Tejiendo conexiones: la simbiosis transformadora entre aprendizaje e Inteligencia Artificial
DOI
https://doi.org/10.25267/Hachetetepe.2024.i28.1103Información
Autores/as
- Oscar-Yecid Aparicio-Gómez (CO) Ed&TIC Research Center https://orcid.org/0000-0003-3535-6288
- Carlos-Alfonso Aparicio-Gómez (CO) Ed&TIC Research Center
- Otto Federico von Feigenblatt (US) Keiser University https://orcid.org/0000-0001-6033-6495
Resumen
Este artículo examina la convergencia entre la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje humano, explorando cómo esta convergencia redefine no solo la educación, sino también el panorama tecnológico. La IA, en su búsqueda por emular la inteligencia humana, se aventura en el terreno de tareas cognitivas que una vez fueron exclusivas de las mentes humanas, como el razonamiento y la resolución de problemas. El aprendizaje de máquinas, como pilar esencial de la IA, posibilita una mejora autónoma frente a nuevas situaciones, revelando la capacidad adaptativa de estas tecnologías. Inspiradas en la estructura del cerebro humano, las redes neuronales y el aprendizaje profundo potencian la capacidad de procesamiento de datos de manera significativa. En el ámbito educativo, la IA se manifiesta a través de sistemas de tutoría inteligente y plataformas personalizadas que moldean los entornos de aprendizaje de manera única para cada estudiante. La encrucijada creativa destaca cómo la IA, al comprender patrones, actúa como un amplificador de la creatividad humana. Esta convergencia vislumbra una nueva era educativa, caracterizada por una personalización completa, entornos tecnológicamente ricos y evaluaciones avanzadas, al tiempo que plantea desafíos que definen un futuro educativo y tecnológico lleno de posibilidades.Palabras clave
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Derechos de autor 2024 Oscar-Yecid Aparicio-Gómez, Carlos-Alfonso Aparicio-Gómez, Otto Federico von Feigenblatt
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Citas
Aparicio Gómez, O. Y., Ostos Ortiz, O. L., & Mesa Angulo, J. G. (2022). La convergencia de aprendizajes en el metaverso. Revista Interamericana de Investigación Educación y Pedagogía RIIEP, 15(2), 385–398. https://doi.org/10.15332/25005421.7879
Aparicio-Gómez, O.-Y., & Aparicio-Gómez, W.-O. (2021). Referentes filosóficos del proceso educativo. Revista Internacional de Filosofía Teórica y Práctica, 1(2), 157–168. https://doi.org/10.51660/riftp.v1i2.37
Carr, N. (2015). The glass cage: How our computers are changing the way we think, feel, and act. W. W. Norton & Company.
Chai, J. X., & Fan, K. K. (2018). Constructing creativity: Social media and creative expression in design education. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 14(1), 33–43. https://doi.org/10.12973/ejmste/79321
Chiappe, A., & Lee, L. L. (2017). Open teaching: A new way on e-learning? Electronic Journal of E-Learning, 15(5), 369–383.
Comesaña-Comesaña, P., Comesaña-Comesaña, P., Amorós-Pons, A., & Alexeeva-Alexeev, I. (2022). Technocreativity, Social Networks and Entrepreneurship: Diagnostics of Skills in University Students. International Journal of Emerging Technologies in Learning (IJET), 17(5), 180–195. https://doi.org/10.3991/ijet.v17i05.28183
Domínguez, L. M. M. (2019). The essentials in human learning to respond to continuous change. Foro de Educacion, 17(27), 253–270. https://doi.org/10.14516/fde.638
Drewniak, Z., & Posadzińska, I. (2020). Learning and development tools in supporting of artificial intelligence companies innovativeness. Proceedings of the 15th European Conference on Management, Leadership and
Governance, ECMLG 2019, 125–132. https://doi.org/10.34190/MLG.19.082
Fan, L., & Chatterjee, S. (2018). Application of situational stimuli for examining the effectiveness of financial education: A behavioral finance perspective. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 17, 68–75.
https://doi.org/10.1016/j.jbef.2017.12.009
Ferrer-Conill, R., Foxman, M., Jones, J., Sihvonen, T., & Siitonen, M. (2020). Playful approaches to news engagement. Convergence, 26(3), 457–469. https://doi.org/10.1177/1354856520923964
Fielding, M. (2016). Learning to be human: The educational legacy of John MacMurray. In Learning to be Human: The Educational Legacy of John MacMurray. Taylor and Francis Inc. https://doi.org/10.4324/9781315747934
Forbes-Riley, K., & Litman, D. (2010). Metacognition and learning in spoken dialogue computer tutoring. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 6094 LNCS(PART 1), 379–388. https://doi.org/10.1007/978-3-642-13388-6_42
Gill, S. S., Xu, M., Patros, P., Wu, H., Kaur, R., Kaur, K., Fuller, S., Singh, M., Arora, P., Parlikad, A. K., Stankovski, V., Abraham, A., Ghosh, S. K., Lutfiyya, H., Kanhere, S. S., Bahsoon, R., Rana, O., Dustdar, S., Sakellariou, R., … Buyya,
R. (2024). Transformative effects of ChatGPT on modern education: Emerging Era of AI Chatbots. Internet of
Things and Cyber-Physical Systems, 4, 19–23. https://doi.org/10.1016/J.IOTCPS.2023.06.002
Hinojo-Lucena, F. J., Aznar-Díaz, I., Cáceres-Reche, M. P., & Romero-Rodríguez, J. M. (2019). Artificial intelligence in higher education: A bibliometric study on its impact in the scientific literature. Education Sciences, 9(1),1-9. https://doi.org/10.3390/educsci9010051
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.
Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A. A., Veness, J., Bellemare, M. G., & Petersen, S. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529–533.
Nilsson, N. J. (1959). Learning machines: Foundations of computational intelligence. McGraw-Hill.
Nilsson, N. J. (1980). Principles of artificial intelligence (2nd ed.). Tioga Press.
OpenAI. (2020). Five years of progress in artificial general intelligence.
Rheingold, H. (1985). Tools for thought. MIT Press.
Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks, 61, 85–117.
Susnjak, T. (2022). ChatGPT: The End of Online Exam Integrity? https://acortar.link/XcG5py
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being human in the age of artificial intelligence. Knopf.
van Dis, E. A. M., Bollen, J., Zuidema, W., van Rooij, R., & Bockting, C. L. (2023). ChatGPT: five priorities for research. Nature, 614(7947), 224–226. https://doi.org/10.1038/D41586-023-00288-7
von Feigenblatt, O., & Aparicio-Gómez, O.-Y. (2023). Trascending the eternal debate between traditional and progressive education: A constructive scholary dialogue. Octaedro.
Xie, H. (2023). The promising future of cognitive science and artificial intelligence. Nature Reviews Psychology, 2(4), 202. https://doi.org/10.1038/S44159-023-00170-3