Beneficios y limitaciones en docentes y estudiantes universitarios salvadoreños sobre el uso de IA en procesos de enseñanza-aprendizaje

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31637/epsir-2024-368

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, educación, enseñanza, procesos, aprendizaje, beneficios, limitación, ética

Resumen

Introducción: El estudio examina los beneficios y limitaciones percibidos por docentes y estudiantes universitarios salvadoreños sobre el uso de inteligencia artificial (IA) en procesos de enseñanza-aprendizaje. Metodología: Se utilizó una metodología mixta con entrevistas a 5 docentes y cuestionarios a 673 estudiantes de 20 universidades salvadoreñas. Resultados: Los resultados indican que la mayoría tiene un conocimiento básico de herramientas de IA como ChatGPT y Copilot. Las percepciones son predominantemente positivas, aunque existen preocupaciones sobre la integridad ético-académica y la necesidad de capacitación. Discusión: Se resalta la necesidad de un enfoque equilibrado que maximice los beneficios de la IA y mitigue sus riesgos, sugiriendo futuras investigaciones para explorar mejoras en la educación superior. Conclusiones: La IA tiene un gran potencial, pero es fundamental abordar las limitaciones actuales y promover una implementación reflexiva y cuidadosa en la educación universitaria.

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Biografía del autor/a

Armando Briñis Zambrano, Universidad Evangélica de El Salvador

Doctor en Ciencias Históricas. Grado científico concedido por la Universidad de La Habana y registrado por el Consejo de Grados Científicos del Ministerio de Ciencia y Tecnología de la República de Cuba. Investigador y Catedrático de la Maestría en Investigación de la Universidad Evangélica de El Salvador. Director de Investigaciones. Investigador y Catedrático de la Universidad Luterana Salvadoreña. Director del Centro de Investigaciones Científicas de CONARES (CIC-CONARES). Miembro del staff de Directores de Tesis de la Universidad Internacional Iberoamericana de México. Catedrático del Doctorado de Teología de la Universidad Don Bosco. Catedrático de la Universidad Tecnológica de El Salvador. (UTEC). Miembro fundador de la Cátedra Multidisciplinaria de África y Medio Oriente de la Universidad de La Habana.

Citas

Arroyo, M. y Merlino, I. (2008). Metodología de la investigación social. https://bit.ly/3XTfb2t

Creswell, J. (2013). Introducción y Enfoque del Estudio. https://bit.ly/4cly2Yx

Fraga-Varela, F. y Rodríguez-Groba, A. (2020). Realidad virtual y aumentada e inteligencia artificial aplicadas a la formación universitaria. Education in the Knowledge Society, 21, 15. https://doi.org/10.14201/eks.23537

Göschlberger, B. (2021). Acceptance Models for Intelligent Tutoring Systems. In D. Ifenthaler, y J. Y. K. Yau (Eds.), Utilizing Learning Analytics to Support Study Success (pp. 153-169). https://bit.ly/3W9ROR4

Hernández-Sampieri, R. y Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la Investigación. La rutas cualitativa, cuantitativa y mixta. Mc Graw Hill Education

Hernández Sampieri et al. (2014). Metodología de la investigación (6a ed.). McGraw-Hill.

Lavicza, Z., Baranyi, P., Hohenwarter, M., Jones, K. y Kortenkamp, U. (2022). Teachers’ perceptions and acceptance of automated technology in education. British Journal of Educational Technology, 53(1), 149-163. https://doi.org/10.1111/bjet.13162

Liu, D., Geertshuis, S. y Grainger, R. (2022). Understanding academics' adoption of learning technologies: A systematic review. Computers & Education, 172, 104259. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104259

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M. y Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. Pearson. https://bit.ly/3KbhGW4

Martínez, F., Hinojo, M. A., y Aznar, I. (2020). Percepción de los docentes sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en educación superior. Revista Espacios, 41(3), 11-20. https://acortar.link/SC1sdS

MINED (2023). Estadísticas educativas. https://bit.ly/4crtP5N

Moreno-Guerrero, A. J., Lopez-Belmonte, J., Marín-Marín, J. A., y Soler-Costa, R. (2020). E-Learning in Higher Educational Institutions: A Bibliometric Analysis. Social Sciences, 9(12), 231. https://doi.org/10.3390/socsci9120231

Nwana, H. S. (1990). Intelligent tutoring systems: an overview. Artificial Intelligence Review, 4, 251–277. https://doi.org/10.1007/BF00155578

Papamitsiou y Economides. (2014). Learning Analytics and Educational Data Mining in Practice: A Systematic Literature Review of Empirical Evidence. Educational Technology & Society 17(4), 49-64.

Portillo Peñuelas, A. B. (2020). La inteligencia artificial en la educación superior, la nueva materia pendiente. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(1), 331-350. https://doi.org/10.5944/ried.24.1.26455

Rivas M., Suárez-Alemán, A. y Serebrisky, T. (2010) Hechos estilizados de transporte urbano en América Latina y el Caribe. IDB. http://dx.doi.org/10.18235/0001606

Roll, I. y Wylie, R. (2016). Evolution and Revolution in Artificial Intelligence in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582-599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3

Sáez López, J. M. (2020). Posibilidades educativas de la Inteligencia Artificial en la educación superior. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(1), 195-211. https://doi.org/10.5944/ried.24.1.26566

Taylor, S. J. y Bogdan, R. (1986). Introducción a los métodos cualitativos: La búsqueda de significados. Paidós

Ugalde Binda, N. y Balbastre-Benavent, F. (2013). Investigación cuantitativa e investigación cualitativa: Buscando las ventajas de las diferentes metodologías de investigación. Revista de Ciencias Económicas, 31(2), 179-187. Universidad de Costa Rica. https://acortar.link/HQazk0

Volungevičienė, A., Brown, M., Greenspon, R., Gaebel, M. y Morrisroe, A. (2021). Developing a high-performance digital education ecosystem: Institutional self-assessment instruments. European University Association. https://shre.ink/DLrP

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M. y Gouverneur, F. (2019). Education of the future? Blended learning with artificial intelligence. Digital Transformations, University Publication. https://shre.ink/DLrz

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Publicado

2024-07-23

Cómo citar

Briñis Zambrano, A. (2024). Beneficios y limitaciones en docentes y estudiantes universitarios salvadoreños sobre el uso de IA en procesos de enseñanza-aprendizaje. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-368

Número

Sección

INNOVANDO EN LA GALAXIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL