Browsing by Subject "Artificial Intelligence"

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    Aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en Educación: los beneficios y limitaciones de la IA percibidos por el profesorado de educación primaria, educación secundaria y educación superior
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, ) Delgado de Frutos, Nahia; Campo Carrasco, Lucía; Sainz de la Maza, Martín; Etxabe Urbieta, José María
    El objetivo de la presente investigación ha sido conocer cuáles son los principales beneficios y limitaciones que el profesorado de educación primaria, educación secundaria y educación superior detecta en torno al uso de la inteligencia artificial en educación. Para ello, se han recogido un total de 276 opiniones de docentes que ejercen actualmente en centros educativos, a quienes se les preguntó cuáles consideraban que eran los beneficios y las limitaciones de la integración de la inteligencia artificial en las aulas. Los resultados indican que los docentes, en general, observan más limitaciones que beneficios en el uso de la inteligencia artificial. Entre los beneficios más destacados se encuentran la facilitación para la realización de tareas y el acceso a recursos. Entre las mayores limitaciones percibidas, el uso inadecuado y la falta de revisión crítica de los resultados. Tras un análisis de correspondencias se observó una asociación significativa entre algunos beneficios y limitaciones según la etapa educativa del profesorado. Finalmente, estos resultados revelan una percepción distinta por parte del profesorado de distintas etapas, lo que conllevaría a una necesidad de formación del profesorado diferenciada para el uso de la inteligencia artificial según las necesidades que se presentan en cada etapa educativa.
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    La autorregulación del aprendizaje desde un enfoque de feedback entre pares: perspectivas de la IA generativa
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2024-05-30) Guàrdia Ortiz, Lourdes; Maina, Marcelo; Cabrera Lanzo, Nati; Fernández Ferrer, Maite
    Esta investigación presenta cómo a partir de la adopción de estrategias de autorregulación utilizando el feedback entre pares y los chatbots se promueve la transformación de la evaluación en línea. Se describe la evaluación del diseño de una actividad de aprendizaje que integra una intervención de feedback entre pares para sugerir mejoras en la elaboración de ensayos académicos. A partir de un enfoque de investigación basado en el diseño se establecen tres fases principales, una primera de diseño de la propuesta y dos implementaciones consecutivas. En la primera se distribuyó un cuestionario de satisfacción a 348 estudiantes y el análisis de las respuestas se utilizó para el rediseño de la propuesta. En la segunda implementación, se utilizó un cuestionario con 24 estudiantes y una entrevista grupal al profesorado. Los resultados permitieron valorar positivamente la relación entre el feedback por pares y el desarrollo de las competencias de autorregulación y de aprender a aprender. Finalmente, se concluye que es necesario proponer más a menudo estrategias de este tipo y que incluyan además el uso de la IA, dando así más oportunidades al estudiantado en el desarrollo de su autonomía y una gestión consciente y eficiente de su proceso aprendizaje, por lo que en este artículo se presenta también una propuesta de diseño para una nueva iteración con IA.
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    Data estraction scoping review wearable ai elderly
    Pastor Zorita, Andrea; Bote Díaz, Marcos Alonso; Pastor Seller, Enrique; Enfermería; Escuela Internacional de Doctorado
    Extracción de datos de 25 artículos científicos seleccionados para una scoping review sobre el uso de dispositivos portátiles con inteligencia artificial para el cuidado de personas mayores.
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    ¿Es la inteligencia artificial doxástica un igual epistémico?
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2024) Murcia Carbonell, Alberto
    La inteligencia artificial doxástica (IAD) es un tipo de inteligencia artificial que reproduce actitudes doxásticas. Si la IAD cum-ple con las condiciones de paridad epistémica que se le exige a un humano, ¿podría ser también un igual epistémico? Dos iguales epistémicos sos-ienen propiedades cognitivas simétricas como la inteligencia, el razonamiento o la ausencia de sesgos. Para evaluar si alguien es un igual se ten-drán en cuenta estas condiciones: (1) la igualdad probatoria, (2) la igualdad cognitiva y (3) revelación completa. La IAD cumple tanto (1) como (2), pero es en (3) cuando se descubre que no puede ser un igual epistémico. Ésta responde con la opinión popular más aceptada estadísticamente, es incapaz de sostener y defender sus propias afirmaciones y éstas no son un genuino acto de habla. Es una máquina doxástica incapaz de señalar cuáles son las razones que guían su respuesta.
