Browsing by Subject "Inteligencia Artificial Generativa"

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    Conocimiento de la Inteligencia Artificial Generativa del profesorado. Modelo predictivo basado en el TPACK para la integración ética de la Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2026) Pedraza Goyeneche, Clara E.; Montes. John F.; Palacios Rodríguez, Antonio; Cabero Almenara, Julio; Sin departamento asociado
    Generative Artificial Intelligence (GAI) has been rapidly incorporated into education, providing personalisation, automated tutoring and more efficient assessments, but also generating ethical challenges such as bias, privacy and academic integrity, which require informed teacher training. This study sought to validate a predictive model that explains the relationship between the dimensions of the TPACK model adapted to GAI and Technological Ethical Assessment (TEAK). Using a quantitative approach, a 25-item questionnaire was administered to 240 teachers at the National Open and Distance University of Colombia. The analysis with Structural Equation Modelling (PLS-SEM) showed high reliability and validity (Cronbach's Alpha: 0.935–0.976). Teachers presented attitudes ranging from ‘neutral’ to ‘agree’, highlighting Technological Knowledge as the strongest dimension. The results indicate that knowledge of the tool does not guarantee appropriate pedagogical use, making it essential to integrate ethical and didactic aspects into teacher training. The validated model is proposed as a useful guide for promoting ethical and reflective use of IAGen in university education.
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    De la web semántica a la web sintética: datos, grafos e IA generativa
    (2026-06-16) Pastor Sánchez, Juan Antonio; Información y Documentación
    Conferencia que analiza la evolución desde la Web Semántica hacia la denominada Web Sintética, caracterizada por el uso de inteligencia artificial generativa para proporcionar respuestas directas en lenguaje natural. Se examinan los fundamentos de los grandes modelos de lenguaje (LLM), sus limitaciones en términos de trazabilidad, actualización y fiabilidad del conocimiento, y el papel que pueden desempeñar los datos estructurados y los grafos de conocimiento para mitigarlas. Se presentan los principios de la Web Semántica, las ontologías, RDF, OWL y SPARQL como base para la representación explícita del conocimiento, así como las arquitecturas RAG y GraphRAG para integrar información estructurada en los procesos de generación de respuestas. Mediante ejemplos basados en Wikidata se muestra cómo los LLM pueden generar consultas SPARQL, recuperar conocimiento verificable y contribuir al enriquecimiento de grafos mediante la identificación de nuevas relaciones y entidades. Finalmente, se propone una arquitectura híbrida que combina IA generativa, recuperación de información, validación semántica y supervisión humana, destacando tanto sus oportunidades como sus riesgos y desafíos.
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    Impacto de la inteligencia artificial generativa en el diseño de recursos musicales Gamificados
    (Universitat de València y Jesús Tejada Giménez, 2025-11) Palazón-Herrera, José; Sánchez-Marroquí, Judith; Expresión Plástica, Musical y Dinámica; Facultad de Educación
    La irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa (IA-Gen) en el ámbito educativo plantea nuevos retos en el ámbito educativo y, muy especialmente, en la formación inicial del profesorado de Música. Este estudio analiza el impacto de herramientas de IA-Gen en el diseño de recursos gamificados -concretamente, breakouts digitales- desarrollados por estudiantes universitarios. Se adoptó un enfoque metodológico mixto secuencial explicativo (QUAN → qual), con la participación de 74 estudiantes de música del Grado de Educación Primaria y del Máster en Formación del Profesorado. A través de cuestionarios, escalas validadas, rúbricas de evaluación y entrevistas estructuradas, se exploraron las actitudes, conocimiento y uso, motivación y calidad de los breakouts diseñados. Los resultados evidencian una mejora significativa en el conocimiento, uso y valoración de la IA-Gen, así como un incremento notable en la calidad técnica y visual de los recursos diseñados. Las entrevistas revelaron una progresiva evolución hacia un uso más crítico y pedagógico de la IA, pese a las dificultades técnicas y a la elevada carga de trabajo en determinadas fases del proceso. Las conclusiones indican que la IA-Gen posee un alto potencial para enriquecer la formación docente, siempre que su integración vaya acompañada de una orientación crítica, una planificación adecuada y una reflexión sobre su aplicación educativa.
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    Integración tutelada de inteligencia artificial generativa en el Trabajo de Fin de Grado: una experiencia formativa y ética en el Grado de Medicina.
