DOI: 10.26820/reciamuc/8.(1).ene.2024.178-188

URL: https://reciamuc.com/index.php/RECIAMUC/article/view/1260

EDITORIAL: Saberes del Conocimiento

REVISTA: RECIAMUC

ISSN: 2588-0748

TIPO DE INVESTIGACIÓN: Artículo de revisión

CÓDIGO UNESCO: 58 Pedagogía

PAGINAS: 178-188

Aplicaciones de inteligencia articial (IA) en la educación

Artiﬁcial intelligence (AI) applications in education

Aplicações da inteligência artiﬁcial (IA) na educação

Larry Randolph Torres Vivar

; Perla del Roció SánchezAvila

; Víctor Julio Pizarro Vargas

;

Alex Fernando Rubio Marin

RECIBIDO: 10/10/2023 ACEPTADO: 23/11/2023 PUBLICADO: 24/01/2024

1. Diploma Superior en Docencia Universitaria; Magíster en Diseño Curricular; Licenciado en Ciencias de la

Educación Especialización Mercadotecnia Y Publicidad; Investigador Independiente; Guayaquil, Ecua-

dor; rodetorres@yahoo.com; https://orcid.org/0000-0002-9088-051X

2. Diploma Superior en Diseño Curricular por Competencias; Magíster en Diseño Curricular; Licenciada en

Ciencias de la Educación con Especialización en Lengua Inglesa y Lingüística;Investigadora Independien-

te; Guayaquil, Ecuador; bayer_30@yahoo.com; https://orcid.org/0000-0001-6701-6937

3. Diploma Superior en Tributación; Magíster en Tributación y Finanzas; Economista; Docente de la Universidad

de Guayaquil; Guayaquil, Ecuador; victor.pizarrov@ug.edu.ec; https://orcid.org/0000-0002-0718-2834

4. Ingeniero en Marketing; Investigador Independiente; Guayaquil, Ecuador; alfer_1982@hotmail.com; ht-

tps://orcid.org/0000-0001-5530-7884

CORRESPONDENCIA

Larry Randolph Torres Vivar

rodetorres@yahoo.com

Guayaquil, Ecuador

RESUMEN

Discutir acerca de la Inteligencia Artiﬁcial (IA) representa uno de los temas actuales en donde las tecnologías, su desarrollo

y alcance necesariamente conlleva a generar grandes dudas, amparadas sobre todo en el desconocimiento, por tanto, lo

desconocido genera no solo dudas sino temor para quienes lo enfrentan y en líneas generales ¿es la tecnología una herra-

mienta que viene a potenciar las capacidades humanas o viene a sustituirlas? Para la consecución de los objetivos se ha

desarrollado una investigación descriptiva, cualitativa de tipo bibliográﬁco en donde, una vez identiﬁcadas dos variables a

considerar a manera de descriptores de búsqueda a saber “Inteligencia Artiﬁcial” y “aplicaciones de Inteligencia Artiﬁcial

en la educación”, se procede a utilizar el motor de búsqueda Google Académico, garantizando la validación de repositorios

académicos universitarios y registros indexados como Redalyc, Dialnet, Scielo entre otros, se organizan por su relevancia

y escogiendo aquellos publicados en los últimos 5 años anteriores se revisan, analizan y resumen, se concluye que en el

contexto de la actual revolución tecnológica global, la inteligencia artiﬁcial no es capaz de copiar algunas características

humanas, queda claro que las aplicaciones de la IA en el campo educativo será tan amplia como las necesidades de en-

señar y aprender existan. Las metodologías y teorías asociadas a los procesos educativos no han sido sustituidas aún con

los avances tecnológicos, por el contrario, vienen demostrando la gran capacidad de perfeccionar la educación, siendo

capaz de enlazarse con los objetivos a cumplir, proponiéndose desaﬁar las realidades y dando soluciones en búsqueda de

la inclusión y la masiﬁcación de la educación.

Palabras clave: Inteligencia Artiﬁcial (IA), Aplicaciones, Inclusión, Educación, Tecnología.

