Envía por correo este artículo 
El impacto de la inteligencia artificial en la formacin docente: herramientas
The impact of artificial intelligence on teacher training: tools
O impacto da inteligncia artificial na formao de professores: ferramentas
Correspondencia: vcampossr@uteq.edu.ec
Ciencias de la Educacin
Artculo de Investigacin
* Recibido: 15 de enero de 2025 *Aceptado: 09 de febrero de 2025 * Publicado: 12 de marzo de 2025
I. Universidad Tcnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los Ros, Ecuador.
II. Universidad Tcnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los Ros, Ecuador.
III. Universidad Tcnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los Ros, Ecuador.
IV. Universidad Tcnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los Ros, Ecuador.
Resumen
Este estudio explora el profundo impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la formacin del profesorado. Profundiza en la definicin de la IA en la educacin, haciendo hincapi en su potencial transformador a la hora de remodelar el panorama de la formacin del docente. La investigacin subraya la importancia de la formacin del profesorado a la hora de preparar a los educadores para un futuro impulsado por la IA, centrndose en el aprendizaje personalizado, los sistemas adaptativos y la creacin de contenidos impulsados por la IA. Examina los beneficios de la inteligencia artificial en la formacin del docente, como la mejora de la accesibilidad y la toma de decisiones basada en datos. A travs de una revisin bibliogrfica, este trabajo ofrece una visin de las implementaciones exitosas de la IA. En conclusin, este ensayo ilumina el papel dinmico y prometedor de la IA en la redefinicin de la formacin del profesorado, mejorando en ltima instancia la calidad de la educacin y fomentando la preparacin de los educadores para la era digital.
Palabras clave: Inteligencia artificial; educacin; formacin docente; herramientas didcticas.
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 Inteligncia Artificial (IA) na formao de professores. Aprofunda a definio de IA na educao, enfatizando o seu potencial transformador para remodelar o panorama da formao de professores. A investigao sublinha a importncia da formao de professores na preparao dos educadores para um futuro impulsionado pela IA, com foco na aprendizagem personalizada, nos sistemas adaptativos e na criao de contedos com tecnologia de IA. Examina os benefcios da inteligncia artificial na formao de professores, como a melhor acessibilidade e a tomada de decises baseada em dados. Atravs de uma reviso de literatura, este artigo oferece insights sobre implementaes de IA bem-sucedidas. Concluindo, este ensaio ilumina o papel dinmico e promissor da IA na redefinio da formao de professores, melhorando, em ltima anlise, a qualidade da educao e promovendo a prontido dos educadores para a era digital.
Palavras-chave: Inteligncia artificial; educao; formao de professores; ferramentas de ensino.
Introduccin
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la computacin enfocado en el desarrollo de sistemas capaces de ejecutar tareas que, tradicionalmente, requieren de la inteligencia humana. Estas actividades incluyen la resolucin 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 tecnologa en IA abarca desde modelos basados en reglas hasta avanzados algoritmos de aprendizaje automtico y aprendizaje profundo, los cuales poseen la capacidad de analizar e interpretar grandes volmenes de datos y gracias a ello, pueden adaptarse, mejorar su desempeo con el tiempo y optimizar procesos en diversos campos del conocimiento y la industria (Charlwood & Guenole, 2022).
La aplicacin de la Inteligencia Artificial (IA) en la educacin se basa en la utilizacin de sistemas computacionales y algoritmos avanzados para emular la inteligencia humana en tareas como el aprendizaje, la resolucin 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 tutora inteligente, la evaluacin automatizada, el anlisis de datos educativos y el desarrollo de asistentes virtuales para la enseanza (Vsconez et al., 2024). La finalidad principal de la IA en educacin es optimizar la calidad del proceso de enseanza-aprendizaje, ofreciendo soluciones dinmicas, adaptativas y eficientes, que se ajusten a las necesidades y preferencias particulares de estudiantes y docentes, promoviendo una educacin ms inclusiva y efectiva (Gligorea et al., 2023).
