El uso de las TICs aplicando IA con el propósito de mejorar la información y los resultados en el aprendizaje de la educación superior. Para adoptar la I.A se deberá primeramente desarrollar un marco normativo a través de la creación de códigos de ética que regulen de forma firme y segura, así como orientar el uso de la I.A. en la educación superior como menciona Vera (2023).
La I.A. puede ser utilizada en la planeación, implementación y evaluación en el diseño de las currículas de las unidades de aprendizaje, tomando en cuenta que las I.A. ayudará en la personalización del aprendizaje a través de la identificación de las necesidades de los estudiantes sobre los contenidos y las actividades de aprendizaje más adecuadas. Verma (2018). Así mismo al adaptar los contenidos y estrategias para el aprendizaje, acciones que permitirán que el proceso formativo en la educación sea mas eficiente, estimule y haya más compromiso de los estudiantes. Estas estrategias podrán llevarse a cabo con el uso de la I.A. utilizando plataformas de aprendizaje, contenidos interactivos, aprendizaje activo, así como el uso de simuladores y otras herramientas y aplicaciones de aprendizaje, permitiendo de esta forma conocer y practicar el conocimiento de forma aplicada. Vera (2023).
La IA es parte de la visión que promete transformar la educación mediante la creación de sistemas de tutoría que puedan personalizar el aprendizaje. Esta promesa está empezando a materializarse a medida que la tecnología actual ha comenzado a experimentar con diferentes modelos en todo el mundo, lo que plantea muchas preguntas al campo de la educación (Hutchins, 2017).
El Objetivo de Desarrollo Sostenible es garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos. “Hace hincapié en la igualdad de oportunidades de aprendizaje para todos a lo largo de la vida. Las tecnologías de inteligencia artificial se utilizan para garantizar un acceso equitativo e inclusivo a la educación” (Monasterio, 2021). Proporciona a las personas y comunidades marginadas, las personas con discapacidad, los refugiados, los que no asisten a la escuela y los que viven en comunidades aisladas acceso a oportunidades de aprendizaje adecuadas. Por ejemplo, la robótica de telepresencia permite a los estudiantes con necesidades especiales asistir a la escuela en casa o al hospital, o mantener la continuidad del aprendizaje en emergencias o crisis. De esta manera, puede apoyar la inclusión y el acceso ubicuo.
Como iniciativa paralela, la UNESCO desarrolló “el Marco de Competencias en Tecnologías de
la Información y la Comunicación para Docentes (ICT-CFT) en consulta con importantes actores
privados como ISTE, Cisco, Intel y Microsoft” (Antoninis & Montoya, 2018).
la IA y varias universidades ofrecen cursos en línea sobre programación, ciencia de datos y aprendizaje automático. De hecho, las plataformas MOOC son buenos ejemplos de sistemas de aprendizaje que contribuyen a impartir formación en habilidades relacionadas con la IA y utilizan técnicas de IA para aprovecharlas al máximo debido a su carácter digital inherente.
Coursera, edX, iversity, Future Learn, Udacity, CognitiveClass.ai, entre otras, son ejemplos de este tipo de plataformas que, en algunos casos, dicen que están aplicando PNL (Procesamiento del lenguaje natural) y Machine Learning en combinación con Crowdsourcing, por ejemplo, para calificar respuestas cortas, ejercicios de codificación, vocabulario e incluso generar automáticamente 'wh' (quién/qué/cuándo/dónde/por qué) preguntas (Borda, 2023).
El impacto de este tipo de plataformas radica en el círculo virtuoso que pueden generar entre cuatro factores: (i) alcance global, que produce una gran cantidad de datos de uso al llegar a todo el mundo, (ii) pueden combinar síncrono y asincrónico el aprendizaje, lo que significa flexibilidad para los estudiantes, (iii) ofrecen una oportunidad para cambiadores de carrera para estudiantes de por vida, y (iv) permiten que los propietarios y profesores investiguen y experimenten.
Identificar las implicaciones de la IA en las políticas educativas se puede lograr examinando el uso inclusivo y equitativo de la IA en la educación, el aprovechamiento de la IA para mejorar la educación el aprendizaje, promover el desarrollo de habilidades para el empleo y la vida en la era de la IA, además de proteger el uso transparente y auditable de los datos educativos (Fredy & Calderón,
2020).
Las investigaciones en IA se centran principalmente en los siguientes componentes de la inteligencia: aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción y el uso del lenguaje.
Hay dos tipos de IA, a saber, “la IA basada en datos a través del aprendizaje automático y la IA basada en el conocimiento, que se basa en una representación explícita del conocimiento del dominio sobre el que razona una máquina” (Winthrop, Barton, & McGivney, 2018). El éxito actual de la IA se debe principalmente a los avances en la IA basada en datos, a pesar de esto, los sistemas educativos de todo el mundo son más reacios a los cambios tecnológicos en su organización tradicional.
Se consideran las siguientes propuestas como competencias de alfabetización digital:
Fundamentos de hardware y software: como torneado encendido apagado y cargando, cierre de dispositivos, administración de cuentas de usuario y contraseñas, inicio de sesión y cómo realizar configuraciones de privacidad, etc.
Información y datos de literatura: Navegar, buscar y filtrar datos, información y contenidos digitales, evaluación de datos, información y contenidos digitales, gestión de datos.
Comunicación y colaboración: Interactuando a través de tecnologías digitales, compartir a través de tecnologías digitales, participar en la ciudadanía a través de las tecnologías digitales, colaborando a través de tecnologías digitales, netiqueta, gestionar la identidad digital.
Creación de contenidos digitales: Desarrollando contenidos digitales, integrar y reelaborar contenidos digitales, derechos de autor y licencias, programación.
Seguridad: Dispositivos de protección, protección de datos personales y privacidad, proteger la salud y el bienestar, protegiendo al medio ambiente.
Resolución de problemas: Resolviendo problemas técnicos, identificación de necesidades y respuestas tecnológicas, utilizar creativamente las tecnologías digitales, identificar brechas de competencia digital
, pensamiento computacional.
Relacionado con la carrera: Las competencias relacionadas con la carrera se refieren a los conocimientos y habilidades necesario para operar hardware/software especializado para un determinado campo como software de diseño de ingeniería y herramientas de hardware, o el uso de sistemas de gestión del aprendizaje para impartir completamente en línea o cursos semipresenciales.
