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Item Alfabetización de datos y adopción inicial de IA en K-12: un análisis mixto comparativo entre Cataluña e Italia(GRIAL, 2025-09-24) Donate Beby, BelénLos grandes avances tecnológicos desarrollados en la sociedad no han pasado desapercibidos en ningún ámbito. Aunque el sistema educativo presenta aún resistencias, se encuentra cada vez más presionado hacia la digitalización y la adaptación a los cambios tecnológicos. Este proceso implica no solo la incorporación de herramientas digitales, sino también el desarrollo de competencias específicas como la alfabetización de datos, especialmente en las etapas educativas K-12, donde un uso estratégico de los datos podría contribuir significativamente a la mejora de los procesos de enseñanza y aprendizaje. La presente tesis doctoral se enmarca en un enfoque metodológico mixto y adopta un diseño secuencial explicativo (DEXPLIS), articulado mediante dos estudios de caso en contextos europeos: Cataluña e Italia. La investigación se sustenta en un enfoque no experimental, ex post facto, en el que no se manipulan variables, sino que se analizan relaciones existentes entre ellas. El objetivo principal es analizar el estado de la alfabetización de datos en el profesorado de educación primaria y secundaria, así como su relación con el conocimiento, uso y percepción sobre la Inteligencia Artificial (IA) en contextos educativos. En una primera fase, se realizó una revisión sistemática y un mapeo de literatura sobre las analíticas de aprendizaje y la alfabetización de datos en entornos K-12, lo que permitió establecer los marcos teóricos y conceptuales de referencia. En el contexto educativo internacional, el concepto K-12 designa el conjunto de etapas educativas obligatorias que se desarrollan antes del acceso a la educación superior, incluyendo tanto la educación infantil como la secundaria. Aunque su origen se encuentra en los sistemas anglosajones, su uso se ha extendido en la literatura académica como una herramienta útil para comparar enfoques pedagógicos, marcos normativos y competencias docentes en distintos países. A partir de esta base, se diseñó y validó un cuestionario centrado en la alfabetización de datos, que constituye el núcleo instrumental de esta tesis. De forma complementaria, se incorporó un segundo cuestionario sobre IA, seleccionado por tratarse de uno de los elementos tecnológicos que más está transformando los sistemas educativos contemporáneos y cuya integración resulta clave para una evaluación completa de la alfabetización de datos en contextos escolares. Este segundo instrumento fue también sometido a un proceso riguroso de validación mediante juicio de expertos, análisis factorial exploratorio y confirmatorio, así como pruebas de fiabilidad interna. Posteriormente, los instrumentos se administraron a dos muestras de docentes de ambos países, complementándose con entrevistas semiestructuradas y un grupo de discusión para integrar perspectivas cualitativas. El análisis multivariado incluyó la aplicación de modelos de ecuaciones estructurales (Partial Least Squares Structural Equation Modelling – PLS-SEM), que permitieron observar relaciones predictivas significativas entre el uso de la IA, el conocimiento de la IA y nivel de alfabetización de datos. En particular, se evidenció que la alfabetización general en el uso de datos presenta una relación predictiva significativa con el uso declarado de tecnologías basadas en IA en la práctica docente. Los resultados evidencian un nivel limitado de alfabetización de datos, especialmente en lo relativo a la transformación de datos en decisiones pedagógicas. Asimismo, se identificaron diferencias significativas entre contextos nacionales, aunque no en niveles educativos, observándose estas diferencias en la preocupación por el uso de IA entre el alumnado, Uso general de datos y Prácticas aplicadas de datos. Finalmente, la tesis propone un conjunto de pautas prácticas para la mejora de la alfabetización de datos docente, orientadas a la formación profesional, la toma de decisiones basada en evidencias y la integración estratégica de tecnologías emergentes. Este trabajo aporta no solo un marco empírico comparativo, sino también herramientas prácticas para fortalecer la cultura del dato en el ámbito escolar europeo.