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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.Item Inteligencia artificial generativa en la educación universitaria(Grupo GRIAL, 2023-12-07) García-Peñalvo, F. J.Participación en el conversatorio en el Foro Internacional “Conectando la Educación Superior con la Inteligencia Artificial”, celebrado los días 6, 7 y 8 de diciembre, organizado por la Universidad Nacional, la Universidad de Costa Rica. el Instituto Tecnológico de Costa Rica y la Red InnovaCesal. Esta actividad busca reunir a docentes de universidades estatales de Latinoamérica comprometidos con la innovación de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Específicamente este conversatorio se centra en el tema “Inteligencia artificial generativa en la educación universitaria” y se desarrolló el día 7 de diciembre de 2023 de forma virtual.Item La era de la inteligencia artificial generativa en educación(Grupo GRIAL, 2023-12-04) García-Peñalvo, F. J.Conferencia invitada en el 4º Congreso de Educación, Innovación, Normalismo y Neuroeducación (CEINN 2023), celebrado en las instalaciones H. Congreso de la Unión en la Ciudad de México, México. Esta conferencia se impartió el 4 de diciembre de 2023. Este Congreso se organiza por parte de la Asociación Normalista de Docentes Investigadores (ANDIAC), la Federación Mexicana de Ciencias Aplicadas al Deporte (FEMECAD), la Escuela Normal Profesor Carlos A. Carrillo (ENPCAC), la Escuela Normal Rural “J. Guadalupe Aguilera” (ENRJGA) y el Centro de Estudios Neurociencia Educativa Monterrey (CENE).Item La era de la Inteligencia Artificial en la Educación(Grupo GRIAL, 2023-11-20) García-Peñalvo, F. J.Clase magistral y taller de ChatGPT impartidos en el contexto de la Unidad I: Gestión de la Tecnología y del Conocimiento, de la asignatura Diseño y Evaluación de Recursos Informáticos del Máster Universitario en las TIC en la Educación: Análisis y Diseño de Procesos, Recursos y Prácticas Formativas, el día 20 de noviembre de 2023 en la Facultad de Educación, Universidad de Salamanca.Item Redefiniendo la relación del profesorado con la inteligencia artificial(Grupo GRIAL, 2023-11-16) García-Peñalvo, F. J.Conferencia invitada en el II Congreso Internacional de Educación Superior (IDEIN 2023), celebrado en la Universidad Católica de Cuenca, Cuenca, Ecuador. Esta conferencia se impartió el 16 de noviembre de 2023.Item ¡Qué viene la IA! ¿Estoy preparada/o?(Grupo GRIAL, 2023-10-19) Fonseca-Escudero, D.; García-Peñalvo, F. J.; Llorens-Largo, F.; Molina-Carmona, R.Conferencia interactiva impartida el 19 de octubre de 2023 en el VII Congreso Internacional sobre Aprendizaje, Innovación y Cooperación. CINAIC 2023, celebrado en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Minas y Energía de la Universidad Politécnica de Madrid. La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema candente y es crucial que el profesorado se prepare para su impacto. En esta conferencia, impartida de forma colaborativa por cuatro profesores universitarios, exploraremos cómo la IA ya está transformando la educación en múltiples aspectos. Los profesores deben aprender de la IA para aprovechar sus herramientas en el aula, aprender sobre la IA para comprender su funcionamiento y aprender con la IA para adaptar sus métodos de enseñanza. Esto abre un abanico de oportunidades, pero también plantea amenazas en términos de la automatización de trabajos docentes y la privacidad de los datos de los estudiantes, entre otros aspectos. La IA está aquí para quedarse y su influencia en la educación es innegable. El profesorado debe estar preparados para aprovechar las oportunidades que ofrece, al tiempo que abordar los desafíos éticos, de seguridad y de privacidad. Es fundamental que los educadores se mantengan actualizados y se adapten a este mundo tecnológico en constante evolución. La IA puede ser una aliada poderosa en la enseñanza, pero su aplicación debe ser cuidadosamente considerada y guiada por valores éticos sólidos. La educación del futuro dependerá en gran medida de cómo se aborde la integración de la IA en las aulas y cómo se prepare al estudiantado para un mundo impulsado por tecnologías inteligentes que ya dejaron de ser una posibilidad futurible para convertirse en una realidad cotidiana.Item Discusión abierta sobre beneficios, riesgos y retos de la Inteligencia Artificial Generativa(2023-10-20) García-Peñalvo, F. J.Participación en el Taller “Espacios Abiertos de Innovación Educativa” Un nuevo espacio de cooperación, celebrado el 20 de octubre de 2023 en el contexto del Congreso CINAIC 2023, celebrado en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Minas y Energía de la Universidad Politécnica de Madrid.Item Generative Artificial Intelligence: New Scenarios in Teaching, Learning, and Communication(Grupo GRIAL, 2023-09-06) García-Peñalvo, F. J.Keynote at the VIII Congreso Internacional de Estudios sobre Medios de Comunicación, held in Universidad Complutense de Madrid on September 6th, 2023. In recent years, the landscape of Artificial Intelligence (AI) has witnessed a seismic shift with the emergence of Generative Artificial Intelligence (GenAI). This keynote explored the ground-breaking applications of GenAI in reshaping the arenas of teaching, learning, and communication. The historical trajectory of AI, from its inception to its current pinnacle, has been meteoric. Traditional AI models, mainly rule-based and deterministic, have evolved into sophisticated generative models capable of