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Aplicación de herramientas de inteligencia artificial en la enseñanza universitaria

Abstract

La aplicación de inteligencia artificial (IA) en los contextos de enseñanza de educación superior está adquiriendo alta relevancia. La transformación digital e inteligente experimentada por las actividades industriales a través de los modelos de Industria 4.0 y 5.0 está siendo adaptada a otros sectores, como es el caso de las enseñanzas técnicas. La imple-mentación de recursos basados en inteligencia artificial en las universidades puede suponer la transformación de los procesos de gestión y docencia, mejorando los resultados en eficiencia, personalización y calidad. En cuanto a la gestión, la inteligencia artificial puede agilizar los procesos administrativos (como matriculaciones, planificación de horarios, administración de recursos, elaboración y tramitación de documentos, etc.), automatizando tareas rutinarias y repetitivas, liberando tiempo y recursos que podrían ser destinados a actividades estratégicas. En el ámbito de la docencia, las herramientas de inteligencia artificial pueden transformar la metodología de enseñanza con estrategias de personali-zación según las necesidades de cada estudiante, facilitar la elaboración de material didáctico, la generación de contenidos educativos interactivos y herramientas de apoyo (como bibliotecas virtuales, simuladores y plataformas de colaboración), que enriquecen la experiencia educativa y promueven el aprendizaje activo y autónomo (Phobun & Vicheanpanya, 2010). Así mismo, agilizar tareas administrativas y de gestión del profesorado. Una de las principales ventajas es el enriquecimiento de la experiencia de aprendizaje. Gracias a un análisis de resultados de evaluación en tiempo real que genera una retroalimentación personalizada, las herramientas de IA identifican áreas de mejora y ofrecen recursos adicionales según perfil (estilo de aprendizaje) y progreso, sugiriendo materiales y actividades de refuerzo, de ampliación, y otras relevantes según las necesidades de cada estudiante (Long & Aleven, 2013); o incluso, actividades diseñadas según sus preferencias ante la contextualización del contenido, estrategia útil para potenciar la motivación intrínseca del grupo, aumentando el compromiso de los estudiantes con la materia. Otro de los beneficios a resaltar es la mejora de la calidad de la evaluación. Mediante algoritmos de aprendizaje automático (Mou-savinasab et al., 2018) es posible analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias en el rendimiento del grupo. Esto permite una evaluación más objetiva, brindando retroalimentación detallada y personalizada sobre el progreso individual de cada estudiante. En los últimos años, nuevos procedimientos y herramientas de aprendi-zaje interactivo y adaptativo basados en inteligencia artificial están siendo integrados en los medios digitales convencionales (como plataformas de aprendizaje integrales donde se comparten contenidos, planificación y diferentes entornos colaborativos para las actividades de en-señanza-aprendizaje) (Zhai et al., 2021). Es posible disponer de diferentes herramientas basadas en inteligencia artificial y adaptadas a la edu-cación, como son los asistentes virtuales, los sistemas de retroalimentación automática, las plataformas de análisis de datos o los sistemas de tutoría. Estas herramientas pueden, además de útiles para los estudiantes, facilitan las actividades de profesores y gestores universitarios. Con-cretamente, para la optimización de las actividades no lectivas, se están desarrollando sistemas de tutorización inteligentes o STI (Intelligent Tu-toring System - ITS). Los STI son la evolución de los predecesores modelos de enseñanza asistida por computadora (Computer Assisted Instruction - CAI). Este trabajo analiza el objetivo de los Sistemas de Tutorización Inteligente, las estructuras de diseño más comunes, así como aplicaciones implementadas con éxito en diferentes contextos universitarios. Con los resultados del análisis, se propone un conjunto de estrategias necesarias para su óptimo aprovechamiento en las enseñanzas técnicas de educación superior, así como el análisis de las oportunidades y retos futuros para su correcta implementación.

