aprendizaje Personalizado; Innovaci�n Pedag�gica; Tecnolog�a 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 educa��o mais inteligente, a integra��o da intelig�ncia artificial (IA) na �rea educacional representa um avan�o significativo. Os sistemas de ensino adaptativos alimentados por IA oferecem aprendizagem personalizada, ajustando o conte�do e a metodologia com base nas necessidades individuais dos alunos. Esta transforma��o pedag�gica n�o s� melhora a efic�cia do processo educativo, mas tamb�m promove a inclus�o e a efic�cia na aprendizagem no s�culo XXI. O potencial da IA ​​na educa��o vai al�m da personaliza��o da aprendizagem. A automatiza��o de tarefas rotineiras, o atendimento virtual e a adapta��o din�mica dos curr�culos sugerem uma mudan�a fundamental na forma como ensinamos e aprendemos. � medida que a IA continua a evoluir, espera-se que a sua integra��o na educa��o conduza a uma educa��o mais �gil, adaptativa e centrada no aluno, respondendo assim �s novas exig�ncias da sociedade e preparando os alunos para um futuro tecnol�gico.

Palavras-chave: Educa��o; Intelig�ncia artificial; Aprendizagem Personalizada; Inova��o Pedag�gica; Tecnologia educativa.

 

Introducci�n

La inteligencia artificial (IA) est� haciendo incursiones significativas en el �mbito educativo, especialmente a trav�s de sistemas de ense�anza adaptativos. Estas plataformas y sistemas de tutor�a inteligente ofrecen un aprendizaje personalizado al ajustar las trayectorias educativas seg�n las respuestas e interacciones de cada estudiante. Esto permite proporcionar materiales de aprendizaje y retroalimentaci�n adaptados a las necesidades individuales de los alumnos, lo que resulta en costos m�s bajos en comparaci�n con los m�todos tradicionales (Luckin et al., 2016)

En una sociedad cada vez m�s tecnificada, la educaci�n superior se enfrenta al desaf�o de integrar adecuadamente la IA en sus procesos. Establecer par�metros adecuados para la administraci�n efectiva de la IA en la educaci�n es crucial, considerando las necesidades institucionales y buscando beneficiar a la sociedad en su conjunto.

La IA est� impactando la educaci�n a trav�s 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 educaci�n personalizada, la IA emerge como una soluci�n atractiva, proporcionando asistencia automatizada a los estudiantes y ofreciendo una nueva perspectiva din�mica del aprendizaje. La interacci�n virtual, regulada por los par�metros 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 ense�anza-aprendizaje y tiene un impacto significativo en la tendencia hacia una educaci�n adaptativa. A medida que se desarrollen aplicaciones de IA m�s avanzadas, es probable que los nuevos planes de estudio sean m�s sensibles y adaptables a las formas emergentes de educaci�n en este siglo. La implementaci�n de la IA en la educaci�n tiene el potencial de transformar los m�todos convencionales de ense�anza y abrir el camino hacia una educaci�n m�s �gil y acorde con las demandas actuales.

 

Desarrollo

La evoluci�n de la Inteligencia Artificial (IA) est� marcando un cambio profundo en la educaci�n, introduciendo herramientas tecnol�gicas que se adaptan a las necesidades individuales de los estudiantes (Alqahtani et al., 2023). Estos avances facilitan una ense�anza personalizada, proporcionando retroalimentaci�n instant�nea y actividades adaptadas para una comprensi�n m�s profunda de los conceptos (Dai et al., 2023). A medida que la IA se integra en diferentes aspectos de la vida cotidiana, incluida la educaci�n, surge la necesidad de desarrollar nuevas habilidades t�cnicas 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 educaci�n 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 integraci�n de esta tecnolog�a 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 educaci�n se posiciona como un componente vital para satisfacer las necesidades de una sociedad influenciada por la IA y para aprovechar su potencial en la transformaci�n de la pedagog�a hacia un enfoque m�s inteligente.

El avance de la inteligencia artificial (IA) requiere una educaci�n 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 & Garc�a, 2023). La educaci�n en IA est� adquiriendo relevancia en diversas regiones del mundo, como Estados Unidos, Asia y Europa, donde se promueven pol�ticas 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 est�n mostrando mayor inter�s en tecnolog�as avanzadas y requieren una s�lida educaci�n en inform�tica para desarrollar su pensamiento computacional. Los cursos de IA, vinculados a diversas disciplinas como matem�ticas y psicolog�a, les brindan la oportunidad de comprender y aplicar sus principios, mejorando sus habilidades y prepar�ndolos para el futuro laboral en la era de la inteligencia (Huang, 2021).