La formacin docente se refiere al conjunto de prcticas, estrategias y polticas educativas diseadas para dotar a los educadores de los conocimientos especializados, competencias pedaggicas, metodologas de evaluacin y principios ticos necesarios para desempear eficazmente su labor en el aula, promoviendo as el desarrollo integral de la sociedad (Celik et al., 2022). Este proceso abarca tanto la formacin inicial, dirigida a quienes se preparan para ingresar a la profesin docente, como la formacin continua, orientada a la actualizacin y perfeccionamiento de los docentes en ejercicio, permitindoles adquirir nuevas habilidades y adaptar sus enfoques pedaggicos a las necesidades cambiantes del contexto educativo (Gonzlez et al., 2021).
En la actualidad, la mayora de los docentes reconocen el papel fundamental que desempea la tecnologa en los procesos de enseanza y aprendizaje y como respuesta a esta tendencia, los programas de formacin docente han incorporado diversas herramientas tecnolgicas dentro del aula y en entornos virtuales, mediante el uso de redes sociales, blogs, conferencias web y foros de discusin (Salas et al., 2022). Sin embargo, la integracin efectiva de la tecnologa en la educacin sigue presentando desafos debido a mltiples factores, como la cultura escolar, la disponibilidad de recursos tecnolgicos, y las actitudes, conocimientos y habilidades de los docentes (Menab et al., 2021).
La formacin docente desempea un papel clave en el fortalecimiento de las competencias digitales de los educadores, proporcionndoles los conocimientos y habilidades necesarios para integrar de manera efectiva las herramientas tecnolgicas en sus prcticas pedaggicas (Rizvi et al., 2023). En el contexto educativo, la importancia en la formacin del profesorado es de gran relevancia por mltiples razones como mejoras en la calidad de educacin, incremento en el rendimiento de los alumnos, desarrollo profesional, adaptacin de necesidades diversas, innovacin en la enseanza, prctica 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 gestin 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 lnea 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 permitan 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 enseanza a las necesidades individuales (Pataranutaporn et al., 2021).
Asistentes virtuales de enseanza: Chatbots y asistentes virtuales de enseanza como Watson de IBM y los chatbots de Duolingo pasaron a estar disponibles para proporcionar comentarios instantneos, responder a preguntas y ayudar a los estudiantes de forma conversacional (Pham et al., 2022).
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): La tecnologa 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 lingsticas (Goar et al., 2023).
Anlisis de datos y anlisis del aprendizaje: Las herramientas de anlisis de datos basadas en IA recopilan y analizan grandes volmenes de datos de los estudiantes, ofreciendo informacin sobre las tendencias de aprendizaje e identificando las reas en las que los estudiantes pueden necesitar apoyo adicional. La analtica 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 tecnologas de RV y RA para crear experiencias educativas inmersivas. Estas tecnologas permiten realizar excursiones virtuales, simulaciones interactivas y aprendizaje prctico en entornos virtuales (Gandedkar et al., 2021).
Plataformas de educacin en lnea: Las plataformas de educacin en lnea 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 antelacin, el propsito de este estudio fue evaluar el impacto de la inteligencia artificial en la formacin docente. Para ello, se utiliz un enfoque de investigacin basado en la revisin de la literatura.
Metodologa
La metodologa empleada en este estudio se fundament en la propuesta de Caldern et al. (2024), basada en una revisin sistemtica de la literatura sobre la influencia de la inteligencia artificial en la formacin docente. Para ello, se llev a cabo un anlisis detallado de artculos cientficos, informes y otras publicaciones relevantes, con el objetivo de comprender el estado actual del conocimiento en esta rea.
La bsqueda bibliogrfica se efectu en bases de datos acadmicas reconocidas, como Web of Science y Google Scholar, utilizando trminos clave como inteligencia artificial en formacin docente y artificial intelligence teacher training. Se priorizaron los estudios publicados en los ltimos cinco aos, debido a su relevancia y representatividad dentro del avance cientfico reciente en el campo de la educacin y la inteligencia artificial.