ABSTRACT

Discussing Artiﬁcial Intelligence (AI) represents one of the current topics where technologies, their development and scope

necessarily lead to generating great doubts, protected above all by ignorance, therefore, the unknown generates not only

doubts but also fear for who face it and in general terms, is technology a tool that enhances human capabilities or replaces

them? To achieve the objectives, a descriptive, qualitative bibliographic research has been developed where, once two

variables have been identiﬁed to be considered as search descriptors, namely "Artiﬁcial Intelligence" and "applications of

Artiﬁcial Intelligence in education", The Google Academic search engine is used, guaranteeing the validation of university

academic repositories and indexed records such as Redalyc, Dialnet, Scielo among others, they are organized by their

relevance and choosing those published in the last 5 previous years, they are reviewed, analyzed and Summary, it is

concluded that in the context of the current global technological revolution, artiﬁcial intelligence is not capable of copying

some human characteristics, it is clear that the applications of AI in the educational ﬁeld will be as broad as the needs for

teaching and learning exist. . The methodologies and theories associated with educational processes have not yet been

replaced by technological advances; on the contrary, they have been demonstrating the great capacity to perfect educa-

tion, being able to link with the objectives to be met, proposing to challenge realities and providing solutions. in search of

inclusion and massiﬁcation of education.

Keywords: Artiﬁcial Intelligence (AI), Applications, Inclusion, Education, Technology.

RESUMO

Discutir a Inteligência Artiﬁcial (IA) representa um dos temas actuais onde as tecnologias, o seu desenvolvimento e al-

cance levam necessariamente a gerar grandes dúvidas, protegidas sobretudo pela ignorância, pelo que o desconhecido

gera não só dúvidas mas também medo a quem o enfrenta e, em termos gerais, a tecnologia é uma ferramenta que me-

lhora as capacidades humanas ou as substitui? Para atingir os objectivos, foi desenvolvida uma pesquisa bibliográﬁca

descritiva, qualitativa, onde, uma vez identiﬁcadas duas variáveis a serem consideradas como descritores de pesquisa,

nomeadamente "Inteligência Artiﬁcial" e "aplicações da Inteligência Artiﬁcial na educação", é utilizado o motor de busca

Google Académico, garantindo a validação de repositórios académicos universitários e registos indexados como Redalyc,

Dialnet, Scielo entre outros, são organizados pela sua relevância e escolhendo os publicados nos últimos 5 anos anterio-

res, são revistos, analisados e Resumo, conclui-se que no contexto da atual revolução tecnológica global, a inteligência

artiﬁcial não é capaz de copiar algumas características humanas, é claro que as aplicações da IA no campo educacional

serão tão amplas quanto as necessidades de ensino e aprendizagem existirem. . As metodologias e teorias associadas

aos processos educativos ainda não foram substituídas pelos avanços tecnológicos, pelo contrário, vêm demonstrando

a grande capacidade de aperfeiçoar a educação, sendo capazes de se vincular com os objetivos a serem cumpridos,

propondo-se a desaﬁar realidades e fornecendo soluções. em busca da inclusão e massiﬁcação da educação.

Palavras-chave: Inteligência Artiﬁcial (IA), Aplicações, Inclusão, Educação, Tecnologia.

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RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

Introducción

Discutir acerca de la Inteligencia Artiﬁcial (IA)

representa uno de los temas actuales en don-

de las tecnologías, su desarrollo y alcance

necesariamente conlleva a generar grandes

dudas, amparadas sobre todo en el desco-

nocimiento, por tanto, lo desconocido genera

no solo dudas sino temor para quienes lo en-

frentan y en líneas generales ¿es la tecnolo-

gía una herramienta que viene a potenciar las

capacidades humanas o viene a sustituirlas?

La Inteligencia artiﬁcial (IA) se puede decir

hoye en día que es la capacidad de simu-

lar los procesos de la inteligencia humana

por parte de las maquinas o sistemas infor-

máticos. Los términos ciencia de datos, big

data, IA y AA son diferentes, aunque perte-

nezcan a una misma disciplina: el análisis y

la extracción de información de los datos.

Sin embargo, son conceptos que en oca-

siones se utilizan indistintamente y de forma

ambigua. La IA utiliza herramientas capa-

ces de identiﬁcar los patrones existentes en

los datos (Dorado-Díaz, Sampedro-Gómez,

Vicente-Palacios, & Sánchez, 2019).

Por esto último, la capacidad de identiﬁcar

patrones existentes en datos es una de las

potencialidades que se pueden tomar en

cuenta a la hora de aplicar la IA en los pro-

cesos de evaluación.

Entonces, el sector educativo puede enri-

quecerse con la incorporación de la inteli-

gencia artiﬁcial (IA) en diversos aspectos. El

campo de la inteligencia artiﬁcial y sus apli-

caciones en el sector educativo, como en

otros sectores relacionados a las ciencias

dan lugar a un campo multidisciplinar en el

que conﬂuyen la informática, la estadística,

la psicología y, por supuesto, la educación.

