Mapeo de las corrientes de investigación sobre Chat GPT aplicadas a la educación

RiiTE N. o 16 Junio 2024 pp. 140-156 ISSN: 2529-9638 DOI: https://doi.org/10.6018/riite.590421 ~ 140 ~ Mapeo de las corrientes de investigación sobre Chat GPT aplicadas a la educación Mapping of Research Trends on Chat GPT applied to Education Pedro Román-Graván Universidad de Sevilla (España) [email protected] Andrés-Felipe Mena-Guacas Universidad Cooperativa de Colombia (Colombia) [email protected] Esther Fernández-Márquez Universidad Pablo de Olavide (España) [email protected] Eloy López-Meneses Universidad Pablo de Olavide (España) [email protected] Recibido: 25/10/2023 Aceptado: 15/5/2024 Publicado: 1/6/2024 RESUMEN La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías más revolucionarias de nuestro tiempo y su aplicación en el campo de la educación está siendo objeto de estudio e investigación desde hace relativamente pocos años. La IA ofrece y ofrecerá un gran potencial para mejorar la calidad, la eficiencia de la educación, y su impacto en la enseñanza y el aprendizaje es cada vez más evidente. Este estudio proporciona hallazgos valiosos para aquellas personas que, en el mundo académico, la enseñanza y la formulación de políticas buscan incorporar la inteligencia artificial, en especial Chat GPT, en la educación. Mediante un análisis bibliométrico de trabajos científicos publicados e indexados en la base de datos SCOPUS, se han analizado 317 publicaciones sobre Chat GPT, filtrándose por su publicación en el campo de las Ciencias Sociales y en el de las Artes y Humanidades, de las 1.078 existentes en los diferentes ámbitos de estudio. Los resultados muestran que es un campo de estudio en constante expansión y crecimiento. Su uso en áreas como la enseñanza, la ética y la traducción automática resaltan por su adaptabilidad, así como su significativo impacto en entornos educativos. PALABRAS CLAVE Inteligencia artificial; Educación; Investigaciones; mapeo, Chat GPT. ABSTRACT Artificial Intelligence (AI) is one of the most revolutionary technologies of our time and its application in education has been the subject of study and research for relatively few years. AI offers and will offer great potential to improve the quality and efficiency of education, and its impact on teaching and learning is increasingly evident. This study provides valuable and interesting findings for those in Institutes and Universities, and policymaking seeking to incorporate artificial intelligence, especially Chat GPT, into education. Through a RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 Mapeo de las corrientes de investigación sobre ChatGPT aplicadas a la educación ~ 141 ~ bibliometric analysis of scientific works published and indexed in the SCOPUS database, 317 publications on Chat GPT have been analyzed, filtering by their publication in the field of Social Sciences and in the Arts and Humanities, between the 1.078 existing in the different fields of study. The results show that it is a field of study in constant expansion and growth. Its use in areas such as teaching, ethics and machine translation stands out for its adaptability, as well as its significant impact in educational environments. KEYWORDS Artificial Intelligence; Education; Research; Maps; Chat GPT. CITA RECOMENDADA: Román-Graván, P., Mena-Guacas, A.F., Fernández-Márquez, E. y López-Meneses, E. (2024). Mapeo de las corrientes de investigación sobre ChatGPT aplicadas a la educación. RiiTE Revista interuniversitaria de investigación en Tecnología Educativa, 16, 140-156. https://doi.org/10.6018/riite.590421 Principales aportaciones del artículo y futuras líneas de investigación: En relación a las principales aportaciones de este artículo, se destacan las siguientes cuestiones: • Análisis bibliométrico detallado: El estudio ofrece un análisis exhaustivo de 1.078 publicaciones sobre Chat GPT en la base de datos SCOPUS, lo que proporciona una visión amplia y detallada de la literatura existente en el tema. • Enfoque específico en Ciencias Sociales y Artes y Humanidades: Al filtrar las publicaciones por estas áreas, el estudio destaca la relevancia y aplicabilidad de Chat GPT en campos que tradicionalmente no se asocian con la inteligencia artificial ni las ingenierías. • Identificación de tendencias actuales: El artículo señala que la investigación sobre Chat GPT en la educación es un