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    Plataformización, automatización y aceleración en los medios sociales
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2024) Tabarés Gutierrez, Raúl
    La etapa de la “Web 2.0” despertó numerosas ilusiones sobre el potencial de los medios sociales para renovar y extender los espacios de deliberación, discusión y emancipación política de la ciudadanía. Sin embargo, la concentración empresarial que siguió al establecimiento de unas pocas plataformas como intermediarios culturales en el espacio digital ha propiciado diferentes reacciones en contra. Este ensayo presenta los principales problemas de los medios sociales para la discusión y deliberación. En particular, el texto aborda tres factores constituyentes de los mismos: la plataformización, la automatización y la aceleración. Se argumenta que estos factores presentan grandes dificultades para el desarrollo de espacios de deliberación en la red
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    Relación entre las competencias digitales docentes y la aceptación y uso de la Inteligencia Artificial en el periodo de formación inicial docente.
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2025) Alonso García, Santiago; Aznar Díaz, Inmaculada; Cáceres Reche, María Pilar; Victoria Maldonado, Juan José; Sin departamento asociado
    La inteligencia artificial (IA) está transformando la educación, pero su adopción en la formación docente aún presenta desafíos. Este estudio analiza la relación entre las competencias digitales de los docentes en formación y su predisposición al uso de IAen la enseñanza. Se empleó un enfoque cuantitativo con diseño ex post facto, encuestando a 793 estudiantes de Educación Infantil y Primaria en universidades andaluzas. Se utilizaron los marcos DigCompEdu y UTAUT2 para evaluar competencias digitales y aceptación tecnológica, aplicando modelos de ecuaciones estructurales para identificar correlaciones. Los resultados indican que, de todas las competencias digitales analizadas, solo el conocimiento sobre el proceso de enseñanza-aprendizaje influye significativamente en la aceptación y uso de la IA, mientras que otras dimensiones, como la evaluación, el compromiso profesional y el desarrollo de competencias digitales en los estudiantes, no presentan un impacto significativo. Se identificó que la falta de formación específica limita el uso pedagógico de la IA, a pesar de la familiaridad con estas herramientas. Los hallazgos sugieren la necesidad de integrar programas de capacitación que refuercen las competencias digitales de los futuros docentes. Aunque este estudio aporta evidencia empírica sobre la importancia de la formación en IA, presenta limitaciones relacionadas con la muestra y el enfoque metodológico. Futuros estudios podrían ampliar la población analizada e incluir metodologías cualitativas para una comprensión más profunda del fenómeno. Se concluye que fortalecer la formación docente en IA no solo facilitaría su adopción, sino que también optimizaría su impacto en el aprendizaje, fomentando un uso más ético y efectivo de estas tecnologías en la educación.
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    ¿Son las computadoras agentes inteligentes capaces de conocimiento?
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2023) Esparza, Gustavo; Martínez-Barba, Daniel A.
    El objetivo del presente artículo es estudiar los fundamentos filosóficos de la arquitectura de programación en dos sistemas de Inteligencia Artificial (AlphaGo y Hide and Seek). El problema dilucida la distinción epistemológica de los conceptos “conocimiento”, “intuición” y “abducción”, para definir si el cumplimiento exitoso de una métrica programada, por parte de una computadora, es condición suficiente para atribuirle un comportamiento inteligente. A través del análisis de ambos ejemplos se muestran dos cuestiones: i) el cumplimiento exitoso de un objetivo programado ofrece nuevos recursos de conocimiento, ii) dichos conocimientos dependen de la ejecución de un programa cuyo procesamiento es desarrollado por una IA y, por tanto, las operaciones superan las capacidades intelectivas humanas. Las conclusiones apuntan a que las computadoras son recursos de conocimiento especiales de comprobación de hipótesis.