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Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia Artificial en la Educación
Classification of Artificial Intelligence Tools in Education
En el ámbito educativo, caracterizado por su rápida evolución, la tecnología ha emergido
como un factor decisivo, con la inteligencia artificial (IA) estableciéndose como un
elemento catalizador fundamental en la transformación del sector. El propósito del ensayo
se centró en explorar cómo la clasificación de herramientas de IA en la educación puede
optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje. Adoptando un método inductivo,
paradigma hermenéutico, con enfoque cualitativo, de tipo interpretativo, con un diseño
narrativo de tópico. Que permitió una exploración profunda al clasificar y estudiar las
herramientas, identificando así sus características distintivas y sus aplicaciones particulares
en diversos contextos educativos, como, además, la eficacia del aprendizaje. Se demostró
que la clasificación efectiva de las herramientas de IA puede ser un vehículo para promover
la equidad educativa, asegurando que estudiantes de todos los niveles socioeconómicos y
capacidades tengan acceso a recursos educativos de alta calidad. Al entender mejor cómo
se clasifican estas herramientas, quienes participan en el proceso educativo pueden ampliar
sus estrategias para incorporar tecnologías de manera ética y equitativa en los sistemas
educativos. En conclusión, se subraya la importancia de la clasificación detallada de las
herramientas de inteligencia artificial en educación, proponiendo que un enfoque
sistemático y bien fundamentado en la integración de la IA puede revolucionar los métodos
de enseñanza y aprendizaje, ajustándolos a las necesidades y desafíos contemporáneos del
ámbito educativo.
Palabras clave: Clasificación, herramientas, inteligencia artificial, educación.
¹Grupo Docentes 2.0 C.A.
¹https://orcid.org/0000-0002-2602-5199
¹Estados Unidos de América
Mujica-Sequera, R. (2024). Clasificación de
las Herramientas de la Inteligencia Artificial
en la Educación. Revista Tecnológica-
Educativa Docentes 2.0, 17(1), 31-40.
https://doi.org/10.37843/rted.v17i1.513
R. Mujica-Sequera, "Clasificación de las
Herramientas de la Inteligencia Artificial en
la Educación", RTED, vol. 17, n.° 1, pp. 31-
40, may. 2024.
https://doi.org/10.37843/rted.v17i1.513
Ruth M. Mujica-Sequera¹
29/mayo/2024
In the educational field, characterized by its rapid evolution, technology has emerged as a
decisive factor, with artificial intelligence (AI) establishing itself as a fundamental catalyst
in the sector's transformation. The essay explores how the classification of AI tools in
education can optimize teaching and learning processes by adopting an inductive method
and hermeneutic paradigm with a qualitative, interpretive approach and topical narrative
design. That allowed a deep exploration when classifying and studying the tools, thus
identifying their distinctive characteristics and particular applications in various educational
contexts and the effectiveness of learning. It was shown that effective classification of AI
tools could be a vehicle to promote educational equity, ensuring that students of all
socioeconomic levels and abilities have access to high-quality educational resources. By
better understanding how these tools are classified, those involved in the educational
process can expand their strategies to incorporate technologies ethically and equitably into
educational systems. In conclusion, the importance of the detailed classification of artificial
intelligence tools in education is underlined, proposing that a systematic and well-founded
approach to integrating AI can revolutionize teaching and learning methods, adjusting them
to contemporary needs and challenges of the educational field.
Keywords: Classification, tools, artificial intelligence, education.
12/octubre/2023
01/mayo/2024
desde 31-40
Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia
Artificial en la Educación.
Mujica-Sequera, R. (2024). Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia Artificial en la Educación. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 17(1), 31-40.
https://doi.org/10.37843/rted.v17i1.513
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Introducción
En el ámbito educativo, caracterizado por su
rápida evolución, la tecnología ha emergido como
un factor decisivo, con la inteligencia artificial
(IA) estableciéndose como un elemento
catalizador fundamental en la transformación del
sector. La fusión entre la pedagogía e innovación
tecnológica ha dado lugar a una serie de
herramientas de IA que están revolucionando la
manera de enseñar-aprender. El propósito del
ensayo se centra en explorar cómo la clasificación
de herramientas de IA en la educación puede
optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje,
ya que, al estudiar y clasificar las herramientas, se
identifican sus características distintivas, sus
aplicaciones específicas en diferentes contextos
educativos, como, además, su impacto en la
eficacia del aprendizaje. Indagación pertinente
dado que, como señalan Millán-Gómez & Mujica-
Sequera (2023), “no se evidencia con claridad en
la mayoría de los centros educativos
latinoamericanos, el empleo y uso adecuado de la
IA en las aulas de clases” (p. 4).