Resultados
El anlisis de este estudio muestra que hay concordancia en las opiniones cientficas sobre los impactos de la inteligencia artificial en la formacin docente. Tanto expertos como acadmicos estn de acuerdo en que la IA tiene el potencial de revolucionar la formacin docente actual. A travs de la revisin de la literatura, se han identificado diversas herramientas de la IA que impactan positivamente en la formacin docente.
Traduccin de contenidos: Las herramientas de traduccin basadas en IA, como Google Translate, utilizan PNL y aprendizaje automtico para ofrecer traducciones precisas entre idiomas. Esta tecnologa tiene aplicaciones en traducir contenido de sitios web, documentos y facilitacin de la comunicacin multilinge 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, proporcionndoles informacin, respondiendo a preguntas e incluso generando respuestas que imitan la interaccin humana (Pham et al., 2022).
Personalizacin 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 funcin de las preferencias individuales de los docentes (Ahmed & Ganapathy, 2021).
Creacin de planes de estudio y programas didcticos: En educacin, 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 capacitacin (Lindqwister et al., 2021).
Itinerarios de aprendizaje flexibles: El aprendizaje personalizado permite a los docentes avanzar en el plan de seminarios de capacitacin a su propio ritmo. Pueden dedicar ms tiempo a conceptos difciles o acelerar el material que ya dominan (Gligorea et al., 2023).
Informacin basada en datos: La tecnologa 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 enseanza en consecuencia (Singh & Ram, 2024).
Aprendizaje autodirigido: El aprendizaje personalizado suele animar a los docentes a asumir ms responsabilidad en su viaje de aprendizaje. Fijan objetivos, supervisan su progreso y tomar decisiones sobre cmo y cundo 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 prcticos (Pardosi et al, 2024).
Aprendizaje algortmico: Los sistemas adaptativos utilizan algoritmos e IA para analizar los datos de los docentes en seminarios, como las notas de los exmenes, los resultados de las pruebas y los patrones de interaccin. Estos algoritmos ajustan en consecuencia la dificultad y el contenido de los materiales de aprendizaje (Dogan et al., 2023).
Informacin en tiempo real: Los sistemas adaptativos proporcionan retroalimentacin inmediata a los docentes, ayudndoles a comprender sus errores y guindoles hacia respuestas o soluciones correctas (Wenge, 2021).
Evaluacin continua: En lugar de basarse nicamente en exmenes peridicos, los sistemas adaptativos ofrecen una evaluacin continua a travs de cuestionarios, tareas y ejercicios interactivos (Owan et al., 2023).
Apoyo especfico: Cuando los docentes encuentran dificultades, los sistemas adaptativos pueden ofrecerles apoyo especfico, como explicaciones adicionales, tutoriales en vdeo 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).
Retroalimentacin inmediata: Los asistentes pedaggicos virtuales pueden proporcionar comentarios inmediatos sobre cuestionarios, tareas y exmenes, ayudando a los docentes a comprender sus errores y ofrecindoles sugerencias para mejorar en sus capacitaciones (Hooda et al., 2022).
Disponibilidad 24/7: Los asistentes pedaggicos virtuales estn disponibles las veinticuatro horas del da, lo que permite a los estudiantes acceder a los recursos, hacer preguntas o recibir ayuda en cualquier momento (Vashishth et al., 2024).
Discusin
La formacin docente se adapta constantemente e introduce gradualmente el uso de las nuevas tecnologas con herramientas agiles y muy tiles para los catedrticos en formacin. La aplicacin de tecnologas digitales en la educacin presenta tanto oportunidades como desafos, donde los investigadores han mencionado que la IA ha trado algunas mejoras para los profesores (Blumenstyk, 2018). Es necesario destacar la importancia de preparar a los futuros docentes para integrarse a tecnologas en la educacin, ya que un mundo complejo trae consigo nuevas condiciones, donde los cambios podran requerir que los maestros en servicio y en formacin impartan instrucciones mediante el uso de tecnologas especializadas (Singh & Ram, 2024).