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 La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa(2024-01-01) García-Peñalvo, F. J.; Llorens-Largo, F.; Vidal, J.Cada vez es más común interactuar con productos que parecen “inteligentes”, aunque quizás la etiqueta “inteligencia artificial” haya sido sustituida por otros eufemismos. Desde noviembre de 2022, con la aparición de la herramienta ChatGPT, ha habido un aumento exponencial en el uso de la inteligencia artificial en todos los ámbitos. Aunque ChatGPT es solo una de las muchas tecnologías generativas de inteligencia artificial, su impacto en los procesos de enseñanza y aprendizaje ha sido notable. Este artículo reflexiona sobre las ventajas, inconvenientes, potencialidades, límites y retos de las tecnologías generativas de inteligencia artificial en educación, con el objetivo de evitar los sesgos propios de las posiciones extremistas. Para ello, se ha llevado a cabo una revisión sistemática tanto de las herramientas como de la producción científica que ha surgido en los seis primeros meses desde la aparición de ChatGPT. La inteligencia artificial generativa es extremadamente potente y mejora a un ritmo acelerado, pero se basa en lenguajes de modelo de gran tamaño con una base probabilística, lo que significa que no tienen capacidad de razonamiento ni de comprensión y, por tanto, son susceptibles de contener fallos que necesitan ser contrastados. Por otro lado, muchos de los problemas asociados con estas tecnologías en contextos educativos ya existían antes de su aparición, pero ahora, debido a su potencia, no podemos ignorarlos solo queda asumir cuál será nuestra velocidad de respuesta para analizar e incorporar estas herramientas a nuestra práctica docente.Item La vida algorítmica de la educación: Herramientas y sistemas de inteligencia artificial para el aprendizaje en línea(McGraw-Hill, 2023-03-21) Flores-Vivar, J. M.; García-Peñalvo, F. J.El artículo aborda el impacto de los algoritmos de inteligencia artificial en el proceso de enseñanza-aprendizaje a distancia (virtual), analizando las características y complejidad de las diversas herramientas de inteligencia artificial que se vienen utilizando en los distintos niveles de la educación. Se hace hincapié en los desafíos que implica el uso de estas tecnologías emergentes que convergen cada vez mas con otras existentes y de mayor recorrido, como las plataformas virtuales de aprendizaje (E-learning) o apps educativas, reflexionando sobre las potencialidades que encierran en el campo de la formación y educación. La metodología utilizada se basa en la revisión documental de fuentes primarias y secundarias sobre el diseño, desarrollo e implementación de los algoritmos de inteligencia artificial y de su capacidad de acción que se vienen dando de forma global. En un segundo plano se analizan algunas de las herramientas clave en los procesos de enseñanza aprendizaje, reflexionándose sobre su uso, los desafios y las tendencias que generan. Los resultados obtenidos buscan incidir y profundizar en un mayor conocimiento y uso cada vez mayor de los sistemas algorítmicos de IA, estudiando la potencialidad que encierran, así como los retos que conlleva su uso y expansión en los entornos educativos, fundamentalmente, en la educación superior.Item Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4)(2023-01-01) Flores-Vivar, J. M.; García-Peñalvo, F. J.El artículo analiza y reflexiona sobre aspectos coyunturales de la ética en el uso de los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en contextos educativos. Se aborda, por un lado, el impacto de la IA en el campo de la Educación, desde la perspectiva de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (concretamente, ODS4) de la Agenda 2030 de la UNESCO, describiendo las oportunidades en su uso por parte de docentes y estudiantes. Por otro, se hace hincapié en las incertidumbres, sobrevenidas por los temores de algunos que piensan, por ejemplo, que los robots de IA reemplazarán a los profesores humanos. La metodología utilizada se basa en la revisión documental que parte de informes y estudios de investigadores, así como de instituciones y organismos comprometidos con el desarrollo de la Inteligencia Artificial y de su capacidad de acción en el ámbito educativo, para, a partir de ahí, abordar las cuestiones éticas que se vienen planteando por parte de expertos y de organizaciones de todo el mundo. Los resultados obtenidos buscan incidir y profundizar en las implicaciones éticas que la Inteligencia Artificial puede tener en el ámbito educativo. Finalmente, se proponen algunas cuestiones clave de la ética y los retos de la IA en la educación concluyéndose en la necesidad de sumar propuestas con nuevas investigaciones y acciones políticas, retos que podrían materializarse con la creación de un observatorio ético de IA para la educación.