La integración de la inteligencia artificial
(IA) en la educación presenta una serie de desafíos
éticos que requieren una atención cuidadosa. Uno
de los principales problemas radica en la brecha
digital y la disparidad de acceso a la tecnología
entre diferentes comunidades, como regiones. A
medida que la IA se convierte en una herramienta
central en el aula, existe el riesgo de amplificar las
desigualdades educativas si no se aborda
adecuadamente esta brecha. Según Russell &
Norvig (2016), la inteligencia artificial se ocupa
del diseño de sistemas informáticos inteligentes.
Por otro lado, Hinton (2018) destaca que
revoluciona la forma en que los estudiantes
acceden a la información, interactúan con el
contenido educativo para adquirir habilidades
clave. Asimismo, Unesco (2021) enfatiza la
importancia de aprovechar las tecnologías de IA
para personalizar la experiencia de aprendizaje,
adaptar los recursos educativos a las necesidades
individuales de los estudiantes, para fomentar un
aprendizaje continuo, como, además colaborativo.
Por consiguiente, surge la inquietud sobre las
políticas privacidad y seguridad de los datos de los
estudiantes, ya que el uso de plataformas o
sistemas de IA recopila información personal
sensible.
La falta de transparencia en los algoritmos
utilizados en las herramientas de IA también
plantea interrogantes sobre la imparcialidad,
objetividad en la evaluación, asimismo la
personalización del aprendizaje. Otro desafío es el
impacto en el rol del docente, ya que la
automatización de tareas educativas puede
plantear interrogantes sobre la relevancia y calidad
de la interacción humana en el proceso de
enseñanza-aprendizaje. Uno de los aspectos más
emocionantes de la IA en la educación es su
capacidad para personalizar la experiencia de
aprendizaje. Los sistemas de tutoría adaptativa
emplean algoritmos inteligentes que analizan el
progreso, como las necesidades individuales de
cada estudiante. Estos tutores virtuales ofrecen
retroalimentación instantánea, adaptación del
contenido y ajuste del ritmo de aprendizaje para
satisfacer las necesidades específicas de cada
estudiante, maximizando así su potencial de
aprendizaje.
Por consiguiente, se presenta el riesgo
inherente de una dependencia excesiva de la
tecnología, la cual puede derivar una erosión de las
habilidades cognitivas y sociales de los
estudiantes, a menos que se contrarreste
efectivamente con una integración
cuidadosamente equilibrada de enfoques
pedagógicos tradicionales. En última instancia,
surge una cuestión fundamental: ¿Cómo asegurar
que la incorporación de la inteligencia artificial en
la educación no solo promueva la equidad y la
inclusión, sino que también contribuya al
desarrollo integral de los estudiantes, sin perpetuar
divisiones sociales ni comprometer la integridad
de la experiencia educativa?
Desarrollo
Introduciéndonos en el desarrollo de la
inteligencia artificial, es fundamental comenzar
con una visión general y conceptual de este campo.
McCarthy (2007), considerado uno de los padres
fundadores de la IA, catalizó el ámbito en 2007 al
definir la IA como “la ciencia e ingeniería de hacer
máquinas inteligentes, especialmente programas
de computadora inteligentes” (párr. 2). La
definición establece un marco para entender la IA
no solo como una rama tecnológica, sino como una
disciplina científica en pleno derecho. Además, en
un esfuerzo por delinear aún más el campo, Russell
Mujica-Sequera, R. (2024). Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia Artificial en la Educación. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 17(1), 31-40.
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Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia
Artificial en la Educación.
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& Norvig (2016) describieron la inteligencia
artificial desde la perspectiva de los agentes
inteligentes. Definieron la IA como el estudio de
dispositivos que perciben su entorno y toman
acciones que maximizan sus posibilidades de
éxito, lo que subraya la autonomía y capacidad de
adaptación de las máquinas inteligentes.
Por otro lado, Minsky (1974), otro pionero
significativo de la IA proporcionó una perspectiva
más pragmática al describir la inteligencia
artificial como la ciencia de hacer que las
máquinas realicen tareas que, si fueran realizadas
por humanos, requerirían inteligencia. La
conceptualización enfatiza la habilidad de las
máquinas para ejecutar funciones que
normalmente serían consideradas como dominio
exclusivo de la cognición humana. Las diversas
definiciones reflejan la riqueza y complejidad del
campo de la IA, mostrando cómo ha evolucionado
desde sus inicios hasta convertirse en un
componente esencial de la tecnología moderna y la
investigación científica.