campo en constante expansión y crecimiento, lo que indica su relevancia y potencial en el ámbito educativo. • Versatilidad de Chat GPT: El estudio resalta la adaptabilidad de Chat GPT en diversas áreas, no solo en la enseñanza, sino también en la ética y la traducción automática. • Impacto en la educación: El artículo subraya el significativo impacto que Chat GPT puede tener en entornos educativos, lo que puede ser una guía para educadores y responsables de políticas educativas. En relación con las futuras líneas de investigación, se destacan las siguientes: • Aplicaciones prácticas de Chat GPT en el Aula: Investigar cómo se puede implementar Chat GPT en diferentes niveles educativos y sus efectos en el aprendizaje de los estudiantes. • Ética y Chat GPT: Se podría explorar más a fondo las implicaciones éticas de usar Chat GPT en la educación y cómo se están desarrollando protocolos y normativas relacionadas. • Traducción automática y educación multilingüe: Investigar cómo Chat GPT puede ser utilizado para apoyar la enseñanza y el aprendizaje en entornos multilingües. • Evaluación del impacto a largo plazo: Estudiar los efectos a largo plazo de la integración de Chat GPT en la educación, tanto en términos de resultados académicos como de habilidades socioemocionales. • Desarrollo de herramientas educativas basadas en Chat GPT: Explorar el desarrollo de herramientas y plataformas educativas que utilicen Chat GPT para mejorar la experiencia de aprendizaje. 1. INTRODUCCIÓN La IA, como tal, no es algo nuevo, de hecho, se tiene constancia de que ya en la década de los años 50 se había comenzado a investigar sobre ella (Márquez, 2022). En el año 1966, un equipo de científicos de la Universidad de Stanford en los Estados Unidos logró crear una herramienta llamada DENDRAL que tenía la capacidad de identificar diferentes sustancias químicas. Esta tecnología fue el resultado Pedro Román, Andrés F. Mena, Esther Fernández y Eloy López RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 ~ 142 ~ de un proyecto de investigación llevado a cabo en dicha universidad. Años más tarde, en 1970, la Universidad del Noroeste, una universidad privada en Illinois, también en Estados Unidos, ya había empezado a aplicar la IA en el ajedrez informático y se diseñaron las primeras partidas de humanos frente a máquinas. Hasta que en 1997 el ordenador de IBM ganó a Kasparov, el campeón del mundo de ajedrez de la época. Como se puede observar, la IA no es algo tan reciente, y se ha estado aplicando a diferentes tecnologías, como es el caso de los sistemas de conducción autónoma, que también se remonta a varios años atrás, a la década de los años 20, sin embargo, no fue hasta la década de los años 80 cuando se lograron avances significativos. El primer sistema de conducción autónoma de nivel completo, capaz de funcionar sin intervención humana en todas las situaciones de manejo, fue desarrollado por Ernst Dickmanns y su equipo en la Universidad de Bundeswehr en Múnich (Alemania) a mediados de la década de los años 80 (Daily et al., 2017). El sistema, conocido como "Prometheus", se basaba en cámaras y sensores instalados en un vehículo experimental que le permitían percibir y analizar su entorno para tomar decisiones de conducción. Tras estos comienzos, y aplicando los principios de la IA, llegó la generación de fotografía basada en IA, llegó también a la agricultura, a la meteorología, otros muchos campos, y por supuesto, a la educación. 1.1. Chat GPT: una Inteligencia Artificial Conversacional Las máquinas están adquiriendo, a un ritmo muy rápido, la capacidad de redactar y comprender el lenguaje (PWC, 2018, Kotler et al., 2022; Murati, 2022), y este logro ha dado lugar a una gran cantidad de aplicaciones que utilizan el motor denominado Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing o NLP). Las aplicaciones NLP no se han desarrollado simplemente para cambiar el futuro del comercio, la imagen, la literatura, la educación etc., sino que plantean nuevas preguntas sobre cómo los seres humanos se relacionarán en el futuro con las máquinas y cómo esa comunicación evolucionará a medida que pasen los años. Cada escritor/a tiene una estética y una impronta única en la forma en que ordena las palabras cuando redacta un texto, los matices del lenguaje utilizado o la voz también marcan una de las innumerables huellas dactilares del ser humano. Descifrar