El uso de la inteligencia artificial como herramienta para abordar la diversidad en el aula
DOI:
https://doi.org/10.63688/nafkp805Palabras clave:
Inclusión, Diversidad, Inteligencia Artificial, Educación, TecnologíaResumen
Este estudio se enfoca en examinar cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede ser una herramienta útil para fomentar la diversidad y la inclusión en la educación. A través de una revisión exhaustiva de 15 artículos científicos relevantes, se analizan las diversas aplicaciones y enfoques que la IA ofrece en el ámbito de la educación inclusiva. Los resultados muestran que la IA puede hacer que el aprendizaje sea más personalizado, brindar apoyo individualizado y promover la participación equitativa de todos los estudiantes, sin importar sus antecedentes o habilidades particulares. Sin embargo, el análisis también destaca los desafíos y las preocupaciones relacionadas con el uso de la IA en la educación inclusiva, como la deshumanización del proceso educativo y las preocupaciones éticas sobre la privacidad de los datos. Se hace hincapié en la importancia de abordar estos problemas de manera proactiva y colaborativa para asegurar una implementación ética y equitativa de la IA en la educación. En última instancia, se subraya el potencial transformador de la IA para crear entornos educativos más accesibles, inclusivos y adaptativos que permitan a todos los estudiantes alcanzar su máximo potencial académico y personal.
Referencias
Aleven, V., McLaren, B. M., Sewall, J., & Koedinger, K. R. (2009). A new paradigm for intelligent tutoring systems: Example-tracing tutors. International Journal of Artificial https://doi.org/10.1007/11774303_7
Intelligence in Education, 19(2), 105-154. DOI: 10.1007/s40593-020-00215-5
Antonio, G. B. (2021). La tecnología y la Inteligencia Artificial en el sistema educativo. http://hdl.handle.net/10234/195263
Baltazar, C. (2023). Herramientas de IA aplicables a la Educación. Universidad Nacional de La Plata, La Plata, Argentina. Recuperado de https://doi.org/10.55204/trj.v2i2.e15
Brusilovsky, P., & Millán, E. (2007). User models for adaptive hypermedia and adaptive educational systems. User Modeling and User-Adapted Interaction, 17(3), 87-110. DOI: 10.1007/s11257-007-9024-z https://www.researchgate.net/publication/200121029_User_Models_for_Adaptive_Hypermedia_and_Adaptive_Educational_Systems
Cassell, J., & Bickmore, T. (2000). Negotiated believable characters. Proceedings of the SIGCHIConference on Human Factors in Computing Systems, 522-529.
Chang, K. M. (2012). Collaborative contextual learning using augmented reality for nursing skills
education. The Journal of Educational Technology & Society, 15(3), 3-15. https://www.researchgate.net/publication/348302631_AUGMENTED_REALITY_TECHNOLOGIES_IN_EDUCATION_-A_LITERATURE_REVIEW
Dias, S. B., Diniz, J. A., & da Silva, L. M. (2016). Towards an inclusive education through augmented reality. Procedia 10.1016/j.procs. DOI:10.59814/resofro.2024.4(2)215
Computer Science, 100, 346-351. DOI: Flores-Vivar, J. M. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificialen el marco de la http://repositorio.grial.eu/handle/grial/2738
Educación de Calidad (ODS4). García Peña, V. R., Mora Marcillo, A. B., & Ávila Ramírez, J. A. (2020). La inteligencia artificial en la educación. Dominio de las Ciencias, 6(Extra 3), 28. Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8231632
He, W., Holton, A., & Firth, N. (2019). Use of video in social science research: Past, present and future. Sage Open, 9(1), 1-18. DOI:10.1177/2158244019827612
Looi, C. K., & Wong, L. H. (2014). What seams do we remove in mobile-assisted seamlessearning? A critical review of the literature. Computers & Education, 70, 269-282. DOI:10.1016/j.compedu.2011.06.007
Mercer, N., & Littleton, K. (2007). Dialogue and the development of children’s thinking: A sociocultural approach. Routledge. Moya, E. C., Herrera-Nieves, L., & Montes-Soldado, R. (2020). Educación virtual para todos: una revisión sistemática. Education in the Knowledge Society, 21, 13. https://doi.org/10.14201/eks.23448
Porayska-Pomsta, K., & Mavrikis, M. (2011). Evaluating the effect of personalised exploratory learning on the development of learners' meta-cognitive knowledge and skills. Educational Technology Research and Development, 59(2), 203-222. https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(2)215
Rummel, N., Kapur, M., & Nathan, M. J. (2010). Scaffolding collaborative learning opportunities for creative problem solving. Educational Technology Research and Development, 58(2), 265-286. DOI: 10.1007/s11251-009-9101-1
San Martín Torres , D. M., flores Mayorga, C. A., Suconota Pintado , A. L., & Gallegos Gallegos, E. M. (2023). Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Educación para el Desarrollo
Sostenible: Un Análisis Sistemático. Magazine De Las Ciencias: Revista De Investigación E Innovación, 8(1), 89–108. https://doi.org/10.33262/rmc.v8i1.2968
Suh, J., & Suh, Y. K. (2017). Big data analysis for personalization of learning content and recommendation of learning path. Multimedia Tools and Applications, 76(8), 1041310427. DOI: 10.1007/s11042-016-3689-2
Tan, T. H., Liu, M., Lim, C. P., Huang, R., & Yang, Y. (2019). Exploring the potential of educational data mining and learning analytics in assessing 21st century competencies. Asia-Pacific Education Researcher,
DOI: https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(2)215
Thompson, J. K., & Jakobsen, M. (2019). Emotionally intelligent pedagogy and practice in engineering education: Teaching for inclusion. European Journal of Engineering Education, 44(2), 240-253. DOI: 10.1080/03043797.2018.1484237
Woolf, B. P., Arroyo, I., & Muldner, K. (2010). Intelligent Tutoring Systems. Springer. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-13388-6_37
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Suany Julexi Gamboa Guerrero (Autor/a)

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los artículos publicados en la revista se distribuyen bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Esta licencia permite a terceros descargar, copiar, distribuir, adaptar y reutilizar una obra, incluso con fines comerciales, siempre que se otorgue el crédito adecuado al autor original.