Las definiciones anteriormente mencionadas
proporcionan una panorámica integral, destacando
la capacidad de las máquinas para emular
comportamientos inteligentes y enfocándose en
los agentes, como la realización de tareas que
típicamente exigirían inteligencia artificial. La
trayectoria histórica de la IA es profundamente
fascinante, extendiéndose a lo largo de más de
medio siglo lleno de investigación intensiva,
progresos notables y cambios paradigmáticos
significativos en la comprensión y aplicación de
esta disciplina científica. A continuación, se
enumeran algunos de los hitos más destacados en
la evolución de la inteligencia artificial:
1. Dartmouth Conference (1956):
Considerado como el punto de partida de la
IA moderna, este evento reunió a
investigadores pioneros, incluidos
McCarthy, Minsky, Newell y Simón, para
discutir sobre cómo “hacer que las máquinas
piensen”.
2. Primeros programas de IA (1950s-1960s):
Durante esta época, se desarrollaron los
primeros programas de IA, como el
programa de ajedrez de Claude Shannon y el
programa de demostración automática de
teoremas de Allen Newell y Herbert Simon.
3. Lógica simbólica y enfoque GOFAI (Good
Old-Fashioned AI) (1950s-1980s): Se
basaba en reglas y símbolos para representar
el conocimiento y razonar sobre él. En este
período se desarrollaron sistemas expertos,
como MYCIN y DENDRAL, que
demostraron habilidades en dominios
específicos.
4. Perceptrón y desilusión de la IA (1960s-
1970s): El trabajo de Minsky (1974) y
Seymour Papert sobre las limitaciones del
perceptrón (un tipo de red neuronal) llevó a
un período conocido como la "desilusión de
la IA", donde el financiamiento y el interés
en la IA disminuyeron debido a expectativas
poco realistas.
5. Revolución de la conexión (1980s): Se
produjo un renacimiento en la investigación
de la IA con el desarrollo de nuevos
enfoques en el aprendizaje automático (ML),
incluyen redes neuronales artificiales y
algoritmos genéticos.
6. Auge del aprendizaje automático (ML)
(1990s-2000s): Los avances en el
aprendizaje automático (ML) y el
procesamiento del lenguaje natural llevaron
a aplicaciones prácticas como motores de
búsqueda, filtros de spam y sistemas de
recomendación.
7. Deep Learning y Big Data (2010s en
adelante): Los avances en el hardware, el
aumento en la disponibilidad de datos y el
desarrollo de algoritmos de aprendizaje
profundo han impulsado el progreso en áreas
como el reconocimiento de voz, la visión por
computadora, los vehículos autónomos y
más.
8. Ética y preocupaciones sobre la IA
(actualidad): Con el auge de la IA, han
surgido preocupaciones sobre su impacto en
el empleo, la privacidad, el sesgo
algorítmico y la toma de decisiones
autónoma. Esto ha llevado a un mayor
enfoque en la ética y la responsabilidad en el
desarrollo y uso de la IA.
La historia de la IA es una narrativa de
avances, desafíos y descubrimientos continuos que
han transformado nuestra comprensión de la
inteligencia y cómo replicarla en máquinas. Las
herramientas de inteligencia artificial (IA) en la
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Artificial en la Educación.
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educación pueden clasificarse de diversas
maneras, supeditado a los criterios utilizados para
la categorización. Aquí te presento una
clasificación general basada en el propósito y la
función de estas herramientas:
Tutores Inteligentes o Sistemas de Tutoría
Adaptativa. Estos sistemas utilizan algoritmos de
IA para adaptar el contenido educativo y las
actividades de aprendizaje según las necesidades y
el progreso individual del estudiante. Pueden
proporcionar retroalimentación personalizada,
identificar áreas de mejora y ofrecer recursos
adicionales según el desempeño del estudiante. A
continuación, listaremos 5 aplicaciones que
utilizan inteligencia artificial para tutores
inteligentes o sistemas de tutoría adaptativa:
1. Squirrel AI Learning: Es una plataforma
de tutoría adaptativa en línea que utiliza
algoritmos de IA para personalizar el
contenido educativo y mejorar el
rendimiento académico de los estudiantes.
2. DreamBox: Se enfoca en matemáticas para
estudiantes de primaria y utiliza la IA para
adaptar las lecciones según las fortalezas y
debilidades de cada estudiante, proporciona
una experiencia de aprendizaje
personalizada.
