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Vol. 2 N° 1, enero-junio 2023 (52-60)
52
Artículo de revisión
La aplicación de la inteligencia artificial para mejorar la
enseñanza y el aprendizaje en el ámbito educativo
The application of artificial intelligence to improve teaching and learning in the
educational field
Laura Pilar Berrones Yaulema*
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba-Ecuador.
lpby1995@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-5349-0151
Sebastián Alejandro Salgado Oviedo
Universidad Nacional de Chimborazo.
Riobamba-Ecuador.
striansalgado@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-9044-3488
*Correspondencia:
lpby1995@gmail.com
Cómo citar este artículo:
Berrones, L.,
& Salgado, S. (2023). La
aplicación de la inteligencia artificial para
mejorar la enseñanza y el aprendizaje en el
ámbito educativo. Esprint Investigación, 2(1),
52-60.
https://doi.org/10.61347/ei.v2i1.52
Recibido: 20 de febrero de 2023
Aceptado: 20 de marzo de 2023
Publicado: 25 de marzo de 2023
Resumen: El rápido avance de la tecnología tiene implicaciones significativas en el
ámbito del aprendizaje y la enseñanza. La incorporación de tecnologías basadas en
Inteligencia Artificial (IA)
posibilitará la adaptación personalizada del proceso de
aprendizaje según las necesidades individuales de los estudiantes. Se espera que la
integración de la IA en la educación transformará por completo el sistema educativo. En
consecuencia, resulta fundamental que la comunidad educativa conozca aspectos
relevantes de la IA y cómo puede contribuir a los procesos educativos. El presente
estudio identificó las principales aplicaciones y contribuciones de la IA en la educación,
además de presentar diversas plataformas y herramientas digitales útiles para docentes,
personal administrativo educativo y estudiantes. La investigación es de tipo descriptiva,
exploratoria, presenta un enfoque cualitativo y se basa en una revisión bibliográfica. Los
resultados muestran que la IA posibilita que la educación alcance mayor accesibilidad,
proporcione asistencia personalizada, enriquezca el proceso de aprendizaje, automatice
tareas administrativas y analice datos para mejorar la predicción del rendimiento
estudiantil. Estas aplicaciones de la IA promueven un enfoque más efectivo y
personalizado en la enseñanza y el aprendizaje. Entre las principales herramientas
digitales aplicadas en la educación y que utilizan IA se encuentran los chatbots, las
plataformas online para el auto-aprendizaje y para la gestión del aprendizaje, los
asistentes de voz virtuales, los tutores inteligentes virtuales, los robots y humanoides.
Todas estas herramientas brindan apoyo y retroalimentación personalizada en tiempo
real.
Palabras clave: Aprendizaje personalizado, educación, herramientas digitales, tutores
virtuales.
Abstract: The rapid advancement of technology has significant implications in the field of
learning and teaching. The incorporation of Artificial Intelligence (AI)-based technologies will
enable personalized adaptation of the learning process according to the individual needs of
students. It is expected that the integration of AI in education will completely transform the
educational system. Consequently, it is essential for the educational community to know relevant
aspects of AI and how it can contribute to educational processes. This study identified the main
applications and contributions of AI in education, in addition to presenting various digital
platforms and tools useful for teachers, educational administrative staff and students. The research
is descriptive, exploratory, presents a qualitative approach and is based on a literature review. The
results show that AI enables education to achieve greater accessibility, provide personalized
assistance, enrich the learning process, automate administrative tasks, and analyze data to
improve the prediction of student performance. These AI applications promote a more effective
and personalized approach to teaching and learning. Among the main digital tools applied in
education that use AI are chatbots, online platforms for self-learning and learning management,
virtual voice assistants, virtual intelligent tutors, robots and humanoids. All these tools provide
support and personalized feedback in real time.
Keywords: Digital tools, education, personalized learning, virtual tutors.
Copyright: Derechos de autor 2023 Laura
Pilar Berrones Yaulema, Sebastián
Alejandro Salgado Oviedo.