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2025-11-12) Piñel Pérez, Carlos Santiago; Sin departamento asociado
    The rise of generative artificial intelligence (GAI) in higher education is transformingteaching, learning, and research processes, particularly during formative stages such asundergraduate thesis work. This article presents a pilot experience of guided integration ofGAI tools in the undergraduate theses of four medical students. Through a qualitative,exploratory design, instruments such as ethical guidelines, rubrics, reflective journals, andquestionnaires were applied to promote a critical, formative, and ethical use of thesetechnologies. Findings reveal predominantly positive perceptions, improvements instudent autonomy and academic writing, and a critical awareness of associated risks, suchas misattribution or the generation of inaccurate information. The experience suggests that GAI, when accompanied by critical supervision and ethical protocols, can become avaluable tool for developing research competencies.
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    Materiales didácticos multimodales con inteligencia artificial generativa en la formación inicial del profesorado: implicaciones para la alfabetización académica
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2026) Baldrich Rodriguez, Kevin; de Amo Sánchez-Fortún, José M.; Sin departamento asociado
    La incorporación de la inteligencia artificial generativa (IAG) en contextos educativos está transformando los procesos de diseño, comunicación y producción de contenidos digitales en la formación inicial del profesorado. En este contexto, la multimodalidad adquiere una relevancia creciente como estrategia pedagógica orientada a la integración crítica de recursos textuales, visuales y audiovisuales mediados por tecnologías emergentes. El presente estudio analiza el impacto de una intervención formativa basada en diseño multimodal mediado por IAG en el desarrollo de la competencia digital docente y en los procesos de mediación pedagógica y reflexión ética del alumnado universitario. La investigación se desarrolló mediante un diseño mixto con alumnado del Grado en Educación Primaria. Se combinaron análisis cuantitativos pretest-postest sobre competencia digital con análisis cualitativos de producciones multimodales, registros reflexivos y testimonios del alumnado. La intervención incluyó actividades de diseño didáctico apoyadas en aplicaciones de IAG, elaboración de recursos multimodales y evaluación mediante rúbricas analíticas. Los resultados muestran mejoras significativas en todas las dimensiones de la competencia digital analizadas, especialmente en diseño y creación de recursos educativos. Asimismo, las evidencias cualitativas reflejan una utilización progresivamente más deliberada y crítica de la IAG en tareas de diseño multimodal, así como el desarrollo de estrategias de revisión, reformulación y regulación pedagógica de los contenidos generados automáticamente. También se identificaron tensiones relacionadas con accesibilidad, dependencia tecnológica, homogeneización de las producciones y explicitación ética del uso de sistemas generativos. Los hallazgos sugieren que la integración pedagógicamente guiada de la IAG puede favorecer el desarrollo conjunto de competencias digitales, multimodales y éticas en la formación inicial del profesorado. En este sentido, el estudio subraya la necesidad de avanzar hacia modelos formativos centrados no solo en el dominio técnico de la IA, sino también en la mediación crítica, la responsabilidad ética y el diseño pedagógico multimodal.
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    Role of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Food and Nutrition Education: State of The Art Review.