(Martínez-Comesaña, y otros, 2023)

Ocaña, Valenzuela y Garro (2019), explican

que:

Desde los niveles más tempranos como

lo es el nivel de los infantes hasta los

más elevados estándares del posgra-

TORRES VIVAR, L. R., SÁNCHEZ AVILA, P. DEL R., PIZARRO VARGAS, V. J., & RUBIO MARIN, A. F.

do, uno de los mecanismos clave por

los que la IA impactará en la educación,

será por medio de aplicaciones rela-

cionadas al aprendizaje de tipo indivi-

dualizado. Dicho proceso no es nada

novedoso ya que a nivel de las tecnolo-

gías de la información y comunicación

es el desarrollo y la implementación

de simuladores y programas tutoriales,

además de diversos softwares de jue-

gos interactivos desarrollados bajo una

interfaz cada vez más amigable con el

usuario el norte que impulsa su desa-

rrollo. Dichos implementos de sistemas

tratan de adaptarse las diversas nece-

sidades de los estudiantes para lo cual

el desarrollo de las nuevas tecnologías

hace más viables los propósitos. (Oca-

ña-Fernández, Valenzuela-Fernández,

& Garro-Aburto, 2019)

Metodología

Para la consecución de los objetivos se ha

desarrollado una investigación descriptiva,

cualitativa de tipo bibliográﬁco en donde,

una vez identiﬁcadas dos variables a con-

siderar a manera de descriptores de bús-

queda a saber “Inteligencia Artiﬁcial” y

“aplicaciones de Inteligencia Artiﬁcial en la

educación”, se procede a utilizar el motor de

búsqueda Google Académico que deriva a

trabajos de investigación académica mues-

tra una cantidad de artículos, tesis, libros y

disertaciones que, garantizando la valida-

ción de repositorios académicos universi-

tarios y registros indexados como Redalyc,

Dialnet, Scielo entre otros, se organizan por

su relevancia y escogiendo aquellos publi-

cados en los últimos 5 años anteriores se

revisan, analizan y resumen en un extenso

de resultados que exponen el tema

Resultados

La IA se deﬁne por primera vez en la déca-

da de los años cincuenta, y engloba múl-

tiples subdisciplinas, desde los sistemas

expertos o la robótica hasta el aprendizaje

automático (AA). A día de hoy es difícil en-

contrar una deﬁnición universal de lo que se

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RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA EDUCACIÓN

conoce como IA pero menudo se reﬁere al

campo de las ciencias de la computación

que trata de imitar los procesos cognitivos

humanos, la capacidad de aprendizaje y el

almacenamiento de conocimiento, no se li-

mita a imitar tareas humanas, sino que en

algunos casos es capaz de superar al mejor

experto en la materia tomando decisiones

con menores tasas de error que una perso-

na o identiﬁcando patrones imperceptibles

para el ojo humano. Por lo tanto, permite

analizar información con una aproximación

diferente de la tradicional. Ya no nos limita-

mos a describir la información de la que dis-

ponemos para dar respuesta a lo sucedido.

La IA permite responder otras preguntas:

¿qué sucedió? (diagnosticar) ¿qué pasara?

(predecir) y ¿qué debería hacer? (prescri-

bir). (Dorado-Díaz, Sampedro-Gómez, Vi-

cente-Palacios, & Sánchez, 2019)

Un primer ámbito de contribución de la IA

a la educación comprende los sistemas de

enseñanza adaptativos según Jara y Ochoa

(2020), se trata de plataformas y sistemas

de tutoría inteligente que ofrecen trayecto-

rias personalizadas de aprendizaje basadas

en los perﬁles, respuestas e interacciones

de los estudiantes. Estas aplicaciones citan

los autores a Luckin et al (2016), buscan

acercar el tipo, diﬁcultad, secuencia y ritmo

de los materiales de aprendizaje, así como

sus diálogos, preguntas y retroalimenta-

ción, a las necesidades individuales de los

estudiantes, con costos considerablemente

inferiores a los de los medios tradicionales

(Jara & Ochoa, 2020).

Los experimentos en educación necesa-

riamente implican el estudio sistemático de

formas particulares de aprendizaje. Este

contexto se somete a investigación, prueba

y revisión, y en la investigación de Bonami,

Piazentini y Dala, (Educación, Big Data e

Inteligencia Artiﬁcial: Metodologías mixtas

en plataformas digitales, 2020), ofrecen la

netnografía como un método de investiga-

ción seguido de tres ejemplos de aplicación

a considerar para el desarrollo de la inteli-

gencia artiﬁcial que pueden ser vistos por

los métodos: Educación Basada en Com-

petencias (Competency Based Education

o CBE), Modelo de Cuatro Dimensiones y

Modelo de Brújula de la OCDE.