los secretos de este lenguaje es uno de los objetivos de la IA: cómo construir máquinas que realmente entiendan no solo el lenguaje a nivel humano, sino que también generen respuestas a nivel humano. Y en un segundo nivel, como hacer que esta interacción sea multimodal, es decir, que proporcione no solo respuestas textuales sino combinadas con imagen y/o vídeo. Los orígenes relacionados con la predicción sobre qué palabra viene a continuación la una de la otra tiene sus raíces en la literatura rusa (Murati, 2022). En 1913 el matemático ruso Andrey Markov comenzó a cuantificar esta cuestión, y lo hizo al escribir las primeras veinte mil letras de la novela Eugene Onegin, del poeta, dramaturgo y novelista ruso Alexander Pushkin (Markov, 2006). Convirtiendo lo que sabemos en números, Markov mostró cómo las letras anteriores dictan la probabilidad de las que vienen a continuación. Pero en lugar de predecir la siguiente letra, la IA, al revisar el texto anterior, también puede predecir qué palabra viene a continuación. Como se puede apreciar, al fin y al cabo, todo se resume a números y a cálculos probabilísticos y matemáticos. El habla humana funciona de la misma manera y cuando una persona entra en una habitación y dice "necesito un ____", una lista relativamente estrecha de palabras tendría sentido en ese espacio en blanco. RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 Mapeo de las corrientes de investigación sobre ChatGPT aplicadas a la educación ~ 143 ~ Se han necesitado importantes avances en la informática para hacer realidad estas teorías predictivas, y esto se ha debido a que los actuales microprocesadores pueden manejar miles de millones de entradas y salidas de datos en cuestión de milisegundos, de esta forma y por primera vez, las máquinas y los ordenadores pueden realizar cualquier tarea de procesado del lenguaje general. Los modelos de lenguaje generativo poseen una limitación que también es compartida por muchos humanos: la capacidad de admitir la falta de conocimiento o experiencia, es decir, que no siempre pueden generar una respuesta ante una pregunta, en algunos casos, llegan a admitir que no tienen información posterior a una fecha o año determinado, caso de Chat GPT. 1.2. Utilización educativa de Chat GPT en la docencia Muchos educadores están cada vez más asustados del poder de Chat GPT. Con su capacidad de generar texto sobre casi cualquier tema, esta herramienta tiene a los docentes preocupados de que los estudiantes puedan explotar esto para hacer o completar tareas, escribir trabajos teóricos, ensayos argumentando que son de creación propia. Para entender un poco más lo que supone la irrupción en la educación de la IA solo hace falta retroceder varios años. Septiembre del año 1998, Estados Unidos, Larry Page y Sergey Brin, dos estudiantes que estaban cursando un doctorado en la Universidad de Stanford, en California, crearon y pusieron en marcha el buscador de Google (De Pablos Coello et al., 2014). En aquellos años, el motor de búsqueda de Google se convirtió rápidamente en uno de los más populares en la web debido a su capacidad para proporcionar resultados de búsqueda rápidos, precisos y relevantes. Desde entonces, Google ha expandido sus servicios para incluir en su oferta una amplia gama de productos y herramientas en línea. Cuando esto sucedió, hubo críticas, algunas muy severas, desde el mundo de la educación en particular. Algunos educadores y académicos expresaron su preocupación de que el acceso tan fácil y cómodo a una gran cantidad de información en línea podría hacer que los estudiantes o investigadores se volvieran perezosos o descuidados al realizar trabajos escolares o de investigación (Carr, 2008; Hillis et al., 2012; Van Dijck, 2013; Jarquin Ramírez y Díez Gutiérrez, 2022). También se temía que los estudiantes pudieran confiar ciegamente en los primeros resultados de búsqueda, sin evaluar críticamente la calidad y la confiabilidad de las fuentes de información. Antes de que Chat GPT irrumpiera en la sociedad, y sobre todo en la vida académica en particular, el buscador de Google ha sido, y aún lo sigue siendo, una herramienta útil para la educación y el aprendizaje, pero su uso abusivo y la falta de verificación de la información por parte de la persona que busca la información puede tener un impacto negativo en la educación. Es importante que los estudiantes aprendan a