Conversation with Merlin [email protected] · Thu Nov 09 2023

Teniendo en cuenta la siguiente informacion sobre el proyecto de investigacion llamado: EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR. Haz la metodologia de forma argumentativa y explicativa. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN La inteligencia artificial (IA) es un tema en auge y, con ello, ha generado una reciente adopción en la educación superior.Esta tendencia ha tenido un impacto significativo en la forma en que se imparten y se accede a los contenidos educativos. A pesar de que esta iniciativa promete cambios en la eficiencia y la calidad de la educación, también presenta una serie de obstáculos e inquietudes que deben abordarse con el fin de incrementar sus beneficios y disminuir sus riesgos. Implementar la Inteligencia Artificial en la educación puede parecer todo un desafío. Antes que nada, se debe evaluar los objetivos y alcances de esta renovación digital, así como las capacidades de talento humano y recursos de la institución.(Salmeron 2023) La IA cambió la educación superior de los estudiantes ya que los ayuda a alcanzar sus objetivos académicos brindando efectividad en la enseñanza y el aprendizaje.Con la IA, las instituciones de educación superior pueden utilizar análisis de datos avanzados para evaluar el rendimiento de los estudiantes, identificar áreas de mejora y ofrecer intervenciones personalizadas.(Salmeron 2023). Sin embargo, también nos exponemos a los desafíos tanto sociales como éticos en la privacidad y manejo de datos de los estudiantes, afectaciones en el empleo de educadores e investigadores, las preocupaciones éticas, la dependencia excesiva en el uso de esas herramientas y la disminución de la creatividad. Otro de los desafíos clave de la integración de la IA en la educación superior es la brecha de acceso y equidad. Aunque la IA tiene el potencial de democratizar el acceso a la educación, ya que puede ofrecer oportunidades de aprendizaje en línea a un gran número de estudiantes, existe el riesgo de que solo aquellos con acceso a la tecnología y recursos adecuados puedan beneficiarse plenamente de ella( Vera 2023). El uso de la IA como sistema educativo (administrativo, de liderazgo, pedagógico y de investigación) para adaptar y mejorar el nuevo modelo pedagógico, y con la ayuda de la IA, redes y ecosistemas dinámicos (modelos adaptativos que mejoran y responden al cambio) son los pilares fundamentales de este nuevo modelo pedagógico. El aprendizaje no es solo adquirir conocimiento, es el proceso de crear una red donde los nodos son entidades externas que podemos usar para formar una red.(Tomalá 2023) La investigación nos ayudará a comprender cómo estos cambios afectan la calidad de la educación y la experiencia del estudiante, de esta forma garantizar el uso responsable y ética en beneficio de todos. Entonces… ¿Qué impacto tiene el uso de la inteligencia artificial en la educación superior?

JUSTIFICACIÓN Este trabajo busca mostrar a la comunidad educativa el potencial de mejorar la calidad educativa, la accesibilidad, la eficiencia y la innovación por medio de la inteligencia artificial, también tiene implicaciones en el desarrollo de la propia tecnología y las optimizaciones en el campo de la educación, lo que puede conducir a avances significativos. En la era digital actual, la Inteligencia Artificial (IA) se está transformando rápidamente en diversos sectores, y la educación superior no es una excepción. La creciente integración de la IA en las instituciones educativas plantea preguntas fundamentales sobre cómo esta tecnología influye en los procesos educativos, la calidad de la enseñanza y el aprendizaje, así como en la formación de profesionales preparados para un mundo cada vez más automatizado. La entrada de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior representa un cambio significativo en la forma en que se imparte y se adquiere conocimiento. Este fenómeno no solo afecta a las instituciones educativas, sino que también tiene repercusiones directas en los estudiantes, profesores y en la sociedad en general. A pesar que el uso de la IA trae consigo un sin fin de beneficios en la educacion

MARCO TEÓRICO / OBJETIVO Analizar el impacto, las modificaciones y los riesgos que la inteligencia artificial genera en la educación superior. Específicos

  1. Evaluar cómo la inteligencia artificial ha mejorado el aprendizaje, la gestión del tiempo empleado en las actividades educativas y el rendimiento de los estudiantes de la educación superior.
  2. Proponer recomendaciones para optimizar su implementación para mejorar la formación académica y el desarrollo de habilidades en el ámbito universitario.

Metodología:

El planteamiento del problema de investigación identifica la relevancia de analizar el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior. Con el propósito de abordar este desafío, se propone una metodología que combine tanto enfoques cuantitativos como cualitativos para obtener una comprensión integral del fenómeno.

  1. Revisión bibliográfica y documental: Se realizará una exhaustiva revisión de la literatura académica y fuentes pertinentes para identificar estudios, investigaciones y opiniones expertas sobre el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior. Esta revisión servirá como base teórica para comprender el estado actual del tema y las tendencias identificadas.

  2. Encuestas y entrevistas: Se llevarán a cabo encuestas y entrevistas a estudiantes, docentes y administradores de instituciones de educación superior para obtener perspectivas directas sobre cómo perciben el impacto de la inteligencia artificial en su entorno educativo. Las preguntas se enfocarán en evaluar la percepción de la mejora del aprendizaje, gestión del tiempo y rendimiento académico.

  3. Análisis de datos: Los datos recopilados a través de encuestas y entrevistas se analizarán tanto cuantitativa como cualitativamente. Se utilizarán métodos estadísticos para cuantificar las respuestas de las encuestas, así como análisis de contenido para examinar en detalle las respuestas cualitativas de las entrevistas.

  4. Propuesta de recomendaciones: A partir de los resultados obtenidos, se elaborarán recomendaciones para optimizar la implementación de la inteligencia artificial en la educación superior. Estas recomendaciones se basarán en las opiniones y percepciones recopiladas, así como en las mejores prácticas identificadas en la literatura.

  5. Análisis comparativo: Se comparará la información recopilada en la revisión bibliográfica y documental, así como los resultados de las encuestas y entrevistas, para identificar posibles discrepancias, similitudes y tendencias emergentes.

El uso de una metodología mixta que integra elementos cuantitativos y cualitativos permitirá obtener una visión holística del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, así como brindar recomendaciones fundamentadas para optimizar su implementación.

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downloads.editoracientifica.com.br

Construir la paz en la mente de los hombres y de las mujeres La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafos que afronta, hoy en da, el mbito de la educacin, de desarrollar prcticas de enseanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecucin del ODS 4. No obstante, estos avances tecnolgicos rpidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las polticas y los marcos reglamentarios tienen an dificultades para poder superarlos. La UNESCO est decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologas de la IA con miras a la consecucin de la Agenda de Educacin 2030, a la vez que garantiza que la utilizacin de las tecnologas de la IA en el contexto educativo est regida por los principios fundamentales de inclusin y equidad. La misin de la UNESCO constituye un llamamiento intrnseco a adoptar un enfoque en materia de IA centrado en el ser humano, que tenga como objetivo reorientar el debate para incluir la funcin de la IA en la lucha contra las desigualdades actuales en materia de acceso al saber, a la investigacin y a la diversidad de las expresiones culturales, y para que la IA no acente las diferencias tecnolgicas entre los pases y dentro de estos. La promesa de la IA para todos debe permitir que cada persona pueda sacar provecho de la revolucin tecnolgica en curso y acceder a sus beneficios, fundamentalmente en materia de innovacin y saber. Por otra parte, en el marco del Consenso de Beijing, la UNESCO elabor una publicacin con miras a mejorar el estado de preparacin de los encargados de formular polticas educativas en materia de inteligencia artificial. El documento, que se titula Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers (Inteligencia artificial y educacin: Gua para los encargados de formular polticas), podr ser utilizado por los especialistas y profesionales de las comunidades de encargados de formular polticas y del mbito educativo. El documento tiene como objetivo crear una visin comn de las oportunidades y desafos de la IA en el mbito de la educacin, as como de sus consecuencias en trminos de competencias bsicas necesarias en la era de la IA. En el marco de sus proyectos, la UNESCO sostiene que el despliegue de las tecnologas de la IA en la educacin debe tener como objetivo la mejora de las capacidades humanas y la proteccin de los derechos humanos con miras a una colaboracin eficaz entre humanos y mquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo, as como en favor del desarrollo sostenible. Conjuntamente con sus asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que constituyen los pilares de su mandato, la UNESCO pretende reforzar su liderazgo en el mbito de la IA en la educacin, como laboratorio mundial de ideas, organismo normativo, consejero tcnico y organismo de desarrollo de las capacidades. Si desea sacar provecho de las nuevas tecnologas, como la IA para dinamizar el sector educativo, nos complace asociarnos a su iniciativa mediante contribuciones financieras, en especie o mediante asesoramiento tcnico. Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una poca en que la inteligencia artificial la convergencia de tecnologas emergentes transformar todos los aspectos de nuestras vidas (), afirm la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educacin de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educacin, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. Debemos orientar esta revolucin hacia la direccin correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundializacin justa e incusiva. La Inteligencia Artificial y los futuros del aprendizaje l proyecto sobre la inteligencia artificial y los futuros del aprendizaje se apoya en laRecomendacin sobre la tica de la Inteligencia Artificialque se aprobar durante la 41 Reunin de la Conferencia General de l

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Resumen Este artculo presenta las respuestas de ChatGPT a dos preguntas sobre los beneficios, oportunidades, riesgos y peligros de la integracin de la inteligencia artificial (IA) en la educacin superior de Amrica Latina. La herramienta destac que la IA ofrece beneficios significativos para Amrica Latina, incluyendo la personalizacin del aprendizaje, ya que la IA permite adaptar los materiales y las metodologas educativas a las necesidades individuales de los estudiantes, reduciendo la brecha educativa y fomentando una educacin ms inclusiva. Adems, la IA puede contribuir a la mejora de la calidad de la educacin superior al analizar grandes cantidades de datos y generar conocimientos tiles para los profesores y administradores, lo que ayuda a mejorar programas acadmicos y elevar los estndares educativos. Dentro de los riesgos destac la opacidad de los algoritmos y la posible prdida de habilidades humanas esenciales debido a la dependencia excesiva de la IA. Es necesario establecer marcos regulatorios y ticos slidos, as como proporcionar capacitacin adecuada para garantizar un uso responsable y tico de la IA en la educacin superior. Adems, su implementacin puede tener implicaciones socioeconmicas, ya que puede generar empleo y fomentar la innovacin, pero tambin puede ampliar la brecha digital si no se garantiza un acceso equitativo a la tecnologa y la capacitacin. Por tanto, es esencial invertir en infraestructura y promover la alfabetizacin tecnolgica para aprovechar plenamente los beneficios de la IA en la educacin superior en Amrica Latina. Palabras clave: Inteligencia artificial, ChatGPT, Amrica Latina Abstract This article presents ChatGPT's answers to two questions on the benefits, opportunities, risks, and dangers of integrating artificial intelligence (AI) into higher education in Latin America. The tool highlighted that AI offers significant benefits for Latin America, including the personalization of learning, as AI makes it possible to adapt educational materials and methodologies to the individual needs of students, reducing the educational gap, and fostering a more inclusive education. In addition, AI can contribute to improving the quality of higher education by analyzing large amounts of data and generating useful insights for teachers and administrators, helping improve academic programs, and raising educational standards. Among the risks, it highlighted the opacity of algorithms, and the possible loss of essential human skills due to over-reliance on AI. Strong regulatory and ethical frameworks need to be established, as well as adequate training, to ensure responsible and ethical use of AI in higher education. Moreover, its implementation can have socioeconomic implications, as it can generate employment and foster innovation, but it can also widen the digital divide if equitable access to technology and training is not guaranteed. Therefore, it is essential to invest in infrastructure, and to promote technological literacy, to take full advantage of the benefits of AI in higher education in Latin America. Keywords: Artificial intelligence, ChatGPT, Latin America Nmero Seccin Inteligencia Artificial Licencia TERMINOS Y CONDICIONES DE LA AUTORIZACIN PARA LA PUBLICACIN DE ARTCULOS PARA REVISTAS CIENTFICAS DE LA UNIVERSIDAD DEL NORTEYo, actuando en calidad de autor y titular de los derechos patrimoniales del presente artculo(EL ARTCULO), quien para efectos de este documento me denominar EL TITULAR, declaro que:1.EL TITULAR autoriza a ttulo gratuito, exclusiva y por el termino de treinta (30) aos, a la Fundacin Universidad Del Norte, institucin de educacin superior de carcter privada, sin nimo de lucro, con domicilio en la ciudad de Barranquilla y personera jurdica reconocida mediante resolucin No. 149 del catorce (14) de febrero de 1966 proferida por la Gobernacin del Departamento del Atlntico, que para efectos de este documento se denominar LA UNIVERSIDAD, con el fin de que esta ltima edite, use, reproduzca por