3. IXL Learning: Ofrece una amplia gama de
lecciones y ejercicios interactivos en
diversas materias escolares, con un sistema
de tutoría adaptativa que se adapta al nivel
de habilidad y aprendizaje de cada
estudiante.
4. ALEKS (Assessment and Learning in
Knowledge Spaces): Es una plataforma de
aprendizaje de matemáticas y ciencias que
utiliza algoritmos de IA para evaluar el
conocimiento de los estudiantes y
proporcionar instrucción individualizada.
5. Sown to Grow: Es una aplicación que ayuda
a los estudiantes a establecer metas de
aprendizaje y a realizar un seguimiento de su
progreso, con recomendaciones
personalizadas y consejos basados en la IA
para mejorar el rendimiento académico.
Estas aplicaciones muestran cómo la
inteligencia artificial se utiliza en la educación
para proporcionar tutoría adaptativa y mejorar el
proceso de aprendizaje de los estudiantes.
Plataformas de Aprendizaje Automático
(ML) y Análisis de Datos. Estas herramientas
emplean técnicas de aprendizaje automático (ML)
para analizar grandes conjuntos de datos
educativos. Pueden ayudar a identificar patrones
de aprendizaje, predecir el rendimiento estudiantil,
realizar evaluaciones automáticas y ofrecer
recomendaciones educativas basadas en datos.
Aquí tienes una lista de 5 aplicaciones de
inteligencia artificial para plataformas de
aprendizaje automático (ML) y análisis de datos:
1. Google Cloud AutoML: Esta aplicación
permite a los usuarios construir y entrenar
modelos de aprendizaje automático (ML)
personalizados sin necesidad de experiencia
previa en codificación o ciencia de datos.
Utiliza algoritmos de inteligencia artificial
para simplificar el proceso de desarrollo de
modelos de aprendizaje automático (ML).
2. Amazon SageMaker: Se trata de una
plataforma que incorpora algoritmos de
inteligencia artificial para facilitar a
desarrolladores y científicos de datos la
construcción, entrenamiento y ampliación de
modelos de ML de manera rápida y
eficiente, todo ello dentro del entorno de la
nube de Amazon Web Services.
3. IBM Watson Studio: La aplicación
proporciona herramientas avanzadas de
análisis de datos y aprendizaje automático
(ML) que utilizan algoritmos de inteligencia
artificial para ayudar a los usuarios a
descubrir patrones, realizar análisis
predictivos y tomar decisiones basadas en
datos.
4. Microsoft Azure Machine Learning: Es
una plataforma basada en la nube que
emplea el aprendizaje automático (ML) y
algoritmos de inteligencia artificial para
ayudar a los usuarios a construir, entrenar y
desplegar modelos de ML a gran escala.
Ofrece una amplia gama de herramientas y
servicios especialmente diseñados para
facilitar el desarrollo de soluciones de
inteligencia artificial.
5. Datarobot: Es una plataforma automatizada
que utiliza algoritmos de inteligencia
artificial para acelerar la construcción y el
despliegue de modelos de ML. Facilita a los
usuarios la creación de modelos sofisticados
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Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia
Artificial en la Educación.
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sin requerir conocimientos especializados en
ciencia de datos.
Las aplicaciones y plataformas mencionadas
anteriormente son algunos ejemplos de cómo la
inteligencia artificial se utiliza en plataformas de
aprendizaje automático (ML) y análisis de datos
para simplificar el desarrollo de modelos y mejorar
la eficiencia en el procesamiento de datos
empresariales.
Asistentes Virtuales y Chatbots
Educativos. Estos sistemas de IA pueden
interactuar con estudiantes y profesores para
proporcionar información, responder preguntas,
ofrecer tutoría básica y facilitar la navegación por
los recursos educativos disponibles en línea. Aquí
tienes una lista de 5 aplicaciones de inteligencia
artificial para asistentes virtuales y chatbots
educativos:
1. EduBirdie: Es un chatbot educativo que
ofrece ayuda a los estudiantes en la
redacción de ensayos, tareas y proyectos
académicos. Utiliza inteligencia artificial
para comprender las consultas de los
estudiantes y proporcionar respuestas y
orientación relevantes.
2. Brainly: La aplicación ofrece un entorno de
aprendizaje colaborativo donde los
estudiantes pueden hacer preguntas y recibir
respuestas de otros estudiantes y tutores.