Netnografía. Lleva al investigador a com-

prender qué tipo de partes interesadas par-

ticipan en redes y plataformas, y cómo se

comportan con la dinámica de producción

de conocimiento. La IA se puede aplicar

en dos niveles: para difundir la experiencia

educativa y para personalizar la experien-

cia de aprendizaje. Esta recopila cohortes

de datos que, una vez sintetizados, pueden

reﬂejar las preferencias, fortalezas y debi-

lidades del usuario (Bonami, Piazentini, &

Dala, 2020).

Modelo educativo basado en competen-

cias. Un enfoque de la educación basado

en resultados que incorpora modos de en-

trega de instrucción y esfuerzos de evalua-

ción diseñados para evaluar el dominio del

aprendizaje por parte de los estudiantes a

través de su demostración de los conoci-

mientos, actitudes, valores, habilidades y

comportamientos requeridos para el título

buscado (Bonami, Piazentini, & Dala, 2020).

La fundación del CBE defendió que la edu-

cación debía centrarse en preparar a un

estudiante para su papel en la sociedad.

Entonces, para una sociedad que invita a

estar conectada a velocidad calculada a

través de la transmisión de datos, pues este

modelo educativo requiere la integración

de la IA para preparar a los profesionales al

mundo actual.

Modelo de cuatro dimensiones. L dimen-

sión del conocimiento ocupa, en muchos

planes de estudio, un enfoque central que

caracteriza la falta de relevancia en el mun-

do real, lo que resulta en un bajo compromi-

so y una baja motivación de los estudiantes.

Claramente, todavía es importante apren-

der matemáticas y lenguaje, pero insisten

en que esto debe integrarse dentro de las

competencias individuales más grandes de

una manera interdisciplinaria, enfatizando

temas como la robótica, los sistemas bio-

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RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

lógicos, los sistemas sociales, el bienestar,

el emprendimiento y los medios. En este

modelo, la dimensión de habilidad se ve

principalmente como habilidades de orden

superior, como lo que Fadel y Groff llaman

las «Cuatro C»: comunicación, colabora-

ción, pensamiento crítico y creatividad. Los

seis elementos principales de la dimensión

de carácter de este modelo son la atención

plena, la curiosidad, el coraje, la resiliencia,

la ética y el liderazgo. La última dimensión

es el meta-aprendizaje entendido como

«cómo aprender a aprender», especíﬁca-

mente cómo reﬂexionar y adaptar nuestro

aprendizaje compuesto por el crecimiento

mental y la meta-cognición. El meta-apren-

dizaje, cuando se implementa de manera

efectiva, hace posible que el conocimiento,

las habilidades y las competencias de ca-

rácter puedan transferirse a través de múl-

tiples disciplinas, lo cual es el objetivo ﬁnal

de toda la educación (Bonami, Piazentini, &

Dala, 2020). Tomando en cuenta el enfoque

de los autores este modelo de aprendiza-

je puede observarse en la interacción del

alumno, que si se quiere, generacionalmen-

te ha crecido con el desarrollo tecnológico

como parte natural de su cotidianidad. Un

modelo educativo que se limite a la inte-

racción fuera del mundo virtual está direc-

tamente destinado a dejar de ser atractivo

para la generación en desarrollo.

Modelo Brújula de la OECD. El modelo

Brújula de la OCDE (OCDE, 2020) utiliza

la metáfora de una brújula de aprendizaje

compuesta por siete elementos: fundamen-

tos básicos, competencias transformado-

ras, agencia y coagencia de estudiantes

y ciclo de anticipación-acción-reﬂexión.

Las bases fundamentales se tratan como

una nueva forma de incluir el plan de es-

tudios en un modelo educativo relacionán-

dolo con el conocimiento, las habilidades,

las actitudes y los valores. Este nuevo plan

de estudios también incluye materias como

alfabetización digital, salud física y men-

tal y habilidades sociales y emocionales.

Las competencias transformadoras son:

crear nuevos valores, conciliar tensiones

y dilemas, además de asumir la respon-

sabilidad. Finalmente, el ciclo de anticipa-

ción-acción-reﬂexión, de acuerdo con este

modelo, es un proceso de aprendizaje ite-

rativo mediante el cual los alumnos mejoran

continuamente su pensamiento y actúan de

manera intencional y responsable en interés

del bienestar colectivo (Bonami, Piazentini,

& Dala, 2020).

