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41
Análisis Metódico de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior Tecnológica
Chris Casal Rodríguez
1
; Mónica Yépez Mora
2
; Mariuxi Olvera Morán
3
1
Instituto Superior Tecnológico Juan Bautista Aguirre –Carrera de Administración, Daule, Ecuador, chriscasal90@gmail.com
2
Instituto Superior Tecnológico Juan Bautista Aguirre –Carrera de Administración, Daule, Ecuador, monica.yepez@itsjba.edu.ec
3
Instituto Superior Tecnológico Juan Bautista Aguirre –Carrera de Desarrollo de Software, Daule, Ecuador, mariuxi.olvera@itsjba.edu.ec
Resumen: La rápida evolución de la sociedad de la información exige una adaptación ágil por parte
de la educación superior. El principal desafío para estas instituciones radica en la planificación, diseño,
desarrollo e implementación de competencias digitales en el entorno educativo. Se ha empleado una
metodología basada en una exhaustiva revisión documental para recopilar información esencial que
favorezca la comprensión de la integración necesaria entre las instituciones de educación superior
(IES) y los entornos virtuales de aprendizaje basados en inteligencia artificial (IA). Los resultados
obtenidos son cruciales para evidenciar la importancia de formar profesionales capaces de enfrentar
los desafíos de la transformación digital en diversos entornos tecnológicos. Además, el desarrollo de
entornos de enseñanza-aprendizaje basados en IA brinda la oportunidad de mejorar la educación al
personalizar el aprendizaje según las necesidades individuales de cada estudiante. Por lo tanto, se
destaca la necesidad de implementar un lenguaje digital globalizado, fundamentado en programas
desarrollados por IA.
Palabras clave: Innovación educativa, Inteligencia artificial, Tecnología educacional, Entornos
virtuales, Enseñanza aprendizaje
Methodical Analysis of Artificial Intelligence in Higher Technological Education
Abstract: The rapid evolution of the information society requires agile adaptation by higher
education. The main challenge for these institutions lies in the planning, design, development, and
implementation of digital competencies in the educational environment. A methodology based on an
exhaustive documentary review has been used to collect essential information that favors the
understanding of the necessary integration between higher education institutions (HEIs) and virtual
learning environments based on artificial intelligence (AI). The results obtained are crucial to
demonstrate the importance of training professionals capable of facing the challenges of digital
transformation in various technological environments. Furthermore, the development of AI-based
teaching-learning environments provide the opportunity to improve education by personalizing
learning according to the individual needs of each student. Therefore, the need to implement a
globalized digital language is highlighted, based on programs developed by AI.
.
Keywords: Educational innovation, Artificial intelligence, Educational technology, Virtual
environments, Teaching and learning
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1. INTRODUCCIÓN
A partir de diciembre de 2019, la
inteligencia artificial (IA) ha desempeñado un
papel crucial en respuesta a la crisis sanitaria
desencadenada por el virus SARS-CoV-2
(COVID-19). La IA ofrece la promesa de
transformar la educación al proporcionar
amplias oportunidades, teniendo en cuenta el
impacto significativo en los procesos de
aprendizaje y enseñanza, así como en la
optimización de la gestión de los elementos
fundamentales de las instituciones de
educación superior: la docencia, la
investigación y la innovación (Pardiñas R.,
2020). La inteligencia artificial (IA) tiene el
potencial de ofrecer una enseñanza más
personalizada y efectiva al fomentar el
desarrollo de actividades intuitivas para la toma
de decisiones, contribuyendo a la adquisición y
comprensión de conocimientos basados en
experiencias más adaptadas a las necesidades
individuales. Esto, a su vez, mejora la
eficiencia en la gestión de procesos. La Cuarta
Revolución Industrial, también denominada
Industria 4.0, representa una época de
transformaciones tecnológicas profundas que
están alterando la forma en que se producen
bienes y servicios.
Estos cambios son impulsados por el
desarrollo de nuevas tecnologías como la
robótica, la inteligencia artificial, el Internet de
las cosas, el Big Data y la realidad aumentada.
Estas tecnologías están impactando todos los
aspectos de la producción, desde el diseño
hasta la distribución, y están generando
cambios significativos en el comportamiento
de los consumidores. Es importante señalar que
la inteligencia artificial (IA) cuenta con
componentes que facilitan su operación,
especialmente en el ámbito del proceso de
enseñanza-aprendizaje. Estos componentes
están vinculados a la toma de decisiones,
basada en el análisis de información recopilada
que potencia el refuerzo de acciones como un
constructo para una sociedad de la información.
Entre estos componentes se incluyen el
aprendizaje automático, el aprendizaje
profundo y el aprendizaje por refuerzo
(Carbonell-García et al., 2023, p. 158).