Utiliza inteligencia artificial para conectar a
los usuarios con la información relevante y
facilitar la interacción entre estudiantes.
3. Socratic by Google: Es un asistente virtual
que ayuda a los estudiantes a encontrar
respuestas a sus preguntas y a comprender
conceptos académicos a través de los
recursos educativos en línea. Utiliza
inteligencia artificial para analizar preguntas
y proporcionar explicaciones paso a paso.
4. Duolingo: Además de ser una plataforma de
aprendizaje de idiomas, Duolingo también
utiliza chatbots para proporcionar
retroalimentación y práctica de conversación
a los estudiantes. Los chatbots de Duolingo
simulan conversaciones en el idioma que el
estudiante está aprendiendo, ayudándoles a
mejorar sus habilidades lingüísticas.
5. Zooskool: Es una aplicación de chatbot
educativo que utiliza inteligencia artificial
para proporcionar lecciones interactivas
sobre una variedad de temas, desde
matemáticas y ciencias hasta historia y
literatura. Los estudiantes pueden interactuar
con el chatbot para recibir tutoría y resolver
problemas educativos.
Estas aplicaciones son ejemplos de cómo la
inteligencia artificial se utiliza en asistentes
virtuales y chatbots educativos para ayudar a los
estudiantes a aprender de manera interactiva y
personalizada.
Sistemas de Recomendación de
Contenido Educativo. Utilizan algoritmos de IA
para recomendar recursos educativos, como libros,
videos, artículos y cursos en línea, basados en los
intereses, las preferencias y el historial de
aprendizaje del estudiante. Aquí tienes una lista de
5 herramientas de inteligencia artificial para
recomendación de contenido educativo:
1. Adaptemy: Es una plataforma de
recomendación de contenido educativo que
utiliza algoritmos de IA para personalizar el
material de estudio según las necesidades y
el progreso de cada estudiante. Ofrece
recomendaciones adaptadas a las
preferencias de aprendizaje y el nivel de
habilidad de cada usuario.
2. Squirrel AI: Utiliza IA para recomendar
contenido educativo personalizado a los
estudiantes, y los estilos de aprendizaje,
nivel de dominio y áreas de interés. La
plataforma ofrece sugerencias basadas en el
análisis continuo del desempeño del
estudiante.
3. Smart Sparrow: Es una plataforma de
recomendación de contenido educativo que
utiliza IA para adaptar las experiencias de
aprendizaje a las necesidades individuales de
cada estudiante. Analiza el comportamiento
de los usuarios y proporciona
recomendaciones personalizadas para
mejorar el compromiso y la eficacia del
aprendizaje.
4. Versal: Utiliza algoritmos de inteligencia
artificial para recomendar contenido
educativo relevante a los estudiantes,
basándose en sus objetivos de aprendizaje y
preferencias personales. La plataforma
ofrece sugerencias personalizadas para
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Artificial en la Educación.
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ayudar a los usuarios a encontrar recursos
adecuados para sus necesidades específicas.
5. Knewton: La plataforma gestiona y sugiere
contenido educativo por medio de la IA, para
adaptar el material de estudio a las
habilidades y preferencias de aprendizaje de
cada estudiante. Ofrece recomendaciones
personalizadas basadas en el rendimiento y
la progresión del estudiante en el curso.
Las herramientas y plataformas que
integran IA están meticulosamente diseñadas para
evaluar las necesidades educativas específicas de
los estudiantes, como, para recomendar contenido
que no solo sea relevante, sino también
personalizado. El enfoque facilita una experiencia
de aprendizaje más eficiente, permitiendo a los
estudiantes optimizar su potencial de aprendizaje
y elevar su rendimiento académico. Por lo tanto, se
pueden imprimir que las tecnologías, que se
adaptan dinámicamente a los avances y estilos de
aprendizaje individuales de cada estudiante,
garantizan una educación más precisa y efectiva.
Herramientas de Creación de Contenido
Educativo. Los mecanismos que emplean técnicas
de generación de lenguaje natural y procesamiento
de imágenes para ayudar a los educadores a crear
materiales educativos, como lecciones, exámenes,
presentaciones y contenido multimedia. Aquí
tienes una lista alguna sugerencia para la creación
de contenido educativo:
1. Articulate Rise: Es una plataforma que
utiliza IA para crear contenido educativo
interactivo y adaptativo. Ofrece plantillas
prediseñadas y funciones de personalización
que permiten a los usuarios crear fácilmente
cursos en línea, presentaciones y materiales
de capacitación.
