Inteligencia artificial en educación: De usuarios pasivos a creadores críticos

MariCarmen González-Videgaray; Rubén Romero-Ruiz

doi:10.22201/fesa.26832917e.2022.4.1.243

Autores/as

MariCarmen González-Videgaray Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán. Naucalpan-Estado de México. México (MX) https://orcid.org/0000-0003-4707-3701
Rubén Romero-Ruiz Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán. Naucalpan-Estado de México. México (MX) https://orcid.org/0000-0002-8676-1171

DOI:

https://doi.org/10.22201/fesa.26832917e.2022.4.1.243

Palabras clave:

Inteligencia artificial, Educación, Aprendizaje, Literacidad en IA, Software

Resumen

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un lugar común en nuestras vidas. Nos sorprende poco. Se cuenta ya con dispositivos llamados “inteligentes” como el teléfono celular, Siri o Alexa. Se habla e inclusive se bromea con ellos, como si fueran personas. En este ensayo proponemos un camino para comprender, distinguir y hacer inteligencia artificial de manera sencilla, con el propósito de explicar en qué consiste esta tecnología en términos cercanos y coloquiales. Se trata de formar consumidores de IA informados y críticos, con literacidad en este ámbito. Para ello, se revisan sitios web que permiten hacer uso de la inteligencia artificial para crear diseños originales y personalizados, y se explica el aprendizaje de máquina con una herramienta inicialmente orientada a niños, mediante un ejemplo práctico, lo cual facilita la incursión en este ámbito. Asimismo, se ofrece un recorrido breve acerca de cómo se usa actualmente la inteligencia artificial en la educación, sus ventajas y riesgos eventuales. Por último, se concluye que este ámbito tiene un rápido crecimiento y que las instituciones educativas, en general, deben alistarse para adoptarlo de manera crítica.

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Biografía del autor/a

MariCarmen González-Videgaray, Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán. Naucalpan-Estado de México. México

Actuaria por la Facultad de Estudios Superiores Acatlán de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Maestra en Educación y Doctora en Ingeniería por la Universidad Anáhuac. Profesora Titular Definitiva de Tiempo Completo de la FES Acatlán en Actuaría, Matemáticas Aplicadas y Computación, la Especialización en Tecnología Digital para la Enseñanza de Matemáticas, la Maestría en Docencia para la Educación Media Superior (Matemáticas) y el Posgrado en Pedagogía. Investigadora Nacional Nivel 1 en el área de Educación y Formación para la Investigación. Formadora de docentes. Autora de libros como: La Independencia Intelectual de los Universitarios como Factor Estratégico del Siglo XXI, La UNAM Digital; Alicia en el País de las Estadísticas con R y Excel; Cien Buenas Prácticas para Usar Moodle; Metodología para la Investigación y Proyectos; entre otros. Ha recibido reconocimientos como el premio Sor Juana Inés de la Cruz de la UNAM en 2012, el premio internacional de la Red de Educación Continua de Latinoamérica y Europa en Brasil en 2019 y el Diploma de Excelencia Científica de Autores en España 2020. Es creadora, dirige y administra el ambiente virtual de aprendizaje “InteligenciaNet”. Creó y coordinó el Diplomado “Ambientes Virtuales y Objetos de Aprendizaje”, con trece generaciones.

Sus líneas principales de investigación son las tecnologías para el aprendizaje, el aprendizaje de la investigación y la educación matemática.
Rubén Romero-Ruiz, Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán. Naucalpan-Estado de México. México