Adems, Luckin et al. (2022) indicaron que es necesario capacitar a los docentes mediante una formacin adecuada para que estn preparados para la IA, lo que significa saber cmo se podra 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 tecnologas avanzadas en la formacin docente.
Pusey & Sadera (2011) encontraron que los maestros en formacin no poseen el conocimiento adecuado ni la capacidad para mantener los datos de sus futuros estudiantes a salvo de exposicin y dao; en otras palabras, las cuestiones ticas generan algunas preocupaciones sobre la ciberseguridad en la educacin. 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 educacin.
Para desarrollar la inteligencia natural de los futuros profesores y su madurez intelectual profesional, es necesario aplicar tecnologas de enseanza que se centren en el desarrollo de capacidades como: la actividad cognitiva, la capacidad de crear una imagen holstica del rea temtica, la asignacin de conocimientos esenciales, la capacidad de razonar, la sntesis de procedimientos cognitivos, la capacidad de reflexionar, establecer objetivos y elegir los medios para alcanzarlos, la adaptacin a la situacin pedaggica, la formacin de generalizaciones y el aprendizaje a travs 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 desempeen sus funciones de manera remota, optimizando la interaccin con sus estudiantes a travs de plataformas tecnolgicas avanzadas. Estas innovaciones han permitido una redistribucin ms eficiente del tiempo de los educadores, brindndoles la posibilidad de enfocarse en actividades estratgicas como la planificacin curricular y el desarrollo de materiales didcticos. En consecuencia, se optimiza la gestin de los recursos educativos y se fortalece la calidad de los procesos de enseanza-aprendizaje (Caldern et al., 2024).
Conclusiones
Esta revisin sistemtica destaca cmo se estn empleando la IA y el aprendizaje automtico en la formacin docente, a medida que las tcnicas de IA y aprendizaje automtico se van adoptando gradualmente para apoyar las actividades de enseanza en diferentes niveles educativos. Sin embargo, el ritmo de adopcin de la IA y el aprendizaje automtico en la educacin sigue siendo lento en comparacin con otros campos, como la medicina, la industria y las ingenieras.
La formacin especfica de los profesores en materia de IA y su aplicacin en la educacin es necesaria para que puedan llevar a cabo con xito el proceso educativo en el moderno entorno electrnico de informacin y educacin con elementos de inteligencia artificial integrados en l.
A medida que la IA contina evolucionando, es crucial que los educadores, lderes y responsables polticos aprovechen estos avances de manera estratgica y tica, con el fin de ofrecer una educacin 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 formacin docente. La IA ha facilitado el desarrollo de herramientas instructivas ms efectivas, como simulaciones, robots, sistemas tutoriales inteligentes y plataformas de educacin web.
Referencias
1. Alam, A. (2021, November). Possibilities and apprehensions in the landscape of artificial intelligence in education. In 2021 International conference on computational intelligence and computing applications (ICCICA) (pp. 1-8). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCICA52458.2021.9697272
2. Alam, A., & Mohanty, A. (2022, December). Predicting students performance employing educational data mining techniques, machine learning, and learning analytics. In International Conference on Communication, Networks and Computing (pp. 166-177). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-43140-1_15
3. Alzahrani, F. K. J., Alhalafawy, W. S., & Alshammary, F. M. H. (2023). Teachers Perceptions of Madrasati Learning Management System (LMS) at Public Schools in Jeddah. Journal of Arts, Literature, Humanities and Social Sciences, (97), 345-363. https://doi.org/10.33193/JALHSS.97.2023.941
4. Ahmed, A. A. A., & Ganapathy, A. (2021). Creation of automated content with embedded artificial intelligence: a study on learning management system for educational entrepreneurship. Academy of Entrepreneurship Journal, 27(3), 1-10.