El empleo y la aplicación de la
inteligencia artificial en el ámbito educativo ha
planteado retos significativos, pero al mismo
tiempo, ha abierto amplias perspectivas tanto
para docentes como para estudiantes. El estudio,
el conocimiento, el desarrollo y la aplicación de
esta tecnología constituyen un campo en
constante evolución que requiere una regulación
ética tanto a nivel individual como colectivo.
Por esta razón, la realización de un análisis
situacional se torna crucial para formular
recomendaciones prácticas que orienten su uso
adecuado (Restrepo-Echeverri et al., 2022, pág.
125).
La educación, a menudo arraigada en
enfoques tradicionales, necesita adaptarse a los
cambios en su entorno, como la transformación
digital y la incorporación de herramientas
tecnológicas. Esto asegura que los estudiantes
adquieran las habilidades necesarias para
enfrentar los desafíos del mundo laboral a través
de su formación. Por lo tanto, se ha identificado
como imperativo que los técnicos, tecnólogos y
profesionales universitarios desarrollen
capacidades y calificaciones para tener éxito en
los procesos de la llamada Educación 4.0. Esto
se considera esencial para abordar las demandas
y requisitos de la Industria 4.0, que implica la
automatización de procesos para generar valor
en la producción masiva de bienes y servicios
(Diaz Tito et al., 2021).
Zamora y Mendoza (2023) mencionan
que “los sistemas de aprendizaje inteligente se
basan en tres componentes: el conocimiento del
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contenido, el conocimiento del alumno y el
conocimiento de estrategias y metodologías. Se
utilizan principalmente en el aprendizaje en
línea (e-learning). Estos sistemas funcionan
como guías del proceso de autoaprendizaje,
analizando y diagnosticando los conocimientos
y habilidades del estudiante. Valoran las
fortalezas y debilidades del estudiante a través
de procesos automatizados que permiten
determinar el dominio de un tema específico”.
Adicionalmente, “… se encuentran las
plataformas de aprendizaje colaborativo, las
cuales presentan entornos computarizados, que
facilitan herramientas de software y fomentan la
interacción entre individuos. Utilizan las
entradas de los diferentes actores para ofrecer
materiales, medios de comunicación e
interacción, mediante un entorno virtual
amigable e intuitivo” (p. 4).
En la educación superior tecnológica y
universitaria, la innovación promete valiosas
aplicaciones para ser ejecutadas dentro de las
aulas apoyando a los docentes en la creación de
mundos virtuales para la exploración de nuevos
conocimientos (Barrios-Tao et al., 2021). Esta
ha demostrado poseer un gran potencial que
permite el procesamiento de datos y la
extracción de información con avances
relevantes en la adquisición de conocimiento en
los diferentes entornos académicos (Tomalá De
La Cruz et al., 2023).
Acorde a lo señalado por García et al
(2020, citado por Tomalá De La Cruz et al.,
2023) existen tres pilares básicos de cualquier
sistema educativo son: lectura, escritura y
cálculo; la sociedad de la información y el
conocimiento amplia estos pilares a través de
habilidades no cognitivas, tales como: empatía,
creatividad y pensamiento crítico (p. 243). La
conceptualización de la IA, acorde a (Pardiñas
R., 2020) citando a (García A. , 2012), se
expresa que “gran cantidad de información
facilita el acceso a grandes cantidades de datos
analizables y a su vez demanda de nuevas
técnicas que permitan manejar tales cantidades
de información. Google es un ejemplo claro,
cuyo buscador es capaz de ir aprendiendo de los
clics de los usuarios para mejorar los resultados
de las búsquedas (pág. 13)”.
La IA puede ayudar a adquirir estas
habilidades esenciales a través de aplicaciones
educativas basadas en big data, aprendizaje
automático y aprendizaje profundo. Su correcta
aplicación en la educación proporciona entornos
de aprendizaje adaptativos y personalizados
adaptándose a las necesidades individuales de
cada alumno, permitiendo desarrollar
estrategias de aprendizaje más efectivas y
puntuales, que ayuden a los alumnos en la
adquisición de conocimientos de manera más
eficiente (Flores Olvera et al., 2020). Un análisis
sistemático de la inteligencia artificial en la
educación superior tecnológica es un tema
importante que puede ayudar a comprender el
potencial de la inteligencia artificial para
transformar la educación. Al examinar las
diferentes formas en que se utiliza la inteligencia
artificial, podemos identificar los beneficios y
desafíos de su uso y desarrollar estrategias para
explotar su potencial.