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Construir la paz en la mente de los hombres y de las mujeres La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafos que afronta, hoy en da, el mbito de la educacin, de desarrollar prcticas de enseanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecucin del ODS 4. No obstante, estos avances tecnolgicos rpidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las polticas y los marcos reglamentarios tienen an dificultades para poder superarlos. La UNESCO est decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologas de la IA con miras a la consecucin de la Agenda de Educacin 2030, a la vez que garantiza que la utilizacin de las tecnologas de la IA en el contexto educativo est regida por los principios fundamentales de inclusin y equidad. La misin de la UNESCO constituye un llamamiento intrnseco a adoptar un enfoque en materia de IA centrado en el ser humano, que tenga como objetivo reorientar el debate para incluir la funcin de la IA en la lucha contra las desigualdades actuales en materia de acceso al saber, a la investigacin y a la diversidad de las expresiones culturales, y para que la IA no acente las diferencias tecnolgicas entre los pases y dentro de estos. La promesa de la IA para todos debe permitir que cada persona pueda sacar provecho de la revolucin tecnolgica en curso y acceder a sus beneficios, fundamentalmente en materia de innovacin y saber. Por otra parte, en el marco del Consenso de Beijing, la UNESCO elabor una publicacin con miras a mejorar el estado de preparacin de los encargados de formular polticas educativas en materia de inteligencia artificial. El documento, que se titula Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers (Inteligencia artificial y educacin: Gua para los encargados de formular polticas), podr ser utilizado por los especialistas y profesionales de las comunidades de encargados de formular polticas y del mbito educativo. El documento tiene como objetivo crear una visin comn de las oportunidades y desafos de la IA en el mbito de la educacin, as como de sus consecuencias en trminos de competencias bsicas necesarias en la era de la IA. En el marco de sus proyectos, la UNESCO sostiene que el despliegue de las tecnologas de la IA en la educacin debe tener como objetivo la mejora de las capacidades humanas y la proteccin de los derechos humanos con miras a una colaboracin eficaz entre humanos y mquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo, as como en favor del desarrollo sostenible. Conjuntamente con sus asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que constituyen los pilares de su mandato, la UNESCO pretende reforzar su liderazgo en el mbito de la IA en la educacin, como laboratorio mundial de ideas, organismo normativo, consejero tcnico y organismo de desarrollo de las capacidades. Si desea sacar provecho de las nuevas tecnologas, como la IA para dinamizar el sector educativo, nos complace asociarnos a su iniciativa mediante contribuciones financieras, en especie o mediante asesoramiento tcnico. Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una poca en que la inteligencia artificial la convergencia de tecnologas emergentes transformar todos los aspectos de nuestras vidas (), afirm la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educacin de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educacin, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. Debemos orientar esta revolucin hacia la direccin correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundializacin justa e incusiva. La Inteligencia Artificial y los futuros del aprendizaje l proyecto sobre la inteligencia artificial y los futuros del aprendizaje se apoya en laRecomendacin sobre la tica de la Inteligencia Artificialque se aprobar durante la 41 Reunin de la Conferencia General de l

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Lo que hace aos podra haber parecido ciencia ficcin, hoy es una realidad completamente aplicable a proyectos e instituciones de todo tipo gracias a la Inteligencia Artificial (IA). La IA se vale de campos como el Machine Learning, el Deep Learning y el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para lograr que los algoritmos puedan aprender por s mismos. Es decir, que puedan procesar, automatizar y organizar gran cantidad de datos para ejecutar una accin y obtener un resultado especfico. Utilizar estas innovaciones en tu institucin educativa (IE) puede traer mltiples ventajas. Especialmente si tenemos en cuenta que la transformacin digital es una realidad y determinar la forma cmo nos relacionaremos en los prximos aos. Por esta razn, el sector de la educacin est llamado a la renovacin. Y en ese sentido, la tecnologa ser tu mejor aliada para aportar valor a tus estudiantes, mejorar tus acciones de Marketing Educativo y mantener a tu IE a la vanguardia. Conoce todos los detalles de esta transformacin! Cmo se relaciona la Inteligencia Artificial con la educacin? En este momento puedes estar pensando que la IA solo es til para grandes industrias que tienen a la tecnologa como su core de negocio. La realidad es que no es as. Lo que sucede con la Inteligencia Artificial en la educacin, a diferencia de esas industrias, es que apenas est explorando sus posibilidades. Lejos de ser una innovacin ajena a las instituciones educativas, la IA tiene el poder de transformar profundamente la educacin, segn lo afirma la UNESCO. Vers, de acuerdo con la organizacin, esta innovacin disruptiva puede reducir las dificultades de acceso al aprendizaje, automatizar los procesos de gestin y optimizar los mtodos de enseanza que permiten mejorar los resultados en el aprendizaje. De esta manera, implementar la Inteligencia Artificial en la educacin har que ms personas se beneficien de los programas educativos. Adems, reducir las tareas repetitivas de los docentes y estimular la formacin personalizada, mientras le da ms relevancia al aprendizaje colaborativo. Con estos objetivos en mente, la IA puede hacer frente a los desafos tradicionales de la enseanza en el marco de las transformaciones digitales impulsadas por la industria 4.0. Cules son los beneficios de la IA para la gestin educativa? Adaptarse a las nuevas tecnologas puede convertirse en el gran diferencial de tu IE. Esto puede mejorar su reconocimiento de marca y posicionarla como un referente en esta transformacin. Sin embargo, implementar la IA en la educacin representa una gran inversin.Por eso, te compartiremos algunos de los beneficios de adoptar esta innovacin. Estimular el aprendizaje personalizado y colaborativo Con el gran volumen de informaciones que capturan las instituciones educativas sobre sus estudiantes, es fundamental hacer un anlisis de datos ms eficiente para comprender mejor su perfil, sus capacidades, necesidades e intereses. Por tanto, los sistemas de aprendizaje en lnea, potenciados por IA, pueden sugerirles a tus estudiantes, rutas de estudio para estimular el aprendizaje personalizado o contactarlos con grupos de estudio afines para favorecer el aprendizaje colaborativo. Facilitar la docencia Actualmente, el tiempo de los docentes se vuelve cada vez ms escaso por el incremento de tareas repetitivas como la calificacin de evaluaciones o la revisin de las tareas escolares. Una de las principales ventajas de implementar la Inteligencia Artificial en la educacin es la creacin de algoritmos que califiquen estos cuestionarios, dejndole ms tiempo a los profesores para investigar, crear nuevas metodologas de enseanza y atender individualmente a sus estudiantes. Monitorear el rendimiento de los estudiantes Los algoritmos de las plataformas educativas pueden identificar patrones en el comportamiento del alumnado. Podemos citar como ejemplo, la frecuencia con la que acceden a servicios de asesoramiento, para interpretar si un estudiante est teniendo dificultades en su formacin educativ

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realiza la metodologia de la investigacion con la informacion que te di anteriormente

Basado en la información proporcionada sobre el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, se puede elaborar la metodología de investigación de la siguiente manera:

  1. Revisión bibliográfica y documental: Se llevará a cabo una exhaustiva revisión de la literatura académica, incluyendo la información proporcionada por la UNESCO y otros expertos en el campo de la inteligencia artificial y la educación. Esto permitirá comprender el panorama actual del uso de la inteligencia artificial en la educación superior, así como identificar las tendencias, oportunidades y desafíos asociados.

  2. Encuestas y entrevistas: Para obtener una comprensión más detallada del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, se realizarán encuestas y entrevistas a estudiantes, docentes, administradores de instituciones educativas y expertos en inteligencia artificial. Las preguntas se enfocarán en evaluar la percepción de mejoras en el aprendizaje, la gestión del tiempo y el rendimiento académico, así como en identificar posibles áreas de mejora y preocupaciones éticas.

  3. Análisis de datos: Los datos recopilados mediante encuestas y entrevistas serán analizados cuantitativa y cualitativamente. Se utilizarán métodos estadísticos y análisis de contenido para comprender las percepciones y experiencias de los participantes, así como para identificar patrones y tendencias significativas.

  4. Propuestas de recomendaciones: A partir de los resultados obtenidos, se elaborarán recomendaciones para optimizar la implementación de la inteligencia artificial en la educación superior. Estas recomendaciones se basarán en las percepciones y opiniones recopiladas, así como en las prácticas recomendadas por la UNESCO y otros expertos en el campo.

  5. Análisis comparativo: Se comparará la información recopilada con la revisión bibliográfica y documental, así como los resultados de las encuestas y entrevistas, para identificar posibles discrepancias, similitudes y tendencias emergentes.

Al utilizar una metodología mixta que integra elementos cuantitativos y cualitativos, se obtendrá una visión holística del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, permitiendo identificar oportunidades para mejorar la calidad educativa, la accesibilidad, la eficiencia y la innovación mediante el uso responsable de la inteligencia artificial.

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Construir la paz en la mente de los hombres y de las mujeres La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafos que afronta, hoy en da, el mbito de la educacin, de desarrollar prcticas de enseanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecucin del ODS 4. No obstante, estos avances tecnolgicos rpidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las polticas y los marcos reglamentarios tienen an dificultades para poder superarlos. La UNESCO est decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologas de la IA con miras a la consecucin de la Agenda de Educacin 2030, a la vez que garantiza que la utilizacin de las tecnologas de la IA en el contexto educativo est regida por los principios fundamentales de inclusin y equidad. La misin de la UNESCO constituye un llamamiento intrnseco a adoptar un enfoque en materia de IA centrado en el ser humano, que tenga como objetivo reorientar el debate para incluir la funcin de la IA en la lucha contra las desigualdades actuales en materia de acceso al saber, a la investigacin y a la diversidad de las expresiones culturales, y para que la IA no acente las diferencias tecnolgicas entre los pases y dentro de estos. La promesa de la IA para todos debe permitir que cada persona pueda sacar provecho de la revolucin tecnolgica en curso y acceder a sus beneficios, fundamentalmente en materia de innovacin y saber. Por otra parte, en el marco del Consenso de Beijing, la UNESCO elabor una publicacin con miras a mejorar el estado de preparacin de los encargados de formular polticas educativas en materia de inteligencia artificial. El documento, que se titula Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers (Inteligencia artificial y educacin: Gua para los encargados de formular polticas), podr ser utilizado por los especialistas y profesionales de las comunidades de encargados de formular polticas y del mbito educativo. El documento tiene como objetivo crear una visin comn de las oportunidades y desafos de la IA en el mbito de la educacin, as como de sus consecuencias en trminos de competencias bsicas necesarias en la era de la IA. En el marco de sus proyectos, la UNESCO sostiene que el despliegue de las tecnologas de la IA en la educacin debe tener como objetivo la mejora de las capacidades humanas y la proteccin de los derechos humanos con miras a una colaboracin eficaz entre humanos y mquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo, as como en favor del desarrollo sostenible. Conjuntamente con sus asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que constituyen los pilares de su mandato, la UNESCO pretende reforzar su liderazgo en el mbito de la IA en la educacin, como laboratorio mundial de ideas, organismo normativo, consejero tcnico y organismo de desarrollo de las capacidades. Si desea sacar provecho de las nuevas tecnologas, como la IA para dinamizar el sector educativo, nos complace asociarnos a su iniciativa mediante contribuciones financieras, en especie o mediante asesoramiento tcnico. Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una poca en que la inteligencia artificial la convergencia de tecnologas emergentes transformar todos los aspectos de nuestras vidas (), afirm la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educacin de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educacin, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. Debemos orientar esta revolucin hacia la direccin correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundializacin justa e incusiva. La Inteligencia Artificial y los futuros del aprendizaje l proyecto sobre la inteligencia artificial y los futuros del aprendizaje se apoya en laRecomendacin sobre la tica de la Inteligencia Artificialque se aprobar durante la 41 Reunin de la Conferencia General de l

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Lo que hace aos podra haber parecido ciencia ficcin, hoy es una realidad completamente aplicable a proyectos e instituciones de todo tipo gracias a la Inteligencia Artificial (IA). La IA se vale de campos como el Machine Learning, el Deep Learning y el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para lograr que los algoritmos puedan aprender por s mismos. Es decir, que puedan procesar, automatizar y organizar gran cantidad de datos para ejecutar una accin y obtener un resultado especfico. Utilizar estas innovaciones en tu institucin educativa (IE) puede traer mltiples ventajas. Especialmente si tenemos en cuenta que la transformacin digital es una realidad y determinar la forma cmo nos relacionaremos en los prximos aos. Por esta razn, el sector de la educacin est llamado a la renovacin. Y en ese sentido, la tecnologa ser tu mejor aliada para aportar valor a tus estudiantes, mejorar tus acciones de Marketing Educativo y mantener a tu IE a la vanguardia. Conoce todos los detalles de esta transformacin! Cmo se relaciona la Inteligencia Artificial con la educacin? En este momento puedes estar pensando que la IA solo es til para grandes industrias que tienen a la tecnologa como su core de negocio. La realidad es que no es as. Lo que sucede con la Inteligencia Artificial en la educacin, a diferencia de esas industrias, es que apenas est explorando sus posibilidades. Lejos de ser una innovacin ajena a las instituciones educativas, la IA tiene el poder de transformar profundamente la educacin, segn lo afirma la UNESCO. Vers, de acuerdo con la organizacin, esta innovacin disruptiva puede reducir las dificultades de acceso al aprendizaje, automatizar los procesos de gestin y optimizar los mtodos de enseanza que permiten mejorar los resultados en el aprendizaje. De esta manera, implementar la Inteligencia Artificial en la educacin har que ms personas se beneficien de los programas educativos. Adems, reducir las tareas repetitivas de los docentes y estimular la formacin personalizada, mientras le da ms relevancia al aprendizaje colaborativo. Con estos objetivos en mente, la IA puede hacer frente a los desafos tradicionales de la enseanza en el marco de las transformaciones digitales impulsadas por la industria 4.0. Cules son los beneficios de la IA para la gestin educativa? Adaptarse a las nuevas tecnologas puede convertirse en el gran diferencial de tu IE. Esto puede mejorar su reconocimiento de marca y posicionarla como un referente en esta transformacin. Sin embargo, implementar la IA en la educacin representa una gran inversin.Por eso, te compartiremos algunos de los beneficios de adoptar esta innovacin. Estimular el aprendizaje personalizado y colaborativo Con el gran volumen de informaciones que capturan las instituciones educativas sobre sus estudiantes, es fundamental hacer un anlisis de datos ms eficiente para comprender mejor su perfil, sus capacidades, necesidades e intereses. Por tanto, los sistemas de aprendizaje en lnea, potenciados por IA, pueden sugerirles a tus estudiantes, rutas de estudio para estimular el aprendizaje personalizado o contactarlos con grupos de estudio afines para favorecer el aprendizaje colaborativo. Facilitar la docencia Actualmente, el tiempo de los docentes se vuelve cada vez ms escaso por el incremento de tareas repetitivas como la calificacin de evaluaciones o la revisin de las tareas escolares. Una de las principales ventajas de implementar la Inteligencia Artificial en la educacin es la creacin de algoritmos que califiquen estos cuestionarios, dejndole ms tiempo a los profesores para investigar, crear nuevas metodologas de enseanza y atender individualmente a sus estudiantes. Monitorear el rendimiento de los estudiantes Los algoritmos de las plataformas educativas pueden identificar patrones en el comportamiento del alumnado. Podemos citar como ejemplo, la frecuencia con la que acceden a servicios de asesoramiento, para interpretar si un estudiante est teniendo dificultades en su formacin educativ