Multimodalidad La deﬁnición de un sistema

multimodal según Nigay y Coutaz (1993)

es un sistema que admite la comunicación

con el usuario a través de diferentes moda-

lidades o «modos» como video, voz, texto y

gestos. «Multi» signiﬁca más de uno y «mo-

dalidades» o «modos» se reﬁeren a los ca-

nales de comunicación. Esta posibilidad es

especialmente importante para una plata-

forma educativa donde la falta de compren-

siónde los procesos subyacentes cuando la

mayoría de las teorías se importan de las

ciencias sociales y la psicología. Las pla-

taformas educativas procesan constante-

mente entradas y salidas multimodales, por

ejemplo: texto (autoinformes), voz (pensar

en voz alta), video, mediciones biológicas

(como seguimiento ocular, expresiones fa-

ciales) para comprender los estados afec-

tivos; clickstream o rastrear datos sobre el

comportamiento del usuario y la navega-

ción. Los métodos de análisis cualitativos

y cuantitativos se pueden aplicar a datos

multimodales estrechos en información

que puede ayudar a la toma de decisiones

efectiva. La multimodalidad es la base de la

nueva analítica de aprendizaje de disciplina

que proporciona a los educadores y a otros

interesados en el análisis de educación e

indicadores que los ayudan a controlar los

procesos educativos y sus resultados. (Bo-

nami, Piazentini, & Dala, 2020)

Entre las muchas aplicaciones de la IA en

la educación podemos destacar tres enfo-

ques que están empezando a tener inciden-

cia en la formación según Moreno (2019):

TORRES VIVAR, L. R., SÁNCHEZ AVILA, P. DEL R., PIZARRO VARGAS, V. J., & RUBIO MARIN, A. F.

183

RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

Los agentes de software conversacio-

nales inteligentes (chatbot). Son una

herramienta que actúan como profesor,

estudiante o tutor en entornos virtuales

de formación donde hace necesario

una sincronización y acompañamiento

del tutor el cual en su rol debe ser el de

atender las preguntas y consultas de

los estudiantes.

La creación de plataformas Online para el

auto-aprendizaje

Los agentes de software conversacionales

inteligentes (chatbot) permiten a través del

Machine Learning ayudar a los estudiantes

a contar con un compañero digital que les

ayudará a aprender de forma personaliza-

da, los profesores pueden beneﬁciarse de

las habilidades de AI para identiﬁcar debili-

dades en la clase debido a capacidad de re-

copilar y analizar datos sobre la clase en su

conjunto y como un proceso. La inteligencia

artiﬁcial con su capacidad de generar pa-

trones comportamentales y predictivos se

convertiría en la herramienta más poderosa

del docente con lo que podría generar un

análisis para el diagnóstico cognitivo y per-

sonalizado de cada alumno para que pueda

fortalecer los procesos enseñanza aprendi-

zaje y lograr una efectividad de 100/100 a la

hora de impartir conocimientos

La robótica educativa

Didier Roy dice que “La robótica abre la

puerta a un micro-mundo de aprendizaje

motivador y entretenido. El establecimien-

to de un vínculo entre el mundo digital y el

mundo físico ayuda a presentar a los alum-

nos una tecnología clave para el futuro”. Se

desarrolla con la robótica un trabajo más

colaborativo y muy bien orientado al desa-

rrollo de máquinas simples; ahora bien, uno

de los retos en torno a la robótica educa-

tiva es dotar a esas máquinas simples de

un pensamiento básico mediado por el es-

tudiante y el docente en el desarrollo de la

inteligencia artiﬁcial para completar tareas

acordes a la necesidad de sus creadores.