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Aplicación de herramientas de inteligencia artificial en la enseñanza universitaria

Author: Picardo Pérez, Alberto; Martín-Mariscal, Amanda; Peralta, Estela
Publisher: Dykinson
Year: 2023
DOI: 10.1109/TE.2006.872407
Source: https://idus.us.es/bitstreams/465152a5-7975-4054-9953-8b7dc4a5beff/download
‒ 67 ‒
CAPÍTULO 3
APLICACIÓN DE HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA ENSEÑANZA UNIVERSITARIA
ALBERTO PICARDO
Uni e sidad de Se illa, Depa amen o de Ingenie ía del Diseño
AMANDA MARTÍN-MARISCAL
Uni e sidad de Se illa, Depa amen o de Ingenie ía del Diseño
ESTELA PERALTA
Uni e sidad de Se illa, Depa amen o de Ingenie ía del Diseño
1. INTRODUCCIÓN
La aplicación de in eligencia a i icial (IA) en los con ex os de ense-
ñanza de educación supe io es á adqui iendo al a ele ancia. La ans-
o mación digi al e in eligen e expe imen ada po las ac i idades indus-
iales a a és de los modelos de Indus ia 4.0 y 5.0 es á siendo adap ada
a o os sec o es, como es el caso de las enseñanzas écnicas. La imple-
men ación de ecu sos basados en in eligencia a i icial en las uni e si-
dades puede supone la ans o mación de los p ocesos de ges ión y do-
cencia, mejo ando los esul ados en e iciencia, pe sonalización y cali-
dad. En cuan o a la ges ión, la in eligencia a i icial puede agiliza los
p ocesos adminis a i os (como ma iculaciones, plani icación de ho a-
ios, adminis ación de ecu sos, elabo ación y ami ación de documen-
os, e c.), au oma izando a eas u ina ias y epe i i as, libe ando iempo
y ecu sos que pod ían se des inados a ac i idades es a égicas. En el
ámbi o de la docencia, las he amien as de in eligencia a i icial pueden
ans o ma la me odología de enseñanza con es a egias de pe sonali-
zación según las necesidades de cada es udian e, acili a la elabo ación
de ma e ial didác ico, la gene ación de con enidos educa i os in e ac i-
os y he amien as de apoyo (como biblio ecas i uales, simulado es y
pla a o mas de colabo ación), que en iquecen la expe iencia educa i a
y p omue en el ap endizaje ac i o y au ónomo (Phobun &
‒ 68 ‒
Vicheanpanya, 2010). Así mismo, agiliza a eas adminis a i as y de
ges ión del p o eso ado. Una de las p incipales en ajas es el en iqueci-
mien o de la expe iencia de ap endizaje. G acias a un análisis de esul-
ados de e aluación en iempo eal que gene a una e oalimen ación
pe sonalizada, las he amien as de IA iden i ican á eas de mejo a y o e-
cen ecu sos adicionales según pe il (es ilo de ap endizaje) y p og eso,
sugi iendo ma e iales y ac i idades de e ue zo, de ampliación, y o as
ele an es según las necesidades de cada es udian e (Long & Ale en,
2013); o incluso, ac i idades diseñadas según sus p e e encias an e la
con ex ualización del con enido, es a egia ú il pa a po encia la mo i a-
ción in ínseca del g upo, aumen ando el comp omiso de los es udian es
con la ma e ia. O o de los bene icios a esal a es la mejo a de la calidad
de la e aluación. Median e algo i mos de ap endizaje au omá ico (Mou-
sa inasab e al., 2018) es posible analiza g andes can idades de da os
pa a iden i ica pa ones y endencias en el endimien o del g upo. Es o
pe mi e una e aluación más obje i a, b indando e oalimen ación de a-
llada y pe sonalizada sob e el p og eso indi idual de cada es udian e.