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Haz una introduccion a la metodologia teniendo en cuenta que como metodo de para poder resolver la pregunta problema "¿Qué impacto tiene el uso de la inteligencia artificial en la educación superior?" se investigara en distintas instituciones de educacion superior y se realizaran encuestas en distintas instituciones de educacion superior para recopilar informacion sobre preferencias de profesores y estudiantes al momento de implementar la IA en sus estudios y las notas de los estudiantes que usan y no usan la IA en sus estudios

Introducción a la Metodología

El avance en las tecnologías de la inteligencia artificial (IA) ha generado un notable cambio en múltiples sectores, entre ellos el educativo. Es especialmente en la educación superior donde su impacto puede generar un cambio significativo y revolucionario. Para abordar la pregunta investigación "¿Qué impacto tiene el uso de la inteligencia artificial en la educación superior?" es fundamental adoptar una metodología investigativa vigorosa y exhaustiva.

Nuestra investigación se llevará a cabo en diversas instituciones de educación superior. El objetivo es recopilar información de una amplia gama de fuentes y contextos para crear un panorama comprensivo y riguroso en torno a la problemática.

Un componente crucial de nuestra metodología es la realización de encuestas a alumnos y profesores de dichas instituciones. Estas enc procurarán recopilar datos sobre las perspectivas y preferencias de los profesores y los estudiantes respecto al uso de la IA en el ámbito educativo. Se tomarán en cuenta factores como la eficacia percibida, la facilidad de uso, el impacto en la motivación para el aprendizaje y el rendimiento académico.

Además de las encuestas, cotejaremos las notas de los estudiantes que han utilizado herramientas de IA su proceso educativo con las de aquellos que no lo han hecho, con el fin de observar si hay alguna correlación notable entre el uso de la IA y el rendimiento académico.

En definitiva, esta metodología busca hacernos entender con precisión cómo la inteligencia artificial puede cambiar el paradigma de la educación superior, tanto para docentes como para estudiantes. Las conclusiones derivadas de esta investigación podrán informar a los responsables de la toma de decisiones sobre cómo optimizar la implementación y el uso de la IA para mejorar la calidad de la educación superior.

%PDF-1.4 % 422 0 obj <> endobj xref 422 72 0000000016 00000 n 0000002873 00000 n 0000003100 00000 n 0000004984 00000 n 0000005011 00000 n 0000005144 00000 n 0000005280 00000 n 0000005613 00000 n 0000005804 00000 n 0000006126 00000 n 0000006507 00000 n 0000006887 00000 n 0000007142 00000 n 0000007304 00000 n 0000007418 00000 n 0000008476 00000 n 0000009161 00000 n 0000009273 00000 n 0000009945 00000 n 0000010083 00000 n 0000035386 00000 n 0000037487 00000 n 0000037557 00000 n 0000037641 00000 n 0000038570 00000 n 0000038839 00000 n 0000038994 00000 n 0000039021 00000 n 0000039319 00000 n 0000039389 00000 n 0000039487 00000 n 0000050043 00000 n 0000050314 00000 n 0000050583 00000 n 0000050610 00000 n 0000050990 00000 n 0000051300 00000 n 0000052552 00000 n 0000052860 00000 n 0000053239 00000 n 0000068231 00000 n 0000068488 00000 n 0000068973 00000 n 0000082761 00000 n 0000083016 00000 n 0000083445 00000 n 0000083569 00000 n 0000083693 00000 n 0000083817 00000 n 0000083895 00000 n 0000084160 00000 n 0000084238 00000 n 0000084494 00000 n 0000084577 00000 n 0000084632 00000 n 0000084709 00000 n 0000084820 00000 n 0000084931 00000 n 0000085046 00000 n 0000085217 00000 n 0000085363 00000 n 0000085730 00000 n 0000085808 00000 n 0000086074 00000 n 0000086152 00000 n 0000086418 00000 n 0000086496 00000 n 0000086751 00000 n 0000087198 00000 n 0000087281 00000 n 0000002691 00000 n 0000001736 00000 n trailer <]/Prev 322749/XRefStm 2691>> startxref 0 %%EOF 493 0 obj <>stream hT]HSa~9_;gN IdQE 3tf2iH$0;.^IHPTt1 3y} W,' fsBXFi>YsgLrLS~d`,+jDKSN)o0;Z{]\Vd9XE5cuFXJjhhnu_mkv J]ZYqwVO7Yo(4Qv54]uk+3ymB>_=bUM`FyFrqg3u{yAol&H|59wuNL 5-29CuY1>1Z#lg-m{po2<5o5YF'={IdN)8^KNB!B" 2%;[dD F$K9B<_Qv~H-%9@!C1#J q %fivT`p RV ~BT`?Zndf"#ih^7ZbO}3>/Filter/FlateDecode/Index[139 283]/Length 31/Size 422/Type/XRef/W[1 1 1]>>stream hbb*e`b``3  3 endstream endobj 423 0 obj <>/Metadata 137 0 R/Outlines 116 0 R/PageLabels 132 0 R/Pages 134 0 R/StructTreeRoot 139 0 R/Type/Catalog/ViewerPreferences<>>> endobj 424 0 obj </LastModified/NumberOfPageItemsInPage 8/NumberofPages 1/OriginalDocumentID/PageItemUIDToLocationDataMap<>/PageTransformationMatrixList<>/PageUIDList<>/PageWidthList<>>>>>/Resources<>/ExtGState<>/Font<>/ProcSet[/PDF/Text]/XObject<>>>/Rotate 0/StructParents 0/Thumb 120 0 R/TrimBox[0.0 0.0 595.276 841.89]/Type/Page>> endobj 425 0 obj [426 0 R] endobj 426 0 obj <>/Border[0 0 0]/H/N/Rect[34.0 44.5197 561.276 -2.0]/Subtype/Link/Type/Annot>> endobj 427 0 obj <> endobj 428 0 obj <> endobj 429 0 obj <> endobj 430 0 obj <> endobj 431 0 obj <> endobj 432 0 obj <>stream H\Mk0 :!JB`~@j+]`q'E?F+RTVuDa05Nv{0WuN%)L7}UDz'+*!8VG;\q`1t^CT1Xl)K_!ZlR yGHs"q7TyLBPxr5MPy8$|b> /0D>KT8e3y'c b-95p,ujs/w[@g=j2s~@.r8 endstream endobj 433 0 obj <> endobj 434 0 obj [/Separation/All/DeviceCMYK<>] endobj 435 0 obj <> endobj 436 0 obj <>stream H]oF|Rd`t/bmbH({`ey^/).5 *EbDc^`08zL$\Z`2TbQ`n4lb8i:Xh=j?4I%![>N 8Z*a(q3cQf:vR.UZ&o^ L.7%BsAM&!#e;ws&%H >aL4lY*)17!t!+? NUp`?>TmlSJ/TYl< .p5~r ^7.$0 5kR"ls!Un;{AZ?V+>Xs6*V g88#QTTx :. 1Kp{878]eX&hhYz+F6=L6c7qw5u xfX$]5GD*p?6W;.V}c\x!.gxu3kS) WW).ys(5| Ad{06A'_BhlZ`Uu '1#]>j6?7v\0 uxcA0_t:^M endstream endobj 437 0 obj <> endobj 438 0 obj <> endobj 439 0 obj <> endobj 440 0 obj <> endobj 441 0 obj <>stream HV{|MW^k}MwHN9K~5eT'y'B!x*hzDT%J.h5${O;k>N>0?0B#<&c#R mlPVD'{N=^6+:'cwG}W /;<! bS={NK7F9q aQv?W nF@Py@45'>fHaY~ *YoC=oM c`#yd G 6<0l:K 0_4#5 8{WZ1p?~ `#z@ FS)h-e>i=m-dWD%UP)+,eCV(|81YYCAl'ETT[5[ 8pXCLkutm6Yd-UN @ok(}ODm}~P?/kz~O^FhL72Fk5_c3;Ve6Gc70[O7F'E^ZF#H2R,#awplofg+>eC#`coi7w|;ozWucF+ ;PM><#?$rpq=N rYy||1 h%oxpz*>#+;UKEgX((oLt;:8c(g3 p;s bn {@G4=|9^_~%9k~qJI|^=Vuuw#1G1VE :C+CKy1 cc2.62Q+0/w2Kh%AY2S*{}t{S0@}6ujZrP9% -AnO faz<,FbK!64%Jo+[{wd

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ARTCULOS DE REVISIN Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educacin superior Artificial Intelligence and its Implications in Higher Education Yolvi Ocaa-Fernndez* 1 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2566-6875 , Luis Alex Valenzuela-Fernndez2 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8743-4092 , Luzmila Lourdes Garro-Aburto 3 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9453-9810 1. Universidad Csar Vallejo, Lima, Per 2. Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Per 3. Universidad Femenina del Sagrado Corazn, Lima, Per. Resumen Los nuevos retos de la sociedad de la informacin demandan de la universidad un severo cambio en sus rgidos cnones de formacin. Los formatos basados en inteligencia artificial prometen una muy sustancial mejorar en la educacin para todos los diversos niveles, con una mejora cualitativa sin precedentes: proporcionar al estudiante una certera personalizacin de su aprendizaje a la medida de sus requerimientos, logrando integrar las diversas formas de interaccin humana y las tecnologas de la informacin y comunicacin. El gran desafo de la universidad del nuevo milenio estriba en la urgente necesidad de planificar, disear, desarrollar e implementar competencias digitales a fin de formar mejores profesionales capaces de entender y desarrollar el entorno tecnolgico en funcin a sus necesidades, as como implementar la universalizacin de un lenguaje digital sustentado en programas desarrollados bajo formatos de inteligencia artificial. Palabras clave: Inteligencia artificial; Tutora virtual, Entornos inteligentes, Lenguaje digital, Tecnologas de la informacin y comunicacin. Summary The new challenges of the information society demand from the university a severe change in its rigid canons of education. The artificial intelligence-based formats promise a very substantial improvement in education for all the different levels, with an unprecedented qualitative improvement: to provide the students with an accurate personalization of their learning according to their requirements, managing to integrate the different forms of human interaction and information and communications technologies. The great challenge of the university of the new millennium lies in the urgent need to plan, design, develop and implement digital skills in order to train better professionals capable of understanding and developing the technological environment according to their needs, as well as implementing the universalization of a digital language supported by programs developed under artificial intelligence formats. Keywords: Artificial Intelligence; Virtual Tutoring; Intelligent Environments; Digital Language; Information and Communications Technologies. Introduccin En el actual contexto nos encontramos inmersos en una sociedad que se orienta, cada vez ms, hacia el proceso de la tecnificacin masiva. Cada cierto tiempo, y con enormes avances, todos los sectores que la estructuran estn, en cierta medida sometindose en algunos caos o adecundose en otros a los avances de la tecnologa y, de acuerdo a su nivel de desarrollo alcanzado, adaptndose frente a tan inevitable tendencia. El rea de la educacin (que es sensible a los cambios en la sociedad ya que avanza a la par de la misma) tambin se encuentra atravesando dicha tendencia ineluctable de adaptacin a las novedosas comunidades de interaccin tecnolgica; proceso que est orientado a nuevas tendencias y perfiles en relacin a las nuevas propuestas en el sector. Pero, cabe la interrogante crucial hasta qu nivel la tecnologa es capaz de revolucionar el universo de la educacin? El asumir de forma estructural un parmetro tan novedoso y a su vez vertiginoso, requiere del desarrollo y aplicaciones cada vez ms impactantes, tanto as como las discrepancias y temores que se suscitan en relacin a la aplicacin de la inteligencia artificial (IA), debe ser punto clave en las discusiones de trascendencia en relacin a la novedosas propuestas en educacin superior y asumir al mismo tiempo los parmetros que permitan