La integraci�n de la IA en la educaci�n plantea interrogantes y desaf�os que requieren una reflexi�n cuidadosa. Por un lado, la IA tiene el potencial de personalizar la experiencia de aprendizaje, adapt�ndola a las necesidades individuales de los estudiantes y ofreciendo retroalimentaci�n instant�nea y personalizada. Sin embargo, tambi�n surgen preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la equidad en el acceso a una educaci�n basada en la IA y el impacto en el rol del docente.

En este contexto, este documento examina los desaf�os y las oportunidades que la implementaci�n de la IA presenta en la educaci�n en la Regional de Educaci�n 08, con enfoque en Santiago. Se analizar�n tanto los aspectos t�cnicos como los pedag�gicos de la integraci�n de la IA en el sistema educativo, con el prop�sito de ofrecer una visi�n integral de este tema crucial en el panorama educativo actual.

El t�rmino "inteligencia artificial" fue acu�ado 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 l�deres de este movimiento, es conocido como el "padre de la inteligencia artificial".

La IA se basa en el conocimiento proveniente de diversas disciplinas, incluyendo inform�tica, matem�ticas, l�gica, psicolog�a y ling��stica. Se distinguen dos categor�as principales: la IA d�bil y la IA fuerte. La IA d�bil se refiere a sistemas capaces de realizar tareas espec�ficas dentro de un �mbito definido, como reconocimiento facial o traducci�n 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 educaci�n superior se ve moldeado por el avance de las nuevas tecnolog�as, particularmente la Inteligencia Artificial (IA), lo que plantea tanto oportunidades como desaf�os para la ense�anza 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 te�ricas y la falta de una definici�n consensuada de IA, se puede entender como sistemas inform�ticos capaces de realizar procesos similares a los humanos, como aprender, adaptarse y corregirse (�en, 2022). En particular, el aprendizaje autom�tico, un subcampo de la IA, muestra un potencial prometedor al permitir que el software identifique patrones y realice predicciones, lo que transforma a�n m�s el panorama educativo (Popenici & Kerr, 2017).

El objetivo de este estudio es explorar c�mo la IA ha influido en las metodolog�as de ense�anza y aprendizaje en el �mbito educativo, centr�ndose tambi�n en las consideraciones �ticas asociadas con su expansi�n. M�s all� de simplemente describir los cambios, el estudio busca comprender en profundidad el estado actual y la aceptaci�n de esta tecnolog�a emergente en la literatura cient�fica, mediante el seguimiento de tendencias desde 2019 hasta 2023 a trav�s de bases de datos como Redalyc, Scielo, Scopus y Web of Science (WoS). La investigaci�n se enfoca en las interacciones entre la IA y la educaci�n, evaluando no solo su impacto, sino tambi�n 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 educaci�n, tanto en los procesos de ense�anza-aprendizaje como en la gesti�n y evaluaci�n educativa. El Consenso de Beijing sobre IA (UNESCO, 2019) ha examinado minuciosamente estas oportunidades y desaf�os, presentando 44 recomendaciones que abordan desde la formulaci�n de pol�ticas educativas hasta el fomento de habilidades para la vida y el empleo en la era de la IA. Estas recomendaciones se detallan en la publicaci�n "Inteligencia Artificial y Educaci�n: Gu�a para los responsables de pol�ticas" (UNESCO, 2021), lo que subraya la complejidad y diversidad de la interacci�n entre la IA y la educaci�n.

Al analizar la relaci�n entre la IA y el proceso de aprendizaje en el contexto educativo, se presta especial atenci�n a la personalizaci�n 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 L�pez, 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 (Garc�a et al., 2021), entre otros. El an�lisis de estos datos puede revelar patrones y tendencias, lo que facilita a los educadores la identificaci�n temprana de problemas y �reas de mejora para dise�ar estrategias de ense�anza m�s efectivas (Ga�ević et al., 2015).

La Inteligencia Artificial (IA) ha penetrado pr�cticamente todos los �mbitos del conocimiento humano en los �ltimos a�os, 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 m�quinas que puedan pensar o al menos simular ciertos aspectos de la inteligencia humana (Ponce, 2010). Formalmente establecida en 1956 con la acu�aci�n del t�rmino, la IA se define como sistemas inform�ticos dise�ados 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 b�squeda de soluciones, sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de patrones, rob�tica, aprendizaje de m�quinas, l�gica e incertidumbre y l�gica difusa (Ponce, 2010).

A pesar de su prominencia en contextos educativos, muchas de las aplicaciones de IA se centran en automatizar pr�cticas convencionales en lugar de aprovechar las oportunidades �nicas que ofrece la IA para reinventar la ense�anza y el aprendizaje (UNESCO, 2021).