2. Quillionz: Utiliza algoritmos de IA para
generar preguntas de opción múltiple y
actividades de aprendizaje basadas en el
contenido proporcionado por el usuario.
Analiza el texto y extrae automáticamente
preguntas relevantes para evaluar la
comprensión del material.
3. Cognii: Es un mecanismo que emplea la IA
que permite a los educadores crear y
personalizar actividades de aprendizaje
conversacional. Utiliza algoritmos de
procesamiento de lenguaje natural para
interactuar con los estudiantes a través de
chatbots y evaluaciones interactivas.
4. Artificial Intelligence Content Generator
(AICG): Se beneficia de la IA para generar
automáticamente contenido educativo, como
ensayos, informes y presentaciones. Analiza
datos y patrones de texto para crear
contenido original y relevante sobre una
amplia gama de temas educativos.
5. BrainCert: Utiliza algoritmos de
inteligencia artificial para crear contenido
educativo multimedia, como videos
interactivos, presentaciones y simulaciones.
Además, ofrece funciones de
personalización y automatización que
permiten a los usuarios diseñar materiales de
aprendizaje atractivos y efectivos.
Los medios digitales que incorporan IA
simplifican la creación de contenido educativo
personalizado de alta calidad, permitiendo tanto a
los docentes, como diseñadores de cursos a
extender materiales de aprendizaje eficaces de
manera rápida y eficiente. La tecnología facilita la
adaptación de los recursos educativos a las
necesidades específicas de cada estudiante,
optimizando así el proceso de enseñanza-
aprendizaje.
Plataformas de Aprendizaje en Línea
con IA Integrada. Estas plataformas integran
capacidades de IA en sus funcionalidades
principales, como la personalización del
contenido, la evaluación automática, la
retroalimentación adaptativa y la analítica del
aprendizaje. Aquí tienes una lista de 5
herramientas de plataformas de aprendizaje en
línea con inteligencia artificial integrada:
1. Coursera: Esta interfase de aprendizaje en
línea ofrece una amplia variedad de cursos
en colaboración con universidades y
organizaciones de todo el mundo. Utiliza
inteligencia artificial para recomendar
cursos personalizados a los usuarios,
adaptados a sus intereses y habilidades.
2. Udemy: Es una plataforma de aprendizaje
en línea que ofrece cursos sobre una amplia
gama de temas. Utiliza algoritmos de
inteligencia artificial para recomendar
cursos relevantes a los usuarios, basándose
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Artificial en la Educación.
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en su historial de navegación y preferencias
de aprendizaje.
3. edX: Sistema interactivo de aprendizaje en
línea ofrece cursos universitarios gratuitos y
de pago en colaboración con instituciones
académicas de renombre. Utiliza
inteligencia artificial para personalizar la
experiencia de aprendizaje de los usuarios y
ofrecer recomendaciones de cursos
adaptadas a sus intereses y necesidades.
4. LinkedIn Learning: Anteriormente
conocida como Lynda.com, esta plataforma
ofrece cursos de formación profesional en
una variedad de temas. Utiliza algoritmos de
inteligencia artificial para recomendar
cursos a los usuarios, basándose en su
historial de empleo, habilidades y objetivos
profesionales.
5. Skillshare: Es una aplicación de aprendizaje
en línea que ofrece clases sobre creatividad,
diseño, negocios y más. Utiliza inteligencia
artificial para personalizar la experiencia de
aprendizaje de los usuarios y ofrecer
recomendaciones de clases adaptadas a sus
intereses y habilidades.
Las tecnologías de aprendizaje en línea que
emplean inteligencia artificial están diseñadas para
enriquecer la experiencia educativa de los
usuarios. Estas plataformas ofrecen
recomendaciones personalizadas de cursos y
proporcionan contenido educativo que se adapta
específicamente a las necesidades individuales de
cada estudiante. Esto permite una personalización
profunda del aprendizaje, asegurando que cada
usuario reciba la educación más relevante y
efectiva según su propio ritmo y estilo de
aprendizaje.
Sistemas de Evaluación Automática de
Trabajos y Exámenes. Emplean algoritmos de IA
para evaluar automáticamente el trabajo de los
estudiantes, incluidos ensayos, respuestas a
preguntas abiertas y ejercicios de programación,
proporcionan retroalimentación instantánea y
precisa. Aquí tienes una lista de 5 herramientas de
sistemas de evaluación automática de trabajos y
exámenes:
1. Turnitin: Es una plataforma utilizada
principalmente para la detección de plagio,
pero también ofrece funciones de evaluación
automática de trabajos. Utiliza algoritmos
avanzados para analizar el contenido de los
documentos y proporcionar
retroalimentación sobre originalidad,
gramática y estilo.
