Aplicaciones Prácticas de la Inteligencia Artificial Generativa en la Labor Docente: El Caso de la Ingeniería en Diseño Multimedia
DOI:
https://doi.org/10.31637/epsir-2024-816Palabras clave:
inteligencia artificial, docencia, educación, caso de estudio, inteligencia artificial generativa, productividad académica, educación superior, ingeniería en diseño multimediaResumen
Introducción: La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha impactado diversos ámbitos, mejorando significativamente la productividad. En educación, los docentes realizan múltiples tareas que pueden limitar la atención dedicada a cada una. La IAG puede optimizar estas funciones, permitiendo a los docentes enfocarse en actividades de mayor valor. Metodología: Se utilizó una metodología mixta combinando enfoques exploratorios y aplicados, destacando la percepción de estudiantes sobre el uso de la IAG en actividades de enseñanza, con el objetivo de examinar las aplicaciones prácticas y la percepción de la IAG en la docencia de educación superior, para conocer la factibilidad de su implementación. Resultados: Los resultados indican que la integración de la IAG en la docencia es factible, con una percepción con tendencia positiva de estudiantes y docentes hacia estas tecnologías. Discusión: La IAG puede mejorar el aprendizaje y optimizar tareas educativas como la creación de materiales, actividades y rúbricas. Sin embargo, existen preocupaciones sobre la fiabilidad y ética de los contenidos generados, y la posible deshumanización del proceso educativo. Conclusiones: La IAG en educación mejora la eficiencia, motivación y personalización del aprendizaje. Aunque bien recibida, es primordial una integración equilibrada con reglamentaciones claras y capacitación ética, asegurando que complemente - pero no reemplace - la labor docente.
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Citas
Bates, T., Cobo, C., Mariño, O. y Wheeler, S. (2020). Can artificial intelligence transform higher education?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00218-x
Canal-Alonso, A., Noelia, E., Jiménez, P., Prieto, J. y Corchado, J. M. (2021). Revolucionando la farmacéutica: aplicaciones y potencial de la Inteligencia Artificial Generativa en el descubrimiento de medicamentos. Departamento de Bioinformática y Biología Computacional, AIR Institute, Carbajosa de la Sagrada, España. http://hdl.handle.net/10366/153151
García Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F. y Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9–39. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716
García Sánchez, O. V. (2023). Uso y percepción de ChatGPT en la educación superior. Revista de Investigación en Tecnologías de la Información, 11(23), 98-107. https://doi.org/10.36825/RITI.11.23.009
George, B. y Wooden, O. (2023). Managing the Strategic Transformation of Higher Education through Artificial Intelligence. Administrative Sciences, 13(9), 196. https://doi.org/10.3390/admsci13090196
Guerrero González-Valerio, M. y González-Díez, L. (2019). El fashion film como herramienta comunicativa innovadora en el campo de la moda. Revista de Comunicación y Moda, 12(3), 45-67. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8468824
Gutiérrez López, K. M. (2023). Inteligencia artificial generativa: Irrupción y desafíos. Enfoques, 4(2), 57-82. https://revistasdigitales.uniboyaca.edu.co/index.php/EFQ/article/view/1075
Gómez Jerez, A. M. (2021). La capacidad creativa en los sistemas de inteligencia artificial y sus consideraciones en el derecho de autor. Revista La Propiedad Inmaterial., 31, 283-297. https://doi.org/10.18601/16571959.n31.11.
Jiménez Linares, L., Cruz Lemus, J. A., Medina Medina, N. y Rodríguez Fórtiz, M. J. (2023). ChatGPT: Reflexiones sobre la irrupción de la inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria. Actas de las XXIX Jornadas sobre la Enseñanza Universitaria de la Informática (pp. 113-120). Asociación de Enseñantes Universitarios de la Informática. http://hdl.handle.net/10045/137019
Lopezosa, C. y Codina, L. (2023). Probando Bard: así funciona la Inteligencia Artificial Generativa de Google. Anuario ThinkEPI, 17. https://doi.org/10.3145/thinkepi.2023.e17a25
Moreno Padilla, R. D. (2019). La llegada de la inteligencia artificial a la educación. Revista de Investigación en Tecnologías de la Información, 7(14), 260-270. https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.022
Popenici, S. y Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 12. https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8
Prendes-Espinosa, M. P. (2023). La revolución de la Inteligencia Artificial en tiempos de negacionismo tecnológico. RiiTE Revista interuniversitaria en investigación en tecnología educativa, 15, 1-15. https://doi.org/10.6018/riite.594461
Ruíz, M. y Sánchez, J. (2019). Algoritmos y bots aplicados al periodismo. El caso de Narrativa Inteligencia Artificial: estructura, producción y calidad informativa. Doxa Comunicación. Revista Interdisciplinar De Estudios De Comunicación Y Ciencias Sociales, 29, 213-233. https://doi.org/10.31921/doxacom.n29a11
Sánchez Mendiola, M. y Carbajal Degante, E. (2023). La inteligencia artificial generativa y la educación universitaria: ¿Salió el genio de la lámpara?. Perfiles Educativos, 45(Especial), 70-86. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2023.Especial.61692
Slimi, Z. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on Higher Education: An Empirical Study. European Journal of Educational Sciences, 10(01), 17-33. https://doi.org/10.19044/ejes.v10no1a17
Vera, F. (2023). Integración de la Inteligencia Artificial en laEducación superior: Desafíos y oportunidades. Revista Electrónica Transformar, 04(01), 17-34. Recuperado de https://www.revistatransformar.cl/index.php/transformar/article/view/84
Yelmen, B., Decelle, A., Ongaro, L., Marnetto, D., Tallec, C., Montinaro, F., Furtlehner, C. y Pagani, L. (2021) Creating artificial human genomes using generative neural networks. PLoS Genet, 17(2): e1009303. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1009303
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