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Construir la paz en la mente de los hombres y de las mujeres La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafos que afronta, hoy en da, el mbito de la educacin, de desarrollar prcticas de enseanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecucin del ODS 4. No obstante, estos avances tecnolgicos rpidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las polticas y los marcos reglamentarios tienen an dificultades para poder superarlos. La UNESCO est decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologas de la IA con miras a la consecucin de la Agenda de Educacin 2030, a la vez que garantiza que la utilizacin de las tecnologas de la IA en el contexto educativo est regida por los principios fundamentales de inclusin y equidad. La misin de la UNESCO constituye un llamamiento intrnseco a adoptar un enfoque en materia de IA centrado en el ser humano, que tenga como objetivo reorientar el debate para incluir la funcin de la IA en la lucha contra las desigualdades actuales en materia de acceso al saber, a la investigacin y a la diversidad de las expresiones culturales, y para que la IA no acente las diferencias tecnolgicas entre los pases y dentro de estos. La promesa de la IA para todos debe permitir que cada persona pueda sacar provecho de la revolucin tecnolgica en curso y acceder a sus beneficios, fundamentalmente en materia de innovacin y saber. Por otra parte, en el marco del Consenso de Beijing, la UNESCO elabor una publicacin con miras a mejorar el estado de preparacin de los encargados de formular polticas educativas en materia de inteligencia artificial. El documento, que se titula Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers (Inteligencia artificial y educacin: Gua para los encargados de formular polticas), podr ser utilizado por los especialistas y profesionales de las comunidades de encargados de formular polticas y del mbito educativo. El documento tiene como objetivo crear una visin comn de las oportunidades y desafos de la IA en el mbito de la educacin, as como de sus consecuencias en trminos de competencias bsicas necesarias en la era de la IA. En el marco de sus proyectos, la UNESCO sostiene que el despliegue de las tecnologas de la IA en la educacin debe tener como objetivo la mejora de las capacidades humanas y la proteccin de los derechos humanos con miras a una colaboracin eficaz entre humanos y mquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo, as como en favor del desarrollo sostenible. Conjuntamente con sus asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que constituyen los pilares de su mandato, la UNESCO pretende reforzar su liderazgo en el mbito de la IA en la educacin, como laboratorio mundial de ideas, organismo normativo, consejero tcnico y organismo de desarrollo de las capacidades. Si desea sacar provecho de las nuevas tecnologas, como la IA para dinamizar el sector educativo, nos complace asociarnos a su iniciativa mediante contribuciones financieras, en especie o mediante asesoramiento tcnico. Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una poca en que la inteligencia artificial la convergencia de tecnologas emergentes transformar todos los aspectos de nuestras vidas (), afirm la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educacin de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educacin, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. Debemos orientar esta revolucin hacia la direccin correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundializacin justa e incusiva. La Inteligencia Artificial y los futuros del aprendizaje l proyecto sobre la inteligencia artificial y los futuros del aprendizaje se apoya en laRecomendacin sobre la tica de la Inteligencia Artificialque se aprobar durante la 41 Reunin de la Conferencia General de l

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Tipo de Investigación Describir y justificar el tipo de estudio y diseño empleado, éste debe ser coherente con los objetivos propuestos y con los presupuestos epistemológicos y teóricos del proyecto.

Dada la información proporcionada, el tipo de investigación más apropiado para abordar la pregunta "¿Qué impacto tiene el uso de la inteligencia artificial en la educación superior?" en un contexto de encuestas en instituciones de educación superior, sería un enfoque mixto, que combina tanto elementos cualitativos como cuantitativos.

El diseño de investigación que se ajusta a esta propuesta es un enfoque secuencial explicativo, que implica la recopilación y el análisis de datos cuantitativos, seguidos por datos cualitativos para ofrecer una comprensión más profunda y completa del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior.

Dado que se planea realizar encuestas en distintas instituciones de educación superior, la inclusión de métodos cuantitativos permitirá recopilar datos numéricos sobre las preferencias de profesores y estudiantes, así como las notas de los estudiantes que utilizan y no utilizan la inteligencia artificial en sus estudios.

Por otro lado, el enfoque cualitativo puede utilizarse para profundizar en las percepciones, opiniones y experiencias de profesores y estudiantes en torno al uso de la inteligencia artificial en la educación superior. A través de entrevistas o grupos focales, se pueden explorar en detalle los aspectos cualitativos del impacto de la inteligencia artificial, como la motivación para el aprendizaje, el desarrollo de habilidades y la percepción del proceso educativo.

Al combinar ambos enfoques, se obtendrá una comprensión más completa y matizada del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, lo que permitirá abordar de manera más efectiva los objetivos del proyecto y los presupuestos epistemológicos y teóricos.

Revista de la Facultad de Medicina PrintversionISSN 0120-0011 rev.fac.med.vol.54no.4BogotOct.2006 OPINIONES, DEBATES Y CONTROVERSIAS INVESTIGACIN EN EDUCACIN Research and education in the medicine school Ligia Ins Moncada 1, Anlida Elizabeth Pinilla 2 1Biloga. Especialista en Entomologa Mdica. MSc. en Microbiologa. Profesora Asociada. Departamento de Salud Pblica y Tropical. Facultad de Medicina. Universidad Nacional de Colombia, Bogot. Miembro Grupo de Apoyo Pedaggico y Formacin Docente. 2.MD. Internista. Diabetloga. MSc. en Educacin Superior con nfasis en Docencia Universitaria. Especialista en Evaluacin y Construccin de Indicadores de Gestin para la Educacin Superior. Profesora Asociada. Departamento de Medicina Interna. Universidad Nacional de Colombia, Bogot. Miembro Grupo de Apoyo Pedaggico y Formacin Docente. correspondencia: [email protected] Resumen Se hace un anlisis del proceso de investigacin como estrategia didctica y como mtodo cientfico para la produccin de conocimiento, a su vez como pilar para el desarrollo del profesor tanto en el mbito de la disciplina o profesin como en su quehacer como educador. Se argumenta sobre la importancia de la formacin docente y la renovacin del modelo pedaggico tradicional. Se presentan diferentes estrategias de aprendizaje y enseanza en la bsqueda de la creacin de una cultura de investigacin: ensayo-error, razonamiento lgico, repeticin de conocimientos tradicionales, investigacin, lneas o reas de investigacin, lneas de profundizacin, seminario investigativo. Finalmente, se describen las posibilidades de la investigacin educativa con el enfoque cuantitativo y cualitativo, la investigacin accin participativa, la etnografa y la fenomenologa. Palabras claves: investigacin, educacin, aprendizaje, antropologa cultural. Moncada LI, Pinilla AE. Investigacin en Educacin. Rev Fac Med Univ Nac Colomb. 2006; 54: 313-329. Summary Research is analysed as a process, a didactic strategy, and as a scientific method in order to produce knowledge; it also induces the development of the professor in his discipline or profession and as educator. Therefore, the importance of an integral professor training and renovation of traditional pedagogic model are discussed. There are different learning and teaching strategies to build a research culture: trial and error, logical reasoning, repetition of traditional knowledge, research, research fields or lines, emphasize fields, and research seminar. Finally, the possibilities of educational research with both qualitative and quantitative approaches are described, as well as the participative research-action, its ethnography and its phenomenology. Key words: research education, learning, antropology, cultural, Moncada LI, Pinilla AE. Research and education in the medicine school. Rev Fac Med Univ Nac Colomb. 2006; 54:313-329. Introduccin Este artculo tiene como objetivo una reflexin sobre la educacin y la investigacin como procesos sociales y en particular sobre la investigacin en la educacin, no slo como parte de la didctica sino tambin, como la va para que el profesor universitario alcance su verdadera esencia al comprender la profesionalizacin de la docencia universitaria. En este sentido el profesor universitario debe ser un docente-investigador que reconstruya y genere nuevo conocimiento tanto en su disciplina o profesin como en su papel como educador, por ello no debe quedarse slo en la repeticin de otros autores. Es pertinente aclarar que la educacin es un proceso que se lleva a cabo a lo largo de la vida, de socializacin y de inmersin de los individuos en su grupo social, lo que implica conocer y apropiarse de las reglas, los valores y el conocimiento, es inherente a la esencia del hombre. El individuo se va apropiando de conocimiento en diferentes escenarios desde el seno materno, el medio social y en particular el medio acadmico. En el sistema educativo se llega al nivel universitario en donde se deben desarrollar competencias investigati

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por LC Colina2007Mencionado por 89 LA INVESTIGACIN EN LA EDUCACIN SUPERIOR Y SU APLICABILIDAD SOCIAL. Laurus ... investigacin y desarrollo, se distinguen tres tipos de investigacin, a saber:.25 pginaspor LL de Parra2018Mencionado por 46 Este tipo de investigacin va especficamente dirigida a crear cultura investigativa en la comunidad acadmica, al centrar la atencin, de manera especial, en...23 pginaspor MR Rodrguez2017Mencionado por 10 Se aborda el concepto de investigar, investigacin cientfica, importancia de la investigacin, seguido de un breve anlisis de la investigacin en la educacin...6 pginaspor SD Suarez2021Mencionado por 4 Las investigaciones que han mostrado relacin negativa entre la docencia y la investigacin sealan como causas tres tipos de factores. El...12 pginaspor H Vessuri2008Mencionado por 61 Las disciplinas, los tipos de actividades de investigacin ... EL ROL DE LA INVESTIGACIN EN LA EDUCACIN SUPERIOR: IMPLICACIONES Y DESAFOS PARA CONTRIBUIR...por BR GmezMencionado por 31 Pero ambos tipos de investigacin, la formativa y la investigacin en sentido estricto, suponen la toma de consciencia y el fomento de la cultura investigativa,...19 pginaspor LI Moncada2006Mencionado por 28 Se pretende generar una cultura de la investigacin en las instituciones de educacin superior con diversos niveles de investigacin segn sean...por BG Salvat2008Mencionado por 4 La SRHE tiene como objetivo fundamental estimular nuevas formas de investigacin e indagacin en el mbito de la educacin superior ... tipos de investigacin...por F Hernndez Pina2002Mencionado por 151 Las investigaciones que han mostrado relacin negativa entre la docencia y la investigacin sealan como causas tres tipos de factores. El primero de ellos...31 pginasFiltros de bsqueda guiadaFiltrar por caractersticaFiltrar por caractersticaSelecciona una imagen sobre la que desees enviar comentarios

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resumelo en un solo parrafo

El enfoque de investigación mixta, específicamente el diseño secuencial explicativo, combina la perspectiva cuantitativa y cualitativa para abordar preguntas de investigación complejas. Este enfoque implica la realización de una fase inicial de investigación cuantitativa, seguida por una fase cualitativa, con el propósito de explicar y comprender en profundidad el fenómeno investigado. Este diseño permite una integración rigurosa y sistemática de datos cuantitativos y cualitativos, ofreciendo un marco metodológico que busca generar una comprensión holística y enriquecedora de la problemática bajo estudio.

La investigacin de mtodos mixtos ofrece poderosas herramientas para la investigacin de sistemas y procesos complejos en salud, educacin y ciencias sociales. Estas reas han estado utilizando de forma creciente, delineamientos complejos de investigacin de mtodos mistos1. Este mtodo cubre el procedimiento completo de investigacin, incluidos los asuntos filosficos, preguntas de investigacin, diseo, recoleccin de datos, anlisis, integracin y presentacin de estructuras de los datos y resultados2. La naturaleza de la pregunta de investigacin orienta la eleccin del mtodo. Los investigadores del rea de la salud, utilizan la metodologa cuantitativa para responder y estudiar preguntas de investigacin sobre causalidad3, generalizacin y magnitud del efecto. La metodologa cualitativa es la eleccin de los investigadores, que buscan responder preguntas de investigacin que exploran como o por qu se produce un fenmeno dado, para desarrollar una teora o para describir sobre la subjetividad de una experiencia individual1. Las investigaciones de mtodos mixtos son delineadas considerando los puntos fuertes de cada uno de los enfoques, cuantitativo y cualitativo, por lo tanto, consiste en una innovacin metodolgica de uso creciente para abordar preguntas contemporneas en servicios de salud. Un indicativo del aumento, en el interese de este mtodo fue la publicacin del primer guideline de mejores prcticas en mtodos mixtos de investigacin en las ciencias de la salud por el National Institutes of Health. El guideline fue elaborado por investigadores y revisores de proyectos de investigacin financiados del Office of Behavioral and Social Sciences en el National Institutes of Health4. Con el pasar de los aos, surgieron varias definiciones de mtodos mixtos incorporando caractersticas del mtodo, de la filosofa, de los procesos y de los proyectos de investigacin. Actualmente, los investigadores se han detenido en la definicin de las caractersticas esenciales de la investigacin de mtodos mixtos, que estn descritas en la literatura como5: a) En respuesta a las preguntas e hiptesis, existe la recoleccin y anlisis de los dos datos, cuantitativos y cualitativos. b) Se utilizan rigorosos procedimientos en la conduccin de la investigacin cuantitativa y cualitativa. c) Hay integracin o combinacin de hallazgos resultantes de los resultados cuantitativos y cualitativos. d) Se desarrollan procedimientos en los cuales se produce la recoleccin de datos, anlisis e integracin de los datos: diseo de mtodos mixtos. e) Se refiere a la teora y los principios filosficos relacionados con estos procedimientos. Se resalta, por lo tanto, que este mtodo implica la triangulacin de datos cuantitativos y cualitativos en un nico proyecto. Estos enfoques se complementan, en la medida en que representan palabras y nmeros, los dos idiomas fundamentales de la comunicacin humana. Entre las ventajas de los mtodos mixtos, se menciona que los investigadores pueden permitir la manifestacin de lo mejor de cada uno de los mtodos, evitando posibles limitaciones de un enfoque nico. Esta orientacin metodolgica, es indicada cuando una fuente de datos puede ser insuficiente para responder el problema de investigacin, o cuando los resultados necesitan ser explicados y los hallazgos exploratorios precisan ser generalizados5. Se argumenta, a veces, que el enfoque cuantitativo no es capaz de capturar las especificaciones con respecto al entendimiento del contexto donde el estudio es realizado. Con todo, los investigadores de esa lnea estn a la vanguardia y posibles o eventuales interpretaciones subjetivas son discutidas con gran rareza. La pesquisa cualitativa compensa esas fragilidades. Sin embargo, la pesquisa cualitativa es vista como deficiente debido a las interpretaciones personales hechas por el investigador, al sesgo que se crea debido a eso, al nmero pequeo de participantes y a la dificultad para generalizar los resultados. La pesquisa cuantitativa, por su parte, no tiene esas fragilidades. As, la