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2025-11-03) Luque Loor, Andy Hermógenes; Ocampo Bustos, Emilio Faraday; Espinosa Estrella, Wilson Javier; Pinoargote Roldán, Nilda Margarita; Cedeño Orejuela, José André; Melis Sosa, Ariel; Añazco Moreira, Paola Ceciliana; Vinces Sornoza, Tatiana Paola; Villavicencio Macías, Reina Yadira; Pino Andrade, Silvia Cristina; Zambrano Zambrano, Gema Paola; Sin departamento asociado
    La inteligencia artificial generativa (IAG) está emergiendo en la educación alimentaria ynutricional, ofreciendo herramientas de aprendizaje adaptativo y apoyo al asesoramiento, aunquetambién generando inquietudes sobre su precisión, integridad y equidad. Esta revisión examinacríticamente el papel de la IAG a través de cuatro dimensiones: aplicaciones, beneficios, desafíos ycontribuciones al aprendizaje personalizado, para responder a la pregunta de cuál es su función enla educación alimentaria y nutricional. Se incluyeron estudios revisados por pares, publicados eninglés y español (enero de 2021 a agosto de 2025), que abordaban la IA generativa o conversacional(p. ej., modelos de lenguaje complejos, chatbots) en contextos educativos o de nutrición aplicada. Seexcluyeron los temas ajenos a la nutrición, los informes puramente técnicos, los artículos deopinión, las preimpresiones, los duplicados y la IA no generativa. Las búsquedas en PubMed,Scopus y Web of Science arrojaron nueve estudios tras una doble revisión. La síntesis narrativaidentificó aplicaciones de GenAI en la docencia universitaria, programas de nutrición familiar ydietética clínica para generar materiales accesibles, personalizar cuestionarios y retroalimentación, yapoyar el aprendizaje dietético. Entre los beneficios reportados se incluyeron una mejora en elconocimiento nutricional de los padres, una mayor participación estudiantil bajo supervisión y larelación entre la alfabetización nutricional digital y los comportamientos alimentarios sostenibles.Los desafíos abarcaron la adherencia inconsistente a las guías dietéticas en casos complejos, lasensibilidad al lenguaje y al enfoque de las preguntas, los riesgos para la integridad académica y laprivacidad, y las desigualdades digitales que requieren alfabetización en IA y supervisión. Engeneral, GenAI funciona de manera más efectiva como un complemento supervisado que mejora elacceso y la personalización, a la vez que salvaguarda la calidad. Garantizar la alineación con losestándares profesionales, la revisión por expertos, la transparencia y la adaptación contextual es esencial para promover responsablemente su valor educativo.
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    Smart Advertising: innovación y disrupción tecnológica asociadas a la IA en el ecosistema publicitario
    (Historia de los Sistemas Informativos, 2022-05-11) Martínez Martínez, Inmaculada José; Aguado Terrón, Juan Miguel; Sánchez Cobarro, Paloma del Henar; Comunicación
    La literatura y las investigaciones recientes sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el ecosistema de la comunicación han tendido a centrar el foco en los sectores vinculados a la producción o distribución de distintas formas de contenido, como el periodismo y la ficción televisiva y cinematográfica. Pese a constituir el eje del modelo de negocio dominante en el ecosistema mediático, la publicidad ha permanecido en un discreto segundo plano. Este artículo busca sacar de ese segundo plano al estudio de la IA en publicidad, identificar la orientación y alcance de las investigaciones recientes sobre el tema y ofrecer un mapa de las líneas de investigación en desarrollo, acotándola como un vector clave de innovación de base tecnológica en el nuevo ecosistema mediático. Para ello se ha realizado una revisión sistemática exploratoria cualitativa (scoping review) de una muestra significativa (N=655) de artículos cuya temática principal constituía la influencia de la IA en la mecánica, los actores, los procesos o los productos de la actividad publicitaria. En el trabajo se identifican y acotan, en primer lugar, las definiciones diversas de fenómenos emergentes relacionados, como smart advertising, synthetic advertising, computational advertising, data driven advertising y otros. También se identifican los principales vectores de innovación en el sistema publicitario derivados de la introducción de la IA, entre los que destacan la potencia analítica de datos, la automatización de tareas, la aceleración de la toma de decisiones y aplicaciones generativas a partir del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y del reconocimiento de imágenes (IR). La investigación identifica asimismo un claro predominio de los enfoques centrados en la transformación del proceso tradicional de la publicidad, con impactos específicos en sus distintas fases: investigación y análisis de mercados, planificación estratégica, creatividad, planificación y compra de medios, evaluación de impacto y eficacia. Se categorizan aspectos innovadores y disruptivos en estos procesos, como el desarrollo de las compras programáticas, la creatividad programática, la creación de imágenes y otros, así como las tecnologías de IA que las hacen posible. Finalmente, el trabajo permite también identificar lagunas importantes de la investigación actual sobre el impacto de la IA en el sistema publicitario. Entre ellas destaca la ausencia de una perspectiva ecosistémica, que dé cuenta de la irrupción de nuevos actores, la transformación de las interacciones entre actores o el desarrollo de nuevos procesos de creación de valor. También se destaca el hecho de que la investigación actual ignora problemas y cuestiones sistémicas de la publicidad digital, con impacto en el conjunto del ecosistema mediático y/o con proyección social relevante, como es el problema en torno a la gestión de la privacidad, o el problema de la homogeneidad y transparencia de las métricas en el entorno digital. La autora ha contribuido activamente en el planteamiento metodológico, la recopilación de la muestra, el análisis de datos obtenidos y la redacción de conclusiones.