Esta obra está bajo una licencia internacional
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1. Introducción
En el siglo XXI, las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) han impactado
significativamente en todos los aspectos de la vida humana. La información se ha vuelto más accesible
y la comunicación se ha globalizado, actos posibles por la variedad de herramientas tecnológicas. Estas
transformaciones han suscitado un giro radical a las actividades cotidianas, especialmente en el campo
educativo. Cada día surgen nuevas y avanzadas herramientas tecnológicas diseñadas para potenciar
el rendimiento tanto de docentes como de estudiantes, ayudándolos a alcanzar sus objetivos
individuales y metas institucionales (Nivela-Cornejo et al., 2020). El progreso tecnológico avanza de
manera continua, lo que hoy se aprende puede quedar rápidamente obsoleto, debido al dinamismo
contemporáneo.
Arana (2021) manifiesta que la tecnología digital ha adquirido una importancia fundamental en la
vida diaria. Una amplia variedad de dispositivos y artefactos contribuyen a asistir y optimizar diversos
procesos. La Inteligencia Artificial (IA) busca que ordenadores, máquinas y otros artefactos imiten la
inteligencia humana, desarrollando habilidades de aprendizaje y adaptabilidad para tomar decisiones
de forma autónoma.
La IA se refiere al conjunto de conocimientos que las máquinas adquieren a través de la experiencia,
en función de adaptarse a nuevas aportaciones y ejecutar tareas similares a las personas. Esto implica
que los sistemas informáticos utilizan modelos matemáticos y lógicos para simular el razonamiento
humano, con el fin de adquirir conocimiento a partir de nueva información y tomar decisiones. En esta
era se destaca la capacidad de imitar la cognición humana, replicar la forma en que las personas
piensan y resolver problemas (Macías, 2021).
Las TIC poseen el potencial de mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje. La IA, por su parte,
promete en el ámbito educativo, pues facilita un aprendizaje personalizado, adaptado a las
necesidades e intereses individuales de los estudiantes. Sin embargo, aunque la IA puede superar
desafíos sociales, también plantea cuestiones éticas, de derechos humanos y de seguridad que deben
abordarse de manera adecuada. Por ende, debe considerarse tanto el potencial como los desafíos de la
IA en el contexto educativo, para asegurar su uso responsable (García-Peña et al., 2020).
El rápido avance de la IA posee implicaciones significativas en el ámbito del aprendizaje y la
enseñanza. De hecho, se espera que la incorporación de la IA en la educación la transformará por
completo (Zawacki-Richter et al., 2019). Además, la IA puede brindar asistencia en tiempo real,
proporcionando retroalimentación instantánea y recursos educativos adicionales para mejorar la
comprensión y el desempeño de los estudiantes.
La integración de la tecnología en el ámbito educativo ha permitido que el proceso de aprendizaje
se desarrolle en diversos espacios y tiempos, trascendiendo los límites antes obligatorios por la
formalidad de la escuela y la escasez de recursos (Sandoval, 2018). Esta situación fomenta un
aprendizaje continuo y constante, transformando las prácticas pedagógicas tradicionales en activas e
innovadoras y generando interés en el desarrollo de nuevas redes y plataformas para el aprendizaje.
Además, ha propiciado la exploración de nuevos campos y necesidades formativas en relación con la
revolución digital.
La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO, 2021)
afirma que la implementación de tecnologías de IA en la educación debe enfocarse en mejorar las
habilidades humanas y proteger sus derechos, promoviendo una colaboración efectiva entre humanos
y máquinas en el aprendizaje y el trabajo. La meta es aprovechar las capacidades de la IA para
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potenciar el potencial humano y crear un entorno de colaboración equilibrada entre humanos y
máquinas. La IA puede proporcionar soluciones personalizadas, adaptadas a las necesidades de cada
estudiante, mejorar la retroalimentación y la evaluación, así como ofrecer herramientas y recursos
educativos más accesibles.