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Enfoque de la investigacin mixtaLos mtodos mixtos (MM) combinan la perspectiva cuantitativa (cuanti) y cualitativa (cuali) en un mismo estudio, con el objetivo de darle profundidad al anlisis cuando las preguntas de investigacin son complejas.por ZP Prez2011Mencionado por 1805 This essay proposes a review of such designs and illustrates their application through a particular research experience, in which a mixed method...16 pginasFigura 17.7 Procesos de los diseos mixtos secuenciales. Enfoque o mtodo2. (cuantitativo ocualitativo). Fase conceptual: Faseemprica metodolgica(mtodo).60 pginaspor E Lorenzini2017Mencionado por 37 Las investigaciones de mtodos mixtos son delineadas considerando los puntos fuertes de cada uno de los enfoques, cuantitativo y cualitativo, por lo tanto,...14 abr 2020 3) DISEO SECUENCIAL EXPLICATIVO. IIQM/MMIRA Webinar Introduccin a ... Mixed Methods Participatory-Social Justice Design o Diseo mixto de...49 pginashace 2 das Su proceso de realizacin es deductivo, secuencial y busca tener mayor objetividad. En cuanto al enfoque cualitativo, este intenta comprender la...por VLP ClarkMencionado por 2 Resumen: Los complejos fenmenos de inters para los cientficos de familia requieren el uso de enfoques cuantitativos y cualitativos.25 pginaspor ejemplo, en un modelo explicativo secuencial, los procedimientos generales pueden ser detallados aun mas. Una discusin de este enfoque puede incluir la...por MS Ramrez-Montoya2020Mencionado por 74 Se concluye que el enfoque de mtodos mixtos aporta con una combinacin interceptada de estrategias y procesos para abordar la complejidad del fenmeno de la...En la investigacin mixta, el mtodo secuencial es un enfoque que implica la realizacin de una fase de investigacin cualitativa o cuantitativa seguida de otra...

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Dada la información proporcionada, el tipo de investigación más apropiado para abordar la pregunta "¿Qué impacto tiene el uso de la inteligencia artificial en la educación superior?" en un contexto de encuestas en instituciones de educación superior, sería un enfoque mixto, que combina tanto elementos cualitativos como cuantitativos.

El diseño de investigación que se ajusta a esta propuesta es un enfoque secuencial explicativo, que implica la recopilación y el análisis de datos cuantitativos, seguidos por datos cualitativos para ofrecer una comprensión más profunda y completa del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior.

Dado que se planea realizar encuestas en distintas instituciones de educación superior, la inclusión de métodos cuantitativos permitirá recopilar datos numéricos sobre las preferencias de profesores y estudiantes, así como las notas de los estudiantes que utilizan y no utilizan la inteligencia artificial en sus estudios.

Por otro lado, el enfoque cualitativo puede utilizarse para profundizar en las percepciones, opiniones y experiencias de profesores y estudiantes en torno al uso de la inteligencia artificial en la educación superior. A través de entrevistas o grupos focales, se pueden explorar en detalle los aspectos cualitativos del impacto de la inteligencia artificial, como la motivación para el aprendizaje, el desarrollo de habilidades y la percepción del proceso educativo.

Al combinar ambos enfoques, se obtendrá una comprensión más completa y matizada del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, lo que permitirá abordar de manera más efectiva los objetivos del proyecto y los presupuestos epistemológicos y teóricos.

resumenlo mantiendo las ideas, los metodos de recoleccion de datos y todo en un parrafo

El enfoque de investigación más adecuado paraar el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, particularmente en instituciones de educación superior mediante encuestas, sería un enfoque mixto con un diseño secuencial explicativo. Este enfoque combinaría la recopilación y el análisis de datos cuantitativos, como preferencias y rendimiento académico, seguido de datos cualitativos a través de entrevistas o grupos focales para profundizar en las percepciones experiencias de profesores y estudiantes. El enfoque cuantitativo proporcionará datos numos, mientras que el enfoque cualitativo permitirá una comprensión más profunda de aspectos como motivación para el aprendizaje y percepciones del proceso educativo. La combinación de ambos enfoques proporcionará una visión más completa del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, en línea con los objetivos del proyecto y los presupuestos epistemológicos y teóricos.

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Construir la paz en la mente de los hombres y de las mujeres La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafos que afronta, hoy en da, el mbito de la educacin, de desarrollar prcticas de enseanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecucin del ODS 4. No obstante, estos avances tecnolgicos rpidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las polticas y los marcos reglamentarios tienen an dificultades para poder superarlos. La UNESCO est decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologas de la IA con miras a la consecucin de la Agenda de Educacin 2030, a la vez que garantiza que la utilizacin de las tecnologas de la IA en el contexto educativo est regida por los principios fundamentales de inclusin y equidad. La misin de la UNESCO constituye un llamamiento intrnseco a adoptar un enfoque en materia de IA centrado en el ser humano, que tenga como objetivo reorientar el debate para incluir la funcin de la IA en la lucha contra las desigualdades actuales en materia de acceso al saber, a la investigacin y a la diversidad de las expresiones culturales, y para que la IA no acente las diferencias tecnolgicas entre los pases y dentro de estos. La promesa de la IA para todos debe permitir que cada persona pueda sacar provecho de la revolucin tecnolgica en curso y acceder a sus beneficios, fundamentalmente en materia de innovacin y saber. Por otra parte, en el marco del Consenso de Beijing, la UNESCO elabor una publicacin con miras a mejorar el estado de preparacin de los encargados de formular polticas educativas en materia de inteligencia artificial. El documento, que se titula Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers (Inteligencia artificial y educacin: Gua para los encargados de formular polticas), podr ser utilizado por los especialistas y profesionales de las comunidades de encargados de formular polticas y del mbito educativo. El documento tiene como objetivo crear una visin comn de las oportunidades y desafos de la IA en el mbito de la educacin, as como de sus consecuencias en trminos de competencias bsicas necesarias en la era de la IA. En el marco de sus proyectos, la UNESCO sostiene que el despliegue de las tecnologas de la IA en la educacin debe tener como objetivo la mejora de las capacidades humanas y la proteccin de los derechos humanos con miras a una colaboracin eficaz entre humanos y mquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo, as como en favor del desarrollo sostenible. Conjuntamente con sus asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que constituyen los pilares de su mandato, la UNESCO pretende reforzar su liderazgo en el mbito de la IA en la educacin, como laboratorio mundial de ideas, organismo normativo, consejero tcnico y organismo de desarrollo de las capacidades. Si desea sacar provecho de las nuevas tecnologas, como la IA para dinamizar el sector educativo, nos complace asociarnos a su iniciativa mediante contribuciones financieras, en especie o mediante asesoramiento tcnico. Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una poca en que la inteligencia artificial la convergencia de tecnologas emergentes transformar todos los aspectos de nuestras vidas (), afirm la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educacin de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educacin, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. Debemos orientar esta revolucin hacia la direccin correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundializacin justa e incusiva. La Inteligencia Artificial y los futuros del aprendizaje l proyecto sobre la inteligencia artificial y los futuros del aprendizaje se apoya en laRecomendacin sobre la tica de la Inteligencia Artificialque se aprobar durante la 41 Reunin de la Conferencia General de l

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La inteligencia artificial es una rama de la informtica y la ciencia, hoy en da esta rama es muy importante y de gran inters, su objetivo principal es hacer tareas que el ser humano hara con esfuerzo en diferentes reas, adems de facilitar la labor de ellas, de igual manera otro de sus objetivos, es el simular de una manera artificial el pensamiento y razonamiento de un ser humano para la toma de decisiones, aunque en la actualidad existen avances dentro de la tecnologa, an se est lejos del lmite al que puede llegar el ser humano, aunque poco a poco va ganando terreno al estar presente en la creacin de dispositivos inteligentes, computadoras y otros dispositivos que se utilizan de manera cotidiana. Introduccin Dentro del siglo XX fueron desarrollados los primeros prototipos de computadora de la historia, el modelo matemtico de la mquina de Turing, desarrollado por el britnico Alan Turing, fue la inspiracin para el desarrollo de estas y es gracias a esto que fue denominado el fundador de la inteligencia artificial. Junto con otros cientficos se dieron a la tarea de realizar un concepto concreto de lo que es la Inteligencia Artificial (IA). La IA es de gran relevancia e importancia hoy en da dentro de los siguientes mbitos: educativo, social, legal y econmico, ir en aumento dentro de los prximos aos ya que conforme pasan los aos se van realizando ms descubrimientos y ms aportes a la tecnologa. Por ejemplo, desarrollar tratamientos para la cura de enfermedades mortales, el uso de la tecnologa y facilitar el proceso educativo, entre otros. Se enfoca especficamente en la IA aplicada en el mbito educativo la cual ser de gran ayuda para el crecimiento intelectual de los estudiantes de los diferentes niveles escolares. Marco terico Qu es la inteligencia artificial? La Inteligencia Artificial (IA) es un concepto que ha tomado relevancia en los ltimos aos, debido a los grandes avances en informtica y robtica. En la actualidad sabemos que para sobrevivir, comunicarnos y hacer diferentes actividades de la vida cotidiana es de suma importancia hacer uso de la inteligencia artificial, ya sea mediante el uso de un dispositivo mvil para comunicarnos, o hasta el uso de un respirador artificial para darle vida a una persona entre otras reas. Es importante saber el significado de estas palabras por parte de diferentes autores Rich y Knight nos menciona o nos plantea que es un sistema el cual se encarga de actuar o imitar lo que realiza un ser humano, El estudio de cmo hacer computadoras que hagan cosas que, de momento, la gente hace mejor (1991:25). Por otra parte Haugeland pensaba que la IA es un sistema el cual simula el cmo piensa y como razona el ser humano, El esfuerzo por hacer a las computadoras pensar y maquinas con mentes en el sentido amplio y literal (1985:55). Tambin existieron otros cientficos que le daban una idea diferente a este concepto como lo fue Schalkoff, que deca este era un sistema el cual se encarga de actuar de manera racional, Un campo de estudio que busca explicar y emular el comportamiento inteligente en trminos de procesos computacionales. (1990:10) Por otra parte existen otros conceptos por parte de otros autores los cuales mencionan los trminos de manera separada. Arauz mencionaba que Inteligencia era: El grado en que un individuo puede resolver satisfactoriamente una nueva situacin o un problema. La inteligencia est basada en el nivel de conocimientos individuales y en la habilidad de manipular y reformular apropiadamente los conocimientos en base a los datos que se proporcionan como requerimientos para resolver algn problema o situacin. (1998, p. 1) Tambin mencionaba que la palabra artificial, Es lo hecho por mano y arte del hombre, falso, no natural (1998: 1). El autor Zampayo nos menciona tambin que inteligencia: Es la capacidad de comprender, evocar, movilizar e integrar constructivamente loque se ha aprendido y de utilizarlo para enfrentarse a nuevas situaciones (2004:10). Y tambin nos dice que la palabra art

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Población y muestra Es necesario describir las particularidades de la población seleccionada para el estudio, así como el procedimiento realizado para su elección (el tipo de muestreo). En este apartado se indica el número y características de participantes. Se debe describir el tipo de muestreo utilizado y el detalle del procedimiento empleado para la elección de los participantes.

