Inteligencia Artificial (IA) y educación superior: desafíos y oportunidades
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Universidad de Granada
Materia
Inteligencia artificial Artificial Intelligence
Fecha
2024-09-15Referencia bibliográfica
Boujenna, A, Martos, V, & Garcia del Moral, LF (2024). Inteligencia Artificial (IA) y educación superior: desafíos y oportunidades. REIDOCREA, 13(27), 392-402.
Patrocinador
Universidad AbdelMalek Essâadi (Tetuán, Marruecos) y Universidad de Granada; Financiación: Grupo de investigación AGR123 de la Junta de Andalucía y proyecto “SUSTAINABLE” funded by the European Union’s Horizon 2020 Project H2020-MSCA-RISE-2020, Grant Agreement 101007702.Resumen
La inteligencia artificial (IA) en educación ofrece un amplio espectro de posibilidades, desde la
personalización del aprendizaje hasta la automatización de tareas administrativas, lo que puede mejorar
significativamente la eficiencia y efectividad del proceso educativo. Este trabajo analiza artículos
académicos, libros y documentos relacionados con el tema de la IA aplicada al ámbito educativo. Se
describen una serie de oportunidades y desafíos que deberían abordarse para una eficaz implementación
de la IA en la educación superior, teniendo en cuenta asimismo aspectos éticos y legales que pueden
derivarse de la privacidad de los datos obtenidos. Se concluye que una adecuada implementación de la IA
en la educación superior requiere de una infraestructura tecnológica desarrollada y una planificación
cuidadosa para garantizar que se maximicen los beneficios y se minimicen los riesgos, además de resolver
sus posibles limitaciones y promover prácticas éticas y equitativas. Abstract: Artificial intelligence (AI) in education offers a wide spectrum of possibilities, from the personalization of learning to the automation of administrative tasks, which can significantly improve the efficiency and effectiveness of the educational process. This article analyzes academic articles, books and documents related to the topic of AI applied to the educational field. A series of opportunities and challenges are described that should be addressed for an effective implementation of AI in higher education, also taking into account ethical and legal aspects that may arise from the privacy of the data obtained. It is concluded that an adequate implementation of AI in higher education requires a developed technological infrastructure and careful planning to ensure that benefits are maximized, and risks are minimized, in addition to addressing its possible limitations and promoting ethical and equitable practices.