En los úl imos años, nue os p ocedimien os y he amien as de ap endi-
zaje in e ac i o y adap a i o basados en in eligencia a i icial es án
siendo in eg ados en los medios digi ales con encionales (como pla a-
o mas de ap endizaje in eg ales donde se compa en con enidos, plani-
icación y di e en es en o nos colabo a i os pa a las ac i idades de en-
señanza-ap endizaje) (Zhai e al., 2021). Es posible dispone de di e en-
es he amien as basadas en in eligencia a i icial y adap adas a la edu-
cación, como son los asis en es i uales, los sis emas de e oalimen a-
ción au omá ica, las pla a o mas de análisis de da os o los sis emas de
u o ía. Es as he amien as pueden, además de ú iles pa a los es udian-
es, acili an las ac i idades de p o eso es y ges o es uni e si a ios. Con-
c e amen e, pa a la op imización de las ac i idades no lec i as, se es án
desa ollando sis emas de u o ización in eligen es o STI (In elligen Tu-
o ing Sys em - ITS). Los STI son la e olución de los p edeceso es mo-
delos de enseñanza asis ida po compu ado a (Compu e Assis ed Ins-
uc ion - CAI).
El uso de los STI se ha ex endido ápidamen e en las uni e sidades a
ni el in e nacional. Ejemplos como ALEKS de la Uni e sidad de Illinois
‒ 69 ‒
(College o Libe al A s and Sciences & Depa men o Ma hema ics,
2023), Sma Spa ow de la Uni e sidad de Nue a Gales del Su en Syd-
ney (D o Ben-Naim & Uni e si y o New Sou h Wales in Sydney,
2023), Open Lea ning Ini ia i e de la Uni e sidad de Ca negie Mellon
(Ca negie Mellon Uni e si y, 2022) y Open EdX de la Uni e sidad de
Ha d a d y el MIT (Uni e sidad de Ha d a d & MIT, 2023) son algunos
ejemplos. Exis e un inc emen o en la acep ación po pa e de los es u-
dian es desde el año 2019, pe iodo en el cual la educación supe io ha
expe imen ado ans o maciones signi ica i as debido a la pandemia de
la COVID-19 (Cao e al., 2021). Es impo an e des aca que hay egio-
nes donde el uso de es as ecnologías es una p ác ica ecuen e, como
Es ados Unidos, donde el uso de es as he amien as ha expe imen ado
un c ecimien o del 47,5% en e los años 2017 y 2021 (Kule o e al.,
2021).
La p incipal di e encia en e es os sis emas y o as he amien as de IA,
es que o ecen una expe iencia de ap endizaje pe sonalizada y adap a-
i a pa a los es udian es que les pe mi e p og esa a su p opio i mo,
an o en ho as lec i as o como no lec i as, y ob ene un mejo endi-
mien o académico. Mousa inasab e al. (Mousa inasab e al., 2018) ana-
lizan el uso de los STI en educación. Los campos más ecuen es son las
ciencias de la compu ación (37%), ciencias de la salud (15%), ma emá-
icas (15%), ísica (6%), in eligencia a i icial (4%) y o as aplicaciones
in e disciplina es (23%). Aunque ac ualmen e es una línea de in es iga-
ción ac i a, exis en di e en es ejemplos de STI en la li e a u a cien í ica
aplicados al ap endizaje de idiomas (Alhabbash e al., 2016; Aljameel e
al., 2017; I. e al., 2016; Sh Bakee & Abu-Nase , 2018), ma emá icas
(Abueloun & Nase , 2017; Lu e al., 2021), ingenie ía (Alba ish e al.,
2018; Ande son e al., 2018; Bu z e al., 2006; Hoppe e al., 2021; Ma-
ou e al., 2018), ciencias de la salud (Be na d e al., 2021) o pa a el
apoyo de es udian es en di e en es compe encias o con necesidades es-
peciales (Ahuja e al., 2022; Du e al., 2022; Fang e al., 2022; Laine
e al., 2022; Long & Ale en, 2013; Xu e al., 2019).