La influencia de la inteligencia artificial (IA) en la educaci�n no se limita solo a los m�todos de ense�anza y aprendizaje en la educaci�n primaria; tambi�n se extiende al proceso de formaci�n estudiantil en su totalidad. La "formaci�n estudiantil" engloba el desarrollo de habilidades, valores y disposiciones necesarios para integrarse en la sociedad, el �mbito laboral y como ciudadanos comprometidos, bas�ndose en el enfoque de competencias.

La IA presenta oportunidades para el desarrollo de competencias esenciales para el siglo XXI, como la comunicaci�n, la colaboraci�n, el pensamiento cr�tico, la creatividad y la resoluci�n de problemas. Estas competencias son cruciales para abordar los desaf�os 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, aut�nomo y colaborativo entre los estudiantes. Sin embargo, tambi�n plantea desaf�os para el proceso de formaci�n estudiantil.

Luckin et al. (2016) resaltan diversas ventajas que la IA puede ofrecer al sistema educativo:

Personalizaci�n: La IA puede adaptar el contenido, el ritmo y el estilo de ense�anza para satisfacer las necesidades individuales, caracter�sticas e intereses de cada estudiante, lo que conduce a una educaci�n m�s centrada en el alumno.

Retroalimentaci�n: La IA puede proporcionar retroalimentaci�n instant�nea y personalizada tanto a los estudiantes como a los educadores sobre el proceso y los resultados del aprendizaje. Esto facilita la identificaci�n de �reas de mejora y la toma de decisiones para mejorar el rendimiento acad�mico.

Colaboraci�n: La IA puede fomentar la colaboraci�n entre estudiantes y educadores, creando entornos virtuales de interacci�n y cooperaci�n. Tambi�n facilita el acceso a recursos y expertos de diversos lugares y contextos.

Motivaci�n: La IA puede aumentar la motivaci�n y el compromiso de los estudiantes con el aprendizaje mediante el uso de elementos l�dicos, gamificaci�n e inmersi�n, as� como ofreciendo recompensas y reconocimientos por sus logros.

 

Metodolog�a

Revisi�n Bibliogr�fica:

�         Se realizar� una exhaustiva revisi�n de fuentes acad�micas, art�culos cient�ficos, libros y estudios relevantes sobre inteligencia artificial en educaci�n, centr�ndose en sistemas de ense�anza adaptativos y su impacto en educaci�n personalizada.

�         Se analizar�n diversas perspectivas y teor�as cient�ficas para obtener una comprensi�n profunda del estado actual de la investigaci�n en este campo.

Identificaci�n de Tendencias y Opiniones Cient�ficas:

�         Se identificar�n tendencias y opiniones de expertos y acad�micos en inteligencia artificial aplicada a educaci�n y ense�anza adaptativa.

�         Se analizar�n opiniones a favor y en contra de la implementaci�n de inteligencia artificial en educaci�n, as� como perspectivas sobre su efecto en educaci�n personalizada.

An�lisis Cr�tico y Comparativo de Estudios:

�         Se realizar� un an�lisis cr�tico y comparativo de estudios que eval�en impacto de inteligencia artificial en educaci�n y eficacia de sistemas de ense�anza adaptativos.

�         Se evaluar�n metodolog�as utilizadas en estudios y se analizar�n conclusiones obtenidas para identificar patrones y resultados significativos.

S�ntesis y Conclusiones:

�         Se realizar� s�ntesis de hallazgos obtenidos a trav�s de revisi�n bibliogr�fica y an�lisis de opiniones cient�ficas.

�         Se presentar�n conclusiones basadas en teor�as recopiladas, destacando beneficios y desaf�os de implementaci�n de inteligencia artificial en educaci�n y su contribuci�n a educaci�n personalizada.

 

Resultados

Los resultados de este estudio reflejan un consenso generalizado entre las opiniones cient�ficas en cuanto al impacto positivo de la inteligencia artificial (IA) en el �mbito educativo. Los expertos y acad�micos coinciden en que la IA tiene un potencial significativo para transformar y mejorar el sistema educativo actual, especialmente en t�rminos de personalizaci�n educativa y adaptaci�n a las necesidades individuales de los estudiantes.

En primer lugar, se resalta la capacidad de la IA para ofrecer una educaci�n personalizada, adaptada a las particularidades de cada estudiante. Los sistemas de ense�anza adaptativos basados en IA pueden recopilar datos sobre el progreso y las interacciones de los estudiantes, lo que facilita el dise�o de trayectorias de aprendizaje personalizadas. Esto permite a los educadores identificar �reas de mejora y brindar un apoyo m�s individualizado, lo que a su vez mejora la experiencia de aprendizaje y el rendimiento acad�mico de los estudiantes.