2. Gradescope: Permite a los profesores y
educadores cargar exámenes en formato
PDF y utilizar inteligencia artificial para
analizar y calificar automáticamente las
respuestas de los estudiantes. La herramienta
también ofrece funciones de
retroalimentación y corrección automática.
3. Crowdmark: Ofrece herramientas de
evaluación automática de exámenes y
trabajos en línea, permite a los educadores
calificar rápidamente grandes volúmenes de
respuestas, utiliza algoritmos de inteligencia
artificial para analizar y evaluar el
contenido.
4. Wize: Es una plataforma de evaluación
automática que utiliza inteligencia artificial
para calificar exámenes y tareas en línea de
manera rápida y eficiente. La aplicación
ofrece funciones de retroalimentación
personalizada y análisis detallado del
desempeño de los estudiantes.
5. Moodle: Es un sistema de gestión del
aprendizaje que incluye funciones de
evaluación automática de exámenes y tareas.
Utiliza plugins y herramientas de terceros
que emplean inteligencia artificial para
calificar automáticamente respuestas y
proporcionar retroalimentación a los
estudiantes.
Las herramientas de evaluación automática
que integran IA están revolucionando el proceso
de calificación de trabajos y exámenes. Estas
tecnologías permiten a los educadores ahorrar
tiempo y recursos significativos, al automatizar las
tareas de calificación que tradicionalmente
requieren una gran inversión de tiempo. Además,
estas herramientas proporcionan retroalimentación
detallada y valiosa a los estudiantes, lo que
contribuye a mejorar su comprensión y desempeño
académico. Esta eficiencia mejorada y la
retroalimentación precisa son esenciales para
optimizar los procesos educativos en entornos de
aprendizaje modernos.
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Artificial en la Educación.
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Simulaciones y Entornos Virtuales de
Aprendizaje. Utilizan la IA para crear entornos de
aprendizaje inmersivos. Asimismo, simulaciones
interactivas que permiten a los estudiantes
experimentar situaciones del mundo real, como,
además, practicar habilidades en un entorno
seguro y controlado. Aquí tienes una lista de 5
herramientas de simulaciones y entornos virtuales
de aprendizaje:
1. Labster: Ofrece simulaciones virtuales
interactivas para la enseñanza de ciencias,
incluye biología, química, física y más. Los
estudiantes pueden realizar experimentos
virtuales realistas en un entorno seguro y
controlado.
2. VirBELA: Es un entorno virtual 3D que
permite a los usuarios crear y participar en
experiencias de aprendizaje inmersivas.
Puede ser utilizado para clases virtuales,
conferencias, talleres y colaboraciones en
equipo.
3. PhET Interactive Simulations:
Proporciona simulaciones interactivas
gratuitas para la enseñanza de ciencias y
matemáticas. Las simulaciones están
diseñadas para ayudar a los estudiantes a
comprender conceptos complejos a través de
la experimentación virtual.
4. Second Life: Es una plataforma virtual en
línea que permite a los usuarios interactuar
con otros en un entorno tridimensional.
Puede ser utilizado para la enseñanza y el
aprendizaje a través de la creación de
entornos virtuales personalizados y
actividades educativas.
5. ClassVR: Ofrece experiencias de realidad
virtual para la enseñanza y el aprendizaje en
el aula. Los estudiantes pueden sumergirse
en entornos virtuales 3D y participar en
actividades interactivas que mejoran la
comprensión y la retención del material
educativo.
Las herramientas de simulaciones y entornos
virtuales representan una innovación en la
educación contemporánea, al ofrecer una gama
diversa de experiencias de aprendizaje que van
más allá de los límites del aula tradicional. Al
proporcionar un ambiente inmersivo y dinámico,
estas herramientas permiten a los estudiantes
explorar conceptos complejos de una manera más
palpable y significativa. Además de fomentar la
comprensión profunda de los temas, también
promueven el desarrollo de habilidades prácticas
relevantes para el mundo real. Al simular
escenarios y situaciones, los estudiantes tienen la
oportunidad de experimentar, practicar y
perfeccionar sus habilidades en un entorno seguro
y controlado. Esta interacción activa con el
contenido educativo no solo mejora la retención
del conocimiento, sino que también fomenta el
pensamiento crítico y la resolución de problemas.