Una de las desventajas y desafíos de la IA es que carece de la capacidad de inspirar el aprendizaje
de la misma manera que un profesor humano, debido a que no puede interactuar con empatía durante
el proceso educativo, lo cual es fundamental para generar inspiración. A su vez, esta ausencia se
convierte en la razón principal por la cual la IA no reemplazará completamente a los docentes. Sin
embargo, la IA ya se está utilizando para respaldar el aprendizaje remoto en diversas formas,
incluyendo clases y otros enfoques (Flores-Vivar & García-Peñalvo, 2023). Moreno (2019) concuerda
en que ciertos aspectos humanos la IA aún no puede replicar, como la creatividad, la capacidad de
generar ideas nuevas o la habilidad de improvisar y adaptarse constantemente.
En la educación actual, los docentes se enfrentan al reto de integrar nuevas tecnologías y recursos
educativos para alcanzar de manera efectiva a los estudiantes. Esta nueva modalidad educativa
implica adaptar los enfoques pedagógicos a las políticas institucionales, donde las TIC desempeñan
un rol esencial como herramientas mediadoras (García, 2021). La IA tiene un gran potencial para
acelerar el logro y desarrollo de los objetivos educativos globales al superar barreras de acceso al
aprendizaje, automatizar procesos de gestión y optimizar métodos que mejoran los resultados
(Moreno, 2019). Este artículo tiene como objetivo identificar las potencialidades y posibles aplicaciones
de la IA en el ámbito educativo, además de presentar diversas plataformas y herramientas digitales
que hacen uso de esta y pueden ser útiles tanto para docentes, como para personal administrativo
educativo y estudiantes.
2.
Metodología
El artículo se basa en una de revisión de la literatura existente, lo que implica investigar el estado del
arte y fuentes relacionadas para comprender los beneficios y aplicaciones de la IA en la educación. Esto
involucra examinar estudios, investigaciones y literatura científica previa para obtener información
sustancial sobre las herramientas digitales, plataformas y aplicaciones que utilizan IA en la educación.
La investigación es de tipo descriptiva, porque se busca recopilar información existente, analizarla y
presentarla de manera sistemática y detallada. En este caso, se identifican los beneficios y aplicaciones
de la IA en la educación, así como recopilan y describen las herramientas digitales, plataformas y
aplicaciones más utilizadas. Por otro lado, la investigación exploratoria implica examinar un tema o
área de estudio nuevo o poco investigado, con el fin de generar ideas, identificar tendencias y
establecer bases para futuras investigaciones más específicas. Al revisar el estado del arte y la literatura
existente, se explora y comprende mejor cómo se está empleando la IA en el ámbito educativo, para
así identificar posibles áreas de investigación o mejoras en la aplicación de estas tecnologías. Después
del análisis exhaustivo de literatura se recopilaron y describieron las herramientas digitales,
plataformas y aplicaciones que hacen uso de la IA y son usadas en el contexto educacional. Para
lograrlo se efectuó una síntesis y clasificación de la información recopilada para destacar las
características y funcionalidades de las herramientas, así como los beneficios que brindan a la
enseñanza y el aprendizaje.
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3. Resultados
La IA ha encontrado un espacio fundamental en el ámbito educativo, al brindar una amplia gama de
beneficios y oportunidades. Desde la mejora de la experiencia de aprendizaje hasta la optimización de
los procesos educativos, la IA se ha convertido en una herramienta revolucionaria para impulsar la
educación. Gracias a su capacidad para analizar y procesar grandes volúmenes de datos, puede ofrecer
un aprendizaje personalizado y adaptativo, atendiendo las necesidades individuales de cada
estudiante. Además, permite a los educadores obtener información valiosa sobre el rendimiento de los
estudiantes, identificando áreas de mejora y desarrollando estrategias pedagógicas más efectivas. En
la Tabla 1 se presentan las principales aplicaciones de la IA en el espacio educativo.
Tabla 1
Aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito educativo
Entornos virtuales
La IA contribuye a que la educación sea más accesible, en donde los procesos de
enseñanza-aprendizaje se desarrollen
en entornos virtuales, los que ponen a
disposición de los estudiantes diversidad de recursos disponibles en línea, son
interactivos, automáticos y permiten la participación activa del estudiante. La IA
puede favorecer al acceso universal a la educación y a un aprendizaje ubicuo.