Hazlo teniendo en cuenta los metodos de recoleccion de informacion anteriormente mencionados

En el contexto de la investigación sobre el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, es crucial descri la población seleccionada y el procedimiento de elección, incluyendo el tipo de muestreo utilizado. Considerando los métodos de recolección de informacióniamente mencionados, se sugiere un enfoque mixto que combine elementos cualitativos y cuantitativos. Una estrategia podría ser comenzar con un muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple, para seleccionar una muestra representativa de estudiantes y profesores en distintas instituciones de educación superior. Este método aseguraría que todos los individuos tuvieran la misma oportunidad de ser seleccionados, lo que es crucial para obtener una muestra representativa. Posteriormente, se podría emplear el muestreo no probabilístico, especialmente el muestreo por conveniencia, para identificar sujetos que puedan proporcionar información cualitativa más detallada, como estudiantes y profesores con experiencias significativas relacionadas con la inteligencia artificial en la educación superior. Es importante detallar el número y las características de los participantes en función de los métodos de recolección de datos cuantitativos y cualitativos, así como el método específico de selección de los participantes en cada fase del estudio.

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Int. J. Morphol., 35(1):227-232, 2017. Tcnicas de Muestreo sobre una Poblacin a Estudio Sampling Techniques on a Population Study Tamara Otzen1,2,3 & Carlos Manterola2,3,4 1 Universidad de Tarapac, Arica, Chile. 2 Centro de Investigaciones Biomdicas, Universidad Autnoma de Chile, Temuco, Chile. 3 Centro de Excelencia en Estudios Morfolgicos y Quirrgicos (CEMyQ), Universidad de La Frontera, Temuco Chile. 4 Departamento de Ciruga, Universidad de La Frontera, Temuco, Chile. Correspondencia a: RESUMEN: La representatividad de una muestra, permite extrapolar y por ende generalizar los resultados observados en sta, a la poblacin accesible; y a partir de sta, a la poblacin blanco. Por ende, una muestra ser representativa o no; slo si fue seleccionada al azar, es decir, que todos los sujetos de la poblacin blanco tuvieron la misma posibilidad de ser seleccionados en esta muestra y por ende ser incluidos en el estudio; y por otro lado, que el nmero de sujetos seleccionados representen numricamente a la poblacin que le dio origen respecto de la distribucin de la variable en estudio en la poblacin, es decir, la estimacin o clculo del tamao de la muestra. Es as como el anlisis de una muestra permite realizar inferencias, extrapolar o generalizar conclusiones a la poblacin blanco con un alto grado de certeza; de tal modo que una muestra se considera representativa de la poblacin blanco, cuando la distribucin y valor de las diversas variables se pueden reproducir con mrgenes de error calculables. Entonces, el muestreo tiene por objetivo estudiar las relaciones existentes entre la distribucin de una variable en la poblacin blanco y las distribucin de sta variable en la muestra a estudio. Para ello, es fundamental, entre otras cosas definir los criterios de inclusin (caractersticas clnicas, demogrficas, temporales y geogrficas de los sujetos que componen la poblacin en estudio) y de exclusin (caractersticas de los sujetos que pueden interferir con la calidad de los datos o la interpretacin de los resultados. El objetivo de este manuscrito, es entregar conocimientos generales respecto de las tcnicas de muestreo ms utilizadas en investigacin clnica. PALABRAS CLAVE: Muestreo; Tcnicas de muestreo; Muestreo aleatorio; Muestreo sistemtico, Muestreo estratificado; Muestreo por conglomerados; Inferencia. SUMMARY: The representativeness of a sample allows extrapolating and therefore generalizes the results observed in this, the accessible population, and from this, to the target population. Thus, a sample will be representative or not, only if it was selected at random, i.e., that all the subjects of the target population had the same possibility of being selected in this sample and therefore be included in the study, and on the other hand, that the number of subjects selected numerically represent the population that gave rise to it with respect to the distribution of the variable under study in the population, that is, the estimation of the sample size. Consequently, the analysis of a sample allows us to make inferences or generalize conclusions to the target population with a high degree of certainty, such that a sample is considered representative of the target population, when the distribution and value of the different variables can be reproduced with calculable error margins. So, the aim of sampling is to study the relationships between the distribution of a variable in the target population and the distribution of the same variable in the study sample. For this purpose, it is essential, among other things, to define the inclusion criteria (clinical, demographic, temporal and geographical characteristics of the subjects that make up the study population) and the exclusion criteria (characteristics of the subjects that may interfere with the quality of the data Or the interpretation of results). The aim of this manuscript is to provide general knowledge regarding sampling techniques most commonly used in clinical research. KEY WORDS: Sampling S

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En muchas ocasiones, la naturaleza de un estudio o los recursos disponibles requieren mezclar varios tipos de muestreo, lo que se conoce tambin como muestreo mixto. En este artculo te presentaremos en qu consiste este mtodo, sus caractersticas y cules son sus ventajas y desventajas. El muestreo mixto consiste en combinar tcnicas cualitativas y cuantitativas bien establecidas de forma creativa para responder a las preguntas planteadas por el diseo de investigacin. Las estrategias de este muestreo implican la seleccin de unidades o casos para un estudio utilizando tanto el muestreo probabilstico (para aumentar la validez externa) como las estrategias de muestreo intencional (para aumentar la transferibilidad). En un estudio de muestreo mixto suele haber varias muestras, cuyo tamao puede variar en funcin de la lnea y la pregunta de investigacin, desde un pequeo nmero de casos hasta un gran nmero de unidades. Mtodos de muestreo utilizados en el muestreo mixto El muestreo mixto requiere el uso de diferentes mtodos de muestreo, como son: Muestreo probabilstico Las tcnicas de muestreo probabilstico se utilizan principalmente en la investigacin cuantitativa y consisten en seleccionar un nmero relativamente grande de unidades de una poblacin de forma aleatoria en la que la probabilidad de inclusin de cada miembro de la poblacin es determinable. El objetivo de las muestras probabilsticas es lograr la representatividad, que es el grado en que la muestra representa con exactitud a toda la poblacin. Muestreo intencional Las tcnicas de muestreo intencional se utilizan principalmente en la investigacin cualitativa y pueden definirse como la seleccin de unidades basada en propsitos especficos asociados con la respuesta a las preguntas de un estudio de investigacin. Se trata de un tipo de muestreo en el que se seleccionan deliberadamente entornos, personas o acontecimientos concretos por la informacin importante que pueden aportar y que no puede obtenerse de forma directa a travs de otras opciones. Te puede interesar: Diferencia entre el mtodo cuantitativo y cualitativo Estrategias del muestreo mixto Las estrategias de muestreo mixto pueden emplear todas las tcnicas probabilsticas y las intencionadas. De hecho, la capacidad del investigador de combinar creativamente estas tcnicas para responder a las preguntas de un estudio es una de las caractersticas que la definen. El investigador a veces elige procedimientos que se centran en la generacin de muestras representativas, especialmente cuando aborda una vertiente cuantitativa de un estudio. Por otra parte, cuando se aborda un captulo cualitativo de un estudio, el investigador suele utilizar tcnicas de muestreo que generan casos ricos en informacin. La combinacin de ambas orientaciones permite al investigador del muestreo mixto generar bases de datos complementarias que incluyen informacin que tiene tanto profundidad como amplitud en relacin con el fenmeno estudiado. Caractersticas de las tcnicas de muestreo mixto Algunos de los elementos que caracterizan la tcnica del muestreo mixto son: Est diseado para generar una muestra que aborde las preguntas de la investigacin. Incluye el uso de mltiples muestras de investigacin. Las muestras varan en tamao dependiendo de la lnea de investigacin y la pregunta. Se centran en la profundidad y la amplitud de la informacin que puede recopilarse para el estudio. La mayora de las decisiones de muestreo se toman antes de que comience el estudio, pero las preguntas orientadas a la calidad pueden hacer que surjan de otras muestras durante el estudio. Las decisiones de muestreo se centran en el juicio de los expertos, especialmente porque se interrelacionan entre s. Algunas vertientes orientadas a los estudios cuantitativos pueden requerir la aplicacin de frmulas matemticas de muestreo. Se utilizan marcos tanto formales como informales. Normalmente se generan datos tanto numricos como narrativos. Ocasionalmente, las estrategias de muestreo de mtodos mixtos pueden

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Hipótesis o supuestos Cuando sea del caso. Siguiendo el diseño del estudio empleado, se debe incluir las hipótesis y supuestos. Estos deben ser coherentes con los objetivos, las variables propuestas y el marco teórico. Además, deben ser explicitas las hipótesis o supuestos de trabajo (cuando sea del caso).

Teniendo en cuenta esta definicion, haz una hipotesis o supuesto de acuerdo al tema del trabajo de investigacion

Dada la definición de una hipótesis como una suposición que se plantea como posible explicación de un fenómeno, en el contexto del impacto de la intelig artificial en la educación superior, una hipótesis podría ser:

"Hipótesis: El uso de la inteligencia artificial en la educación superior tendrá un impacto positivo en la personalización del aprendizaje, permitiendo adaptar el proceso educativo a las necesidades individuales de los estudiantes, lo que a su vez se reflejará en un mejor rendimiento académico y una mayor motivación por parte de los estudiantes."

Este supuesto se alinea con el objetivo de explorar el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, específicamente en términos de personalización delizaje, rendimiento académico y motivación estudiantil, y se fundamenta en el marco teórico relacionado con las implicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito educativo.

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ARTCULOS DE REVISIN Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educacin superior Artificial Intelligence and its Implications in Higher Education Yolvi Ocaa-Fernndez* 1 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2566-6875 , Luis Alex Valenzuela-Fernndez2 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8743-4092 , Luzmila Lourdes Garro-Aburto 3 ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9453-9810 1. Universidad Csar Vallejo, Lima, Per 2. Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Per 3. Universidad Femenina del Sagrado Corazn, Lima, Per. Resumen Los nuevos retos de la sociedad de la informacin demandan de la universidad un severo cambio en sus rgidos cnones de formacin. Los formatos basados en inteligencia artificial prometen una muy sustancial mejorar en la educacin para todos los diversos niveles, con una mejora cualitativa sin precedentes: proporcionar al estudiante una certera personalizacin de su aprendizaje a la medida de sus requerimientos, logrando integrar las diversas formas de interaccin humana y las tecnologas de la informacin y comunicacin. El gran desafo de la universidad del nuevo milenio estriba en la urgente necesidad de planificar, disear, desarrollar e implementar competencias digitales a fin de formar mejores profesionales capaces de entender y desarrollar el entorno tecnolgico en funcin a sus necesidades, as como implementar la universalizacin de un lenguaje digital sustentado en programas desarrollados bajo formatos de inteligencia artificial. Palabras clave: Inteligencia artificial; Tutora virtual, Entornos inteligentes, Lenguaje digital, Tecnologas de la informacin y comunicacin. Summary The new challenges of the information society demand from the university a severe change in its rigid canons of education. The artificial intelligence-based formats promise a very substantial improvement in education for all the different levels, with an unprecedented qualitative improvement: to provide the students with an accurate personalization of their learning according to their requirements, managing to integrate the different forms of human interaction and information and communications technologies. The great challenge of the university of the new millennium lies in the urgent need to plan, design, develop and implement digital skills in order to train better professionals capable of understanding and developing the technological environment according to their needs, as well as implementing the universalization of a digital language supported by programs developed under artificial intelligence formats. Keywords: Artificial Intelligence; Virtual Tutoring; Intelligent Environments; Digital Language; Information and Communications Technologies. Introduccin En el actual contexto nos encontramos inmersos en una sociedad que se orienta, cada vez ms, hacia el proceso de la tecnificacin masiva. Cada cierto tiempo, y con enormes avances, todos los sectores que la estructuran estn, en cierta medida sometindose en algunos caos o adecundose en otros a los avances de la tecnologa y, de acuerdo a su nivel de desarrollo alcanzado, adaptndose frente a tan inevitable tendencia. El rea de la educacin (que es sensible a los cambios en la sociedad ya que avanza a la par de la misma) tambin se encuentra atravesando dicha tendencia ineluctable de adaptacin a las novedosas comunidades de interaccin tecnolgica; proceso que est orientado a nuevas tendencias y perfiles en relacin a las nuevas propuestas en el sector. Pero, cabe la interrogante crucial hasta qu nivel la tecnologa es capaz de revolucionar el universo de la educacin? El asumir de forma estructural un parmetro tan novedoso y a su vez vertiginoso, requiere del desarrollo y aplicaciones cada vez ms impactantes, tanto as como las discrepancias y temores que se suscitan en relacin a la aplicacin de la inteligencia artificial (IA), debe ser punto clave en las discusiones de trascendencia en relacin a la novedosas propuestas en educacin superior y asumir al mismo tiempo los parmetros que permitan

