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Convocatoria de un próximo monográfico en Revista Española de Educación Comparada

La Revista Española de Educación Comparada lanza una nueva convocatoria de un monográfico bajo el lema Aceleración de la Inteligencia Artificial y la Transformación Digital de la Industria EdTech Global

Este número extraordinario está previsto para octubre de 2025 y está coordinado por el Dr. Geo Saura (Universitat de Barcelona). Tienen cabida artículos conceptuales, metodológicos y/o empíricos que puedan ofrecer aportes de relevancia a los análisis en la política educativa, la educación comparada y los estudios globales en educación, como son:

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¿Conoces NotebookLM?

En esta ocasión presentamos una nueva herramienta: Google NotebookLM creada para facilitar la organización y procesamiento de grandes volúmenes de información, ofreciendo un apoyo significativo para el estudio y el trabajo académicos y profesionales. Su capacidad para transformar texto en audio, resumir contenido y responder preguntas personalizadas representa un paso hacia una mayor accesibilidad y personalización en el aprendizaje y el manejo de información, aunque también requiere un uso consciente y ético.

Encuentras más información sobre esta aplicación en el blog Universo abierto (2024, 11 noviembre) Google NotebookLM: una herramienta de inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a organizar, resumir y escuchar la información contenida en documentos

Te animamos a explorar las posibilidades que nos ofrece esta nueva aplicación.

 

Impacto de la inteligencia artificial en la investigación

Entre los muchos informes que últimamente se están publicando, en esta ocasión traemos a este espacio “Research Transformation: Change in the Era of AI, Open and Impact“, publicado el 28 de octubre de 2024 en Digital Science, explora cómo la Inteligencia Artificial está transformando la investigación, los factores que impulsan este cambio y cómo se ven afectados los diferentes actores que intervienen en el ámbito de la investigación. Este informe se apoya en encuestas y entrevistas en profundidad realizada a investigadores procedentes de 70 países.

Las conclusiones giran en torno a cinco puntos clave:

    • La investigación abierta transforma el campo, aunque persisten barreras.
    • Las métricas de investigación evolucionan hacia un enfoque inclusivo y de impacto integral.
    • La Inteligencia Artificial ofrece un enorme potencial transformador, aunque la burocracia y las brechas de habilidades limitan su avance.
    • La colaboración aumenta, aunque crecen las preocupaciones sobre financiamiento y seguridad.
    • La gestión de riesgos y la seguridad exigen un cambio estratégico y cultural.

Te animamos a revisar la información y conclusiones de este interesante informe.

 

Habilidad transmedial derivada del proceso de conversión de películas en juegos educativos con Realidad Aumentada e Inteligencia Artificial

Por M. Esther del Moral Pérez[i], Nerea López-Bouzas[ii] y Jonathan Castañeda Fernández[iii]

Universidad de Oviedo

Palabras clave:  NAER, transmedia, películas, juegos, Realidad Aumentada, Inteligencia Artificial

 

La habilidad transmedia supone utilizar distintos lenguajes y medios para transformar una narrativa original adaptándola a otro formato. El desarrollo de esta práctica transmedia ha activado distintas habilidades competencias en los futuros maestros, pues tenían que convertir narrativas fílmicas en juegos educativos con apoyo de aplicaciones de Realidad Aumentada (RA) e Inteligencia Artificial (IA). El objetivo se centra en diseñar juegos didácticos que alienten la implicación del alumnado en misiones o retos y favorezca su engagement con actividades formativas. El diseño de narrativas transmediales promueven diversos aprendizajes y contribuyen a la adquisición y/o de competencias tanto narrativas como digitales, colaborativas y creativas, como señalan Matuk et al. (2020). Evidentemente, las aplicaciones de RA permiten elaborar productos multimediales e inmersivos sofisticados (Del Moral et al., 2023). Sin duda, su dominio se hace hoy imprescindible en la esfera digital para propiciar nuevos modos de expresión y comunicación creativos a partir de la interacción lúdica.

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Reconfigurando la educación superior: la integración de la Inteligencia Artificial para el desarrollo de competencias del siglo XXI

Por Edgar Benítez * y Álvaro Balaguer**

 *Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (DATAI), Universidad de Navarra.

**Facultad de Educación y Psicología, Universidad de Navarra.

 

Palabras clave: ESTUDIOS SOBRE EDUCACIÓN, Inteligencia Artificial, competencias del siglo XXI.

 

A comienzos del siglo XXI se popularizó la denominada Curva de Gartner o Gartner hype cycle (Ciclo de Exageración) para describir el ciclo de vida de las tecnologías (Linden & Fenn, 2003). En ella se ponían de manifiesto las sucesivas fases que experimentan las tecnologías desde su emergencia hasta su consolidación:

  1. Divulgación de la Tecnología: genera alta expectativa (hype) y conduce al Pico de Expectativas Infladas, donde las expectativas son altas, pero poco realistas.
  2. Valle de la Desilusión: las expectativas no se cumplen y el entusiasmo disminuye.
  3. Cuesta de la Iluminación: con el tiempo, las expectativas se alinean con la realidad y la tecnología desarrolla su verdadero potencial.
  4. Meseta de Productividad: se comprenden las verdaderas capacidades y limitaciones de la tecnología, y su adopción se estabiliza.