En un mundo cada vez más digitalizado, estas
herramientas ofrecen una alternativa efectiva a los
métodos de enseñanza tradicionales, preparando a
los estudiantes para los desafíos y oportunidades
del siglo XXI.
La clasificación presentada (ver Figura 1) no
es exhaustiva y algunas herramientas de IA pueden
caer en múltiples categorías. Además, el campo de
la IA en la educación está en constante evolución,
con nuevas herramientas y enfoques ascendentes
continuamente. Los asistentes virtuales y chatbots
están cambiando la forma en que los estudiantes
acceden a la información y reciben ayuda. Estos
sistemas de IA están disponibles las 24 horas del
día, los 7 días de la semana, para responder
preguntas, ofrecer orientación sobre tareas y
proporcionar recursos educativos relevantes. Su
capacidad para interactuar en tiempo real mejora
la experiencia del estudiante y fomenta un
aprendizaje continuo fuera del aula.
Mujica-Sequera, R. (2024). Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia Artificial en la Educación. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 17(1), 31-40.
https://doi.org/10.37843/rted.v17i1.513
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Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia
Artificial en la Educación.
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Figura 1
Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia Artificial en la Educación.
Nota. La clasificación presentada no es exhaustiva y algunas herramientas de IA pueden caer en múltiples categorías,
elaboración propia (2024).
Las plataformas de aprendizaje en línea con
capacidades de IA integradas están transformando
la educación a distancia. Estas plataformas ofrecen
contenido educativo personalizado, evaluación
automatizada, retroalimentación adaptativa y
analíticas de aprendizaje avanzadas. Al combinar
la flexibilidad del aprendizaje en línea con la
inteligencia artificial, estas plataformas brindan
una experiencia educativa rica y colaborativa que
trasciende las limitaciones geográficas y
temporales.
La IA también proyecta una educación a
través de simulaciones y entornos virtuales de
aprendizaje. Estas herramientas permiten a los
estudiantes experimentar situaciones del mundo
real de manera segura y práctica, impulsa el
aprendizaje activo y la resolución de problemas.
Desde laboratorios virtuales de ciencias hasta
simuladores de negocios, estas tecnologías
inmersivas ofrecen una forma única de aprender
mediante la experiencia directa.
En resumen, las herramientas de IA
gestionan un rol fundamental en la evolución del
panorama educativo. Desde la personalización del
aprendizaje hasta el análisis de datos y la creación
de entornos de aprendizaje inmersivos, la IA está
transformando la forma en que enseñamos y
aprendemos, preparando el escenario para una
educación más adaptativa, eficiente e inclusiva.
Con un enfoque continuo en la integración
responsable y ética de la IA en la educación,
podemos aprovechar todo su potencial para
empoderar a los estudiantes y prepararlos para el
futuro digital.
Conclusión
Para concluir, la clasificación de las
herramientas de IA no solo promueve la equidad
educativa, sino que también asegura que todos los
estudiantes, independientemente de su nivel
socioeconómico o habilidades, accedan a recursos
educativos de calidad. Un entendimiento más
profundo de estas clasificaciones permite a los
docentes amplificar sus estrategias para integrar la
tecnología de manera ética y equitativa en los
sistemas educativos. En el ámbito educativo, la IA
se emplea para desarrollar sistemas capaces de
simular interacciones humanas, proporcionar
retroalimentación personalizada, como adaptar el
contenido educativo a las necesidades individuales
de los estudiantes, mejorando así la eficacia del
proceso de enseñanza-aprendizaje.
Los sistemas de IA pueden analizar grandes
volúmenes de datos para identificar patrones de
aprendizaje, predecir el rendimiento estudiantil,
además para ofrecer recomendaciones
personalizadas que optimicen la educación. Lo
cual, permite a los educadores adaptar sus métodos
de enseñanza para ofrecer una experiencia
educativa más enriquecedora. Mirando hacia el
futuro, la integración de la IA en la educación
representa el uso de tecnologías avanzadas para
Mujica-Sequera, R. (2024). Clasificación de las Herramientas de la Inteligencia Artificial en la Educación. Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0, 17(1), 31-40.
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Artificial en la Educación.
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mejorar la calidad, accesibilidad y personalización
de la educación. El objetivo final es preparar a los
estudiantes para prosperar en un mundo cada vez
más dominado por la tecnología, anticipando
desafíos y adaptando las estrategias educativas
para superarlos. La perspectiva proactiva, como
previsora es esencial para aprovechar al máximo
las capacidades de la IA en la transformación
educativa.
Referencias
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transforma el acceso a la información. Editorial
Tecnológica.
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