Diseño y análisis de narrativas enriquecidas con inteligencia artificial. Proyecto de transferencia UNED - UTMACH
DOI:
https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43305Palabras clave:
inteligencia artificial, narrativas digitales, diseño visual, diseño éticoResumen
Este artículo analiza los resultados de un Proyecto de Transferencia desarrollado desde la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED, España) para la Universidad Técnica de Machala (UTMACH, Ecuador) de integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la elaboración de 22 narrativas educativas por alumnado universitario, evaluando su impacto en la claridad, coherencia y personalización del contenido académico. La IA facilita la creación de materiales educativos claros y coherentes que se comprueba al analizar el rendimiento y necesidades del alumnado universitario, permitiendo adaptación del contenido a su nivel de comprensión y corrigiendo errores. La IA también posibilita la personalización de la enseñanza, ajustando las narrativas a los intereses y estilos de aprendizaje individuales, lo que incrementa la relevancia y compromiso de las y los estudiantes. La incorporación de materiales con IA en escenarios virtuales de aprendizaje como los sNOOC hace que el proceso de aprendizaje sea más dinámico y participativo. El método utilizado ha sido mixto basado en la recolección de datos, análisis estadístico e interpretación que han proporcionado los Círculos de Evaluación por Pares formados por 200 investigadores. Los resultados del estudio indican una fuerte correlación entre la relevancia educativa y la claridad del contenido con las narrativas valoradas como relevantes tendiendo a ser percibidas como claras y coherentes. El estudio subraya la importancia de una base ética sólida en el uso de la IA para garantizar una comprensión adecuada y equitativa del contenido, a pesar de que a veces la ética y la claridad no están completamente alineadas.
Descargas
Citas
Abbas, M., Jam, F. A., & Khan, T. I. (2024). Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1). https://doi.org/10.1186/s41239-024-00444-7
Ahmad, N., Murugesan, S., & Kshetri, N. (2023). Generative Artificial Intelligence and the Education Sector. Computer, 56(6), 72-76. https://doi.org/10.1109/MC.2023.3263576
Arango Pérez, R., Lovato Sagrado, A., Ortega González, E., & Fontán de Bedout, L. (2024). Implicaciones filosóficas, éticas y pedagógicas del uso de la Inteligencia Artificial en Educación. Digital Education Review, 45. https://doi.org/10.1344/der.2024.45.29-36
Baidoo-Anu, D., & Ansah, L. O. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52-62. https://doi.org/10.2139/ssrn.4337484
Basantes Andrade, A., Cabezas González, M., & Casillas Martín, S. (2020). Los nano-MOOC como herramienta de formación en competencia digital docente. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, E32, 202-214. https://doi.org/10.14201/gredos.144006
Bond, M., Buntins, K., Bedenlier, S., Zawacki-Richter, O., & Kerres, M. (2020). Mapping research in student engagement and educational technology in higher education: a systematic evidence map. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17, 2. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0176-8
Boud, D., Cohen, R., & Sampson, J. (2021). Peer Learning in Higher Education: Learning from and Each Other. Routledge.
Clark, D. (2013, January 29). MOOCs: taxonomy of 8 types of MOOC. Donald Clark Plan B. http://donaldclarkplanb.blogspot.com/2013/01/moocs-taxonomy-of-8-types-of-mooc.html
Delgado, N., Campo Carrasco, L., Sainz de la Maza, M., & Etxabe-Urbieta, J. M. (2024). Aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en Educación: Los beneficios y limitaciones de la IA percibidos por el profesorado de educación primaria, educación secundaria y educación superior. Revista Electrónica Interuniversitaria de Formación del Profesorado, 27(1), 207-224. https://doi.org/10.6018/reifop.577211
Dillenbourg, P. (2015). Orchestration Graphs Modeling Scalable Education. EPFL Press.