5. Bearman, M., Ryan, J., & Ajjawi, R. (2023). Discourses of artificial intelligence in higher education: A critical literature review. Higher Education, 86(2), 369-385. https://doi.org/10.1007/s10734-022-00937-2
6. Blumenstyk, G. (2018). Can artificial intelligence make teaching more personal. The Chronicle of Higher Education, 64.
7. Caldern Figueroa, C. D., Marn Loor, R. A., Daz Campozano, E. G., & Proao Molina, M. Y. (2024). Inteligencia artificial en la educacin superior. Dominio De Las Ciencias, 10(3), 753763. https://dominiodelasciencias.com/ojs/index.php/es/article/view/3952
8. Charlwood, A., & Guenole, N. (2022). Can HR adapt to the paradoxes of artificial intelligence?. Human Resource Management Journal, 32(4), 729-742. https://doi.org/10.1111/1748-8583.12433
9. Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H., & Jrvel, S. (2022). The promises and challenges of artificial intelligence for teachers: A systematic review of research. TechTrends, 66(4), 616-630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y
10. Dogan, M. E., Goru Dogan, T., & Bozkurt, A. (2023). The use of artificial intelligence (AI) in online learning and distance education processes: A systematic review of empirical studies. Applied sciences, 13(5), 3056. https://doi.org/10.3390/app13053056
11. Farrukh, M., Soomro, T. R., Ghazal, T. M., Alzoubi, H. M., & Alshurideh, M. (2023). Perspectives of online education in pakistan: Post-covid scenario. In The effect of information technology on business and marketing intelligence systems (pp. 519-550). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-12382-5_28
12. Gandedkar, N. H., Wong, M. T., & Darendeliler, M. A. (2021, June). Role of virtual reality (VR), augmented reality (AR) and artificial intelligence (AI) in tertiary education and research of orthodontics: An insight. In Seminars in Orthodontics (Vol. 27, No. 2, pp. 69-77). WB Saunders. https://doi.org/10.1053/j.sodo.2021.05.003
13. Gligorea, I., Cioca, M., Oancea, R., Gorski, A. T., Gorski, H., & Tudorache, P. (2023). Adaptive learning using artificial intelligence in e-learning: a literature review. Education Sciences, 13(12), 1216. https://doi.org/10.3390/educsci13121216
14. Goar, V., Yadav, N. S., & Yadav, P. S. (2023). Conversational AI for natural language processing: An review of ChatGPT. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 11(3s), 109-17. https://doi.org/10.17762/ijritcc.v11i3s.6161
15. Gonzlez-Calatayud, V., Prendes-Espinosa, P., & Roig-Vila, R. (2021). Artificial intelligence for student assessment: A systematic review. Applied sciences, 11(12), 5467. https://doi.org/10.3390/app11125467
16. 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
17. Hussin, M., & Kamal, M. H. (2021). Translation of al-Quran into Malay language in the Malay world. International Journal of Islamic Studies and Humanities, 4(1), 32-50. http://journal2.uad.ac.id/index.php/ijish/index
18. Lindqwister, A. L., Hassanpour, S., Lewis, P. J., & Sin, J. M. (2021). AI-RADS: an artificial intelligence curriculum for residents. Academic radiology, 28(12), 1810-1816. https://doi.org/10.1016/j.acra.2020.09.017
19. Luckin, R., Cukurova, M., Kent, C., & Du Boulay, B. (2022). Empowering educators to be AI-ready. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100076. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100076
20. Menab, L., Sansavini, A., Brighi, A., Skrzypiec, G., & Guarini, A. (2021). Promoting the integration of technology in teaching: An analysis of the factors that increase the intention to use technologies among Italian teachers. Journal of computer assisted learning, 37(6), 1566-1577. https://doi.org/10.1111/jcal.12554