creating content that is often indistinguishable from that crafted by humans. Key exemplars in this category include the GPT series and DALL-E from OpenAI. Nevertheless, what exactly is GenAI? Unlike traditional AI models that are primarily reactive, GenAI models can produce new, previously unseen content. Their inherent characteristics enable them to simulate the process of human creation. Algorithms such as Generative Adversarial Networks (GAN), Long Short-Term Memory networks (LSTM), and Transformers stand as a testament to the diversity and capability of generative models. Applying these models transcends sectors, presenting immense opportunities and challenges in equal measure. The sphere of education stands on the cusp of a revolution thanks to GenAI. Personalised learning, a goal long sought by educators, is now a palpable reality. GenAI can tailor educational pathways to fit individual student needs, thus ensuring that no student is left behind. Beyond personalisation, virtual tutoring systems have started to bridge the gap in areas with teacher shortages. Equipped with GenAI, these systems can provide instantaneous feedback, ensuring continual student progress. Content creation, an integral facet of education, has also benefitted from GenAI. GenAI is pivotal in generating reading materials customised to each student’s reading level and formulating challenging questions based on current curricula. Moreover, GenAI fosters creativity among students. Tools equipped with generative models can assist students in crafting art, composing music, or even writing essays, all tailored to their unique style and preferences. Shifting the lens to communication, the potential of GenAI is equally profound. Automated content generation, once a lofty ideal, is now commonplace. News articles, financial reports, and even creative pieces can be produced by GenAI, often at speeds unmatched by humans. Personalised marketing campaigns harnessing the power of GenAI can target potential consumers with unparalleled precision, ensuring maximum outreach and engagement. Real-time translation, a boon in our increasingly globalised world, has seen leaps in accuracy thanks to generative models. Lastly, natural language processing, a subset of GenAI, has augmented human-computer interactions, making them more intuitive and organic. However, with immense power comes immense responsibility. The adoption of GenAI is full of challenges. Ensuring the accuracy and appropriateness of generated content is paramount. We need robust quality control mechanisms to mitigate the risk of misinformation or inappropriate content generation. Moreover, the sheer dependency on machines raises concerns. More reliance on AI could lead to cognitive stagnation in students, thwarting the very purpose of education. Additionally, the scalability of these models, given their intensive processing power and data requirements, is an area of concern. Ethically, the canvas of GenAI is mottled with grey. AI models, reflecting the data they are trained on, can inadvertently perpetuate societal biases. Ensuring these models are equitable and do not further deepen societal divides is crucial. The potential job displacement due to the widespread adoption of GenAI is a looming concern. GenAI takes over tasks once reserved for humans, so we must ensure a just transition for those affected. Lastly, the issue of authenticity remains salient. In a world where distinguishing between human and AI-generated content becomes increasingly challenging, ensuring trust and transparency is paramount. In conclusion, the future illuminated by Generative Artificial Intelligence is both promising and perplexing. As GenAI continues to reshape teaching, learning, and communication paradigms, our collective responsibility is to ensure that its journey is anchored in ethics, equity, and excellence.Item Usos y desusos del modelo GPT-3 entre estudiantes de grados de ingeniería(2023-07-05) Amo-Filva, D.; Fonseca, D.; Vernet, D.; Torres, E.; Muñoz Pastor, P.; Caballero, V.; Fernandez, E.; Alier-Forment, M.; García-Peñalvo, F. J.; García-Holgado, A.; Llorens-Largo, F.; Molina-Carmona, R.; Conde, M. Á.; Hernández-García, Á.La herramienta ChatGPT, basada en el modelo GPT-3 desarrollado por OpenAI, ya se utiliza por estudiantes de grados de ingeniería como herramienta de apoyo en su proceso de aprendizaje. En este contexto, las implicaciones negativas que presenta el uso de esta herramienta son diversas: dependencia tecnológica, obstaculización del saber y conocer práctico, error en las respuestas, problemas éticos o incluso problemas legales. El uso de esta herramienta sin que los estu-diantes hayan recibido formación se considera como problema a investigar. El objetivo es entender en profundidad el contexto tecnológico de la herramien-ta, cómo se utiliza actualmente entre los estudiantes de ingeniería de un conjunto de universidades priva-das y públicas, y su impacto en la educación universi-taria. Este artículo es un trabajo en desarrollo donde se presenta el contexto del estudio, la metodología de investigación y unos primeros resultados. Se conduce una encuesta cualitativa-exploratoria con una muestra de más de 360 estudiantes de grados de ingeniería matriculados en diferentes cursos. Se utiliza una estratificación aleatoria para asegurar que la muestra sea representativa de la población. Los resultados sugieren que el modelo GPT-3 puede ser utilizado como una herramienta beneficiosa para los estudian-tes de grados de ingeniería.