‒ 70 ‒
2. OBJETIVOS
Es e abajo analiza el obje i o de los Sis emas de Tu o ización In eli-
gen e, las es uc u as de diseño más comunes, así como aplicaciones im-
plemen adas con éxi o en di e en es con ex os uni e si a ios.
Con los esul ados del análisis, se p opone un conjun o de es a egias
necesa ias pa a su óp imo ap o echamien o en las enseñanzas écnicas
de educación supe io , así como el análisis de las opo unidades y e os
u u os pa a su co ec a implemen ación.
3. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EDUCACIÓN
SUPERIOR
La in eligencia a i icial, como la ama de la ingenie ía enca gada del
desa olla sis emas que imi en los p ocesos cogni i os del sis ema hu-
mano en la ealización de a eas, iene ac ualmen e múl iples aplicacio-
nes en el ámbi o educa i o, desde la au oma ización de a eas adminis-
a i as has a la pe sonalización del ap endizaje y la e aluación. Desde
los p ime os desa ollos en la segunda década del siglo XX (Ahmad e
al., 2021) lle ados a cabo po Alan Tu ing, John McCa hy o el desa o-
llo de sis emas expe os, se des acan cinco pe iodos signi ica i os donde
la IA ha ans o mado los p ocesos de enseñanza-ap endizaje: década de
1970, con las in es igaciones sob e sis emas de u o ización in eligen e
que comenza on a adap a los con enidos de las ma e ias según las ne-
cesidades de los es udian es (como po ejemplo, el i mo de ap endi-
zaje); década de 1980, donde se c ean los p ime os en o nos de ap endi-
zaje in eligen es con disponibilidad de ecu sos pa a acili a el ap endi-
zaje au ónomo y coope a i o; década de 1990, con el desa ollo de las
ecnologías ap endizaje au omá ico y la mine ía de da os des inados a
analiza g andes can idades de da os educa i os y ex ae pa ones ú iles
pa a mejo a el p oceso de e aluación de los es udian es; década 2000-
2012, ca ac e izada po el auge de los en o nos educa i os in e ac i os
y pe sonalizados g acias a la web semán ica y agen es in eligen es; y
inalmen e desde 2010 has a la ac ualidad, donde el es ue zo de in es i-
gación y desa ollo es á siendo en ocado a la op imización de las ecno-
logías de p ocesamien o de lenguaje na u al, econocimien o de oz, la
‒ 71 ‒
independencia de la ecnología an e la ac uación del sis ema humano o
el desa ollo de in eligencia emocional a i icial.
Conc e amen e, los sis emas de u o ización in eligen es han expe imen-
ado un no able desa ollo y e olución (Guo e al., 2021). Su o igen se
es ablece en la década de 1960, con los p ime os in en os de u iliza la
ecnología pa a da apoyo educa i o pe sonalizado. En sus inicios, es os
sis emas se basaban en eglas p ede inidas y no con aban con capacida-
des de ap endizaje au omá ico. Con el desa ollo de la in eligencia a i-
icial en é minos de azonamien o y g acias al desa ollo del p ocesa-
mien o del lenguaje na u al, en la década de 1980 se po encian las capa-
cidades de in e ac uación de los STI. En la úl ima década, se han explo-
ado nue as ecnologías y en oques a a és de la inco po ación del e-
conocimien o de oz, ealidad o mé odos de gami icación. Los siguien-
es apa ados analizan el diseño, el uncionamien o, así como las en a-
jas y e os u u os de es os sis emas.
3.1. DISEÑO DE UN SISTEMA DE TUTORIZACIÓN INTELIGENTE
El diseño de un STI se ealiza a a és de una a qui ec u a de cua o
módulos (Ma e al., 2014), aunque exis en o as ipologías de es mó-
dulos o mul ia en e, con una implemen ación menos ecuen e (E ümi
& Çe in, 2020; Kin sch e al., 2014; Mousa inasab e al., 2018).
