Overhauling Education: Análisis integral de la Implementación de Sistemas Inteligentes basados en inteligencia artificial en el Proceso de Enseñanza-Aprendizaje en la Institución Educativa Antonia Santos de Montería
Resumen
En el contexto educativo actual, la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) presenta una oportunidad significativa para transformar los procesos de enseñanza-aprendizaje. La comunidad educativa del Colegio Antonia Santos en Montería se encuentra en un entorno donde las posibilidades de la IA pueden rediseñar las prácticas educativas tradicionales. Este estudio busca explorar el uso de la IA en esta comunidad, abordando su efectividad, aceptación e impacto potencial. La investigación se enfoca en cómo la implementación de IA influye en la calidad de la educación, utilizando una metodología mixta que combina métodos cuantitativos y cualitativos. Se empleará un diseño cuasi-experimental con grupo de control para evaluar los efectos de la IA en el rendimiento académico y la percepción de docentes y estudiantes. Se anticipa que los resultados proporcionarán una comprensión detallada de la influencia de la IA, destacando áreas de éxito y desafíos. Este estudio contribuirá al conocimiento sobre la integración de la IA en la educación, ofreciendo pautas para su implementación efectiva y sostenible, y aportando información valiosa para la toma de decisiones a nivel institucional y gubernamental.
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Citas
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.
Chen, L et al. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Accesss, 8, 75264-75278.
Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. Sage Publications.
Dede, C. (2010). Comparing Frameworks for 21st Century Skills. 21st Century Skills: Rethinking How Students Learn, 51–76.
Escobar-Reynel, J. L., Baena-Navarro, R., Giraldo-Tobón, B., Macea-Anaya, M., & Castaño-Rivera, S. (2021). Modelo de desarrollo para la construcción de aplicaciones móviles educativas. TecnoLógicas, 24(52), 110-135.
Escobar Reynel, J. L., Baena Navarro, R. E., & Yepes Miranda, D. D. (2023). Modelo de desarrollo basado en métricas de usabilidad para la construcción de aplicaciones móviles educativas. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 31, 0-0.
Fundación Telefónica Movistar (2023) Desafíos de la IA en el aula de clases: Docentes de Colombia respondieron. Hallazgos del informe “Integrando aprendizajes”. Disponible en: https://www.fundaciontelefonica.co/noticias/desafios-de-la-ia/
Hinkin, T. R. (1995). A review of scale development practices in the study of organizations. Journal of Management, 21(5), 967–988.
Knight, S., et al. (2018). Intelligent tutoring systems: A comprehensive meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 110(6), 791-808.
Marshall, C., & Rossman, G. B. (2016). Designing Qualitative Research. Sage Publications.
Means, B., et al. (2010). Evaluation of evidence-based practices in online learning: A meta-analysis and review of online learning studies. U.S. Department of Education.
Ofosu, K., Acheampong, B. & Kevor, O (2023) Acceptance of Artificial Intelligence (ChatGPT) in Education: Trust, Innovativeness and Psychological Need of Students.Information and Knowledge Management 13 (4), 37-47. 10.7176/IKM/13-4-03.
Okocha, D. & Edafewotu, E. (2022). Bridging the digital divide in Nigeria. International Journal of Development communication, 33(1), 45-54.
Lezcano, L. & Vilanova, G (2017). Instrumentos de evaluación de aprendizaje en entornos virtuales. Perspectiva de estudiantes y aportes de docentes. Unidad Académica Caleta Olivia, Universidad Nacional de la Patagonia Austral.
Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On the Horizon, 9 (5), 1–6.
Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
Siemens, G. (2013). Learning Analytics: The Emergence of a Discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380–1400.
Toyokawa, Y., Horikoshi, I., Majumdar, R. et al. (2023) Challenges and opportunities of AI in inclusive education: a case study of data-enhanced active reading in Japan. Smart Learn. Environ. 10, 67 (2023). https://doi.org/10.1186/s40561-023-00286-2
Uceda, P. Polo, L. & Cruzado, G. (2023). La influencia de los chatbots en el aprendizaje remoto como una estrategia de autorregulación en tiempos de pandemia. Chatbots en educación: Tendencias actuales y desafíos futuros. 93-122
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