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Construir la paz en la mente de los hombres y de las mujeres La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de hacer frente a algunos de los mayores desafos que afronta, hoy en da, el mbito de la educacin, de desarrollar prcticas de enseanza y aprendizaje innovadoras y, finalmente, de acelerar el progreso en la consecucin del ODS 4. No obstante, estos avances tecnolgicos rpidos implican inevitablemente numerosos riesgos y retos, que los debates sobre las polticas y los marcos reglamentarios tienen an dificultades para poder superarlos. La UNESCO est decidida a ayudar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologas de la IA con miras a la consecucin de la Agenda de Educacin 2030, a la vez que garantiza que la utilizacin de las tecnologas de la IA en el contexto educativo est regida por los principios fundamentales de inclusin y equidad. La misin de la UNESCO constituye un llamamiento intrnseco a adoptar un enfoque en materia de IA centrado en el ser humano, que tenga como objetivo reorientar el debate para incluir la funcin de la IA en la lucha contra las desigualdades actuales en materia de acceso al saber, a la investigacin y a la diversidad de las expresiones culturales, y para que la IA no acente las diferencias tecnolgicas entre los pases y dentro de estos. La promesa de la IA para todos debe permitir que cada persona pueda sacar provecho de la revolucin tecnolgica en curso y acceder a sus beneficios, fundamentalmente en materia de innovacin y saber. Por otra parte, en el marco del Consenso de Beijing, la UNESCO elabor una publicacin con miras a mejorar el estado de preparacin de los encargados de formular polticas educativas en materia de inteligencia artificial. El documento, que se titula Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers (Inteligencia artificial y educacin: Gua para los encargados de formular polticas), podr ser utilizado por los especialistas y profesionales de las comunidades de encargados de formular polticas y del mbito educativo. El documento tiene como objetivo crear una visin comn de las oportunidades y desafos de la IA en el mbito de la educacin, as como de sus consecuencias en trminos de competencias bsicas necesarias en la era de la IA. En el marco de sus proyectos, la UNESCO sostiene que el despliegue de las tecnologas de la IA en la educacin debe tener como objetivo la mejora de las capacidades humanas y la proteccin de los derechos humanos con miras a una colaboracin eficaz entre humanos y mquinas en la vida, el aprendizaje y el trabajo, as como en favor del desarrollo sostenible. Conjuntamente con sus asociados, las organizaciones internacionales y los valores clave que constituyen los pilares de su mandato, la UNESCO pretende reforzar su liderazgo en el mbito de la IA en la educacin, como laboratorio mundial de ideas, organismo normativo, consejero tcnico y organismo de desarrollo de las capacidades. Si desea sacar provecho de las nuevas tecnologas, como la IA para dinamizar el sector educativo, nos complace asociarnos a su iniciativa mediante contribuciones financieras, en especie o mediante asesoramiento tcnico. Debemos renovar este compromiso, ya que nos acercamos a una poca en que la inteligencia artificial la convergencia de tecnologas emergentes transformar todos los aspectos de nuestras vidas (), afirm la Sra. Stefania Giannini, Subdirectora General de Educacin de la UNESCO, durante la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educacin, que tuvo lugar en Beijing, en mayo de 2019. Debemos orientar esta revolucin hacia la direccin correcta para mejorar los medios de subsistencia, reducir las desigualdades y promover una mundializacin justa e incusiva. La Inteligencia Artificial y los futuros del aprendizaje l proyecto sobre la inteligencia artificial y los futuros del aprendizaje se apoya en laRecomendacin sobre la tica de la Inteligencia Artificialque se aprobar durante la 41 Reunin de la Conferencia General de l

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Técnicas e instrumentos de recolección de información En este apartado se refiere a la descripción sobre las herramientas empleadas para alcanzar los objetivos de investigación. Es necesario incluir los detalles sobre las técnicas seleccionadas para recolección de datos utilizadas (entrevista en profundidad -individual, grupal-, observación participante, conversación informal o revisión documental, etc.) y la información de los instrumentos requeridos. En el caso de los instrumentos, por ejemplo, escalas, cuestionarios, guiones de entrevista, bitácoras, entre otros. Se debe enunciar en detalle las características del instrumento (proceso de revisión, tipo de inventario o escala o cuestionario, los autores, el número de ítems, el tipo de ítems, la forma de calificación, informe de confiabilidad y validez) según sea el caso. Debe incluirse en el apéndice una copia del instrumento utilizado.

teniendo en cuenta esa definición haz una descripcion de las herramientas o instrumentos que se usan o se pueden usar para la recoleccion de datos con el tema del trabajo de investigacion

Dado que el tema de la investigación se centra en el impacto del uso de la inteligencia artificial en la educación superior, se pueden utilizar varias técnicas e instrumentos delección de información para abordar de manera efectiva los objetivos de investigación. A continuación, se describen algunas posibles herramientas e instrumentos:

  1. Cuestionarios y encuestas: Se pueden diseñar cuestionarios estructurados para recopilar datos cuantitativos sobre la percepción y la experiencia de estudiantes y profesores con respecto al uso de la inteligencia artificial en la educación superior. Estos cuestionarios podrían incluir escalas de Likert para medir la satisfacción, la efectividad percibida y la preferencia en el uso de herramientas de inteligencia artificial.

  2. Entrevistas semi-estructuradas: Las entrevistas en profundidad con profesores, estudiantes y expertos en el campo de la educación superior pueden proporcionar una comprensión más profunda de las experiencias, percepciones y desafíos relacionados con el uso de la inteligencia artificial. Estos instrumentos requerirían guiones de entrevista detallados que aborden temas como la personalización del aprendizaje, el impacto en la motivación estudiantil y la efectividad percibida.

  3. Análisis documental: Revisión de literatura y análisis documental de políticas educativas, investigaciones previas y documentos institucionales relacionados con la implementación de la inteligencia artificial en la educación superior. Este proceso implicaría la recopilación y evaluación crítica de documentos relevantes para complementar los datos recopilados a través de cuestionarios y entrevistas.

En cuanto a los detalles de los instrumentos, en el apéndice se debería incluir una copia de los cuestionarios, guiones de entrevista, así como cualquier instrumento utilizado en la investigación. Se proporcionaría información detallada sobre el proceso de revisión, el número de ítems, el tipo de ítems, la forma de calificación, informe de confiabilidad y validez para cada instrumento utilizado, de manera que se garantice la transparencia y la replicabilidad del proceso de recolección de datos.

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innovaciondocente.udd.cl

Sin duda, los datos de los clientes son el activo ms valioso de tu empresa. Tus equipos de ventas, marketing y servicio confan en los conocimientos que tienes sobre ellos para brindar experiencias satisfactorias en el momento adecuado: desde la generacin de leads hasta la retencin a largo plazo. Esto requiere mantener una base de datos de clientes precisa y actualizada para que las interacciones que ofrezcas sean personalizadas y a escala. Obviamente la recoleccin de datos es todo un desafo, pues no es sencillo determinar cul es la informacin fundamental para cada departamento. Adems, almacenarla y usarla correctamente tambin representa un gran reto. Por ello, hemos creado esta gua de recoleccin de datos de clientes que te ayudar a conocer todo sobre el tema y logres implementarlo con xito en tu empresa. Adems en nuestra comunidad podrs conocer qu informacin de contacto es importante para tu empresa Te invitamos a participar! ndice de contenidos Qu es la recoleccin de datos Para qu sirve la recoleccin de datos Mtodos de investigacin 9 tcnicas de recoleccin de datos Ejemplos de recoleccin de datos Instrumentos para la recoleccin de datos Qu es la recoleccin de datos La recoleccin de datos es un mtodo por el cual las empresas recopilan y miden informacin de diversas fuentes, a fin de obtener un panorama completo, responder preguntas importantes, evaluar sus resultados y anticipar futuras tendencias. Este proceso busca reunir y medir informacin de diferentes fuentes para obtener una visualizacin completa y precisa acerca de un tema, zona o situacin de inters. Dicho de otra forma: evala resultados para una mejor toma de decisiones. Mtodos de investigacin La recoleccin de datos se puede llevar a cabo por medio de 4mtodos de investigacin: Mtodo analtico. Revisa a profundidad y en forma ordenada cada dato; va de lo general a lo particular para obtener conclusiones. Mtodo sinttico. Analiza y resume la informacin; a travs de razonamientos lgicos llega a nuevos conocimientos. Mtodo deductivo. Parte de conocimientos generales para llegar a conocimientos singulares. Mtodo inductivo. A partir del anlisis de datos particulares llega a conclusiones generales. Para qu sirve la recoleccin de datos Permite analizar datos cuantitativos o cualitativos de forma sencilla para comprender el contexto en que se desarrolla el objeto de estudio. La empresa puede almacenar y clasificar los datos segn las caractersticas de un pblico determinado, para que ms adelante realice esfuerzos de marketing dirigidos especialmente a l (que se traduzcan en ventas). Ayuda a identificar oportunidades de negocio. Muestra en qu procesos hay oportunidad de optimizacin para prevenir fricciones en el recorrido del comprador. Ofrece datos para que las empresas comprendan mejor los comportamientos de sus clientes y leads, al recopilar informacin sobre los sitios que visitan, las publicaciones con las que interactan y las acciones que completan. Observacin Cuestionarios o encuestas Focus group Entrevistas Formularios de contacto Fuentes abiertas Monitoreo de redes sociales Anlisis del sitio web Historial de conversaciones 1. Observacin Si lo que deseas es conocer el comportamiento de tu objeto de estudio de forma directa, hacer una observacin es una de las mejores tcnicas. Es una forma discreta y sencilla de inspeccionar datos sin depender de un intermediario. Este mtodo se caracteriza por no ser intrusivo y requiere evaluar el comportamiento del objeto de estudio por un tiempo continuo, sin intervenir. Para ejecutarlo demodo adecuado, puedes registrar tus observaciones de campo en notas, grabaciones o en alguna plataforma online u offline (preferentemente desde un dispositivo mvil, desde donde puedas acceder fcilmente ala informacin recopilada durante la observacin). Aunque esta tcnica es una de las ms utilizadas, su superficialidad suele dejar de lado algunos datos importantes para obtener un panorama completo en tu estudio. Te recomendamos registrar tu informacin de forma

blog.hubspot.es

%PDF-1.7 % 1 0 obj <>/Metadata 133 0 R/ViewerPreferences 134 0 R>> endobj 2 0 obj <> endobj 3 0 obj <>/ExtGState<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 612 792] /Contents 4 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 0>> endobj 4 0 obj <> stream xZMs6kFGc# ~u29I343iN 0I<m9?PEv),o/~~C^o.dNIyH9a9N7'd1eV:(#7)!5~w"L'oM' BZ&'<$ilLBK)ge5;b)fa!(g6+m7F/l F)IxJgrY\YIz3-qy8d1) `Hr$#OyM 63=pRu+S5b v\ES8y&<`S #4HY,*JEc<!bc^$0J}8n6 hO 3 n(KkgUucR&n)_7BD;L2}B4'K4RTGX7*`e*GTP!tc `%oF)C+b![^=J&R['xc'* Q^K >aU $)Kl?Ft<G)h[DN {m,mUYGWJ`2^D11_.9sc'iT7bgjmR>S+f[T(izJ%GWyS$kZ nBQw.bG.F26qy O\ v;uF(ZtW p]/; 8dHDi(zjSa)6rDJ7pc'aZ; x(x9G/(o`+ sK?w0:&},TGn;4~{p(E<[M[TfzY}iVUwxgBtI'hR\OV%LH@M6|%OBSg5]p M9y( xn q G5^JayED`>zw5.F0c'>3 <{ #_<xkt[G,+ R'Jf;+ mE93^A xC`qr}Qa"F/!':qD7 ~10[r`5pu[o6 XpU\qHOuy endstream endobj 5 0 obj <> endobj 6 0 obj <> endobj 7 0 obj <> endobj 8 0 obj <> endobj 9 0 obj <> endobj 10 0 obj <> endobj 11 0 obj <>/ExtGState<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 612 792] /Contents 12 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 1>> endobj 12 0 obj <> stream xZKDKaA @ 8{3^68UOXzrvwu=?o/Ux}U<eDy3g+GqxT;7oa7p)7Wn&v[mtKz3"myWF/n{zxC[kki ?{w5Lo:6xbOs2% onA=?]_cQ$=d Md`uWG;M*(:\l4o'`U|ev6[{ UIu%PHaG^e|bf$1CPZE5k62YtaBn@Q0IA94j{cUNa9/X(lbWQDEVj7AsK'7h(+ ,I$c}DqhN!k!p=8iVEhy O1o E@!;7-n@4;bC@$6 qF87V 2gct0F) i:\e=)02v `"'y|Mdt1SOR_AYnE{i|Au$I*g|FL R{YZvU,N4/I WkB>}I8e:ez4:6T5a q^B wK;&db8i8/JyH_ASey\W,. p!#,Igj:2'8u&LMG=x86i5m5fzJ,$;r 4`&|&)i4QZhmU=q4=\jcB"rLV+5LaET= t.8tJ:s+9C*npd LHB9@-Tw`c4jr R,Dk+][P[ebY'l,;{-_0x@Hcjm D dy5<|l#RB-mK>bGZ*FwZc$CIAy&{[3>WBrZlVh3'XL>p7UQ7GZ&`jm[(nSQ( 3zEONH +s1p= {v-<[Y(hXG+Ly&Y9t %PuzM2 fkQ4v'V~.pq+Vf3rRXvBYLpx13 *ebw0J]L7V4\{ef&^] qt`5=E*\vf*,Y[G --Aq XU<kjW-yR.@6?k',$Y<s5a2%%sZ4^6&ThOdJS-qFD@u3y|jWn `RTl7[ qhISBy};?''5E+LI J[M hgq+Z+;k;|IstI6f=E#4 2LM,^h TwKa`Ru>Qn1Q]v. >+%ZO u .S){i!l/tp>Jz2!g%EW'R9 'D] K2'3S*!En0kmnN447/{c$ 8<lf/+tc`zD>)18M!:^'_^`Y=[$fp^,}$?~ endstream endobj 13 0 obj <>/ExtGState<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 612 792] /Contents 14 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 2>> endobj 14 0 obj <> stream xZMo6{asAI L.6,v{r-G Yj[f }o9U$T5NznJ,>VzUtCoo}=^^,UFqTJA^^OQwywNG//5.hD}UDQFze?jQj+JH!2Q}B]tT{pla^\'~/Vfd'1O|(u{#>F@UJ3FY7ki#~vBsKo e Dp. Jo `n/ 3]f,km?p$yt5G7"/|p[U7@c0{%9u d njpG ){ lXz) S~k,f {hn!}ij}bPgC>IODR5 &X$KNbHla0:b) Vc,?{! P^<P?h<:2rGu7jN>@Vc5."#OlZZ(7qgy?p1kl_"e3z9{6 +!%MHG'@FC BZ>&~G%d@mK|yje+88'^Cq5`+Deb"x3%d S,OtpRp85Q',_5p= |zR hBQAOa^Lgdh)SMl.hMyM .j5IHw=/w]cn'5&~PFI9Rq.3=u37 M775dxb jVpVQ/5%)1 } kX_=5}pGSVH/j7 EIresWdSeoV.#HiUtREQPzN}sDeW ZTpdh H[1g|o4#<vEq.t0.Y1rrP:="O'bK)=8\ U^1M9e`\zR:d[Tlntw= Mt&3f${G8w/hCVZ2 su_-G3.W{lm0>LP't^R6{;\%W2(}O_>`KU%Ngy}W>/ExtGState<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 612 792] /Contents 16 0 R/Group<>/Tabs/S/StructParents 3>> endobj 16 0 obj <> stream xZKo6nzAI z(z $s-#r(q87]|^x;{Y,=$ =gW/,|/+SxW{1;Wz;J??V|\e-ha/;-.zTCk'b_vNV|x4S5SSa_UlVwD%_/BQ-h4|FQdm6.AN.VBq}(q=v _Hox Sn'#ZmS0 +bpse%k(+~@kC6b"|0ZY>&$K'?)P YmZI Hr/9FPc-6h z @s?q+j%#'`{*K7 \^^`_SQ&s22>[3%%D}>6Ql~s%b7g'N=6Q$ol!AuG6;BMhO,(d=_L;L=.aWE!QCERTJ,\H &l#31mSlM0:!/]j(^#YWgy8 ZD"5hU":3/ #t=P . 8 +`&sH#m'}LvCl~CkKc9>W:WpFYM mJrtO;NOdN`~sZKlq!0 TQ$fp1hI1f'1*!TbiYYxP4k]6.e-KaM .T]2MUVH`A`l\/@3X},' MZ,/I $I9$*e:jdr]443)zUtZ+hew=E\Tb;I-bT>*0^+S)hi*P K6|\Z)M%BtjVgHpIRQMs?C+Ao D9f&r7LoDdE W %