La igu a 1 ep esen a la a qui ec u a de cua o módulos, ecogiendo las
p opiedades y la in e acción de elemen os que componen cada uno.
El módulo de dominio ( ambién denominado cogni i o o de expe o)
incluye los con enidos de la asigna u a (concep os, p ocedimien os, es-
a egias de esolución de p oblemas o ac i udes), es a egias de ap en-
dizaje, casos y eje cicios esuel os. La base de da os de es e módulo con-
iene es ánda es, eglas de diseño y es icciones ligadas a la adquisición
de las compe encias y el alcance de obje i os de la ma e ia. Puede inclui
la ex acción de conocimien o de bases de da os, lib os, e is as, a ícu-
los, e incluso la e oalimen ación de los usua ios (Padayachee, 2002).
Las posibles eo ías más u ilizadas pa a su desa ollo son ACT-R (Con-
ol Adap a i o del Pensamien o—Racional) y CBD (Cons ain -Based
Modelling).

‒ 72 ‒
FIGURA 1. Es uc u a de un sis ema de u o ización in eligen e
Fuen e: Elabo ación p opia
El módulo de es udian e, ambién denominado de diagnós ico, es el es-
pacio pe sonal donde se incluyen da os de econocimien o del es udian e
(iden i icación) y los ma e iales adap ados, así como la ecopilación de
los accesos al sis ema y la in o mación sob e el desempeño o p og eso
(es deci , la e aluación del ap endizaje). De o ma especí ica, incluye el
ni el de conocimien o, ac i idades y espues as ealizadas, compo a-
mien o, es ilos de ap endizaje, ca encias y o a in o mación impo an e
del p oceso de ap endizaje.
El módulo de u o ización, ambién denominado ins uc o o pedagógico
colecciona in o mación a a és del módulo de es udian e y la con as a
con la de dominio, con el obje i o de e alua el p oceso de ap endizaje.
Así mismo, es ablece el a ance en las lecciones según el ni el adqui ido
po el es udian e. De ec a p oblemas y esul ados no adecuados y desa-
olla es a egias y mé odos de enseñanza pa a soluciona sus di icul a-
des; con es a in o mación se indican ecomendaciones y p esen an con-
enidos adap ados.
‒ 73 ‒
Po úl imo, el módulo de in e az pe mi e lle a a cabo la comunicación
en e los usua ios y el p opio STI. In eg a la in e az del en enado ,
donde el adminis ado (es deci , el p o eso ado) ag ega ecu sos didác-
icos (como lecciones, ejemplos, eje cicios, modi icación y eliminación
de ma e ial docen e), ges iona cuen as de usua ios (es udian es) y con i-
gu a el sis ema; y la in e az del es udian e, donde es os ealizan las a-
eas asignadas (es udio y e isión de las lecciones, análisis de ejemplos
y esolución de los eje cicios p opues os).
3.2. SECUENCIA DE ACTIVIDADES DE UN SISTEMA DE TUTORIZACIÓN INTE-
LIGENTE
Los STI u ilizan algo i mos pa a pe sonaliza el p oceso de enseñanza-
ap endizaje. Las e apas de uncionamien o quedan ep esen adas en la
igu a 2.
De o ma i e a i a el lujo de p ocesos del sis ema puede esumi se en:
1. El sis ema ecopila in o mación sob e el es udian e, como su
his o ial académico, habilidades y p e e encias de ap endizaje,
pa a diseña un plan de es udios pe sonalizado y ecomenda-
ciones de es udio.
2. Pa a p esen a es e plan de es udios, u iliza di e en es mé odos
de enseñanza, como juegos in e ac i os, simulaciones, ideos,
cues iona ios y e oalimen ación en iempo eal. Es o pe mi e
in oluc a al es udian e y mejo a su ap endizaje.
3. El es udian e in e acciona con el sis ema y ealiza el es udio y
p ác ica de los con enidos. En es e p oceso, el STI puede o e-
ce ayuda en línea o ue a de línea pa a apoya en las necesida-
des, di icul ades y dudas.