Realizó estudios de Ingeniería en Computación e Ingeniería en Sistemas Electrónicos, ambas en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Cursó la Especialidad en Gestión Informática y la Maestría en Tecnologías de Información en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Anáhuac. Hizo un curso de verano sobre Diseño en la School of the Art Institute of Chicago. Ha sido profesor en la Facultad de Ingeniería y en la Facultad de Estudios Superiores Acatlán (UNAM), en las carreras de Ingeniería en Computación, Actuaría, Ciencia de Datos y en Matemáticas Aplicadas y Computación, en las áreas de Programación, Bases de Datos, Visualización de Información. Actualmente es profesor de carrera de la UNAM FES Acatlán. También imparte cursos de formación docente en la UNAM. Tiene varias publicaciones, entre otras: La UNAM Digital, y Cien Buenas Prácticas para Usar Moodle, tiene artículos en varias revistas. Ha participado en diversos eventos académicos tanto nacionales como internacionales. Participó en la creación de la “Licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Computación”, el “Diplomado en Ambientes Virtuales y Objetos de Aprendizaje”, y la “Especialización en Tecnología Digital para la Enseñanza de Matemáticas”.

Es creador, y proporciona soporte técnico al ambiente virtual de aprendizaje “InteligenciaNet”. Ha participado como ponente en diversos diplomados en la UNAM y el Senado de la República. Su experiencia laboral ha sido tanto en el sector público como en el sector privado, en el desarrollo de software.

Referencias

Adadi, Amina, y Mohammed Berrada. 2018. “Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI).” IEEE Access 6 (September): 52138–52160, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2870052

Ahmad, Sayed Fayaz, Muhammad Mansoor Alam, Mohd Khairil Rahmat, Muhammad Shujaat Mubarik, y Syed Irfan Hyder. 2022. “Academic and Administrative Role of Artificial Intelligence in Education.” Sustainability 14, no. 3 (January): 1–11, https://doi.org/10.3390/su14031101

Cetindamar, D., K. Kitto, M. Wu, Y. Zhang, B. Abedin, y S. Knight. 2022. “Explicating AI Literacy of Employees at Digital Workplaces.” IEEE Transactions on Engineering Management (January): 1-14, https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3138503

Chai, C. S., P. Y. Lin, M. S. Y. Jong, Y. Dai, T. K. F. Chiu, y J. J. Qin. 2021. “Perceptions of and Behavioral Intentions towards Learning Artificial Intelligence in Primary School Students.” Educational Technology & Society 24, no. 3 (July): 89–101.

Chen, Xieling, Haoran Xie, y Gwo Jen Hwang. 2020. “A multi-perspective study on Artificial Intelligence in Education: grants, conferences, journals, software tools, institutions, and researchers.” Computers and Education: Artificial Intelligence 1 (October): 100005, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100005

Dai, Y., C. S. Chai, P. Y. Lin, M. S. Y. Jong, Y. M. Guo, y J. J. Qin. 2020. “Promoting Students’ Well-Being by Developing Their Readiness for the Artificial Intelligence Age.” Sustainability 12 no. 16 (August): 6597, https://doi.org/10.3390/su12166597

Gamage, Sithara H.P.W., Jennifer R. Ayres, y Monica B. Behrend. 2022. “A systematic review on trends in using Moodle for teaching and learning.” International Journal of STEM Education 9 (January): 1-24, https://doi.org/10.1186/s40594-021-00323-x

Kandlhofer, Martin, Gerald Steinbauer, Sabine Hirschmugl-Gaisch, y Petra Huber. 2016. “Artificial intelligence and computer science in education: From Kindergarten to university.” 2016 IEEE Frontiers in Education Conference, FIE (October): 1-9, https://doi.org/10.1109/FIE.2016.7757570

Kangasharju, Arja, Liisa Ilomäki, Minna Lakkala, y Auli Toom. 2022. “Lower secondary students’ poetry writing with the AI-based Poetry Machine.” Computers and Education: Artificial Intelligence 3 (January): 100048, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100048

Kaur, Davinder, Suleyman Uslu, Kaley J. Rittichier, y Arjan Durresi. 2023. “Trustworthy Artificial Intelligence: A Review.” ACM Computing Surveys 55, no.2 (March):1-38, https://doi.org/10.1145/3491209

Lane, Dale. 2021. Machine Learning for Kids. A project based introduction to artificial Intelligence. San Francisco, California, USA: No Starch Press.