21. Owan, V. J., Abang, K. B., Idika, D. O., Etta, E. O., & Bassey, B. A. (2023). Exploring the potential of artificial intelligence tools in educational measurement and assessment. Eurasia journal of mathematics, science and technology education, 19(8), em2307. https://doi.org/10.29333/ejmste/13428
22. Pardosi, V. B. A., Xu, S., Umurohmi, U., Nurdiana, N., & Sabur, F. (2024). Implementation of an Artificial Intelligence Based Learning Management System for Adaptive Learning. al-fikrah: Jurnal Manajemen Pendidikan, 12(1), 149-161. https://dx.doi.org/10.31958/jaf.v12i1.12548
23. Pataranutaporn, P., Danry, V., Leong, J., Punpongsanon, P., Novy, D., Maes, P., & Sra, M. (2021). AI-generated characters for supporting personalized learning and well-being. Nature Machine Intelligence, 3(12), 1013-1022. https://doi.org/10.1038/s42256-021-00417-9
24. Pham, K. T., Nabizadeh, A., & Selek, S. (2022). Artificial intelligence and chatbots in psychiatry. Psychiatric Quarterly, 93(1), 249-253. https://doi.org/10.1007/s11126-022-09973-8
25. Pusey, P., & Sadera, W. A. (2011). Cyberethics, cybersafety, and cybersecurity: Preservice teacher knowledge, preparedness, and the need for teacher education to make a difference. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 28(2), 82-85. https://doi.org/10.1080/21532974.2011.10784684
26. Reidenberg, J. R., & Schaub, F. (2018). Achieving big data privacy in education. Theory and Research in Education, 16(3), 263-279. https://doi.org/10.1177/1477878518805308
27. Rizvi, S., Waite, J., & Sentance, S. (2023). Artificial Intelligence teaching and learning in K-12 from 2019 to 2022: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100145. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100145
28. Salas-Pilco, S. Z., Xiao, K., & Hu, X. (2022). Artificial intelligence and learning analytics in teacher education: A systematic review. Education Sciences, 12(8), 569. https://doi.org/10.3390/educsci12080569
29. Singh, V., & Ram, S. (2024). Impact of artificial intelligence on teacher education. Shodh Sari-An International Multidisciplinary Journal, 3(01), 243-266. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100145
30. Ulloa Menta, J. L., Solrzano Mendoza, C. M., Daz Campozano, E. G., Quionez 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
31. Vasconez, F. J. P., Sabando, N. J. M., & Zajia, J. X. B. (2024). La incidencia de la inteligencia artificial en la educacin superior del Ecuador. Polo del Conocimiento, 9(5), 822-837. https://doi.org/10.23857/pc.v9i5.7158
32. Vasey, B., Nagendran, M., Campbell, B., Clifton, D. A., Collins, G. S., Denaxas, S., ... & McCulloch, P. (2022). Reporting guideline for the early stage clinical evaluation of decision support systems driven by artificial intelligence: DECIDE-AI. bmj, 377. https://doi.org/10.1136/bmj-2022-070904
33. Vashishth, T. K., Sharma, V., Sharma, K. K., Kumar, B., Kumar, A., & Panwar, R. (2024). Artificial intelligence (AI)powered chatbots: Providing instant support and personalized recommendations to guests 24/7. In Technology and Luxury Hospitality (pp. 211-236). Routledge.
34. Vlasova, E. Z., Avksentieva, E. Y., Goncharova, S. V., & Aksyutin, P. A. (2019). Artificial intelligence-The space for the new possibilities to train teachers. Espacios, 40(9), 17.
35. Wang, C., Li, Z., & Bonk, C. (2024). Understanding self-directed learning in AI-Assisted writing: A mixed methods study of postsecondary learners. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100247. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100247
36. Wenge, M. (2021). Artificial Intelligence-Based Real-Time Communication and Ai-Multimedia Services in Higher Education. Journal of Multiple-Valued Logic & Soft Computing, 36.
2025 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/