utilizar diversas fuentes de información y a verificar la veracidad y la relevancia de la información que encuentran en línea. Pues un caso similar está ocurriendo con Chat GPT, que muchas personas que lo usan no contrastan los resultados obtenidos con fuentes de información alternativas y dan por válida la primera respuesta que se les proporciona. Uno de los grandes potenciales de esta tecnología está relacionado con su uso ubicuo, ya sea desde un teléfono móvil, una tableta o cualquier ordenador de sobremesa (Vázquez-Cano et al., 2021). Sin embargo, esta omnipresencia podría estar acelerando la falta de madurez y contrastación adecuada de la información proporcionada. Pedro Román, Andrés F. Mena, Esther Fernández y Eloy López RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 ~ 144 ~ Concretamente su relevancia en el ámbito educativo estriba en las múltiples implicaciones que, tanto para docentes como para estudiantes puede tener su uso en los distintos aspectos escolares. Si bien su introducción en el aula puede favorecer los procesos de individualización del aprendizaje al ofrecer respuestas adaptadas a las necesidades específicas de cada estudiante, fomentando el planteamiento de actividades planteadas desde la participación activa, como debates, discusiones o proyectos de investigación, como aspectos positivos, también hemos de tener presente que plantea riesgos como la posibilidad de que se genere una dependencia excesiva, llegando a desplazar el énfasis de la búsqueda activa y el pensamiento crítico y la estandarización de respuestas generadas por Chat GPT podría contribuir a la homogeneización del aprendizaje, limitando la diversidad de perspectivas y enfoques en el aula, alejándonos del objetivo inicial en las aulas inclusivas. Chat GPT se ha configurado como una potente herramienta que a los docentes puede facilitarle la elaboración de contenidos y actividades más que estimulen la creatividad y el pensamiento crítico de los estudiantes, pero para asegurarse de que se están alcanzando las metas establecidas de manera adecuada se precisa de una supervisión activa, por lo que ha de utilizarse como un complemento de la docencia, nunca como sustitutivo, para evitar que disminuya la calidad de la enseñanza basada en la interacción personalizada, que es esencial para comprender las necesidades individuales de los estudiantes. Ha de reconocerse la potencialidad igualmente desde el punto de vista evaluativo, ya que facilita los procesos de autoevaluación por parte del alumnado de sus propios conocimientos, al facilitar retroalimentación inmediata. Asimismo, los docentes pueden emplearlo para el análisis de la redacción de los estudiantes, identificando áreas de mejora y proporcionando sugerencias constructivas. En cuanto al desafío que supone su uso, en relación a la posibilidad de plagio, se hace preciso que los docentes guíen a los estudiantes en el uso ético y crítico de Chat GPT, fomentando su integración equilibrada en el proceso educativo. Atendiendo por tanto, a estos restos y desafíos y siendo conocedores de la revolución que está suponiendo la IA en la sociedad en general y en la educación en particular, nos propusimos investigar sobre las publicaciones y artículos científicos sobre Chat GPT que se están editando actualmente y están recogidas en la base de datos SCOPUS. 2. MÉTODO El presente estudio bibliométrico ha sido realizado sobre la base de un filtrado de datos con manuscritos científicos publicados en la base de datos SCOPUS, que ofrece a los investigadores una amplia colección de publicaciones arbitradas (indexadas y con texto completo). SCOPUS es una herramienta ampliamente utilizada en el mundo académico y de investigación por las siguientes características: a) amplia cobertura (más de 22.000 revistas indexadas): ya que cubre una amplia gama de disciplinas, incluyendo ciencias, tecnología, medicina, ciencias sociales, artes y humanidades (frente a las 20.000 revistas que ofrece la indexación en la base de datos de Web of Science, WoS); b) citas: además de proporcionar acceso a publicaciones, SCOPUS permite a los usuarios ver cuántas veces se ha citado un artículo, lo que puede ser un indicador de su impacto en el campo; c) herramientas de análisis: SCOPUS ofrece herramientas que permiten analizar tendencias en la investigación, identificar expertos en un campo particular y determinar la influencia