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¿Sabes detectar un texto elaborado por ChatGPT?

Estamos en pleno crecimiento del uso y publicación de contenidos generados por Inteligencia Artificial. tanto profesionales como estudiantes de los más diversos escenarios depositan en estas herramientas su plena confianza para elaborar informes y documentos que entregan como elaboración personal. Independientemente del debate sobre la integridad profesional o académica que generan estas prácticas -sin duda, relevante-, es importante disponer de estrategias que nos ayuden a identificar un texto elaborado con estas herramientas. Aunque ya existen programas que identifican este tipo de texto, aún no muy fiables, si podemos contar con una serie de pautas. ¿En qué se basan estas pautas? En los modelos lingüísticos que se configuran a partir de los documentos alojados en Internet

cada modelo está compuesto por billones de parámetros que ajustan sus predicciones con base en patrones lingüísticos encontrados en grandes cantidades de datos textuales de internet. Cuando se les hace una pregunta, estos modelos generan secuencias de palabras nuevas basadas en probabilidades estadísticas, no en conocimiento específico almacenado. (Universo abierto, 2024, 19 junio)

De ahí que cuando se pide, por ejemplo, a ChatGPT que escriba algo, la IA desglosa esa pregunta e identifica lo que «cree» que son los elementos más importantes de tu consulta. A partir de esta selección, «predice» cuál sería la secuencia correcta de palabras para responder a esa petición, basándose en la relación entre las palabras basadas en probabilidades estadísticas.

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El futuro del diseño del aprendizaje: aprovechando la IA para fomentar la participación de los estudiantes y personalizar las experiencias educativas

Por Lourdes Guàrdia Ortiz[i] y Marcelo Maina[ii]

 

Palabras clave: RED, diseño del aprendizaje, inteligencia artificial, personalización

 

El campo de la inteligencia artificial (IA) en rápida evolución presenta un potencial transformador para el diseño del aprendizaje (learning design) en el contexto de la Educación Superior. A medida que las instituciones educativas continúan explorando enfoques innovadores para mejorar los resultados de aprendizaje del estudiantado, la interrelación entre la IA y el diseño del aprendizaje surge como un área crítica de experimentación (Choi et al., 2024). En este contexto, la IA para el diseño del aprendizaje se refiere al uso de herramientas de procesamiento del lenguaje natural y otras tecnologías de IA generativas para asistir al profesorado y diseñadores del aprendizaje en la creación e implementación de estrategias educativas. Esta integración promete cambiar significativamente los enfoques tradicionales del diseño de la formación. La IA ofrece todo su potencial para el desarrollo de nuevos entornos de aprendizaje más innovadores que brindan nuevas  oportunidades  de  diseño  e  interacción  (Guàrdia et al., 2024), poniendo de relieve las posibilidades de la IA para un aprendizaje adaptativo y contextualizado mediante mecanismos de detección, de respuesta y de recomendación.

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Navegando en aguas inexploradas: la teoría de la educación ante la IA

Por Judith Martín Lucas[i]

Universidad de Salamanca

 

 

Palabras clave: TERI, Inteligencia Artificial, IA, teoría de la educación

En el transcurso de los últimos meses, resulta habitual ver en los grandes periódicos de tirada nacional e internacional titulares en torno a la Inteligencia Artificial y su impacto en el ámbito educativo[1]. También lo hemos podido comprobar en este blog, donde en el último año muchas de las reflexiones publicadas van dirigidas a la reflexión sobre la Inteligencia Artificial (IA en adelante). No es para menos, pues se trata de una tecnología que, al igual que las tecnologías anteriores que utilizamos hoy en las aulas, ha llegado de forma abrupta, sin llamar a la puerta y -recurriendo al lenguaje cotidiano- entrando hasta la cocina. Este texto tratará de abordar este fenómeno desde los retos que presenta la IA en el ámbito de la teoría de la educación.

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Call for Papers de RIED: La Inteligencia Artificial generativa en los entornos virtuales de aprendizaje y otras tecnologías

RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia (RIED) abre una nueva convocatoria para el volumen 28(2).

En este próximo número se dará prioridad a los mejores trabajos relacionados con las siguientes temáticas, siempre enfocadas en su aplicación real o posible en entornos en línea, virtuales, digitales o a distancia, con prioridad en contextos de educación superior.

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Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial (2024)

Hace unas semanas recogimos el primer informe elaborado por el Comité Español de Ética de la Investigación. En esta ocasión presentamos un segundo documento Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial (2024) que acaba de ser difundido por esta entidad.

A lo largo de sus 7 páginas marca las pautas sobre cómo proceder para actuar con responsabilidad en un entorno en el que la inteligencia artificial (IA) está cada vez más presente. Son conscientes de que

“La IA no solamente afecta a la evolución tecnológica, sino también a la economía, el empleo, la educación, y en general a la sociedad y su organización.  Por ello, la ética en la investigación en IA debería ser la piedra angular de la innovación y el desarrollo tecnológico responsables” (p. 3). 

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