Revista científica, arbitrada e indizada, bajo la modalidad electrónica.
PREFACIO
Dr. Rigoberto Rodríguez Bueno
rigorguez21@gmail.com
México
TENDENCIAS Y DESAFÍOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL CONTEXTO UNIVERSITARIO
Según lo afirman los estudiosos del tema, la inteligencia artificial (IA) ha consolidado su impacto en diversas organizaciones, y el entorno universitario no es una excepción. A nivel académico, la IA no solo está transformando la investigación y la enseñanza, sino que también plantea desafíos éticos, pedagógicos y tecnológicos.
Precisamente, una de las principales tendencias actuales, es la implementación de sistemas de IA para personalizar la educación. En este sentido, los algoritmos de aprendizaje automático permiten adaptar el contenido y los métodos de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes. De acuerdo con lo expresado por Baker y Siemens (2022), el aprendizaje adaptativo, utilizado por la IA para ajustar el ritmo y el enfoque de los contenidos educativos, ha demostrado ser efectivo para mejorar los resultados de aprendizaje en diversos campos. Plataformas como Knewton o Smart Sparrow aplican estos principios, ofreciendo experiencias personalizadas.
Como ejemplo de lo planteado puede citarse que desde el 2023, diversas universidades han implementado sistemas de tutoría virtual basados en IA, como los utilizados en la Universidad de Georgia, donde el software ALEKS adapta problemas matemáticos según el progreso del estudiante.
De igual forma, la implementación de chatbots y asistentes virtuales ha mejorado significativamente la atención del estudiante en términos de consultas administrativas y educativas. Siendo este aspecto bastante importante, porque estos sistemas permiten una interacción inmediata y eficiente. Al respecto, Huang et al., (2021), indican que el uso de asistentes como IBM Watson en universidades, ha reducido el tiempo de respuesta a preguntas frecuentes, facilitando la administración.
Aquí puede citarse el caso de la Universidad Estatal de Arizona, que en el 2023, implementó un asistente virtual, con el propósito de ayudar a los estudiantes a inscribirse en cursos, encontrar recursos bibliográficos y obtener información sobre su rendimiento académico.
Otra tendencia importante es el uso de análisis predictivo, una rama del machine learning, para identificar a estudiantes en riesgo de abandonar. Según Arnold y Pistilli (2020), el análisis de datos masivos permite a las universidades implementar intervenciones tempranas para apoyar a estos estudiantes, mejorando las tasas de retención.
Con respecto a los desafíos, se ha venido planteando lo relacionado a la preservación de la integridad académica. En este sentido, Sutherland et al., (2023), mencionan que, aunque estas herramientas pueden facilitar la creación de contenido, también crean desafíos con el plagio y la originalidad de los trabajos, por el uso indebido de IA para generar respuestas automáticas, sin una supervisión adecuada, lo cual podría deteriorar la calidad educativa.
En resumen, las organizaciones universitarias, están acogiendo rápidamente la IA como una herramienta valiosa para mejorar la educación y la investigación. Sin embargo, también enfrentan desafíos logísticos y éticos significativos que deben ser abordados para maximizar sus beneficios. A medida que se avance hacia un futuro más tecnológico, es imprescindible que las instituciones educativas adapten sus políticas, infraestructura y enfoques pedagógicos, a los fines de equilibrar el poder transformador de la IA, con la responsabilidad académica y social necesaria en estos procesos.
Referencias
Arnold, K., & Pistilli, M. (2020). Course signals at purdue: Using learning analytics to increase student success. EDUCAUSE Review.
Baker, R., & Siemens, G. (2022). Educational Data Mining and Learning Analytics. Journal of Learning Analytics.
Huang, Z., et al., (2021). The Role of Virtual Assistants in Higher Education. Journal of Educational Technology.
Sutherland, M., et al., (2023). AI and academic integrity: A contemporary challenge. International Journal of Educational Integrity.
Revista EOnlineTech
ISSN 2771-361XVol. 3 No. 3 / Páginas [143-144]
Septiembre - Diciembre 2024
10422 NW 31st Terrace Doral FL 33172.
Teléfono: 1 (800) 341.6744