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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 ModelViz: A Model-Driven Engineering Approach for Visual Analytics System Design(IEEE, 2024-03-29) Khakpour, A.; Vázquez-Ingelmo, A.; Colomo-Palacios, R.; García-Peñalvo, F. J.; Martini, A.Visual analytics systems should be able to consolidate data from disparate sources, conduct exploratory analysis, create visualizations that suit different users, and integrate seamlessly with decision-making activities to support data-driven decision-making. However, current mainstream visual analytics solutions often lack support for all these requirements. To address this gap, we propose the use of model-driven engineering to design visual analytics systems. To demonstrate the feasibility of this approach, we developed a Domain-Specific Modeling Language (DSML) named ModelViz to design visual analytics systems for consumer goods supply chain applications. Furthermore, we present the work of our DSML, using data from a manufacturing company as a case study. Finally, we evaluated ModelViz quantitatively by comparing it with other similar works from the literature. Our results demonstrate that this approach meets the requirements and provides a promising direction for designing visual analytics systems by considering domain-specific aspects to help achieve business goals.Item Generative Artificial Intelligence in Education: From Deceptive to Disruptive(Universidad Internacional de la Rioja, 2024-03-12) Alier, M.; García-Peñalvo, F. J.; Camba, J. D.Generative Artificial Intelligence (GenAI) has emerged as a promising technology that can create original content, such as text, images, and sound. The use of GenAI in educational settings is becoming increasingly popular and offers a range of opportunities and challenges. This special issue explores the management and integration of GenAI in educational settings, including the ethical considerations, best practices, and opportunities. The potential of GenAI in education is vast. By using algorithms and data, GenAI can create original content that can be used to augment traditional teaching methods, creating a more interactive and personalized learning experience. In addition, GenAI can be utilized as an assessment tool and for providing feedback to students using generated content. For instance, it can be used to create custom quizzes, generate essay prompts, or even grade essays. The use of GenAI as an assessment tool can reduce the workload of teachers and help students receive prompt feedback on their work. Incorporating GenAI in educational settings also poses challenges related to academic integrity. With availability of GenAI models, students can use them to study or complete their homework assignments, which can raise concerns about the authenticity and authorship of the delivered work. Therefore, it is important to ensure that academic standards are maintained, and the originality of the student's work is preserved. This issue highlights the need for implementing ethical practices in the use of GenAI models and ensuring that the technology is used to support and not replace the student's learning experience.Item Evaluating the Effectiveness of Human-Centered AI Systems in Education(Departamento de Informática y Automática. Universidad de Salamanca, 2024-03-01) Shoeibi, N.; Therón, R.; García-Peñalvo, F. J.This thesis examines how AI can improve human-computer interaction (HCI) and user experience in education. A systematic litera-ture review (SLR) and LATILL case study show how AI can be used in education. The SLR examines existing literature to determine how AI af-fects user experience and HCI in education, highlighting personalization and adaptability of learning experiences, improved task performance, and improved user experience for teachers and students. AI implementation in education faces obstacles. Using CEFR levels and linguistic traits, the LATILL project uses a user-centered design to give students personali-zed guidance and support. It transforms language instruction and fosters engaging and successful learning by encouraging educator collaboration and resource sharing. This study emphasizes the importance of user ex-perience and HCI principles in designing AI-driven educational systems. AI and user-centered design can improve learning, student engagement, and educational outcomes.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 Data Literacy Questionnaire for Educators Creators(Grupo GRIAL, 2024-01-03) Donate-Beby, B.; García-Peñalvo, F. J.; Amo-Filvà, D.This questionnaire emerges within an increasingly digitized education context, driven by the exponential growth of Artificial Intelligence (AI). Generative Artificial Intelligence facilitates educational activities, providing teaching productivity support, critical thinking, and personalized learning. Nevertheless, data literacy is a necessary element for the effective use of AI, as needing more required knowledge would help in selecting the appropriate model for a specific task or understanding the ethical and privacy issues involved in data usage. Thus, the ability to process, organize, analyze, and comprehend data is known as data literacy, enabling the detection of errors in datasets and evaluating the quality and reliability of results generated by AI. Educational data management has significantly improved teaching-learning processes. Given the importance of this advancement, a self-assessment questionnaire on data literacy for Primary and Secondary School teachers is presented. This instrument aims to enhance the development of relevant competencies in data management, effectively providing educators and researchers with an evaluation tool to identify needs and areas for improvement. This report is also available in Spanish.Item Cuestionario de alfabetización de datos para el profesorado(Grupo GRIAL, 2024-01-02) Donate-Beby, B.; García-Peñalvo, F. J.; Amo-Filvà, D.Este cuestionario surge en el contexto de una enseñanza cada vez más digitalizada, impulsado por el crecimiento exponencial de la Inteligencia Artificial (IA). La Inteligencia Artificial Generativa facilita la actividad educativa, proporcionando un soporte para la productividad docente, su pensamiento crítico y la personalización del aprendizaje. Sin embargo, la alfabetización de datos constituye un elemento necesario para hacer un uso efectivo de la IA dado que, sin los conocimientos necesarios, no se podría elegir del modelo adecuado para una tarea específica, o comprender las cuestiones éticas y de privacidad que involucran el uso de datos. Así, la alfabetización de datos puede ser definida como la habilidad de procesar, organizar, analizar y comprender datos, permitiendo detectar errores en los conjuntos de datos, para evaluar la calidad y confiabilidad de los resultados emitidos por la IA. En la actualidad, el uso de la tecnología educativa, incluyendo el manejo de datos educativos, ha evidenciado mejoras significativas en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Dada la importancia de este avance, se presenta un cuestionario de autoevaluación en alfabetización de datos dirigido a docentes de Educación Primaria y Secundaria. Este instrumento tiene como objetivo potenciar el desarrollo de competencias clave en el manejo de datos, brindando a educadores e investigadores una herramienta de evaluación que permita identificar necesidades y áreas de mejora de manera efectiva.Item Learning Analytics in Spanish K-12 levels: A Systematic Literature Review(2023-12-27) Donate-Beby, B.; García-Peñalvo, F. J.; Amo-Filva, D.Learning analytics is defined as the measurement, collection, analysis, and presentation of data about learners and their contexts to understand and optimize learning and the environments in which it occurs. Although their usefulness could be fundamental to recognize students’ learning processes, there is no clear framework on the current state of development of learning analytics in the K-12 Spanish territory. The present work aims to increase knowledge on the empirical frame of the question through a Systematic Literature Review (SLR). The methodology follows the indications provided by the PRISMA procedure. As a result, 16 papers have been selected and analyzed using different research indicators. The most significant findings within the selected papers are a lack of research where teachers have maintained an active role in the development of Learning Analytics in the natural educational context. Also, it has been found a tendency for the prediction and improvement of student engagement and performance on Game Learning Analytics in different knowledge or competencies.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.Item La inteligencia artificial en el gobierno universitario(Studia XXI, 2023-12-05) Llorens-Largo, F.; García-Peñalvo, F. J.F. Llorens-Largo y F. J. García-Peñalvo. (2023). La inteligencia artificial en el gobierno universitario. En: Universídad. Disponible en: https://bit.ly/46SSxbG