Su aplicación en la enseñanza se
convierte en el eje central de la docencia,
fomentando el aprendizaje en los estudiantes
mediante la implementación de proyectos de
desarrollo comunitario. Estos proyectos buscan
mejorar la calidad de vida de los habitantes,
estableciendo así una conexión significativa con
la sociedad. Además, se aprovecha en la
investigación y desarrollo (I+D), capitalizando
la capacidad de absorber nuevos conocimientos
gracias al crecimiento exponencial de las
capacidades cognitivas actuales. Esta capacidad
no solo permite controlar nuestro entorno, sino
también proteger el futuro y corregir posibles
errores que puedan afectar cualquier tipo de
entorno. Salmerón et al (2023) expresan que la
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educación y la formación son fundamentales
para el desarrollo personal y social. La IA puede
mejorar la calidad y el acceso a la misma,
especialmente para las personas con
discapacidades. El campo de la educación debe
asumir este desafío para garantizar que todos
tengan las oportunidades educativas que
necesitan. (p. 29)
En contraste, Giró-Gracia y Sancho-Gil
(2022) señalan que:
Mediante la IA es posible diseñar diferentes
plataformas virtuales más amigables e
interactivas que faciliten los procesos
educativos, tanto para el estudiante como para el
docente y los directivos; es así que algunas
instituciones están adoptando implementaciones
basadas en diseño instruccional, Learning
Management System (LMS) e inteligencia
artificial para interactuar en modalidad
sincrónica y asincrónica con sus estudiantes.
(citado por Salmerón Moreira et al., 2023, p. 29)
En una revisión retrospectiva, las
actividades asincrónicas se definen como
aquellas que los estudiantes pueden llevar a
cabo en cualquier momento y lugar, sin
necesidad de estar conectados en tiempo real
con el docente. Esta flexibilidad permite a los
estudiantes acceder al contenido y recibir
asistencia de los docentes según sus
necesidades, sin verse limitados por horarios o
ubicaciones específicas. Normalmente, estas
actividades se realizan a través de plataformas
de aprendizaje virtual (LMS), como Moodle o
Canvas, donde los estudiantes pueden acceder
a recursos como videos, presentaciones,
lecturas, foros de discusión y chats. Al mismo
tiempo, los docentes pueden utilizar estas
actividades asincrónicas para brindar apoyo
adicional, por ejemplo, creando secciones de
preguntas frecuentes que aborden las consultas
más comunes de los estudiantes.
1.1 El impacto de la inteligencia artificial
en la educación.
Autores como García et al. (2023)
señalan que la revolución digital contribuye a la
extracción y procesamiento de grandes
cantidades de información con el fin de mejorar
el desarrollo de actividades educativas o
administrativas mediante técnicas avanzadas de
herramientas tecnológicas para el análisis del
aprendizaje en diferentes campos como la
psicología, sociología, pedagogía entre otros. (p.
20)
Asimismo, las IA promete definir
enfoques centralizados en la inteligencia de
datos que garantice la mejora continua de
procesos de enseñanza aprendizaje, las mismas
que debe poseer oportunidades para la inclusión
y equidad de todas las personas que accedan a
una educación con valor agregado, permitiendo
que habilidades como el aprendizaje
colaborativo, sea uno de los aspectos
revolucionarios en la promocion y
personalización de los procesos dentro de las
instituciones de educación superior integradas
por los tres ejes sustantivos: docencia,
investogación y vinculación con la comunidad.
(p. 20)
1.2 Impacto en el proceso de aprendizaje
La inteligencia artificial (IA) tiene el
potencial de revolucionar el proceso de
aprendizaje de diversas maneras. Un ejemplo
destacado es el uso de sistemas de aprendizaje
automático que ofrecen a los estudiantes
retroalimentación personalizada adaptada a sus
necesidades individuales, facilitando así un
aprendizaje más eficiente y efectivo. Además,
la IA puede ser empleada para crear entornos de
aprendizaje más inmersivos y atractivos.
Tecnologías como la realidad virtual y
aumentada permiten generar experiencias
educativas más envolventes y estimulantes. Sin
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embargo, para optimizar estos procesos, es
esencial que los docentes se mantengan
constantemente actualizados en el ámbito de las
herramientas informáticas innovadoras o
emergentes, garantizando así una educación
con una mayor presencia tecnológica para los
estudiantes.
1.3 Impacto en procesos de enseñanza
La IA también tiene el potencial de
transformar la enseñanza. Por ejemplo, los
sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar
a los profesores a crear planes de estudio
personalizados y a identificar las áreas en las que
los estudiantes necesitan más ayuda. Además, la
IA se puede utilizar para crear herramientas de
enseñanza que sean más eficientes y efectivas.
Por ejemplo, los chatbots pueden utilizarse para
responder a las preguntas de los estudiantes y los
sistemas de traducción automática pueden
utilizarse para traducir materiales educativos a
diferentes idiomas. Esto permitirá que los
docentes tengan una transformación por medio
de la reflexión, donde redefinirá sus
metodologías creando espacios de orientación
hacia la investigación de nuevos desafíos para
convertir la enseñanza tradicional en una
educación difusora de resultados académicos y
científicos. (pág. 21)
1.4 Impacto en la accesibilidad
La IA también tiene el potencial de hacer
que la educación sea más accesible para todos.
Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de
voz pueden ayudar a los estudiantes con
discapacidades auditivas y los sistemas de
traducción automática pueden ayudar a los
estudiantes que hablan idiomas diferentes.
Adicional, la IA se puede utilizar para crear
entornos de aprendizaje más flexibles y
adaptables. Por ejemplo, los sistemas de
aprendizaje automático pueden proporcionar a
los estudiantes acceso a educación
personalizada en cualquier momento y lugar.
En este sentido, Ecuador presenta
dificultades educativas, tales como: la
percepción del educador hacia sus alumnos,
donde considera que todos aprenden igual en
tiempo y espacio, y la poca participación del
estudiante con los recursos tecnológicos
disponibles que agreguen valor al contenido
educativo debido a diversos factores, entre ellos,
el socioeconómico (Nivela Cornejo, Echeverría
Desiderio, & Otero Agreda, 2020, p. 224). Ante
ello, se debe considerar rasgos de tipo afectivo,
cognitivo y psicosociales que los estudiantes
utilizan para interactuar dentro de una clase,
además de, promover herramientas que se
adapten a las necesidades de cada estilo de
aprendizaje y socioeconómico, limitando su uso
en el proceso de absorción de conocimiento.
1.4 Impacto en el futuro de la educación
La creación de plataformas como
ChatGPT desarrollada por la empresa OpenAI
es un ejemplo de cómo este tipo de tecnologías
puede cambiar el panorama educativo. Este
programa es un chatbot que genera texto,
traducir idiomas, escribir diferentes tipos de
contenido creativo y responder a preguntas de
forma informativa. Este tipo de aplicaciones
podría automatizar tareas que actualmente
realizan los profesores, como la corrección de
exámenes o la atención a los estudiantes.
Además, la IA también podría utilizarse
para crear nuevos tipos de contenidos
educativos, como vídeos de realidad virtual o
simulaciones. Estos contenidos podrían ofrecer
a los estudiantes una experiencia de aprendizaje
más personalizada y atractiva debido al
aprovechamiento de campos en las tecnologías
de aprendizaje automático (Machine Learning,
Deep Learning), contribuyendo en el
aprendizaje profundo y procesamiento del
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lenguaje natural utilizado para que los
algoritmos puedan aprender autónomamente
aplicando sus conocimientos en diferentes
entornos, tanto sociales como industriales
(Salmerón Moreira et al., 2023, citando a
Peñaherrera Acurio et al., 2022).
La inteligencia artificial tiene el
potencial de impactar el futuro de la educación
de manera significativa. No solo puede mejorar
la enseñanza y los asuntos académicos, sino
también ayudar a los estudiantes a gestionar su
atención, tomar decisiones informadas sobre su
carrera y abordar los factores personales que
pueden contribuir a la deserción escolar (Ocaña-
Fernández et al., 2019). La IA tiene el potencial
de transformar la educación de manera
fundamental. Al mejorar el aprendizaje, la
enseñanza y la accesibilidad, la IA puede ayudar
a preparar a los estudiantes para el futuro y crear
una sociedad más equitativa.
No obstante, uno de los desafíos que
enfrenta cualquier docente es la adaptación a
nuevas tecnologías con el fin de mejorar la
formación continua de los estudiantes. Aquellos
que actualizan constantemente sus
conocimientos encaminan su carrera hacia la
profesionalización centrada en las tecnologías
de la información y comunicación. Esto permite
redefinir el trabajo educativo convencional
hacia la capacitación en habilidades blandas que
aborden las necesidades y desafíos de un
mercado competitivo en las instituciones de
educación superior, donde se busca integrar la
docencia, la investigación y la vinculación con
la comunidad. Esto se logra mediante la
adaptación de prácticas bajo el enfoque de
aprendizaje colaborativo y autónomo.
Este artículo tiene como objetivo
demostrar que la inteligencia artificial (IA)
puede ser un aliado valioso en todo el proceso
de enseñanza-aprendizaje. La IA, integrando los
tres ejes sustantivos mencionados
anteriormente, se propone como un objetivo el
análisis metódico, sirviendo como vínculo entre
la veracidad y la comunicación de información
que facilite la identificación de diversos campos
de acción. Además, se exploran los beneficios y
desafíos que podrían enfrentar las instituciones
de educación superior (IES) al implementar la
IA como parte integral de los procesos de
enseñanza. La creciente popularidad de las
aplicaciones basadas en IA permite a los
estudiantes realizar actividades y tareas que
anteriormente se llevaban a cabo manualmente
con la asistencia de los profesores, planteando
así un desafío para el sistema educativo.
2. MATERIALES Y MÉTODOS
Para el desarrollo de este trabajo de
investigación fue necesario realizar un análisis
sistemático para la recolección de información
relacionada con el tema en discusión. Para ello,
fue necesario seguir el modelo metodológico
PRISMA que, a diferencia de las revisiones de
carácter narrativa tradicional, es sistemático,
proporcionando información estructurada lo que
asegura una síntesis con un alcance mayor de
objetividad que minimice los sesgos sobre
estudios rigurosos e incluye el uso de motores
de búsqueda para promover la investigación en
curso (Blog Éxito Académico, 2021).