(Moreno Padilla, 2019)

Aprendizaje profundo (deep learning)

El aprendizaje profundo (deep learning)

LeCun, Bengio, & Hinton (2015) lo deﬁnen

como u8na técnica avanzada de aprendiza-

je automático que utiliza algoritmos de redes

neuronales profundas para analizar gran-

des cantidades de datos y extraer patrones

y características En el contexto educativo,

el aprendizaje profundo se utiliza para una

variedad de aplicaciones, algunas de las

cuales son el reconocimiento de voz y tex-

to, la identiﬁcación de patrones de apren-

dizaje, la evaluación asistida y la detección

de plagio, tal como se ha comentado en la

introducción. Entones, vemos que el apren-

dizaje profundo se utiliza para desarrollar

sistemas de reconocimiento de voz y tex-

to, lo que puede ser útil en la creación de

tecnología educativa como chatbots para

ayudar al alumnado a resolver sus dudas,

programas de reconocimiento de escritura

para corregir automáticamente la ortografía

y la gramática, y sistemas de transcripción

de conferencias para proporcionar notas

detalladas a los estudiantes. También se

utiliza para identiﬁcar patrones de aprendi-

zaje a partir de datos de los estudiantes, lo

que puede ayudar al profesorado a diseñar

mejores planes de estudio personalizados

para sus estudiantes (González G., 2023).

IA generativa y Chat GPT

Por otra parte, la inteligencia artiﬁcial gene-

rativa es un campo de la inteligencia artiﬁcial

que se enfoca en crear sistemas que puedan

generar nuevos contenidos, como imágenes,

música, texto y otros tipos de datos. Esta área

de IA es la que realmente está revolucionan-

do todos los campos, ya que la IA aprende

y crea nuevas ideas y productos a partir de

los patrones presentes en los datos de entre-

namiento y genera nuevos datos a partir de

estos patrones, capacidad que anteriormen-

te solo la atribuíamos a los seres humanos.

Y es este tipo de IA la que verdaderamente

está cambiando la forma en que entendemos

y en que interactuamos a través de Internet.

Como aplicaciones educativas de la inteli-

APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA EDUCACIÓN

184

RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

gencia artiﬁcial generativa Flores et al., 2022;

García-Peñalvo, 2023 dicen que pueden ayu-

dar al alumnado a aprender al mismo tiempo

que ayudar al profesorado a enseñar de nue-

vas maneras (González G., 2023).

Por su parte, el Chat GPT (Chat Generati-

ve Pre-trained Transformer), que es un mo-

delo de lenguaje de IA generativa, puede

ser utilizado en una variedad de tareas de

procesamiento de lenguaje natural, como

chatbots, asistentes virtuales, generación

de texto, traducción automática, análisis

de sentimientos, entre muchas más aplica-

ciones aún inexploradas (García-Peñalvo,

2023) que están cambiando las formas de

enseñar y aprender, ya que Chat GPT pue-

de ser utilizado por el profe- sorado para di-

señar actividades de enseñanza más efec-

tivas y adaptativas para los estudiantes, y

en cada área, existen y van apareciendo

diariamente nuevas aplicaciones de esta

tecnología. (González G., 2023)

Existe una variedad de productos para di-

versas materias del currículum que han sido

adoptados por los sistemas escolares en

los ámbitos local y nacional. Algunos ejem-

plos se intentan enumerar basados en las

investigaciones de Jara y Ochoa (2020)

• La plataforma adaptativa para la ense-

ñanza del inglés en China denominada

Liulishou

• La aplicación M-Shule en Kenia, usada

para impartir lecciones del currículum

nacional vía SMS y adaptable a las ha-

bilidades de los estudiantes, además de

que proporciona información acerca de

su progreso a sus profesores y padres

• La plataforma adaptativa Daptio de Sud-

áfrica, la cual utiliza la IA para ayudar a

estudiantes y docentes a entender los

niveles de logro alcanzados y proveer

contenidos pertinentes.

• El Plan Ceibal de Uruguay masiﬁcó la

plataforma adaptativa de matemáticas

Bettermarks, plataforma que ofrece ac-

tividades y ejercicios interactivos, con

una trayectoria que se va adaptando de-

pendiendo del nivel de conocimiento de

cada estudiante. Los alumnos avanzan a

su ritmo y cuando tienen diﬁcultades, la

plataforma les genera automáticamente

una serie de ejercicios de refuerzo. Asi-

mismo, la plataforma le proporciona al

docente una serie de indicadores basa-

dos en la ruta realizada por cada uno de

los estudiantes.

• La plataforma adaptativa Geekie (Brasil)

• Las plataformas de aprendizaje perso-

nalizado en matemáticas eMAT en Chile.

• La plataforma APCI en Ecuador (Jara &

Ochoa, 2020)

• Lewolang (escuela virtual de inglés);

donde, al validar algoritmos de inteligen-

cia artiﬁcial ,ha conseguido un potente

sistema de reconocimiento de voz, muy

parecida a la humana, pudiendo ser un

recurso a incorporarse dentro de las pla-

taformas virtuales, permitiendo al estu-

diante corregir y perfeccionar su apren-

dizaje de forma personalizada

• GitHub (servicio alojado en la nube, con

un sistema de control de versiones llama-

do Git), que cuentan con millones de lí-

neas de códigos abiertos del mundo. Este

modelo ha sido entrenado para realizar

recomendaciones de auto completado

de códigos, de forma que, al colocar un

comentario en la cabecera, es suﬁciente

como para generar un autocompletado

en códigos que se tenía pensado.

