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    Mito de la inteligencia. Más allá de una educación de silicio
    (Editorial UOC, 2024-12-15) García-Peñalvo, Francisco José
    Este capítulo busca no solo explorar, sino también ofrecer un análisis crítico sobre la IA en educación, avanzando en desmitificar los avances tecnológicos. Se enfoca en cómo la rápida disrupción tecnológica desafía a la sociedad, destacando la necesidad de preparación y comprensión para adaptarse a cambios en el trabajo, educación y vida personal. Además, aborda el problema de la sobreinformación y cómo evaluarla críticamente, enfatizando la importancia de discernir entre datos sesgados y sobredimensionados en este contexto acelerado.
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    Herramienta administrativa para la ecoeficiencia universitaria: hacia una gestión energética sostenible
    (United Academic Journals (UA Journals), 2024-12-15) Del Carpio Ramos, H. A.; Del Carpio Ramos, P. A.; García-Peñalvo, F. J.; Del Carpio Hernández, S. R. B.; Carreño Farfán, C. R.; Sánchez Purihuamán, M. N.
    En el contexto de la educación para la sostenibilidad se presenta la necesidad de innovar la gestión energética universitaria. En la literatura no se ha encontrado un mecanismo administrativo que permita gestionar la energía eléctrica de manera integrada promoviendo el consumo sostenible. El objetivo de la investigación fue contribuir a cubrir esta brecha y diseñar e implementar una herramienta administrativa para promover la eco-eficiencia de la gestión energética mediante estrategias de Información, Comunicación y Educación, de cara a los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Se llevó a cabo una exploración fenomenológica en una universidad peruana. La muestra de antecedentes e informes del sistema logístico fue a posteriori y por saturación. La herramienta fue validada teóricamente y por expertos. Se demostró que con esta herramienta se puede obtener el gasto basal de la energía eléctrica en la universidad; así como, incorporar prácticas eco-eficientes en su gestión y en la formación de estudiantes. Se concluyó que la innovación de la gestión energética es esencial para fomentar la sostenibilidad en la universidad. Este estudio brinda una base sólida para consolidar la aplicación de la herramienta en futuras investigaciones.
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    Herramienta de intervención educativa para promover la eco-eficiencia universitaria
    (United Academic Journals (UA Journals), 2024-12-15) Del Carpio Ramos, H. A.; Del Carpio Ramos, P. A.; García-Peñalvo, Francisco José; Del Carpio Hernández, S. R. B.; Carreño Farfán, C. R.; Sánchez Purihuamán, M. N.
    El consumo inconsciente de recursos como energía, agua, papel y combustible dentro de las universidades, tiene consecuencias negativas en el ambiente, economía universitaria y perfil profesional. En este artículo se presenta, desde la perspectiva educativa, la necesidad de concientizar a docentes y estudiantes para optimizar el uso y consumo de dichos recursos, incorporando el concepto de Eco-eficiencia. En la literatura científica no se ha encontrado un mecanismo educativo que permita promover la eco-eficiencia universitaria; por esta razón, el objetivo fue cerrar esta brecha y diseñar una herramienta de intervención educativa así como discutir su potencial para promover la sostenibilidad ambiental. Se realizó una exploración fenomenológica en una universidad peruana. La muestra de docentes y sílabos fue a posteriori. La herramienta de intervención educativa fue validada teóricamente y por expertos. Los resultados demostraron que mediante esta herramienta se puede incorporar prácticas de eco-eficiencia en los sílabos. Se concluyó que es necesaria una política de educación ambiental para implementar la eco-eficiencia en todos los cursos, y evaluar su potencial para promover la sostenibilidad ambiental, tras cada año académico.
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    Hacia una pedagogía aumentada: el papel de la IA en la personalización del aprendizaje
    (Universidad Internacional de la Rioja, 2024-12-20) García-Peñalvo, Francisco José
    La personalización del aprendizaje es una necesidad pedagógica por razones obvias. Los estudiantes aprenden mejor cuando los contenidos y métodos se adaptan a sus necesidades específicas; y, desde el punto de vista social, la personalización reduce brechas educativas y promueve la equidad en el aula. Hace tiempo que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado para lograr que la personalización del aprendizaje deje de ser una utopía. Sin embargo, una tecnología más avanzada (la llamada inteligencia artificial generativa) ha supuesto un paso más. Gracias a los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models: LLM), la IA generativa no se limita a analizar y adaptar, sino que además crea: genera textos, ejercicios, simulaciones y recursos educativos personalizados con una precisión muy superior a lo alcanzado previamente. Lo cual reporta ventajas para el estudiante: le permite interactuar con tutores o asistentes virtuales avanzados que no solo responden a preguntas, sino que también ofrecen explicaciones adaptadas a su nivel de comprensión. Y al docente le permite crear actividades y evaluaciones personalizadas para diferentes grupos; y medir con más precisión el progreso de sus estudiantes, valorando más las habilidades prácticas y la creatividad, lo que se traducirá en una preparación del futuro egresado ante los desafíos del mundo real.