Page et al (2021) señalan que la
metodología PRISMA brinda la oportunidad de
obtener información con mínimos errores de
encontrar documentos que no posean
rigurosidad académica y científica, utilizado
mayormente en investigación de ciencias de la
salud. Ante esto, las bases de datos científicos
que permitirán obtener lo expuesto, serán
Scopus, SpringerLink y Scielo (Fajardo A. et al.,
2023). Los pasos para efectuar la aplicación de
una revisión adecuada son: definir la pregunta
de investigación, realizar la búsqueda
exhaustiva de la información en las bases de
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datos relevantes, seleccionar los documentos y
extraer los datos.
3. DESARROLLO
3.1 Análisis de datos
Para efectuar el análisis de datos
respectivo, tenemos las siguientes tablas.
Tabla 1.
Preguntas para la búsqueda de información
Código
Pregunta de
búsqueda
Objetivo de búsqueda
P01B
¿Cuál es el enfoque
que brinda la
aplicación de
inteligencia artificial
en otras áreas de
conocimiento?
Comprender el enfoque
que brinda la aplicación
de inteligencia artificial
(IA) en otras áreas de
conocimiento. Esto
implica identificar las
diferentes formas en que
la IA se puede utilizar
para mejorar o
transformar estas áreas.
P02B
¿Qué tipo de ventaja
brinda la aplicación
de inteligencia
artificial?
Identificar los diferentes
tipos de ventajas que
brinda la aplicación de
inteligencia artificial (IA).
Esto implica considerar
los siguientes aspectos:
*Ventajas generales de la
IA. Puede ofrecer una
serie de ventajas
generales, como la mejora
de la eficiencia, la
precisión y la creatividad.
*Ventajas específicas de
la IA en diferentes áreas.
Puede aplicar a un amplio
espectro de áreas, cada
una de las cuales tiene sus
propias ventajas
específicas. Por ejemplo,
la IA se puede utilizar
para mejorar el
diagnóstico médico,
predecir el
comportamiento del
mercado financiero o
crear nuevas formas de
arte.
P03B
¿Cuál es el enfoque
que brinda la
aplicación de
inteligencia artificial
en áreas de educación
Comprender el enfoque
que brinda la aplicación
de inteligencia artificial
(IA) en áreas de
educación superior
superior
tecnológicas?
tecnológicas. Esto implica
identificar las diferentes
formas en que la IA se
puede utilizar para
mejorar o transformar
estas áreas.
Nota. Modelo obtenido de (Fajardo A. et al., 2023)
El siguiente paso es de vital importancia
debido a la selección de forma efectiva los
documentos y artículos que se encuentran en
una búsqueda. Para ello, se deben considerar
varios criterios de exclusión e inclusión.
Estos criterios se basan en mantener los
estándares de publicación, la relevancia del tema
y el punto de observación para la búsqueda. En
primer lugar, se deben descartar los documentos
duplicados, los artículos que no son revistas y
los artículos de un campo específico publicados
hace más de cinco años.
Finalmente, se debe evaluar el
significado del documento para determinar si es
relevante para la búsqueda. Ante esto, se
establecen los siguientes términos a fin de
obtener una búsqueda exhaustiva:
Tabla 2.
Términos para la búsqueda de información
Código
Idea de búsqueda
Variable principal
Conector
Idea de
búsqueda
Variable
secundaria
T01B
“Inteligencia
Artificial” OR
“Artificial
Intelligence” OR
“Machine
Learning” OR
“Aprendizaje
Automatizado” OR
“Data mining” OR
“Minería de datos”
OR “Agente
Virtual” OR
“Virtual Agent”
AND
“Software
Development”
OR
“Accounting”
OR “Assembly
and
maintenance of
computer
equipment” OR
“Math” OR
“Management”
OR “Cloud
computing” OR
“Environmental
monitoring” OR
“Occupational
hazard” OR
“Food
processing” OR
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AND
AND
“Smart city” OR
“Prison
security”
T02B
“Inteligencia
Artificial” OR
“Artificial
Intelligence” OR
“Machine
Learning” OR
“Aprendizaje
Automatizado” OR
“Data mining” OR
“Minería de datos”
OR “Agente
Virtual” OR
“Virtual Agent”
“beneficios” OR
“ventajas” OR
“competitiva”
OR
“comparativa”
OR
“productividad”
T03B
“Inteligencia
Artificial” OR
“Artificial
Intelligence” OR
“Machine
Learning” OR
“Aprendizaje
Automatizado” OR
“Data mining” OR
“Minería de datos”
OR “Agente
Virtual” OR
“Virtual Agent”
“Education” OR
“Learning” OR
“e-learning” OR
“b-learning” OR
“m-learning”
OR
“Personalized
learning” OR
“u-learning” OR
“Adaptive
Learning”
Nota. Modelo obtenido de (Fajardo A. et al., 2023)
La búsqueda de información debe incluir
las variables descritas en tabla 2 con el fin de
determinar la documentación con menor sesgo
posible para que la información que se describa
presente la rigurosidad del caso. Por ende, esta
revisión determina la importancia de
documentos que aportarán a la investigación con
mayor calidad y precisión del tema expuesto,
para lo cual, la siguiente tabla expresa dos
criterios de evaluación documental:
Tabla 3.
