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La inteligencia artificial en la innovación docente y educativa

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Coordinación

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Teresa Barceló UgarteUniversidad CEU San Pablo
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Gonzalo Fuentes CortinaUniversidad CEU San Pablo

Enfoque

El simposio tiene como propósito explorar el potencial transformador de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo, específicamente en la mejora de las prácticas docentes y el aprendizaje de los estudiantes. Este evento busca proporcionar un espacio de reflexión y discusión sobre las oportunidades, desafíos e implicaciones éticas de la integración de la IA en la enseñanza superior.

Este simposio está dirigido a profesores universitarios, investigadores en el área de la educación, desarrolladores de tecnología educativa y estudiantes interesados en la aplicación de la IA en el ámbito académico. Se espera la participación de una audiencia diversa y multidisciplinaria que contribuya a enriquecer el debate sobre este tema emergente.

La Inteligencia Artificial, con su capacidad para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones automatizadas, ofrece un potencial significativo para transformar la forma en que enseñamos y aprendemos. Al integrar la IA en la innovación docente, podemos personalizar la experiencia de aprendizaje, adaptar los materiales educativos a las necesidades individuales de los estudiantes y ofrecer retroalimentación instantánea y personalizada. Sin embargo, es fundamental abordar los aspectos éticos de esta integración, como la privacidad de los datos, la equidad en el acceso a la educación y la transparencia en los algoritmos utilizados.

Un aspecto crucial a considerar es el acceso de los estudiantes universitarios a la IA como herramienta de aprendizaje. La democratización de la IA en el ámbito educativo implica garantizar que todos los estudiantes tengan igualdad de oportunidades para utilizar estas tecnologías y desarrollar habilidades relevantes para el futuro. Además, es importante fomentar la alfabetización digital y ética entre los estudiantes, capacitándolos para comprender y cuestionar el funcionamiento de los sistemas de IA y sus implicaciones en la sociedad.

En resumen, este simposio busca promover un diálogo constructivo sobre el papel de la IA en la innovación docente, destacando sus beneficios, desafíos y consideraciones éticas. Invitamos a todos los interesados a unirse a esta conversación y contribuir a dar forma al futuro de la educación con la Inteligencia Artificial como aliada.

Líneas de trabajo:

  • Personalización del aprendizaje: Explorar cómo la Inteligencia Artificial puede ser utilizada para adaptar los materiales educativos y las estrategias de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes, promoviendo así un aprendizaje más efectivo y significativo.
  • Creación de contenidos educativos personalizados, monitorización y tutorías inteligentes: Explorar cómo la IA puede ser utilizada para generar materiales educativos adaptados a las preferencias de aprendizaje y los niveles de competencia de los estudiantes, aumentando así su engagement y comprensión de los temas. Además, se invita a investigar el uso de algoritmos de IA para realizar un seguimiento continuo del progreso académico de los estudiantes, identificando áreas de fortaleza y debilidad, y proporcionando recomendaciones personalizadas para mejorar su rendimiento. Por otra parte, se busca desarrollar sistemas de tutoría basados en IA que puedan brindar apoyo individualizado a los estudiantes, respondiendo a sus preguntas, proporcionando explicaciones adicionales y guiándolos a través de actividades de aprendizaje interactivas.
  • Alfabetización digital y ética: Desarrollar programas de formación para estudiantes y profesores que promuevan una comprensión sólida de los fundamentos de la inteligencia artificial, así como de sus implicaciones éticas y sociales, fomentando una participación informada y crítica en el uso de estas tecnologías.
  • Democratización de la IA en la educación: Explorar estrategias para garantizar un acceso equitativo de todos los estudiantes a las herramientas y recursos basados en inteligencia artificial, promoviendo así la inclusión y la igualdad de oportunidades en el ámbito educativo.
  • Evaluación y retroalimentación automatizada: Investigar el potencial de la inteligencia artificial para automatizar procesos de evaluación y optimizar el tiempo y los recursos de los docentes. Además, se podrá analizar cómo la IA puede ser utilizada para evaluar la efectividad de diferentes enfoques pedagógicos, métodos de enseñanza y tecnologías educativas, proporcionando insights valiosos para mejorar la calidad global de la educación.
  • Detección y prevención del abandono escolar: Investigar cómo los algoritmos de IA pueden ser empleados para identificar tempranamente signos de desmotivación o riesgo de abandono escolar entre los estudiantes, permitiendo a los docentes intervenir de manera oportuna y ofrecer el apoyo necesario.
  • Predicción de tendencias educativas: Utilizar técnicas de análisis predictivo basadas en IA para identificar tendencias emergentes en la educación, anticipando las necesidades futuras de los estudiantes y adaptando las estrategias de enseñanza para satisfacerlas de manera proactiva.
  • Colaboración humano-máquina en el aula: Investigar modelos de colaboración entre docentes y sistemas de IA que aprovechen las fortalezas de ambas partes para mejorar la eficiencia y la efectividad del proceso de enseñanza-aprendizaje, manteniendo siempre el papel central del profesor como facilitador del aprendizaje.

Ponencias

Listado de ponencias del simposio

03

S16-03

00

Implementación del Modelo praxeológico UNIMINUTO - Robótica Competitiva para educación superior

Diana Carolina Montealegre Rodriguez. Nobel Eliecer Castellanos Bejarano.

11

S16-11

91

Profesorado e IA: ¿una pareja bien avenida?

Jorge Crespo González. María José Vicente Vicente. Segundo Valmorisco Pizarro. Maria Saudade Baltazar.

12

S16-12

07

Inteligencia Artificial y procesos de exclusión. Impacto de la IA en el aprendizaje universitario según titulación académica, diversidad, edad y género

Segundo Valmorisco Pizarro. Jorge Crespo González. María José Vicente Vicente. María José García Solana.

13

S16-13

11

17

S16-17

17

Integración y Desafíos de la Inteligencia Artificial en la Educación Superior en España

Camino Ferreira. Alba González-Moreira. Diego González-Rodríguez. María Álvarez-Godos.

19

S16-19

03

21

S16-21

04

Optimización de análisis estadísticos: Inteligencia artificial generativa (ChatGPT) como apoyo para generación de código en Python.

Lucero Belinda Mendez Perez. Orlando Cerón Solis. Dania Nimbe Lima Sanchez. Arturo Juárez Flores.

Organizan

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