Asistente virtual
Los asistentes virtuales son programas informáticos que utilizan IA para interactuar
con los usuarios y brindarles información y asistencia. En el ámbito educativo, los
asistentes virtuales pueden ser útiles al proporcionar respuestas rápidas a preguntas,
ofrecer explicaciones y tutoriales, facilitar el acceso a recursos educativos, asesorar
con la planificación y ejecución de tareas, brindando apoyo personalizado y
facilitando las actividades.
Realidad Aumentada
y Realidad Virtual
Por medio de la IA se combina la realidad física con la creada por la tecnología. Tiene
múltiples aplicaciones en la educación, incluyendo la visualización inmersiva de
entornos históricos y científicos, simulaciones interactivas para experimentos y
prácticas seguras, recorridos virtuales a museos y sitios educativos, entre otras
(Prendes & Cerdán, 2021).
Automatización de
procesos
La automatización de tareas repetitivas de los docentes y el análisis de datos a nivel
de los sistemas escolares (Jara & Ochoa, 2020) resultan útiles para llevar a cabo tareas
administrativas y rutinarias. Al automatizar procesos como la gestión de
calificaciones, la organización de horarios y la recopilación de datos, los profesores
pueden enfocarse en desarrollar metodologías innovadoras, diseñar actividades
interactivas y brindar una atención más personalizada a los estudiantes.
Personalización de la
educación
Plataformas y sistemas que proporcionan caminos de aprendizaje personalizados
según los perfiles, respuestas e interacciones de los estudiantes. Estas aplicaciones
tienen como objetivo adaptar el tipo, la dificultad, la secuencia y el ritmo de los
materiales de aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante, además
de brindar retroalimentación personalizada (Jara & Ochoa, 2020).
Tutores virtuales
inteligentes
Se refiere a proporcionar tutoriales personalizados paso a paso, adaptados a las
necesidades de cada estudiante, el que
accede a un tutor virtual en cualquier
momento para recibir asistencia y comunicarse con él de manera interactiva. A
medida que avanzan, el sistema ajusta la dificultad y les brinda sugerencias y
orientación para facilitar su aprendizaje (López & Arévalo, 2022).
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Predicción del
rendimiento de los
estudiantes
Puede ser utilizada para la predicción del rendimiento de los estudiantes debido a
su capacidad para analizar y procesar grandes cantidades de datos, así se puede
identificar a los estudiantes con problemas en el aprendizaje, establecer las posibles
causas y soluciones (Arana, 2021).
El progreso tecnológico acelerado impulsa la inclusión de tecnologías basadas en IA en el contexto
educativo, generando cambios significativos en la forma en que se enseña y adquiere conocimientos.
Conforme se analizan las funcionalidades de la IA, se descubre cómo estas herramientas transforman
la educación, haciéndola más accesible, personalizada y eficiente. Desde chatbots y plataformas de
aprendizaje en línea hasta asistentes de voz virtuales y robots educativos. En la Tabla 2 se presentan
cómo estas aplicaciones de IA revolucionan la forma de enseñanza-aprendizaje y varios procesos
educativos.
Tabla 2.
Herramientas Digitales basadas en IA empleadas en la educación
Estudio
Herramientas IA
Descripción
“La llegada de la
inteligencia artificial a la
educación” (Moreno, 2019)
Chatbots
Son agentes de software conversacionales inteligentes que
pueden desempeñar un papel clave en los entornos virtuales
de formación al actuar como profesor, estudiante o tutor. Su
función principal es brindar sincronización y acompañamiento
(Moreno, 2019).
Plataformas online para el
auto-aprendizaje
Son entornos virtuales diseñados para facilitar el aprendizaje
independiente y autodirigido. Estas plataformas ofrecen una
variedad de recursos educativos, herramientas interactivas y
materiales de estudio que permiten a los usuarios adquirir
conocimientos y habilidades a su propio ritmo.
Robótica educativa
La robótica educativa se presenta como un recurso para
potenciar el aprendizaje de las ciencias y tecnologías,
fusionando lo lúdico con el conocimiento. Mediante la
implementación de proyectos que involucran diseño,
construcción, programación y pruebas, los estudiantes pueden
materializar los contenidos curriculares y, al hacerlo, se
estimulan procesos de investigación. (Quiroga, 2018).