Criterios para la búsqueda de información en términos de
inclusión y exclusión documental
Código
Criterio de
búsqueda y revisión
inclusiva
Criterio de búsqueda y
revisión exclusiva
C01B
Tipo: Artículos de
revistas científicas
Contenido:
Inteligencia artificial
Artículos científicos con
duplicidad
Contenido 2:
Aprendizaje
automatizado
C02B
Tipo: Artículos de
revistas científicas
Disponibilidad:
Desde 2020 al 2023
No se relacione con el
tiempo de vigencia
(antes de 2020)
No se relacionen como
artículos científicos
(Tesis, monografías,
papers)
Estos deben ser de
acceso libre (OPEN
ACCESS)
C03B
Tipo: Artículos de
revistas científicas
Contenido:
beneficios
Contenido 2: ventaja
competitiva
Se relacione para otras
áreas de conocimiento
que no sea Educación
C04B
Tipo: Artículos de
revistas científicas
Contenido:
Educación Superior
Universitaria
Contenido 2:
Educación Superior
Tecnológica
Se relacione con áreas
de educación
C05B
Tipo: Artículos de
revistas científicas
Idioma: español
No se relacionen con el
contenido (Inteligencia
artificial y/o aprendizaje
automatizado)
No deben ser en otro
idioma
Nota. Modelo obtenido de (Fajardo A. et al., 2023)
La descripción de los resultados radica en la
búsqueda y revisión de artículos bajo
parámetros expuestos en tablas anteriores. Esto
a su vez, permite que se declare un sesgo al
momento de efectuar la recolección de
información sobre el tema propuesto.
En relación con los criterios de tabla 3, se
expone que los diferentes motores de búsqueda
arrojen diversos resultados cuantitativos, tal es
el caso de:
• Scielo. Existen 902 publicaciones.
• Scopus. Existen 6714 publicaciones.
• SpringerLink. Existen 4125
publicaciones
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La selección de documentos se efectuó
aplicando las características para el mismo:
identificación, examinación, selección e
inclusión, tomando como referencia la tabla 3,
teniendo como resultado:
• Para la identificación se tiene un total de
11741 publicaciones dentro de los tres
motores de búsqueda. Aplicando los
criterios de exclusión con el código C01B
se tuvo 4681 divulgaciones con el
carácter “Duplicidad”, teniendo una
nueva descripción cuantitativa de 7060
publicaciones.
• Para la examinación de las 7060
divulgaciones, se tomaron de referencia
las exclusiones del código C02B y C05B,
obteniendo 1425 de carácter “Año de
publicación menor al año 2020” y 579 de
carácter “Idioma diferente al español”.
Por lo cual, se obtuvo un total de 5056
publicaciones. Tomando este dato, se
excluye el carácter “Relacionados a
inteligencia artificial”, cuyo resultado
arrojado fue de 4214 divulgaciones, para
tener un total de 842 bajo código T03B.
• Para la selección se considera los
criterios de exclusión C03B, la misma
que concluye con 421 publicaciones,
para obtener un total de 421
divulgaciones como artículos científicos
con la característica “Área de
educación”, las mismas que fueron
referencias bajo el código T01B.
Adicional, este resultado fue excluyendo
282 publicaciones por inconclusas o
poseer un rendimiento investigativo no
adecuado.
• La cantidad de divulgaciones que cumple
con los criterios de inclusión se redujeron
a 139.
4. RESULTADO/DISCUSIÓN
La descripción de los resultados radica
en la búsqueda y revisión de artículos bajo
parámetros expuestos en tablas anteriores. Esto
a su vez, permite que se declare un sesgo al
momento de efectuar la recolección de
información sobre el tema propuesto. Al contar
con 139 divulgaciones científicas que incluyen
todos los criterios, se puede determinar una
descripción cuantitativa sobre el cumplimiento
a las ideas y preguntas de búsqueda
relacionadas acorde a los códigos expuestos.
Figura 1.
¿Cuál es el enfoque que brinda la aplicación de
inteligencia artificial en otras áreas de conocimiento?
Nota. Este gráfico demuestra la relación que tiene la
pregunta de observación con el código P01B y las
variables de búsqueda en T01B.