Lee, Irene, Safinah Ali, Helen Zhang, Daniella Dipaola, y Cynthia Breazeal. 2021. “Developing Middle School Students’ AI Literacy.” SIGCSE 2021 - Proceedings of the 52nd ACM Technical Symposium on Computer Science Education, (March): 191–97, https://doi.org/10.1145/3408877.3432513

Lin, Chun-Hung, Chih-Chang Yu, Po-Kang Shih, y Leon Yufeng Wu. 2021. “STEM-based Artificial Intelligence Learning in General Education for Non-Engineering Undergraduate Students.” Educational Technology & Society 24, no. 3 (July): 224–237.

Luckin, Rosemary, Mutlu Cukurova, Carmel Kent, y Benedict du Boulay. 2022. “Empowering educators to be AI-ready.” Computers and Education: Artificial Intelligence 3 (June): 100076, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100076

Market Research Engine. 2021. “AI in Education Market by Technology (Deep Learning and ML, NLP), Application (Virtual Facilitators and Learning Environments, ITS, CDS, Fraud and Risk Management), Component (Solutions, Services), Deployment, End-User, and Region - Global Forecast 2021-2.” Revisado el 18 de septiembre, 2022. https://www.marketresearchengine.com/ai-in-education-market

Miller, Tim. 2019. “Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences.” Artificial Intelligence 267 (February): 1–38, https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.07.007

Ng, Davy Tsz Kit, Wanying Luo, Helen Man Yi Chan, y Samuel Kai Wah Chu. 2022. “Using digital story writing as a pedagogy to develop AI literacy among primary students.” Computers and Education: Artificial Intelligence 3 (February): 100054, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100054

Orcutt, Mike. 2015. “Why IBM Just Bought Billions of Medical Images for Watson to Look At | MIT Technology Review.” MIT Techhnology Review. Revisado el 18 de septiembre, 2022. https://www.technologyreview.com/2015/08/11/166774/why-ibm-just-bought-billions-of-medical-images-for-watson-to-look-at/

Pu, Jiang. 2020. “Integration of Arts and Crafts in Artificial Intelligence Environment.” Journal of Physics: Conference Series 1574, no. 1, https://doi.org/10.1088/1742-6596/1574/1/012162

Ryoo, Jungwoo, y Kurt Winkelmann. 2021. Innovative Learning Environments in STEM Higher Education: Opportunities, Challenges, and Looking Forward. SpringerBriefs in Statistics Open Access. https://library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/47325/9783030589486.pdf

Salas-Pilco, Sdenka Zobeida, y Yuqin Yang. 2022. “Artificial intelligence applications in Latin American higher education: a systematic review.” International Journal of Educational Technology in Higher Education 19(April), https://doi.org/10.1186/s41239-022-00326-w

Sedlmeier, P. 2001. “Intelligent Tutoring Systems”. In International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, editado por Neil J. Smelser y Paul B. Baltes, 7674–7678. Pérgamo: Elsevier, https://doi.org/10.1016/b0-08-043076-7/01618-1

Turing, Alan Mathison. 1950. “I.—COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE.” Mind 59, no. 236 (October): 433–460, https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433

Vázquez-Cano, Esteban. 2021. “Artificial intelligence and education: A pedagogical challenge for the 21st century.” Educational Process: International Journal 10, no. 3 (July): 7–12, https://doi.org/10.22521/EDUPIJ.2021.103.1

Zafari, Mostafa, Jalal Safari Bazargani, Abolghasem Sadeghi-Niaraki, y Soo-Mi Choi. 2022. “Artificial Intelligence Applications in K-12 Education: A Systematic Literature Review.” IEEE Access 10 (May): 61905–61921, https://doi.org/10.1109/access.2022.3179356