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que instrumentos pueden ser utilizados y explica para que y como

Basándonos en la información proporcionada sobre la investigación del impacto de la inteligencia artificial en la educación superior, así como en la búsqueda realizada, se pueden considerar los siguientesos de recolección de datos:

  1. Encuestas: Las encuestas son útiles para recopilar información cuantitativa sobre la percepción, experiencia y conocimiento de profesores, estudiantes y otros actores relacionados con la inteligencia artificial en la educación superior. Estas pueden utilizarse para evaluar el nivel de conocimiento sobre la inteligencia artificial, su aplicación en el contexto educativo, así como para identificar necesidades y áreas de mejora.

  2. Cuestionarios: Los cuestionarios son eficaces para recopilar datos cuantitativos sobre el uso, comprensión y actitudes hacia la inteligencia artificial en el contexto educativo. Los cuestionarios pueden incluir preguntas relacionadas con la familiaridad con la inteligencia artificial, experiencias en el uso de herramientas de IA, y percepciones sobre su impacto en el aprendizaje y la enseñanza.

  3. Entrevistas en profundidad: Las entrevistas en profundidad pueden utilizarse para obtener una comprensión más detallada y cualitativa de las experiencias, desafíos y expectativas con respecto a la inteligencia artificial en la educación superior. Este tipo de instrumento es útil para explorar en profundidad las percepciones y opiniones de los participantes.

  4. Analítica de aprendizaje: La analítica del aprendizaje implica la recopilación, análisis y presentación de datos sobre los estudiantes y sus contextos con el fin de comprender y optimizar el proceso de enseñanza y aprendizaje. Este tipo de instrumento puede ser utilizado para evaluar el rendimiento académico, la participación y otras métricas relevantes en el contexto del uso de la inteligencia artificial en la educación superior.

Cada uno de estos instrumentos puede proporcionar datos valiosos para comprender el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior desde diferentes perspectivas, ya sea cuantitativa o cualitativa. Posteriormente análisis de los datos recopilados a través de estos instrumentos puede contribuir a una comprensión integral de este tema, proporcionando información sobre aspectos como el conocimiento, la percepción, el rendimiento académico y la efic de las herramientas de inteligencia artificial en el ámbito educativo.

Episteme Koinona. Revista Electrnica de Ciencias de la Educacin, Humanidades, Artes y Bellas Artes versinOn-lineISSN 2665-0282 Episteme Koinonavol.6no.12Santa Ana de Corodic.2023 Epub18-Ago-2023 https://doi.org/10.35381/e.k.v6i12.2547 Artculo de Investigacin La Inteligencia Artificial en el contexto de la formacin educativa Artificial Intelligence in the educational training context 1Universidad Csar Vallejo de Trujillo, Trujillo, La Libertad, Per. Email: [email protected] 2Universidad Csar Vallejo de Trujillo, Trujillo, La Libertad, Per. Email: [email protected] 3Escuela Superior de Arte Dramtico Virgilio Rodrguez Nache, Trujillo, La Libertad, Per. Email: [email protected] 4Escuela de Educacin Superior Pedaggica Pblica Indoamrica, Trujillo, La Libertad, Per. Email: [email protected] RESUMEN Actualmente la Educacin requiere implementar estrategias que contribuyan con el proceso formativo de los individuos, y se consolide una enseanza innovadora y productiva. Pues, la forma de proporcionar conocimientos est cambiando; y es una realidad que la implementacin y el uso de IA en la educacin tiene que ver con ese cambio. Desde estas premisas se presenta este articulo cuyo objetivo implic describir algunos aportes significativos que ha generado la Inteligencia Artificial en el contexto de la formacin educativa. El mismo se enmarc dentro de una investigacin bibliogrfica de orden documental. Como conclusin se establece que el hombre y su forma de vida ha cambiado, lo que ayer fue un sueo muy lejano es hoy una realidad activa y cambiante que precisa del empeo y la disposicin, para ir de la mano de esa evolucin. Adems, que el principal agente cambiante en la actualidad, es la inteligencia artificial, un ente que lleg para transformar la educacin y la sociedad en general. Descriptores:Inteligencia Artificial; educacin con inteligencia artificial; educacin ciberntica; educacin robtica ABSTRACT Currently, education requires the implementation of strategies that contribute to the training process of individuals, and consolidate an innovative and productive teaching. The way of providing knowledge is changing; and it is a reality that the implementation and use of AI in education has to do with that change. From these premises, this article is presented with the objective of describing some significant contributions that Artificial Intelligence has generated in the context of educational training. It was framed within a bibliographic research of documentary order. As a conclusion it is established that man and his way of life has changed, what yesterday was a very distant dream is today an active and changing reality that requires the commitment and willingness to go hand in hand with this evolution. Moreover, the main changing agent today is artificial intelligence, an entity that has arrived to transform education and society in general. Descriptors:Artificial Intelligence; education with artificial intelligence; cybernetic education; robotic education INTRODUCCIN La educacin es un cimiento en la sociedad, suministra los instrumentos que permiten definir, procesar, ampliar y desarrollar el pensamiento crtico, la toma de decisiones y las habilidades sociales. Por ende, la educacin promueve que los individuos puedan obtener las destrezas necesarias para conseguir desplegarse a nivel personal y profesional, con el fin de desenvolverse adecuadamente en sociedad. La educacin ocupa un lugar importante en la mejora global del mundo y se vale de medios, mtodos y estrategias para consolidarse. Por ello, todo lo que pueda tomarse desde los distintos mbitos socio-culturales y tecnolgicos conlleva a agilizar los alcances que la educacin puede aportar en pro del hombre. El contexto formativo es crucial en el quehacer educativo, dado que involucra mltiples campos de conocimiento que abarcan los diferentes problemas del sistema de aprendizaje y proporciona una variedad de perspectivas para resolver los problemas y mejorarlos en general. En

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Del enfoque mixto se desarrollar una encuesta como instrumento de recoleccin de datos sobre los aplicaciones y conocimientos de la Inteligencia Artificial...por JRS Navarro2023Mencionado por 2 La utilizacin de juegos digitales para el aprendizaje y la identificacin temprana del riesgo de desercin en la educacin superior mediante IA...por YY Meja Delgado2021Mencionado por 9 El enfoque del estudio fue cuantitativo, con un diseo no experimental; se cre un cuestionario como instrumento de recoleccin de datos, el cual fue...4 sept 2023 El tercer instrumento aplicado en esta investigacin mostr que la incorporacin de herramientas innovadoras en la enseanza-aprendizaje puede...por CA Lazo Serrano2017 Analtica de aprendizaje La analtica del aprendizaje es la medida, recoleccin, anlisis y presentacin de datos sobre los estudiantes y sus contextos con el...11 pginaspor CE Carbonell-Garca2023 El uso de la IA en la educacin brinda al sector educativo oportunidades sin precedentes para adaptarse a las nuevas tendencias tecnolgicas. En este contexto,...por RA Durn RodrguezMencionado por 85 La presente investigacin tiene como propsitos: primero, resaltar el gran potencial de la educacin virtual como medio para mejorar las competencias requeridas...327 pginaspor Y Ocaa-Fernndez2019Mencionado por 209 Los formatos basados en inteligencia artificial prometen una muy sustancial mejorar en la educacin para todos los diversos niveles, con una mejora cualitativa...Falta(n):recoleccion | Realizar una bsqueda con lo siguiente: recoleccionpor S Pardias Remeseiro2020 Teniendo esto en cuenta, la intencin de esta investigacin es aportar una visin sociolgica del proceso de desarrollo de la IA, analizando de qu manera se...Una introduccin para los actores de la educacin superior IA e investigacin La investigacin sobre IA ha aumentado considerablemente. Segn las tendencias...

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INVESTIGACIÓN APLICADA También conocida como práctica o empírica, este tipo de investigación se caracteriza porque busca la aplicación o utilización de los conocimientos que se adquieren. La investigación aplicada se encuentra estrechamente vinculada con la investigación básica, pues depende de los resultados y avances de esta última ya que toda investigación aplicada requiere de un marco teórico. Sin embargo, en una investigación empírica, lo que le interesa al investigador, primordialmente, son las consecuencias prácticas. Si una investigación involucra problemas tanto teóricos como prácticos, recibe el nombre de mixta. En realidad, un gran número de investigaciones participa de la naturaleza de las investigaciones básicas y de las aplicadas.

Teniendo en cuenta esta definición, rediseña la metodología del trabajo de investigación para que sea de carácter de investigación aplicada

Dado el enfoque de la investigación aplicada, el objetivo principal radicará en la aplicación práctica de los conocimientos obtenidos. En el contexto de la educación superior y el impacto de la inteligencia artificial, se puede rediseñar la metodología del trabajo de investigación de la siguiente manera:

  1. Definición clara del problema: Se iniciará el proceso identificando un problema concreto en el ámbito de la educación superior que pueda ser abordado a través del uso la inteligencia artificial. Esta definición del problema será crucial para guiar toda la investigación.

  2. Revisión de literatura: Se realizará una exhaustiva revisión de la literatura científica y técnica relacionada con la implementación de la inteligencia artificial en la educación superior, con énfasis en estudios y casos que demuestren la aplicación práctica y los resultados obtenidos.

  3. Desarrollo de hipótesis: Se formularán hipótesis específ que puedan ser probadas a través de la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial en el contexto educativo, con el propósito de abordar el problema identificado.

  4. Diseño de intervención: Se propondrá un plan detallado para la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial en ambientes educativos reales, con el fin de poner a prueba las hipótesis planteadas.

  5. Recopilación de datos: Se emplearán métodos y técnicas para la recolección de datos empíricos que permitan evaluar el impacto de las soluciones implement, incluyendo mediciones antes y después de la intervención.

  6. Análisis y evaluación: Se llevará a cabo un análisis exhaustivo de los datos recopilados, el fin de evaluar el impacto de las soluciones basadas en inteligencia artificial en el contexto de la educación superior, comparando los resultados con las hipótesis planteadas.

  7. Conclusiones y recomendaciones: Se extraerán conclusiones concretas a partir de los resultados obtenidos y se formularán recomendacionescticas para la implementación de la inteligencia artificial entornos educativos, basadas en las evidencias recopiladas durante la investigación.

Al adoptar este enfoque de investigación aplicada, el trabajo estará orientado hacia la generación de conocimiento que pueda ser directamente aplicado para abordar desafíos reales en la educación superior mediante el uso de la inteligencia artificial.

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