4. Finalizadas las ac i idades ela i as al es udio, los esul ados
del es udian e son compa ados con las soluciones almacenadas
en el STI. A a és del análisis masi o de da os y uso de ap en-
dizaje au omá ico, el sis ema e alúa el p og eso del es udian e
y ajus a el plan de es udios y las ecomendaciones de es udio.
‒ 74 ‒
FIGURA 2. P ocesos de ac i idad de un sis ema de u o ización in eligen e
Fuen e: Elabo ación p opia
Con es e p oceso, el sis ema de u o ización in eligen e puede p opo -
ciona un en oque de enseñanza y ap endizaje pe sonalizado y adap a-
i o pa a cada es udian e, es a egia ligada a la mejo a signi ica i a de
los esul ados.
3.3. OPORTUNIDADES Y DESAFÍOS DE LA INTEGRACIÓN DE UN SISTEMA DE
TUTORIZACIÓN INTELIGENTE
Es impo an e esal a la impo ancia de la in eligencia a i icial en los
en o nos uni e si a ios. Es as he amien as apo an una expe iencia edu-
ca i a pe sonalizada y adap a i a pa a los es udian es, pudiendo se más
independien es en sus ac i idades (Guo e al., 2021; Mousa inasab e
al., 2018; Selwyn, 2019). Así mismo, p opo cionan asis encia a los p o-
eso es, acili ando las a eas de elabo ación de ma e ial y u o ización.
Los bene icios más impo an es se esumen a con inuación:
1. La pe sonalización del ap endizaje pa a cada es udian e en
unción de sus o alezas, debilidades y es ilo de ap endizaje.
Es o epe cu e en un ap endizaje más e ec i o y puede mejo-
a la e ención de conocimien os.
‒ 75 ‒
2. Una e oalimen ación inmedia a, lo que pe mi e a los es u-
dian es iden i ica y co egi e o es, mejo ando la comp en-
sión del ma e ial de es udio.
3. Flexibilidad pa a adap a se a ni eles de conocimien o y o e-
ce di e en es u as de ap endizaje o planes de es udio en un-
ción de los obje i os y necesidades del es udian e.
4. Escalabilidad o adap ación sencilla a g andes g upos de es u-
dian es, en aja pa a su uso en cu sos en línea y en aulas con
a ios ele ados. es udian es.
5. En cuan o al p o eso ado, educción de la dedicación de
iempo, al au oma iza a eas como la e aluación y la u o iza-
ción. Además, con el STI ob ienen in o mación de desempeño
de los es udian es más comple a, al gene a se nume osas alo-
aciones con inuas del endimien o de odo el g upo. Dispone
de es e ipo de da os du an e odo el pe iodo lec i o mejo a la
calidad del seguimien o, en compa ación en los en oques a-
dicionales donde los esul ados del p og eso del g upo se ob-
ienen exclusi amen e en p uebas obje i as (como exámenes,
esul ados de p oyec os o ac i idades).
4. RESULTADOS
A pesa de los di e en es bene icios que la IA puede p opo ciona en la
educación uni e si a ia, es esencial ene en cuen a que ambién exis en
iesgos po enciales y conside aciones é icas que deben ene se en
cuen a. Es impo an e abo da los e os u u os de la IA pa a sol en a
dos g upos de iesgos: (1) los de i ados del diseño y desa ollo de la
p opia ecnología, y (2) los de i ados del p oceso didác ico.
En p ime luga , de i ados del diseño ecnológico, un sis ema de u o i-
zación in eligen e p esen a limi aciones en la pe sonalización. Aunque
ienen cie a capacidad de pe sonalización del ap endizaje pa a cada es-
udian e, a menudo ienen limi aciones en cuan o a la disponibilidad de
un núme o su icien e de da os y en cuan o a la complejidad del análisis
que pueden abo da . Es a ci cuns ancia puede condiciona la co ec a
‒ 82 ‒
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