Se puede observar que, entre las 139
divulgaciones en artículo científico, el 42 %
corresponde a temas relacionados al desarrollo
de software, lo que permite efectuar la búsqueda
para relacionar la metodología y programación
de la inteligencia artificial en diferentes
lenguajes, su uso en diferentes dispositivos tanto
móviles con diferentes sistemas operativos
(siendo Android mayormente utilizado), entre
otros aspectos. Adicionalmente, aquellos
enfocados a temas de robótica, fundamentos de
42%
3%
28%
5%
4%
11%
1%
1%
1%
3%
1%
P01B - T01B
Software
Development
Accounting
Assembly and
maintenance of
computer equipment
Math
Management
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redes, entre otros aspectos relacionados al
ensamblaje y mantenimiento de equipos de
cómputo ofrecen un 28 % de resultados.
Figura 2.
¿Qué tipo de ventaja brinda la aplicación de inteligencia
artificial? Nota. Este gráfico demuestra la relación que
tiene la pregunta de observación con el código P02B y las
variables de búsqueda en T02B.
Tal como se observa, las divulgaciones
científicas seleccionadas poseen un 49 % de
beneficios sobre el uso que tiene la inteligencia
artificial en la educación superior. Es importante
determinar que, las ventajas están presentes en
los mismo, cumpliendo con un 30 % de
representatividad. Esto da luces que la
aplicación de la IA tiene una incidencia positiva
para el proceso de enseñanza aprendizaje, e
incluso, aplicando los tres ejes sustantivos como
son la docencia, la vinculación con la sociedad
y la investigación.
Figura 3.
¿Cuál es el enfoque que brinda la aplicación de
inteligencia artificial en áreas de educación superior
tecnológicas? Nota. Este gráfico demuestra la relación que
tiene la pregunta de observación con el código P03B y las
variables de búsqueda en T03B.
Sobre el enfoque de introducir la
inteligencia artificial en áreas de educación
superior tecnológicas, se estima que un 33 % son
educativas. Sin embargo, se puede apreciar que
estos pueden tener una incidencia más fuerte
para el aprendizaje personalizado, brindando
tutorías por medios no tradicionales,
permitiendo el acceso de los estudiantes a
plataformas con el objetivo de ampliar la
cobertura de aprendizaje. Adicionalmente, el e-
learning favorece como metodología de
aprendizaje para aplicación de IA en la
enseñanza aprendizaje, permitiendo que, los
entornos virtuales de aprendizaje sean un
complemento para mejorar la calidad de la
educación brindada.
En concordancia a lo revelado, conviene
continuar identificando enfoques variados para
la aplicación de la inteligencia artificial en
diversos campos de la educación. El proceso de
enseñanza-aprendizaje no tienen una estructura
lineal debido a que cada docente tiene una
perspectiva diferente, la cual se relaciona con la
rapidez en la que percibe un estudiante su
aprendizaje y el valor que le brinde la cantidad
de conocimiento absorbido.
En términos de tendencias actuales, vale
la pena mencionar que, con el uso completo de
la inteligencia artificial, se pueden encontrar
mejores métodos de aprendizaje para aquellos
que necesitan un enfoque más personalizado
para aprender los conocimientos necesarios.
Este sistema cuenta con tutorías personalizadas
de forma virtual que se enfocan en brindar a los
estudiantes un refuerzo del aprendizaje que
pueda complementar para la resolución de sus
dudas. Este enfoque de orientación impulsado
por IA contribuye en gran medida a superar el
49%
30%
4%
15%
2%
P02B - T02B
Beneficios
Ventajas
Comparativo
Competitivo
Productividad
Education
33%
Learning
17%
e-Learning
11%
b-Learning
4%
m-Learning
9%
Personalized
learning
15%
u-Learning
4%
Adaptive
Learning
7%
P03B - T03B
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aprendizaje continuo, mejorando así la
percepción de los estudiantes y atendiendo a
diversos estilos de aprendizaje.
La integración de la inteligencia
artificial en el proceso de enseñanza-aprendizaje
dentro de las instituciones de educación superior
es un tema ampliamente debatido por expertos
en educación y tecnología. Varios autores
abordan este tema desde diferentes perspectivas
y discuten las posibilidades de la inteligencia
artificial, así como las cuestiones éticas y
sociales relacionadas con su implementación.
Ante esto, Fernández et al (2019) expresan que
los tutores cognitivos son parte del sistema de
IA que contribuye al apoyo hacia los estudiantes
para mejoras en su aprendizaje. Esto se basa en
algoritmos que analizan el comportamiento de
los estudiantes para brindar una
retroalimentación personalizada.
Los sistemas de control inteligentes no
son nuevos y se han utilizado con éxito en
diversos campos. Además, su implementación
también debe regirse por un sistema de
protección de datos que no incida en la violación
de su seguridad debido a la recopilación y
análisis de cantidades importantes de
información personal de los usuarios, en este
caso, estudiantes. Para ello, se debe establecer
medidas sólidas para la protección de la
privacidad y brinde seguridad apegadas a las
regulaciones que norman la perfecta
convivencia dentro de los diferentes entornos
educativos, transparentando el uso de esta
información (HPI One Blog, 2023).