Eager, B., & Brunton, R. (2023). Prompting Higher Education Towards AI-Augmented Teaching and Learning Practice. Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(5). https://doi.org/10.53761/1.20.5.02
Escaño, C. (2023). Educación Postdigital: un enfoque desde la pedagogía crítica y mediática para un contexto post-COVID19. Revista Mediterránea de Comunicación, 14(2), 243-257. https://doi.org/10.14198/MEDCOM.23899
Félix, J., & Webb, L. (2024). Use of artificial intelligence in education delivery and assessment. Research Briefing, UK Parliament. https://doi.org/10.58248/PN712
Fondevila-Gascón, J.-F., Martín-Guart, R. F., Carreras Alcalde, M., & Vila Márquez, F. (2024). Interactividad en educación: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial y el HbbTV. Didáctica, innovación y multimedia, 42. https://ddd.uab.cat/record/293485
Forero-Corba, W., & Negre Bennasar, F. (2024). Técnicas y aplicaciones del Machine Learning e Inteligencia Artificial en educación: una revisión sistemática. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 1-34. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37491
Gallent-Torres, C., Arenas Romero, B., Vallespir Adillón, M., & Foltýnek, T. (2024). Inteligencia Artificial en educación: entre riesgos y potencialidades. Práxis Educativa, 19, e23760. https://doi.org/10.5212/PraxEduc.v.19.23760.083
Gil-Quintana, J. (2024). Los sNOOC, un modelo educativo masivo, abierto y en línea, desde el empoderamiento social y el enfoque minimalista. Revista Latinoamericana Ogmios, 4(11). https://doi.org/10.53595/rlo
Guzmán Matute, N. del R., Álvarez González, N. F., & Pacheco Pérez, X. O. (2024). Alcances y limitaciones de la IA en educación. RECIMUNDO, 8(1), 215-223. https://doi.org/10.26820/recimundo/8.(1).ene.2024.215-223
Hueso Romero, J. J., García Blázquez, E., & Gil Quintana, J. (2024). El Microaprendizaje servicio a través de los sNOOC: propuesta formativa para personas en riesgo de exclusión en México. Edutec. Revista Electrónica de Tecnología Educativa, 88, 42-61. https://doi.org/10.21556/edutec.2024.88.3101
Lee, A. V. Y., Tan, S. C., & Teo, C. L. (2023). Designs and practices using generative AI for sustainable student discourse and knowledge creation. Smart Learning Environments, 10, 59. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00279-1
López, H. L. L., Escalera, A. R., & García, C. R. C. (2023). Personalización del aprendizaje con inteligencia artificial en la educación superior. Revista Digital de Tecnologías Informáticas y Sistemas, 7(1), 123-128. https://doi.org/10.61530/redtis.vol7.n1.2023.165.123-128
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: Un argumento a favor de la IA en la educación. Pearson.
Moscoso, M. C. M., Chacón, H. F. C., Oquendo, F. M. M., Logaña, M. A. P., & Ramos, E. G. C. (2024). Narrativas Digitales en el Área de Ciencias Sociales: Integración de Storytelling e Inteligencia Artificial. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(2), 4192-4209. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10830
Pereyra, L. E. (2022). Metodología de la investigación. Klik.
Ratnasari W., Chou, T. C., & Huang, C. (2024). From hype to reality: the changing landscape of MOOC research. Library Hi Tech. https://doi.org/10.1108/LHT-07-2023-0320
Rodríguez, J. R., & Álvarez, M. R. (2020). Calcular la fiabilidad de un cuestionario o escala mediante el SPSS: El coeficiente alfa de Cronbach. REIRE: Revista d'Innovació i Recerca en Educació, 13(2), 8. https://doi.org/10.1344/reire2020.13.230048
Romero, M. Á. M. (2024). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para la investigación y la innovación en la educación superior. Revista Social Fronteriza, 4(4), e44336. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(4)336
Sailer, M., & Homner, L. (2020). La gamificación del aprendizaje: un metaanálisis. Educational Psychology Review, 32, 77-112. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09498-w
Schön, D. A. (1983). El profesional reflexivo. Cómo piensan los profesionales cuando actúan. Paidós.
Tamayo, J. L. R. (2019). Realidad extendida, interactividad y entornos inmersivos 3D: Revisión de la literatura y proyecciones. Actas Icono 14, 1(1), 396-415. https://icono14.net/ojs/index.php/actas/article/view/1330
Tan, S. C., Lee, A. V. Y., & Lee, M. (2022). A systematic review of artificial intelligence techniques for collaborative learning over the past two decades. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100097. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100097
Tapia, C. E. F., & Cevallos, K. L. F. (2021). Pruebas para comprobar la normalidad de datos en procesos productivos: Anderson-Darling, Ryan-Joiner, Shapiro-Wilk y Kolmogórov-Smirnov. Societas, 23(2), 83-106. https://revistas.up.ac.pa/index.php/societas/article/view/2302
Van Vaerenbergh, S. (2024). Inteligencia artificial para potenciar la creatividad y la innovación educativa. Revista INFAD de Psicología. International Journal of Developmental and Educational Psychology, 1(1), 507-513. https://doi.org/10.17060/ijodaep.2024.n1.v1.2644
Yusuf, A., Pervin, N., Román-González, M., & Noor, N. M. (2024). IA generativa en educación e investigación: revisión de mapeo sistemático. Review of Education, 12(2). https://doi.org/10.1002/rev3.3489
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Javier Gil Quintana, Eduardo García Blazquez, José Javier Hueso Romero, Carmen Cantillo Valero
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Las obras que se publican en esta revista están sujetos a los siguientes términos:
1. Los autores ceden de forma no exclusiva los derechos de explotación de los trabajos aceptados para su publicación en "RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia," y garantizan a la revista el derecho a ser la primera en publicar ese trabajo, igualmente, permiten a la revista distribuir obras publicadas bajo la licencia indicada en el punto 2.
2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Se permite copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato, adaptar, remezclar, transformar y crear a partir del material para cualquier finalidad, incluso comercial. Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios.
3. Condiciones de auto-archivo. Se permite e incentiva a los autores a difundir electrónicamente la versión OnlineFirst (versión evaluada y aceptada para su publicación) de su obra antes de su publicación definitiva, siempre con referencia a su publicación en RIED, ya que favorece su circulación y difusión antes y así propiciar un posible aumento de su citación y alcance entre la comunidad académica. Color RoMEO: verde.