“La tecnología y la
Inteligencia Artificial en
el sistema educativo”
(Macías, 2021).
Socratic
Aplicación que utiliza IA para apoyar a los estudiantes en la
realización y comprensión de sus tareas (Macías, 2021). Socratic
favorece la
comprensión al ofrecer una amplia gama de
herramientas y recursos educativos.
Siri
Google Now
Alexa
Cortana
Son asistentes personales inteligentes que simplifican las
actividades diarias. Actúan por medio de comandos de
reconocimiento de voz y se puede implementar en la educación
como una herramienta de apoyo para los estudiantes y
profesores. Pueden proporcionar respuestas rápidas a
preguntas relacionadas con conceptos académicos, realizar
traducciones, definiciones y buscar información en línea.
Además, ayudan a los estudiantes a establecer recordatorios de
tareas y horarios de estudio, facilitando la organización y la
gestión del tiempo. También se puede emplear para dictar
notas, redacciones o realizar búsquedas rápidas durante la
investigación. Mejoran la productividad y facilitan el proceso
de aprendizaje en el entorno educativo.
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“Implicancia de la
inteligencia artificial en
las aulas virtuales para la
educación superior”
(García, 2021)
ChatGPT
Chat de inteligencia artificial que brinda apoyo y
retroalimentación en tiempo real a los estudiantes. Responde
preguntas, ofrece explicaciones y ayuda a comprender
conceptos complejos. Además, analiza y brinda sugerencias de
mejora en la escritura, así como asesoramiento académico para
la planificación de cursos e información adicional en procesos
investigativos.
“Inteligencia Artificial
Aplicada a la Educación:
Logros, Tendencias y
Perspectivas”
(Arana, 2022)
ActiveMath
Beetle II System
EER-Tutor
MATHia
The AutoTutor
Why2 Atlas
COMET
VIPER
Son sistemas de tutoría inteligentes basado en redes neuronales
para evaluar en tiempo real el rendimiento de los estudiantes.
Ofrecen instrucciones y retroalimentación altamente
personalizadas y oportunas tanto a los estudiantes como a los
instructores.
También permite la detección temprana de
problemas de aprendizaje
“Inteligencia Artificial,
como base de un modelo
de curriculum learning
para el desarrollo de
competencias digitales en
e-learning”
(Chávez, 2022)
Thinkster Math
Brainly,
Third Space Learning,
Carnegie Learning.
Gradescope
Smartik
Khan Academy
Duolingo
Son sistemas inteligentes de aprendizaje adaptativo.
Automatizan el proceso de corrección de ejercicios, prácticas y
tareas, permitiendo ahorrar tiempo y brindando
retroalimentación detallada y específica a cada estudiante.
También detectan el ritmo de aprendizaje y progreso de los
estudiantes y les propone un plan de estudios personalizado.
“Harnessing the Power of
AI to Education”
(Srinivasa et al., 2022).
IBM Watson Education
Plataforma de IA desarrollada por IBM que incluye soluciones
como tutoría individualizada, personalización del contenido
educativo, análisis de datos y orientación profesional, con el
objetivo de proporcionar una experiencia educativa más
efectiva.
Ivy.ai
Elsa
Asistentes virtuales de programas de IA que interactúan con
los estudiantes y les ayudan en sus tareas educativas. Se
pueden utilizar en diferentes asignaturas y proporcionan
respuestas y asistencia en tiempo real.
Jill Waston
Nao
Artie
Mika
Hugh Library Assistant
Son robots y humanoides que utilizan IA para interactuar con
las personas. Son utilizados en diferentes aplicaciones
educativas, como apoyo en la enseñanza. Brindan asistencia y
mejoran la experiencia de los usuarios.
Knewton
Century Tech
Ofrece a los estudiantes la capacidad de detectar deficiencias
en su conocimiento, ofreciendo cursos pertinentes mediante el
uso de IA. Se identifican las lagunas en el conocimiento y se
proporcionan recomendaciones y retroalimentación sobre el
estudio.