de una publicación o autor; d) internacional: La base de datos tiene una cobertura global, lo que significa que incluye literatura de todo el mundo, lo que la hace especialmente útil para investigadores que buscan una perspectiva RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 Mapeo de las corrientes de investigación sobre ChatGPT aplicadas a la educación ~ 145 ~ internacional; y e) actualizaciones regulares: SCOPUS se actualiza diariamente para incluir nuevas publicaciones y citas, asegurando que los usuarios tengan acceso a la información más reciente (frente a la actualización semanal que ofrece la base de datos WoS). A enero de 2022, SCOPUS es una de las bases de datos bibliográficas más grandes del mundo y alberga más de 75 millones de registros. Sin embargo, es importante mencionar que este número está en constante crecimiento, ya que se actualiza regularmente para incluir nuevas publicaciones. Si bien existen otras bases de datos de prestigio (WoS, PubMed, Dialnet, Google Académico) se ha optado por utilizar una sola base de datos, en este caso SCOPUS, porque usando solo una se puede garantizar la consistencia y comparabilidad de los datos a lo largo del estudio, ya que las otras indexaciones anteriormente mencionadas tienen características diferentes (número de publicaciones indexadas, antigüedad, actualización de su base de datos, …) y recogen publicaciones no siempre coincidentes, es decir que una misma publicación puede estar indexada en SCOPUS (base de datos más amplia y por lo tanto con un alcance más global) y no estarlo en WoS (base de datos mucho más restrictiva). Con este estudio pretendemos comprender la evolución y el estado actual de la investigación en Chat GPT en la base de datos SCOPUS, así como a destacar las áreas de enfoque y las cuestiones éticas que deben abordarse en este campo en constante crecimiento, si bien de manera más concreta, los objetivos específicos que han guiado nuestra investigación han sido: • Analizar la evolución temporal de la investigación sobre Chat GPT para evaluar a través de las publicaciones, su impacto en la comunidad académica en las citadas disciplinas. • Determinar las principales áreas temáticas de investigación relacionadas con Chat GPT. • Delimitar la zona geográfica de la investigación donde muestran mayor inquietud ante la temática, así como el idioma predominante. • Explorar los enfoques y temas de interés en la investigación. • Apreciar la contribución de España en la investigación sobre Chat GPT atendiendo a su relevancia en el contexto global de la investigación. • Reflexionar sobre las implicaciones éticas y pedagógicas, destacando los desafíos éticos y pedagógicos identificados en la investigación sobre Chat GPT y resaltando la importancia de abordar estos aspectos de manera responsable. • Identificar áreas de oportunidad para futuras investigaciones. Se examinaron los datos utilizando "Chat GPT" como palabra clave, la cual podía estar presente en el título, resumen o entre las palabras clave del documento. Luego, se filtraron los resultados centrados en las áreas de “Ciencias Sociales” y “Artes y Humanidades”, optando por estas disciplinas, puesto que a menudo atienden cuestiones interdisciplinarias, educativas, éticas y culturales que no se suelen encontrar en otras áreas, las cuales consideramos relevantes en términos de discusión académica y toma de decisiones, además de ser ciencias que al estar más centradas en la interacción humana, la comunicación y la expresión cultural, pueden proporcionar una comprensión más profunda de cómo la inteligencia artificial afecta las relaciones y la creatividad humanas, con la intención de identificar tendencias y debates en torno a la ética de utilizar sistemas como Chat GPT en contextos humanos, culturales y educativos. Este filtrado provocó que la muestra final se componga de un total de 317 documentos que han sido analizados respecto de los 1.078 que componían la población total inicial. Se emplearon las herramientas analíticas de la base de datos para categorizar por tipo de publicación, país, idioma y autores, y se procesaron estos datos usando estadística descriptiva, enfocándose en frecuencias y porcentajes. Después, se realizó un análisis de concurrencia con el software VosViewer, Pedro Román, Andrés F. Mena, Esther Fernández y Eloy López RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 ~ 146 ~ identificando conceptos vinculados a las palabras clave mencionadas. Adicionalmente, se efectuó un análisis de contenido de los documentos en español, evaluando el enfoque propuesto. 