• La OpenAI (laboratorio de inteligencia

artiﬁcial que se especializa en el en-

trenamiento de modelos de aprendiza-

je, como el Transformers-modelos de

aprendizaje profundo), inició entrena-

do para la generación de palabras por

medio de un modelo llamado GPT(i-

dentiﬁcador global único de partición,

posteriormente se entrenó a GPT-2 en

el año 2019, para que sea capaz de es-

TORRES VIVAR, L. R., SÁNCHEZ AVILA, P. DEL R., PIZARRO VARGAS, V. J., & RUBIO MARIN, A. F.

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RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

cribir pasajes plausibles que coincidan

con el estilo y tema lingüístico; y actual-

mente, se entrena a GPT-3 (año 2020),

donde se ha logrado la generación de

un lenguaje escrito; éste programa ya

es capaz de programar, diseñar y has-

ta conversar sobre política, economía o

cualquier tema de interés, es un mode-

lo de lenguaje capaz de autocompletar

cualquier texto de inicio (input), para ge-

nerar una secuencia de texto completa-

mente coherente, ejemplo: el comienzo

de una poesía, breves instrucciones, el

programa lo completa, también puede

realizar una conversación como si fue-

ra un chatbot, el modelo es capaz de

realizar una descripción de cómo debe-

ría de funcionar cualquier programa de

programación, como Payton. Dentro del

ámbito académico, es capaz de redac-

tar cualquier artículo, sea periodísticos,

académico, etc., también es capaz de

aprender otras habilidades para las que

nunca se las ha entrenado, por ejemplo,

traducir texto de un idioma a otro. Gi-

tHub Copilot de OpenAI, viene a ser un

sorprendente servicio capaz de asistir

a los desarrolladores, escribiendo por-

ciones de código y sugerencias que les

ayuden en el día a día. Viene a ser un

asistente para agilizar trabajos rutinarios

y proponer contextos predictivos. El sis-

tema está basado en Codex, un nuevo

sistema de inteligencia artiﬁcial creado

por OpenAI.

• En cuanto a la creación de contenido

para las asignaturas la inteligencia ar-

tiﬁcial entrenado, podrá extraer valiosa

información y convertirla en contenido

inteligente para el aprendizaje digital;

es cuando se habla de “Smart Content”

(Contenido Inteligente), que consiste en

guías de estudio digitalizadas y perso-

nalizadas, el cual permitirá a los docen-

tes centrarse más en la creación de ex-

periencias de aprendizaje (actividades,

evaluación, seguimiento, apoyo, etc.)

• La gamiﬁcación educativa tendrá apli-

caciones en la inteligencia artiﬁcial, con

capacidades de reforzamiento para el

aprendizaje de una forma más divertida,

mejorará habilidades, incentivará activi-

dades de aprendizaje. Con la inteligen-

cia artiﬁcial, haciendo uso de grandes

cantidades de datos, se podrá determi-

nar el comportamiento de los estudian-

tes y para proporcionar actualizaciones

sobre el progreso de sus aprendizajes.

(García Villarroel, 2021)

Tabla 1. Algunas herramientas basadas en IA que podrían acelerar los procesos de

aprendizaje en estudiantes de educación superior

APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA EDUCACIÓN

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RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

Fuente: Toma de Fernando Vera. Integración de la Inteligencia Artiﬁcial en la Educación

superior: Desafíos y oportunidades. Revista Electrónica Trasformar. (2023)

Inteligencia articial (IA) y los procesos

de supervisión (Calidad educativa)

Es posible implementar mecanismos tec-

nológicos para el seguimiento automático

de la gestión de la calidad en los procesos

tanto administrativos como educativos de la

institución educativa. Actualmente el índice

de deserción en el sector universitario va en

aumento, aunque el problema es multifac-

torial, una de las principales causas es la

falta de orientación profesional al momento

de elegir una carrera universitaria, en este

contexto, la aplicación de la IA en los pro-

cesos de admisión universitaria abarcaría

no solo recibir estudiantes en los diferen-

tes institutos, si no que abordaría intereses

vocacionales y factores sociodemográﬁcos

del estudiante y su contexto.