Cogni
Querium
Plataformas de aprendizaje personalizado que utilizan
algoritmos de IA
para adaptar los materiales y recursos
educativos a las necesidades individuales de los estudiantes.
Proporciona retroalimentación instantánea, recomendaciones
personalizadas y seguimiento del progreso para mejorar el
aprendizaje.
Kipadaptive
La plataforma emplea algoritmos de IA para asistir a las
instituciones educativas en la recolección de datos y fomentar
la participación estudiantil. Mediante el análisis de patrones y
conexiones ocultas, es capaz de predecir el desempeño
académico.
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“Plagiarism in Academic
Environment”
(Mohanan, 2020)
Plagscan
Turnitin
iThenticate
Urkund
Son herramientas basadas en IA que detectan el plagio en
trabajos académicos y documentos, mediante el empleo de
algoritmos avanzados para comparar el contenido del texto con
diversas fuentes en línea y bases de datos, identificando
posibles coincidencias y fragmentos copiados. Proporcionan
informes detallados sobre las similitudes encontradas.
4. Conclusiones
La IA en la educación ofrece numerosas ventajas, incluyendo el acceso a entornos virtuales que facilitan
la participación activa de los estudiantes y el aprendizaje ubicuo, esto contribuye a que el aprendizaje
se pueda efectuar en cualquier lugar y momento, superando diversas barreras educativas. Otra forma
de usar la IA en la educación son los asistentes virtuales que brindan respuestas rápidas y
personalizadas, explicaciones, tutoriales y acceso a recursos educativos, facilitando las actividades
cotidianas de los estudiantes. De igual manera las plataformas y sistemas basados en IA proporcionan
tutorías virtuales inteligentes y caminos de aprendizaje personalizados según los perfiles y las
interacciones de los estudiantes. Adaptan el contenido y la dificultad de los materiales de aprendizaje
a las necesidades individuales de cada uno, mejorando así su experiencia educativa. La IA también
combina la realidad física con elementos virtuales y ofrece múltiples aplicaciones educativas como la
visualización inmersiva de entornos históricos y científicos, las simulaciones interactivas y los
recorridos virtuales a museos y sitios educativos, prácticas, entre otras. La IA también permite la
automatización de tareas repetitivas y el análisis de datos a nivel de sistemas escolares. La capacidad
de la IA para analizar grandes cantidades de datos también predice el rendimiento estudiantil. Al
identificar posibles problemas en el aprendizaje, se pueden tomar medidas adecuadas para abordar
las dificultades y mejorar los resultados académicos.
Existen diversas aplicaciones de IA en el espacio educativo. Los chatbots como ChatGPT, Ivy.ai y
Elsa son agentes de software conversacionales que brindan retroalimentación y apoyo a los estudiantes
en tiempo real, respondiendo preguntas y ofreciendo asesoramiento académico. Los asistentes
personales inteligentes como Siri, Google Now, Alexa y Cortana actúan mediante comandos de voz,
proporcionando respuestas rápidas a preguntas académicas, ayudando con traducciones, definiciones
y búsquedas en línea, así como facilitando la organización y gestión del tiempo. En tanto, Plagscan y
Turnitin son plataformas que utilizan IA para detectar el plagio en tareas y proyectos de investigación.
Por otro lado, plataformas como Duolingo, Gradescope, Smartik, y Khan Academy ofrecen entornos
virtuales para el aprendizaje independiente y autodirigido, proporcionando recursos educativos y
personalizando la experiencia de aprendizaje. Además, los robots y humanoides como Jill Waston,
Nao, Artie, Mika y Hugh Library Assistant que funcionan con IA interactúan con las personas, son
utilizados como apoyo en la enseñanza y mejoran la experiencia educativa.
Referencias
Arana, C. (2021). Inteligencia artificial aplicada a la educación: logros, tendencias y perspectivas.