Se puede argumentar que, basado en los
resultados obtenidos, existe un índice de uso de
IA en la educación superior que va en aumento
debido a que empodera al estudiante para
mejorar su proceso de enseñanza. En este
sentido, Parra (2022) señala algunos aspectos
para considerar al aplicar IA dentro de la
metodología de enseñanza personalizada:
1. Desde lo pedagógico, es indispensable
revisar la intencionalidad, el desarrollo
de contenidos, las relaciones y los
criterios de evaluación.
2. Desde lo curricular, se evidencia el
principio de singularidad en cuanto a que
no se puede desconocer el contexto
propio del escenario educativo y los
estudiantes y de dinamismo, pues el
discurso didáctico no permanece
estático, sino que, por el contrario, se
realimenta y modifica de acuerdo con los
resultados.
3. Los estudiantes pueden evaluar si los
recursos que se le entregan son
adecuados y, además, realimentar el
proceso.
4. Las herramientas tecnológicas sirven
de apoyo para optimizar el proceso de
selección de los recursos.
5. Los estudiantes son más conscientes
de su proceso y de la forma en la cual
están aprendiendo.
6. Si bien hay elementos técnicos
importantes al personalizar objetos de
aprendizaje, no se evidencia la
evaluación de intervenciones concretas
para mejorar el aprendizaje de acuerdo
con los datos que arrojan dichos sistemas
en sus casos de uso. (p. 26)
5. CONCLUSIONES
La tecnología ha generado una
transformación profunda en la sociedad y la
economía, y la educación no ha sido una
excepción. En el contexto de la Educación 4.0,
es imperativo que las instituciones de educación
superior (IES) adopten enfoques innovadores
para equipar a los estudiantes frente a los
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desafíos de la Industria 4.0. Estos enfoques
deben poner un énfasis especial en el desarrollo
de habilidades digitales como el pensamiento
crítico, la resolución de problemas y la
colaboración. Además, es esencial fomentar el
aprendizaje experiencial y el trabajo en equipo,
competencias fundamentales para el éxito en el
actual entorno laboral. Las instituciones de
educación superior tienen la responsabilidad de
formar a los profesionales que el mundo
demanda. Al introducir enfoques innovadores,
pueden asegurar que los estudiantes estén
preparados para enfrentar los desafíos futuros.
Este trabajo examina la estrecha
relación y el impacto de la inteligencia artificial
en el proceso de enseñanza y aprendizaje.
Desde una perspectiva teórica, la investigación
aporta nuevos conocimientos sobre los
procesos cognitivos involucrados en la
enseñanza-aprendizaje. En términos prácticos,
la tecnología posibilita el desarrollo de
herramientas de autoevaluación beneficiosas
para los estudiantes. En cuanto a los procesos
educativos personalizados, la aplicación de la
inteligencia artificial puede considerarse una
solución viable hasta cierto punto. Un ejemplo
de esto es la asistencia automatizada que se
puede brindar a los estudiantes,
independientemente de su nivel, como una
perspectiva atractiva que dinamiza su proceso
de enseñanza-aprendizaje. Adicionalmente, las
interacciones virtuales guiadas por parámetros
de inteligencia artificial contribuyen a
dinámicas de aprendizaje que facilitan el
proceso de adquisición de conocimientos. Esto
se debe a la disponibilidad de estos mecanismos
de apoyo dentro del tiempo y espacio del
usuario, lo que enriquece significativamente su
experiencia de aprendizaje.
La aplicación de la IA en educación
también posee un debate ético ya que debe
determinarse ciertas normas y prácticas
precisas para el desarrollo del proceso de
enseñanza-aprendizaje en las aulas. Las
habilidades blandas como las relaciones
humanas, la creatividad y la inteligencia
emocional son cada vez más imponente en el
ámbito profesional basado en la
automatización sistemáticas. La presencia de la
IA en la educación aumentará día a día, pero
quienes la desarrollan e implementan poseen
mayor responsabilidad al supervisar el valor
que estas herramientas creadas por el hombre
transmiten a los jóvenes para la promoción de
la equidad e inclusión en la educación.
Es necesario que se brinden
capacitaciones que amplíen el conocimiento y
habilidad para la aplicación de la IA en cada eje
sustantivo de la Educación Superior,
garantizando la regulación en su acceso, la
interpretación de los resultados que genera la
IA, la valoración por adaptación en el proceso
de enseñanza-aprendizaje de forma individual,
preparándolos para enfrentar los desafíos
dentro del entorno profesional basado en la
correcta toma de decisiones, la ética
profesional, y la transparencia de información
expresada.
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