A criterio de García, Mora, & Ávila (2020 ci-

tado por Tomalá et al 2023), proponen un

programa basado en la IA fundamentada

con teóricos especialistas en el área (Psico-

logía y Orientación) que, en conjunto con la

familia, puede reducir niveles altos de vio-

lencia en todos los sectores de la sociedad,

pero en especial las escuelas. El programa

basado en IA recopilará información de tres

grandes ámbitos del individuo, que se los

ha deﬁnido como: genética, ambiente y ac-

titud. De acuerdo con este programa los

elementos son:

• La Genética. Enfocándose con mayor

énfasis a abuelos y padres. La informa-

ción como edad de gestación, alimen-

tación, consumo drogas o alcohol, com-

plicaciones en el embarazo, medicación

que utiliza, entre otras.

• Ambiente, en el que se desenvuelve el

estudiante se considerará: estabilidad

económica; vivienda digna y limpia con

equipamiento básico; recursos que fa-

vorezcan el acceso a la red de atención

sanitaria, guardería y medio académico;

relación conyugal; unidad familiar.

• En relación al tercer y último ámbito que

se enfocará el software será la actitud,

en el cual se analizará el cariño, atención

y estímulo que recibe; refuerzos sociales

como elogios, besos, abrazos, hablar

bien del niño delante de otras personas;

respetar su sueño y descanso; mantener

orden en cuanto a horarios y espacios;

compartir el juego y la lectura (Tomalá,

Mascaró, Carrasco, & Aroni, 2023).

Estrategias Metodológicas aplicando la In-

teligencia Artiﬁcial en el Aprendizaje de Per-

sonas con Discapacidad

La propuesta debe partir de un diagnósti-

co, realizado por un conjunto de especia-

listas (Médicos, psicólogos, orientadores y

docentes de diversas áreas), el diagnostico

TORRES VIVAR, L. R., SÁNCHEZ AVILA, P. DEL R., PIZARRO VARGAS, V. J., & RUBIO MARIN, A. F.

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RECIMAUC VOL. 8 Nº 1 (2024)

debe arrojar a la comunidad educativa, en

especial a los docentes y representantes,

estrategias, métodos y herramientas que

permitan trabajar con los estudiantes que

presenten estas diﬁcultades, para el logro

de las competencias establecidas en los

sistemas educativos. (García, Mora, & Ávi-

la, 2020 enTomalá, Mascaró, Carrasco, &

Aroni, 2023)

Conclusiones

La inteligencia artiﬁcial tiene un gran po-

tencial para acelerar la implementación y el

desarrollo de objetivos educativos globales

al reducir las diﬁcultades de aprendizaje,

automatizar los procesos de gestión y opti-

mizar los métodos de mejora. Sin embargo,

en algunos entornos, la integración de la in-

teligencia artiﬁcial en el entorno educativo

puede que lleve algún tiempo debido a las

políticas y procedimientos administrativos

de cada país.

En el contexto de la actual revolución tecno-

lógica global, la inteligencia artiﬁcial aún no

es capaz de copiar algunas características

humanas, como la creatividad, la capaci-

dad de copiar nuevas ideas o la crear.

Con el tiempo, evolucionando, las limita-

ciones se van superando para conseguir

un desarrollo más óptimo, permitiéndonos

llegar más lejos, sin embargo, queda claro

que las aplicaciones de la IA en el campo

educativo será tan amplia como las necesi-

dades de enseñar y aprender existan.

Las metodologías y teorías asociadas a los

procesos educativos no han sido sustitui-

das aún con los avances tecnológicos, por

el contrario, vienen demostrando la gran

capacidad de mejorar, potenciar y perfec-

cionar la educación, siendo capaz de en-

lazarse con los objetivos a cumplir, propo-

niéndose desaﬁar las realidades y dando

soluciones en búsqueda de la inclusión y la

masiﬁcación de la educación.

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CITAR ESTE ARTICULO:

Torres Vivar, L. R., Sánchez Avila, P. del R., Pizarro Vargas, V. J., & Rubio Marin,

A. F. (2024). Aplicaciones de inteligencia artiﬁcial (IA) en la educación. RECIA-

MUC, 8(1), 178-188. https://doi.org/10.26820/reciamuc/8.(1).ene.2024.178-

188

TORRES VIVAR, L. R., SÁNCHEZ AVILA, P. DEL R., PIZARRO VARGAS, V. J., & RUBIO MARIN, A. F.