La Inteligencia Artificial y su impacto en la alfabetización académica : una revisión sistemática
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2024Publicado en:
Educatio siglo XXI : revista de la Facultad de Educación. 2024, v. 42, n. 3 ; p. 53-74Resumen:
La Inteligencia Artificial Generativa está obligando a realizar profundos cambios académicos y educativos. Se pretende analizar estudios empíricos publicados acerca de dicha herramienta para comprobar sus tendencias, enfoques y metodologías en el ámbito educativo y académico. Para la consecución del objetivo, se ha empleado una metodología de carácter sistematizado siguiendo las directrices establecidas en la declaración PRISMA 2020 y el marco de trabajo Framework ReSiste-CHS. La búsqueda de estudios se realizó en las bases de datos Web of Science y Scopus mediante un proceso de ecuación basado en Framework FDC. Tras el proceso de búsqueda, identificación, selección, elegibilidad e inclusión se obtuvo un corpus muestral conformado por 15 estudios. Estos han sido categorizados a través de un proceso inductivo por el programa Rayyan.ai. En ese sentido, el análisis ha girado en torno a los objetivos, el enfoque metodológico y los resultados alcanzados. Los hallazgos muestran líneas de investigación que giran alrededor de la creación de estándares éticos, la precisión de la información ofrecida, la colaboración eficaz entre educadores y desarrolladores, Además, se subraya la importancia de realizar modificaciones periódicas en las tácticas empleadas para asegurar la eficacia de la Inteligencia Artificial, en el que se pone especial énfasis en abordar y mejorar las estrategias para mitigar cualquier forma de distorsión o parcialidad en la información gestionada por dichas tecnologías.
La Inteligencia Artificial Generativa está obligando a realizar profundos cambios académicos y educativos. Se pretende analizar estudios empíricos publicados acerca de dicha herramienta para comprobar sus tendencias, enfoques y metodologías en el ámbito educativo y académico. Para la consecución del objetivo, se ha empleado una metodología de carácter sistematizado siguiendo las directrices establecidas en la declaración PRISMA 2020 y el marco de trabajo Framework ReSiste-CHS. La búsqueda de estudios se realizó en las bases de datos Web of Science y Scopus mediante un proceso de ecuación basado en Framework FDC. Tras el proceso de búsqueda, identificación, selección, elegibilidad e inclusión se obtuvo un corpus muestral conformado por 15 estudios. Estos han sido categorizados a través de un proceso inductivo por el programa Rayyan.ai. En ese sentido, el análisis ha girado en torno a los objetivos, el enfoque metodológico y los resultados alcanzados. Los hallazgos muestran líneas de investigación que giran alrededor de la creación de estándares éticos, la precisión de la información ofrecida, la colaboración eficaz entre educadores y desarrolladores, Además, se subraya la importancia de realizar modificaciones periódicas en las tácticas empleadas para asegurar la eficacia de la Inteligencia Artificial, en el que se pone especial énfasis en abordar y mejorar las estrategias para mitigar cualquier forma de distorsión o parcialidad en la información gestionada por dichas tecnologías.
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