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    Inteligencia artificial generativa y autonomía educativa: metáforas históricas y principios éticos para la transformación pedagógica
    (2026-01-01) Alier-Forment, Marc; Casañ-Guerrero, María José; Pereira-Varela, Juan Antonio; García-Peñalvo, Francisco José; Llorens-Largo, Faraón
    Este artículo analiza la integración de la inteligencia artificial generativa en educación desde una perspectiva crítica, histórica y ética. Se identifica una creciente preocupación por la opacidad de las herramientas de inteligencia artificial actuales, especialmente en sistemas de aprendizaje. El trabajo utiliza un enfoque basado en metáforas para entender cómo las narrativas tecnológicas influyen en la adopción de innovaciones educativas. Se revisan metáforas históricas en las tecnologías aplicadas a la educación, desde Multivac y Matrix hasta el Bazar del software libre y la App Store, y se proponen nuevas imágenes conceptuales que podrían aplicarse al contexto actual en el que la inteligencia artificial irrumpe en la educación. A partir de este análisis metafórico, se plantean siete principios éticos para una adopción segura de la inteligencia artificial generativa en educación, centrados en la privacidad, la alineación pedagógica, la supervisión humana y la transparencia tecnológica. Estos principios se ejemplifican con el entorno LAMB (Learning Assistant Manager and Builder), un marco de código abierto que permite diseñar asistentes de aprendizaje basados en inteligencia artificial de forma ética y contextualizada. Se presentan casos reales de aplicación de LAMB en educación superior, incluyendo una experiencia controlada con estudiantes que muestran mejoras significativas en autonomía y coherencia pedagógica. Finalmente, se destaca cómo LAMB encarna los principios éticos propuestos y responde a las metáforas críticas identificadas, ofreciendo un modelo de integración tecnológica centrado en la autonomía de los docentes, la alineación con los principios y prácticas de la institución educativa y el aprendizaje significativo de los estudiantes.
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    iMOOC Platform: Adaptive MOOCs
    (2016-07) Sein-Echaluce, M. L.; Fidalgo-Blanco, Á.; García-Peñalvo, Francisco J.; Conde-González, M. Á.
    Massive Open Online Courses or MOOCs presents low completion rates, they are massive thus the participants’ profile is too much heterogeneous regarding origin, capacitation, motivation and learning aims. The number of studies that propose using adaptive techniques to resolve the problems above is increasing. This work presents the logistic, methodological and technological models of an adaptivity-based framework. This framework includes the basic elements of adaptive learning using a learning management system as core technology and expanding the adaptive possibilities in the logistics of the courses. The proposed model is implemented in an adaptive platform so called iMOOC that currently has a campus composed by four adaptive MOOCs. Also, a study about the participants’ perception of usefulness and their needs for the adaptive processes is presented.
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    Methodological Approach and Technological Framework to break the current limitations of MOOC model
    (Journal of Universal Computer Science, 21(5), 712-734, 2015-06) Fidalgo Blanco, Ángel; Sein-Echaluce Lacleta, María Luisa; García Peñalvo, Francisco J.