3. RESULTADOS El proceso de búsqueda datos se dividió en cuatro fases: identificación, cribado, idoneidad e inclusión. En la primera fase, identificación tras una primera búsqueda, se recuperaron un total de 1.078 registros publicados y relacionados con la palabra clave, 1 de ellos en 2022, 1.071 en el presente año 2023 y 6, que serán publicados el próximo año (2024). En la fase cribado, una vez revisadas las publicaciones, los trabajos duplicados fueron eliminados (n=43) resultando un total de 1.035 registros. En la tercera fase, idoneidad, se hizo un filtrado de los datos obtenidos por las áreas “Ciencias Sociales” y “Artes y Humanidades”, resultando un total de 718 registros eliminados. Finalmente, en la fase inclusión, se establecen las 317 publicaciones potencialmente válidas para la revisión, 1 publicado en 2022, 313 en 2023 y 3 aceptados para 2024. En la figura 1, se puede observar el diagrama con las cuatro fases mencionadas. Figura 1. Fases del proceso de selección de publicaciones En la figura 2, se aprecia como el 74,8% de los manuscritos seleccionados son artículos que han sido publicados en 160 revistas indexadas, el resto corresponden a editoriales (1,9%), cartas (2,2%), notas (6,3%), conferencias (6,9%), y revisiones (7,9%). Registros recuperados de la búsqueda en la base de datos SCOPUS (n= 1.078) Registros duplicados (n= 43) Registros tras eliminar duplicados (n= 1.035) Registros excluidos Filtrado por área de “Ciencias Sociales” y “Artes y Humanidades (n= 718) Registros incluidos en la revisión (n= 317) Identificación Cribado Idoneidad Inclusión RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 Mapeo de las corrientes de investigación sobre ChatGPT aplicadas a la educación ~ 147 ~ Figura 2. Tipo de documentos publicados sobre Chat GPT. Fuente: SCOPUS En relación con las revistas con mayor número de publicaciones sobre Chat GPT, en la tabla 1 se puede observar el listado, encabezado por la JMIR Medical Education (n=15), la Library Hi Tech News (n=11), y la Contemporary Readings In Law And Social Justice (n=10). Aunque a priori algunas revistas, por sus títulos, no pareciesen que publican artículos relacionados con el estudio, si que incluyen publicaciones relacionadas con la educación, y recopilan investigaciones que suelen estar enfocadas a aspectos formativos de los profesionales en dichas áreas, concretamente en la educación superior. Tabla 1. Revistas indexadas en SCOPUS con más número de publicaciones sobre Chat GPT Nombre de la revista Nº de artículos publicados JMIR Medical Education 15 Library Hi Tech News 11 Contemporary Readings In Law And Social Justice 10 Journal Of Applied Learning And Teaching 9 Sustainability Switzerland 7 Education And Information Technologies 6 Journal Of University Teaching And Learning Practice 5 Education Sciences 5 Fuente: SCOPUS Hay que especificar que, para unificar criterios de análisis, se han agrupado términos que resultaban ser sinónimos (Chat GPT, GPT o AI in Education, Artificial Intelligence In Education), entre los que destacan el uso de las palabras clave: Chat GPT, Artificial Intelligence, Large Language Model, Chatbots, Natural Language Processing (NLP) y Education (Figura 3). Pedro Román, Andrés F. Mena, Esther Fernández y Eloy López RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 ~ 148 ~ Figura 3. Principales palabras clave utilizadas en las publicaciones sobre GhatGPT. Fuente: SCOPUS Fuente: SCOPUS En relación con el idioma de los trabajos analizados, éstos se encuentran principalmente en inglés (94%) y el resto en chino, español, ruso italiano y portugués (Figura 4) Figura 4. Idioma de las publicaciones sobre GhatGPT Fuente: SCOPUS En cuanto a los países con más publicaciones sobre Chat GPT, del total de 70 países encontrados, tan sólo 10 tienen más de 10 publicaciones (Estados Unidos, Reino Unido, Australia, China, Emiratos Árabes Unidos, Hong Kong, India, Arabia Saudí, Canadá y Turquía), el resto tiene 9 o menos (Figura 5). RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 Mapeo de las corrientes de investigación sobre ChatGPT aplicadas a la educación ~ 155 ~ artificial. American Journal of Distance Education, 35(4), 307-328. https://doi.org/10.1080/08923647.2021.1954839 