INNOVA UNTREF. Revista Argentina de Ciencia y Tecnología, 1(7), 1-22.
http://revistas.untref.edu.ar/index.php/innova/article/view/1107
Chávez, M. E. (2022). Inteligencia Artificial, como base de un modelo de curriculum learning para el desarrollo
de competencias digitales en e-learning [Tesis doctoral, Universidad Autónoma Metropolitana].
http://hdl.handle.net/11191/9684
https://rei.esprint.tech
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Vol. 2 N° 1, enero-junio 2023 (52-60)
Esprint Investigación
Laura Pilar Berrones Yaulema, Sebastián Alejandro Salgado Oviedo 59
Flores-Vivar, J. M., & García-Peñalvo, F. J. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de
la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4). Comunicar, 31(74).
https://doi.org/10.3916/C74-2023-03
García, J. J. (2021). Implicancia de la inteligencia artificial en las aulas virtuales para la educación
superior. Orbis Tertius-UPAL, 5(10), 31-52.
https://www.biblioteca.upal.edu.bo/htdocs/ojs/index.php/orbis/article/view/98
García-Peña, V. R., Mora-Marcillo, A. B., & Ávila-Ramírez, J. A. (2020). La inteligencia artificial en la
educación. Domino de las Ciencias, 6(3), 648-666.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8231632
Jara, I., & Ochoa, J. M. (2020). Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación. BID.
http://dx.doi.org/10.18235/0002380
López, E. C. I., & Arévalo, S. N. (2022). Educación artificial. Desafíos, 13(1), 55-6.
https://doi.org/10.37711/desafios.2022.13.1.370
Macías, Y. (2021). La tecnología y la Inteligencia Artificial en el sistema educativo [Tesis de Maestría,
Universitat Jaume I]. Repositorio de la Universitat Jaume I. http://hdl.handle.net/10234/195263
Mohanan, A., D’silva, D. R., & Paulose, A. (2020). Plagiarism in Academic Environment.
https://www.academia.edu/47759786/Plagiarism_in_Academic_Environment
Moreno, R. D. (2019). La llegada de la inteligencia artificial a la educación. Revista de Investigación en
Tecnologías de la Información: RITI, 7(14), 260-270. https://doi.org/10.36825/RITI.07.14.022
Nivela-Cornejo, M. A., Echeverría-Desiderio, S. V., & Otero-Agreda, O. E. (2020). Estilos de
aprendizajes e inteligencia artificial. Polo del Conocimiento, 5(9), 222-253.
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/7554412.pdf
Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO). (2021). La
Inteligencia Artificial en la Educación. https://es.unesco.org/themes/tic-educacion/inteligencia-
artificial
Prendes, M., & Cerdán, F. (2021). Tecnologías avanzadas para afrontar el reto de la innovación
educativa. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(1), 33-53.
http://dx.doi.org/10.5944/ried.24.1.28415
Quiroga, L. P. (2018). La robótica: otra forma de aprender. Revista educación y pensamiento, 25(25).
http://www.educacionypensamiento.colegiohispano.edu.co/index.php/revistaeyp/article/vie
w/89
Sandoval, E. (2018). Aprendizaje e inteligencia artificial en la era digital: implicancias socio-
pedagógicas ¿reales o futuras? Revista boletín REDIPE, 7(11), 155-171.
https://revista.redipe.org/index.php/1/article/view/626
Srinivasa, K. G., Kurni, M., & Saritha, K. (2022). Harnessing the Power of AI to Education. Learning,
Teaching, and Assessment Methods for Contemporary Learners: Pedagogy for the Digital Generation.
Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-6734-4_13
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on
artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International
Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-
019-0171-0
https://rei.esprint.tech
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Transparencia
Conflicto de interés
Los autores declaran que no existen conflictos de interés que influyan en la objetividad de este estudio.
Fuente de financiamiento
No se recibieron fondos financieros de ninguna organización que pudiera tener interés en los
resultados presentados.
Contribución de autoría
Laura Pilar Berrones Yaulema: Conceptualización, metodología, software, validación, análisis formal,
investigación, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y
edición, financiamiento, administración del proyecto, recursos, supervisión.
Sebastián Alejandro Salgado Oviedo: Conceptualización, software, gestión de datos, validación,
análisis formal, investigación, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción -
revisión y edición, financiamiento, recursos, supervisión.
Los autores contribuyeron activamente en el análisis de los resultados, revisión y aprobación del
manuscrito final.
