Retos y Desafíos de Herramientas Aplicadas a la Formación Universitaria de Base Tecnológica en Inteligencia Artificial
Resumen
Desafíos y Oportunidades de las Herramientas Aplicadas a la Educación Universitaria Basada en Tecnología en Inteligencia Artificial. La educación universitaria en el campo de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema de creciente interés y relevancia en el contexto académico actual. Con el rápido avance de la tecnología y su impacto en todos los aspectos de la sociedad, es imperativo que las instituciones educativas se adapten y proporcionen a los estudiantes las herramientas necesarias para enfrentar los desafíos del mundo moderno. En este sentido, la integración de la IA en la educación universitaria no solo es una necesidad, sino también una oportunidad para preparar a los futuros profesionales con las habilidades requeridas en un entorno tecnológico en constante evolución. Este artículo se centra en los desafíos y oportunidades que enfrentan las herramientas aplicadas a la educación universitaria basada en tecnología en inteligencia artificial. Específicamente, aborda el caso de la Licenciatura en Ciencias de la Educación en la División Académica de Educación y Artes de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT), donde se ha llevado a cabo un estudio para comprender mejor las necesidades y expectativas de los estudiantes con respecto a la integración de la IA en su formación académica. El desarrollo de este artículo se estructura en torno a tres pilares fundamentales. En primer lugar, explora el panorama actual de la inteligencia artificial y su relevancia en la educación universitaria. En segundo lugar, identifica y analiza los principales desafíos que surgen al implementar herramientas de IA en la educación universitaria, con especial atención al contexto de la Licenciatura en Ciencias de la Educación. Por último, ofrece conclusiones y recomendaciones basadas en los hallazgos obtenidos a partir del estudio realizado con una muestra de 200 estudiantes de dicho programa de licenciatura. El objetivo final de este artículo es contribuir al debate académico sobre la integración de la inteligencia artificial en la educación universitaria, proporcionando ideas y reflexiones que puedan orientar futuras iniciativas en este campo. Para lograrlo, se basa en una revisión exhaustiva de la literatura existente, así como en el análisis de datos empíricos recopilados a través de encuestas realizadas a estudiantes de la Licenciatura en Ciencias de la Educación en la UJAT. De esta manera, busca ofrecer una visión integral y fundamentada sobre los desafíos y oportunidades que implica la adopción de herramientas de IA en la educación superior.
Descargas
Citas
Barr, R. B., & Kanyama, I. K. (2021). Integration of artificial intelligence in curriculum delivery: Challenges and opportunities. International Journal of Education and Research, 9(2), 65-78.
Barr, R., & Tagg, J. (2020). From teaching to learning: A new paradigm for undergraduate education. Change: The Magazine of Higher Learning, 27(6), 12-25.
Chavarría Oviedo, F., & Avalos Charpentier, K. (2022). Material Designing for English Language Learners With ASD, Visual Impairments and Muteness. Sapiencia Revista Científica Y Académica , 2(2), 71-91. Recuperado a partir de
https://revistasapiencia.org/index.php/Sapiencia/article/view/23
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., ... & Vayena, E. (2020). AI4People—an ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 30(4), 689-707.
Garrison, D. R., & Vaughan, N. D. (2019). Blended learning in higher education: Framework, principles, and guidelines. John Wiley & Sons.
García Pérez , M., & Rodríguez López, C. (2022). Factores Asociados a la Obesidad y su Impacto en la Salud: un Estudio de Factores Dietéticos, de Actividad Física y Sociodemográficos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 3(2), 01-15. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v3i2.31
Hill, C., Song, L., & West, R. E. (2021). Improving learning assessment with artificial intelligence: Making sense of the data to enhance student outcomes. EDUCAUSE Review, 56(2), 32-45.
Jones, R. K., Cook, D. A., & Weng, C. (2020). Reconsidering the education of future doctors: Defining core entrustable professional activities for undergraduate medical education. Academic Medicine, 95(6), 1-8.
Kizilcec, R. F., Pérez-Sanagustín, M., & Maldonado, J. J. (2020). Self-regulated learning strategies predict learner behavior and goal attainment in massive open online courses. Computers & Education, 144, 103701.
Kolb, D. A., Boyatzis, R. E., & Mainemelis, C. (2020). Experiential learning theory: Previous research and new directions. Perspectives on Thinking, Learning, and Cognitive Styles, 1(1), 227-247.
Kumar, A., & Kundu, A. (2018). The application of artificial intelligence in education: Opportunities and challenges. IJIRSET, 7(5), 1714-1719.
Liu, D., & Shi, Z. (2020). Artificial intelligence in education: Issues and challenges. In Artificial Intelligence-Recent Advances, New Trends and Applications (pp. 79-98). IntechOpen.
Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2019). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 6(2), 205395171667967.
Ramírez Soto , C. A. (2023). Factores de riesgo disergonómicos y su influencia en el desempeño laboral de docentes universitarios en la región Junín. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 3(2), 63-81.
https://doi.org/10.61384/r.c.a.v3i2.34
Saha, A., & Srivastava, A. (2019). Artificial intelligence: A boon or bane for educational research. International Journal of Research and Analytical Reviews (IJRAR), 6(3), 409-416.
Smith, M. K. (2019). Artificial intelligence in higher education: Applications, promise and perils, and ethical questions. A report from the Higher Education Quality Council of Ontario. Higher Education Quality Council of Ontario.
Wenger, E. (2021). Artificial intelligence in education: What is it for? International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31(1), 34-39.
Derechos de autor 2024 Dayana Suárez Pineda, Rigoberto García Cupil, Teresa De la O de la O
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.