Inteligencia artificial generativa en la educación: retos éticos, potencial pedagógico y perspectivas futuras
Palabras clave:
Inteligencia Artificial Generativa, Educación, Ética, Tecnología Educativa, Futuro de la EducaciónResumen
La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación ha transformado profundamente los procesos de enseñanza y aprendizaje, generando tanto entusiasmo como preocupación entre los actores del sistema educativo. Esta tecnología emergente ofrece un gran potencial pedagógico al permitir el aprendizaje personalizado, la generación automatizada de contenido y el apoyo inteligente a estudiantes y docentes. Gracias a su capacidad adaptativa, la IAG puede adaptarse a diversos estilos y ritmos de aprendizaje y facilitar la retroalimentación en tiempo real. Sin embargo, su implementación plantea importantes desafíos éticos y sociales, en particular en lo que respecta a la autoría del contenido, el riesgo de plagio, la privacidad de los datos, la desinformación y el acceso equitativo a estas herramientas. Este artículo analiza críticamente el rol emergente de la IAG en los contextos educativos, abordando sus beneficios, limitaciones e implicaciones para las prácticas pedagógicas contemporáneas. Asimismo, se exploran escenarios futuros, considerando el uso de la inteligencia artificial como un aliado para mejorar la calidad educativa, sin descuidar la necesidad de una regulación adecuada. Finalmente, se proponen recomendaciones para una integración ética, responsable y eficaz de estas tecnologías en los entornos de enseñanza y aprendizaje, promoviendo su uso crítico y reflexivo por parte de docentes, estudiantes e instituciones. El objetivo de este análisis es contribuir a un debate informado que oriente el diseño de políticas educativas y estrategias pedagógicas relevantes para la transformación digital impulsada por la inteligencia artificial
Referencias
Akgun, S., & Greenhow, C. (2022). Ethical implications of AI in education: Privacy, surveillance, autonomy, and bias. Open Praxis, 14(3), 1–14. https://openpraxis.org/articles/10.55982/openpraxis.16.3.674
Aleven, V., McLaughlin, E. A., Glenn, R., & Koedinger, K. R. (2017). Instruction based on adaptive learning technologies. En R. E. Mayer & P. A. Alexander (Eds.), Handbook of research on learning and instruction (2nd ed., pp. 522–560). Routledge.
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2018). Educational data mining and learning analytics. En J. A. Larusson & B. White (Eds.), Learning analytics (pp. 61–75). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93843-1_5
Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
D’Mello, S. K., & Graesser, A. C. (2015). Feeling, thinking, and computing with affect-aware learning technologies. En R. A. Calvo et al. (Eds.), New perspectives on affect and learning technologies (pp. 419–434). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1260-6_25
Gherman, O., Turcu, C. E., & Turcu, C. O. (2022). An approach to adaptive microlearning in higher education. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2205.06337
Heffernan, N. T., & Heffernan, C. L. (2014). The ASSISTments ecosystem: Building a platform that brings scientists and teachers together for minimally invasive research on human learning and teaching. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(4), 470–497. https://doi.org/10.1007/s40593-014-0024-x
Holmes, W. (2020). Artificial intelligence in education: The importance of teacher and student relations. Frontiers in Education, 5, 1–4. https://doi.org/10.3389/feduc.2020.00001
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AIED-Book-Excerpt-CCR.pdf
https://maestroysociedad.uo.edu.cu/index.php/MyS/article/view/6451
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education. https://www.pearson.com/content/dam/one-dot-com/one-dot-com/global/Files/about-pearson/innovation/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf
Pokhrel, S., & Chhetri, R. (2022). COVID-19 and the key digital transformation lessons for higher education institutions in South Africa. Education Sciences, 12(7), 464. https://doi.org/10.3390/educsci12070464
Rodríguez Ramírez, A., García Molano, J. L., & Castrillón Peralta, M. (2021). La transformación digital, un desafío inmediato ocasionado por la pandemia de Covid-19 para las entidades del sector de educación superior. Boletín Redipe, 10(6), 318–334. https://doi.org/10.36260/rbr.v10i6.1328
Roll, I., & Wylie, R. (2016). Evolution and revolution in artificial intelligence in education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26(2), 582–599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3
Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press. Recuperado de: https://research.monash.edu/en/publications/should-robots-replace-teachers-ai-and-the-future-of-education
Tito-Huamani, P., Aponte, S., Custodio, F., Castañeda, T., Garamendi, K., & Soto, E. (2022). Universidad virtual y la transformación educativa en el contexto de la pandemia. Revista Innova Educación, 4(2), 89–102. https://doi.org/10.35622/j.rie.2022.02.007
Wang, Y., & Heffernan, N. (2019). The “assistance dilemma” in intelligent tutoring systems: A review. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 29(3), 1–28. https://doi.org/10.1007/s40593-019-00178-2
Woolf, B. P. (2010). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Morgan Kaufmann. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-373594-2.X0001-3
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 1–27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
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