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    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.
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    Safe AI in Education Manifesto. Version 0.4.0
    (2024-10-08) Alier-Forment, Marc; García-Peñalvo, Francisco José; Casañ, María José; Pereira, Juanan; Llorens-Largo, Faraón
    The Safe AI in Education Manifesto outlines ethical principles for integrating AI into educational environments. It emphasizes the need for human oversight, ensuring AI complements rather than replaces educators. Decision-making must remain transparent and appealable, protecting the educational process's integrity. Confidentiality is paramount; institutions must safeguard student data and ensure AI systems comply with stringent privacy standards. AI tools should align with educational strategies, supporting learning objectives without enabling unethical practices or adding complexity. The manifesto calls for AI systems to respect didactic practices, adapting seamlessly to instructional designs without burdening educators or students. It stresses accuracy and explainability, requiring AI outputs to be reliable, transparent, and verifiable. Interfaces must be intuitive, communicating their limitations to foster trust and critical engagement. Ethical training and transparency in AI model development are essential, including minimizing biases and disclosing data sources. The manifesto commits to advancing AI’s potential in education while prioritizing privacy, fairness, and educational integrity, providing a living framework adaptable to technological evolution. It can be signed at: https://manifesto.safeaieducation.org/
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    Workshop about developing educative scenarios with GenAI tools
    (Zenodo, 2024-06-12) García-Carrasco, J.
    The document outlines a workshop designed for Master’s students in ICT applied to education at the University of Salamanca. Led by Francisco José García-Peñalvo, the workshop aims to explore the application of generative AI (GenAI) tools like ChatGPT in education. The objectives include learning to integrate GenAI in teaching, reflecting on its potential and risks, and designing educational scenarios collaboratively. The eight-hour session is part of a course on "Design and Assessment of Digital Resources." Students, mostly with educational backgrounds, engage in a structured process involving an introduction, AI-focused discussions, and hands-on sessions with ChatGPT. Teams of three work to develop and present educational scenarios using GenAI. Examples of tasks include creating stories for primary school, designing gamified learning activities, or developing subject-specific assessments. The emphasis is on the process over the final product. Teams document prompts and workflows and present findings to facilitate peer discussion on lessons learned, focusing on benefits and challenges. Key takeaways stress the importance of an initial introduction to GenAI, collaborative work, and reflection. The workshop highlights the transformative potential of GenAI in education while advocating for critical engagement with its ethical and practical implications.
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    Embracing GenAI literacy in education: A roadmap for empowerment
    (Zenodo, 2024-06-12) García-Peñalvo, Francisco José
    The paper discusses the emergence of Generative Artificial Intelligence (GenAI) as a transformative force in education and the necessity of GenAI literacy for both educators and students. GenAI literacy involves understanding generative AI systems, their societal impacts, and ethical implications. It encompasses skills ranging from basic knowledge of how these systems work to critical evaluation and innovative application. For teachers, fostering GenAI literacy requires integrating GenAI concepts into existing curricula without overhauling them, organizing professional development workshops with hands-on training, and forming collaborative learning communities to share best practices. For students, the focus should be on developing critical thinking and ethical reasoning skills, engaging in active-based learning using GenAI tools, and promoting interdisciplinary approaches that span STEM, humanities, and social sciences. The paper argues that GenAI literacy is not limited to mastering tools but also involves cultivating a critical perspective on technology’s role in society. By emphasizing complex thinking competencies, it aims to prepare future generations for AI-augmented environments. This literacy is positioned as a cornerstone for responsibly harnessing AI’s potential and addressing challenges like bias, privacy, and intellectual property. Ultimately, the paper presents a roadmap for empowering individuals and institutions to navigate and shape the evolving AI landscape responsibly and innovatively. It underscores the importance of equipping society with the knowledge and skills necessary to engage meaningfully with one of the most influential technologies of the 21st century.
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    Using ChatGPT for discovering conceptual classes in object-oriented modeling
    (Zenodo, 2023-07-31) García-Peñalvo, Francisco José
    Using ChatGPT to discover conceptual classes in UML diagram class
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    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.