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Start date: 2020Subject: search.filters.subject.Educación Superior

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    Una experiencia de integración segura de inteligencia artificial generativa en educación superior mediante asistentes de aprendizaje
    (Observatorio de Innovación Educativa y Cultura Digital (ODITE) y Asociación Espiral, Educación y Tecnología, 2026-04-26) Alier, Marc; Casañ, María José; Llorens, Ariadna; Pereira, Juanan; García-Peñalvo, Francisco José
    Este artículo presenta LAMB (Learning Assistant Manager and Builder), framework de código abierto que permite al profesorado crear asistentes de aprendizaje basados en inteligencia artificial Generativa (IAGen) sin necesidad de programación. A diferencia de chatbots genéricos como ChatGPT, estos asistentes están controlados por el docente, se basan en fuentes de información seleccionadas y se integran de forma segura en plataformas como Moodle. La experiencia se desarrolló con 47 estudiantes de Ingeniería Informática en la FIB y EPSEVG (UPC). Utilizaron un asistente de aprendizaje para realizar un análisis PESTLE sobre el robot Optimus de Tesla. Los resultados muestran una valoración muy positiva por parte del alumnado, destacando la utilidad para encontrar información relevante, la calidad de las respuestas y el valor añadido del acceso a fuentes verificables. Este trabajo demuestra cómo la IA puede ponerse al servicio del aprendizaje centrado en el estudiante, respetando principios de privacidad, seguridad y soberanía pedagógica.
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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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    Evaluación de la percepción de los niveles de dominio competencial en práctica laboral
    (2020-10-05) Tinoco-Giraldo, H.; Torrecilla Sánchez, E. M.; García-Peñalvo, F. J.
    Este artículo detalla y analiza las percepciones del nivel de dominio de las competencias profesionales que los estudiantes en práctica laboral del programa de Mercadeo Nacional e Internacional de la Universidad de Manizales (Colombia), desarrollan, fortalecen o registran a partir del reconocimiento de sus tutores de práctica, sus empleadores y ellos mismos. Para efectos de esta investigación se contó con una muestra de estudiantes de sexto semestre en práctica empresarial y se aplicó un cuestionario de evaluación de competencias a partir de los indicadores de dominio. A tal efecto, se parte desde el reconocimiento del dominio competencial a partir del análisis de diferentes prioridades establecidas en dicha práctica. Los resultados ilustran que el nivel de dominio competencial de los estudiantes se encuentra entre el nivel básico y medio, en los cuales empiezan a demostrar las destrezas necesarias para participar de manera efectiva y productiva en sus prácticas laborales.