La inteligencia artificial generativa y la educación universitaria ¿Salió el genio de la lámpara?

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Publicado: nov 18, 2023
DOI: https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2023.Especial.61692
Palabras clave:
Inteligencia artificial, Informática, Informática educativa, Tecnologías de la información y la comunicación, Software educativo

Contenido principal del artículo

Melchor Sánchez Mendiola
Universidad Nacional Autónoma de México (México)
https://orcid.org/0000-0002-9664-3208
Erik Carbajal Degante
Universidad Nacional Autónoma de México (México)
https://orcid.org/0000-0002-1532-9322

Resumen

La inteligencia artificial generativa (IAG) ha adquirido gran relevancia en todo el mundo. El objetivo de este escrito es proveer elementos para la discusión académica sobre IAG y su potencial educativo, así como analizar críticamente sus ventajas y desventajas. Las implicaciones para su uso educativo están empezando a ser identificadas. Ninguna innovación había tenido una difusión tan rápida como estas herramientas, cuyo principal ejemplo es ChatGPT. Esto ha generado una brecha entre las expectativas de la comunidad educativa y la evaluación formal del su impacto real en actividades de enseñanza y aprendizaje, en virtud de que las investigaciones formales sobre su uso apenas comienzan. Se concluye que estas herramientas tienen un gran potencial educativo, así como limitaciones y posibles efectos negativos, que deben ser analizados con rigor académico por los diversos actores que participan en el acto educativo, para que docentes, estudiantes e instituciones educativas las aprovechen adecuadamente.

Biografía del autor/a

Melchor Sánchez Mendiola, Universidad Nacional Autónoma de México (México)

Profesor de la División de Estudios de Posgrado de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) (México). Doctor en Ciencias de la Educación. Líneas de investigación: evaluación educativa; informática biomédica; innovación educativa. Publicación reciente: (2023, en coautoría con A. Manzano-Patiño, M. García-Minjares, E. Buzo Casanova, C. Herrera Penilla, K. Goytia-Rodríguez y A. Martínez-González), “Large-Scale Diagnostic Assessment in First-year University Students: Pre- and transpandemic comparison”, Educational Assessment, Evaluation and Accountability. DOI: https://doi.org/10.1007/s11092-023-09410-9 CE: melchorsm@unam.mx. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9664-3208

Erik Carbajal Degante, Universidad Nacional Autónoma de México (México)

Investigador en la Coordinación de Universidad Abierta, Innovación Educativa y Educación a Distancia (CUAIEED) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) (México). Doctor en Ciencias e Ingeniería de la Computación. Líneas de investigación: análisis de señales; inteligencia artificial; procesamiento de lenguaje natural. Publicación reciente: (2023, en coautoría con M. Hernández Gutiérrez y M. Sánchez-Mendiola), “Hacia revisiones de la literatura más eficientes potenciadas por inteligencia artificial”, Investigación en Educación Médica, vol. 12, núm. 47, pp. 111-119. DOI: https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2023.47.23526. CE: erik_carbajal@cuaieed.unam.mx. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1532-9322.

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Cómo citar
Sánchez Mendiola, M., & Carbajal Degante, E. (2023). La inteligencia artificial generativa y la educación universitaria: ¿Salió el genio de la lámpara?. Perfiles Educativos, 45(Especial), 70–86. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2023.Especial.61692
Número
Vol. 45 Núm. Especial: La inteligencia artificial y sus implicaciones en educación
Sección
Artículos

© 2020 Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación. Este es un artículo Open Access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).