Adem�s, la IA puede contribuir a identificar tempranamente posibles dificultades de aprendizaje en los estudiantes. A trav�s del an�lisis de datos, puede detectar patrones de comportamiento que indiquen dificultades en ciertas �reas, lo que permite una intervenci�n oportuna y la provisi�n de apoyo adicional para evitar que los problemas se agraven, lo que a su vez contribuye a mejorar el rendimiento acad�mico y reducir la deserci�n escolar.

Otro aspecto destacado es el aumento de la eficiencia en la ense�anza y la gesti�n escolar. La IA puede automatizar tareas repetitivas como la correcci�n de ex�menes o la generaci�n de informes, liberando as� tiempo para que los educadores se dediquen a actividades m�s significativas como la interacci�n con los estudiantes y el dise�o de estrategias de ense�anza innovadoras.

Adem�s, la IA puede enriquecer el contenido educativo al proporcionar recursos interactivos y din�micos. Los chatbots y tutores virtuales basados en IA pueden ofrecer respuestas instant�neas a las preguntas de los estudiantes y brindarles apoyo en cualquier momento y lugar, fomentando as� la autonom�a y la autodirecci�n en el aprendizaje y empoderando a los estudiantes para que sean m�s proactivos en su proceso educativo.

En resumen, las opiniones cient�ficas convergen en que la inteligencia artificial est� desempe�ando un papel cada vez m�s relevante y beneficioso en el campo de la educaci�n. Los hallazgos de este estudio respaldan la idea de que la IA tiene el potencial de mejorar significativamente la educaci�n personalizada y la calidad de la ense�anza. Es crucial seguir investigando y desarrollando nuevas aplicaciones de la IA en la educaci�n para aprovechar al m�ximo sus beneficios y avanzar hacia un sistema educativo m�s eficiente, inclusivo y centrado en el estudiante.

 

Conclusiones

En resumen, la investigaci�n confirma de manera un�nime los beneficios que la inteligencia artificial (IA) aporta al �mbito educativo. Las opiniones cient�ficas respaldan ampliamente la idea de que la IA puede transformar y mejorar la educaci�n, especialmente en t�rminos de adaptaci�n y personalizaci�n para cada estudiante.

Los resultados obtenidos muestran claramente que la IA puede ofrecer una educaci�n m�s personalizada, centrada en las necesidades individuales de los estudiantes. Los sistemas de ense�anza adaptativos basados en IA permiten recopilar datos detallados sobre el progreso de los alumnos, facilitando la creaci�n de trayectorias de aprendizaje espec�ficas y el apoyo individualizado.

Adem�s, la IA puede contribuir a una ense�anza m�s eficiente al automatizar tareas administrativas y brindar respuestas inmediatas a los estudiantes a trav�s de chatbots y tutores virtuales. Destaca su capacidad para identificar tempranamente problemas de aprendizaje, permitiendo intervenciones oportunas para prevenir dificultades futuras en el rendimiento acad�mico.

Es claro que la IA enriquece el contenido educativo al ofrecer recursos interactivos que aumentan la participaci�n y el inter�s de los estudiantes en el aprendizaje. Adem�s, promueve el empoderamiento y la proactividad de los estudiantes hacia su educaci�n.

En conclusi�n, tanto las opiniones cient�ficas como los resultados obtenidos resaltan los beneficios y potencialidades de la IA en la educaci�n. Sin embargo, se reconoce la necesidad de abordar desaf�os y aspectos �ticos pendientes para una implementaci�n efectiva y responsable. La educaci�n 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 capacitaci�n adecuada del profesorado y se promueva un uso �tico y responsable de esta tecnolog�a.

 

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 educaci�n: Gu�a para las personas a cargo de formular pol�ticas. 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., Yurdug�l, H., Karaoğlan Yilmaz, F. G., Şahi̇ n, M., Sulak, S., Aydin, F., Tepge�, M., M�ft�oğlu, 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.            Garc�a Pe�alvo, F. J., Garc�a Holgado, A., V�zquez Ingelmo, A., & S�nchez 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 educaci�n a distancia.

      9.            Ga�ević, D., Dawson, S. y Siemens, G. (2015). Let�s 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 Investigaci�n cient�fica avanzada centrada en datos. 1ed. CencalPress.

  11.            Ponce, P. (2010). Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingenier�a. Alpha Editorial.

  12.            Moreno, R. La llegada de la Inteligencia Artificial en la educaci�n. RITI Journal, vol 7, 4 (Julio-diciembre 2019). doi: https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.022

  13.            UNESCO (2021). Inteligencia artificial y educaci�n: gu�a para las personas a cargo de formular pol�ticas. 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, 1�7. 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), 1�11. 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., & 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, 30(74), 35�44. 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), 5127�5147. 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 art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).