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Item Asistentes de aprendizaje basados en inteligencia artificial: Principios de seguridad y experiencias de implementación en educación superior(Dykinson, 2024-12-30) Casañ, M. J.; Alier, M.; Pereira, J.; García-Peñalvo, F. J.El capítulo presenta el impacto y las aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en educación superior, centrándose en principios de seguridad y experiencias prácticas. Desde finales de 2022, herramientas como ChatGPT y Dall-E han revolucionado los métodos de enseñanza, promoviendo la personalización del aprendizaje y la automatización de procesos educativos. Sin embargo, estas tecnologías también plantean desafíos, como la privacidad de datos, las "alucinaciones" en las respuestas de los modelos, los sesgos inherentes y la dependencia tecnológica. Para garantizar una implementación segura y ética de la IAGen, los autores proponen siete principios clave: confidencialidad, alineación con estrategias educativas, prácticas didácticas, precisión, comprensión, supervisión humana y entrenamiento ético. Estos principios buscan integrar herramientas de IA de manera alineada con los valores institucionales y las normativas de privacidad. El capítulo también introduce LAMB (Learning Assistant Manager and Builder), un marco de software diseñado para crear asistentes de aprendizaje seguros y personalizados. Estos asistentes, interoperables con sistemas como Moodle, emplean recuperación aumentada por generación (RAG) para combinar datos específicos con la capacidad de los modelos de lenguaje. Un ejemplo práctico de LAMB se ilustra en un curso de negocios donde se utilizó un asistente para realizar análisis PESTLE y DAFO, mostrando una recepción positiva por parte de los estudiantes. Finalmente, se concluye que integrar la IAGen en la educación no solo debe enfocarse en su potencial innovador, sino en asegurar una aplicación ética y responsable, alineada con los objetivos educativos. Herramientas como LAMB ejemplifican cómo la IA puede ser una pieza valiosa y segura en los ecosistemas educativos.Item Cómo afecta la inteligencia artificial generativa a los procesos de evaluación(2024-01-12) García-Peñalvo, F. J.La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación exige redefinir los procesos de evaluación. Muchas tareas evaluativas ahora pueden ser realizadas por IAG, lo que subraya la necesidad de equilibrar tecnología y pedagogía, redefiniendo e innovando en los métodos de evaluación y un uso ético y educativo responsable de estas herramientas.Item Ya llegó, ya está aquí, y nadie puede esconderse: La inteligencia artificial generativa en educación(2023-12-08) Llorens-Largo, F.; Vidal, J.; García-Peñalvo, F. J.La investigación en Inteligencia Artificial (IA) lleva años en continuo crecimiento y no muestra signos de desaceleración. Se están desarrollando modelos más complejos, más grandes y de respuesta más rápida. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos, lo que los hace mucho más potentes que sus antecesores de no hace tantos años. Esta potencia le dota de una amplia gama de aplicaciones, incluso algunas de ética cuestionable, dando lugar a vacíos legales y a reacciones extremas que llegan hasta la prohibición de su uso.