Metacognición y pensamiento crítico en la sociedad de la Inteligencia Artificial: del aula a la sociedad

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31637/epsir-2024-492

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, metacognición, pensamiento crítico, portafolios digitales, Responsabilidad Social Universitaria, aprendizaje automatico, metodologías activas

Resumen

Introducción: En nuestras sociedades, la información, la metacognición y el pensamiento crítico se han vuelto cada vez más relevantes. Con el auge de la Inteligencia Artificial (IA), estas habilidades son aún más cruciales. Metodología: Este estudio explora la relación entre la metacognición, el pensamiento crítico y la IA en la educación y en la sociedad. En nuestro trabajo queremos poner de manifiesto la necesidad de incorporar estratégicas que potencien la metacognición en el aula y desarrollen el pensamiento crítico. Resultados: Proponemos una herramienta ágil y flexible, como son los portafolios digitales para recopilar los resultados de aprendizaje del trabajo cooperativo en el aula y las reflexiones sobre los aprendizajes adquiridos con y sin el uso de la IA. Conclusiones: Este último aspecto, nos permitirá también trabajar en el aula la línea ética de la IA tan necesaria en estos tiempos.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Anabell Fondón Ludeña, Universidad Rey Juan Carlos

Es doctora en Sociología (UEX), Máster en Divulgación Científica y Gestión del Conocimiento y licenciada en Sociología (USAL). Posee una amplia formación complementaria enfocada a la docencia y la investigación con perspectiva de género. En la actualidad es profesora Contratada Doctora en la URJC. Desde 2022 es la coordinadora del Grupo de Innovación Docente de Sociología (GIDSOC) de esta universidad. Sus líneas de trabajo e investigación se vinculan a la Sociología de la Educación, la Innovación Social, la Sociología del Consumo, el bienestar subjetivo y las metodologías activas.

Citas

Bostrom, N. y Yudkowsky, E. (2014). The Ethics of Artificial Intelligence. En K. Frankish y W. M. Ramsey (Eds.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence (pp. 316-334). Cambridge University Press. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781139046855.020

Buolamwini, J. y Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research, 81, 1-15.

Burrell, J. (2016). How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2660674

Castelvecchi, D. (2016). Can we open the black box of AI? Nature News. DOI: https://doi.org/10.1038/538020a

Comisión Europea. (2018a). Artificial Intelligence. A European Perspective. https://lc.cx/EpCMGF

Comisión Europea. (2019). A Definition of AI. Main Capabilities and Disciplines. https://lc.cx/YiJfQM

Comisión Europea. (2020). Libro Blanco sobre la Inteligencia Artificial. Un Enfoque Europeo Orientado a la Excelencia y la Confianza. https://bit.ly/4cZDIHw

Facione, P. A. (1990). Critical thinking: A statement of expert consensus for purposes of educational assessment and instruction. ERIC Document Reproduction Service. https://eric.ed.gov/?id=ED315423

Field, J. (2000). Lifelong Learning and the New Educational Order. Trentham Books.

Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive–developmental inquiry. American psychologist, 34(10), 906-911. https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906 DOI: https://doi.org/10.1037//0003-066X.34.10.906

Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H. y Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410-8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111 DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111

Hake, R. R. (1998). Interactive-engagement versus traditional methods: A six-thousand-student survey of mechanics test data for introductory physics courses. American Journal of Physics, 66(1), 64-74. http://dx.doi.org/10.1119/1.18809 DOI: https://doi.org/10.1119/1.18809

Johnson, D. W., Johnson, R. T. y Smith, K. A. (1998). Cooperative learning returns to college: What evidence is there that it works? The Magazine of Higher Learning, 30(4), 26-35. https://doi.org/10.1080/00091389809602629 DOI: https://doi.org/10.1080/00091389809602629

Ley Orgánica 2/2006, de mayo, de Educación publicada en «BOE» núm. 106, de 04/05/2006. https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-2006-7899

McPeck, J. E. (1990). Teaching critical thinking. Routledge.

Michael, J. (2006). Where’s the evidence that active learning works? Advances in Physiology Education, 30(4), 159-167. https://doi.org/10.1152/advan.00053.2006 DOI: https://doi.org/10.1152/advan.00053.2006

Mittelstadt, B., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S. y Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society. DOI: https://doi.org/10.1177/2053951716679679

Prince, M. (2004). Does active learning work? A review of the research. Journal of Engineering Education, 93(3), 223-231. https://doi.org/10.1002/j.2168-9830.2004.tb00809.x DOI: https://doi.org/10.1002/j.2168-9830.2004.tb00809.x

Russell, S. J. y Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson Education Limited.

Vega, A. y Sánchez, M. (2020). Aprendizaje activo: una estrategia pedagógica transversal. Revista de Innovación Educativa, 25(1), 45-56.

Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory into practice, 41(2), 64-70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2 DOI: https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. Public Affairs.

Descargas

Publicado

2024-08-28

Cómo citar

Fondón Ludeña, A. (2024). Metacognición y pensamiento crítico en la sociedad de la Inteligencia Artificial: del aula a la sociedad. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-492

Número

Sección

Docencia