Self, M., y Cheeseman, P. (2013). Bayesian prediction for artificial intelligence. Proceedings of the Third Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1987). https://doi.org/10.48550/arXiv.1304.2717 Sison, A. J. G., Daza, M. T., Gozalo-Brizuela, R., y Garrido-Merchán, E. C. (2023). Chat GPT: More than a weapon of mass deception, ethical challenges and responses from the human-Centered artificial intelligence (HCAI) perspective. International Journal of Human–Computer Interaction. https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2225931 Tirado-Olivares S., Navío-Inglés M., O’Connor-Jiménez P., Cózar-Gutiérrez R. (2023). From human to machine: investigating the effectiveness of the conversational ai chat gpt in historical thinking. Education Sciences, 13(8), 803. https://doi.org/10.3390/educsci13080803 Vázquez-Cano, E., Mengual-Andrés, S. y López-Meneses, E. (2021). Chatbot to improve learning punctuation in Spanish and to enhance open and flexible learning environments. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 18, 33, 1-20. https://doi.org/10.1186/s41239-021-00269-8 Vázquez-Cano, E., Ramírez-Hurtado, J. M., Sáez-López, J. M., y López-Meneses, E. (2023). Chat GPT: The brightest student in the class. Thinking Skills and Creativity, 49, 101380. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2023.101380 Van Dijck, J. (2013). The culture of connectivity: A critical history of social media. Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199970773.001.0001 INFORMACIÓN SOBRE LOS AUTORES Pedro Román-Graván Universidad de Sevilla Profesor de EGB, Licenciado en Ciencias de la Educación (Pedagogía), Experto Universitario en Evaluación Educativa, Doctor en Ciencias de la Educación por la Universidad de Sevilla. Miembro del Grupo de Investigación Didáctica, GID (HUM390). Lleva impartiendo clases durante más de veintitrés años en la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Sevilla. Posee 2 sexenios de investigación y 1 de transferencia (CNEAI, ANECA). Ha dirigido una decena de Tesis Doctorales, cinco Becas de Colaboración, y una Beca Predoctoral PIF del Plan Propio de Investigación de la Universidad de Sevilla. Líneas de investigación: procesos educativos mediados por TIC y de formación en contextos de diversidad, evaluación, robótica educativa, inteligencia artificial, realidad aumentada, impresión 3D y drones. Ha dirigido y participado en más de una treintena de proyectos de innovación docente, en más de cuarenta proyectos y/o contratos investigación, es Investigador Principal de dos proyectos del Plan Nacional I+D+i. Andrés-Felipe Mena-Guacas Universidad Cooperativa de Colombia Profesor universitario de la Facultad de Educación de la Universidad Cooperativa de Colombia. Doctor Cum laude en educación. Miembro del grupo de investigación EduInnovagogía (HUM-971). Esther Fernández-Márquez Universidad Pablo de Olavide Profesora universitaria de la Universidad Pablo de Olavide. Dra. Licenciada en Educación y Comunicación, Máster en Educación para el Desarrollo, la Sensibilización Social y la Cultura de Paz, Licenciada en Pedagogía, miembro del grupo EduInnovagogía (HUM-971). Pedro Román, Andrés F. Mena, Esther Fernández y Eloy López RiiTE, Núm. 16 (2024), 140-156 ~ 156 ~ Eloy López-Meneses Universidad Pablo de Olavide Profesor Titular de Universidad en el Departamento de Educación y Psicología Social de la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla, España). Especializado en MOOC, TIC y Diseño didáctico MEM. Doctor en Ciencias de la Educación y Premio extraordinario de tesis doctoral por la Universidad de Sevilla. Director del Grupo de Investigación EduInnovagogía (HUM-971). Editor de la Revista Internacional: "International Journal of Educational Research and Innovation (IJERI). Director de la Cátedra de Educación en Tecnologías Emergentes, Gamificación e IA (EduEmer). Los textos publicados en esta revista están sujetos a una licencia de Reconocimiento 4.0 España de Creative Commons. Puede copiarlos, distribuirlos, comunicarlos públicamente y hacer obras derivadas siempre que reconozca los créditos de las obras (autoría, nombre de la revista, institución editora) de la manera especificada por los autores o por la revista. La licencia completa se puede consultar en:Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-Compartir por igual 4.0 Internacional.