Cruz Argudo, Francisco
La inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria . Oportunidades, desafíos y recomendaciones / Cruz Argudo, Francisco ; García Varea, Ismael ; Martínez Carrascal, Juan A. ; Ruiz Martínez, Antonio ; Ruiz Martínez, Pedro M. ; Sánchez Campos, Alberto ; Turró Ribalta, Carlos .-- Madrid : Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas 03/2024 .-- 13 p. ; 1 documento PDF
El objetivo de este documento es presentar las principales oportunidades que ofrece la inteligencia artificial generativa (IAG) para la docencia universitaria, a qué desafíos se enfrenta, qué implicaciones éticas tiene el uso de esta tecnología y, finalmente, ofrecer recomendaciones para aprovechar sus oportunidades y afrontar los posibles retos. Este documento pretende ser un punto de partida y dinamizador del reto que supone la incorporación de la IAG a la docencia.
Entre las oportunidades que supone para la docencia universitaria la incorporación de esta tecnología destaca la posibilidad de personalizar el aprendizaje a las necesidades individuales del estudiante. También el potencial para mejorar la accesibilidad tanto a nivel de contenidos como minimizando las barreras que supone la ubicación física, así como la posibilidad de comunicarse en tiempo real con los estudiantes. En cuanto a los retos, es necesario tener en cuenta posibles frenos que puedan surgir, como la resistencia al cambio por desconocimiento y el miedo al error, o incluso el temor de los profesionales a ser reemplazados por una tecnología. La necesidad de capacitación técnica, el coste de la implementación o un uso indebido serían otros de los desafíos a abordar. Respecto a las implicaciones éticas de la IAG, se pone el foco en la necesidad de asegurar la privacidad del usuario y la seguridad de los datos, así como en su impacto medioambiental, entre otros.
Inteligencia Artificial
Educación digital
inteligencia artificial generativa
GenAI
educación universitaria
docencia
García Varea, Ismael
Martínez Carrascal, Juan A.
Ruiz Martínez, Antonio
Ruiz Martínez, Pedro Miguel
Sánchez Campos, Alberto
Turró Ribalta, Carlos
La inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria . Oportunidades, desafíos y recomendaciones / Cruz Argudo, Francisco ; García Varea, Ismael ; Martínez Carrascal, Juan A. ; Ruiz Martínez, Antonio ; Ruiz Martínez, Pedro M. ; Sánchez Campos, Alberto ; Turró Ribalta, Carlos .-- Madrid : Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas 03/2024 .-- 13 p. ; 1 documento PDF
El objetivo de este documento es presentar las principales oportunidades que ofrece la inteligencia artificial generativa (IAG) para la docencia universitaria, a qué desafíos se enfrenta, qué implicaciones éticas tiene el uso de esta tecnología y, finalmente, ofrecer recomendaciones para aprovechar sus oportunidades y afrontar los posibles retos. Este documento pretende ser un punto de partida y dinamizador del reto que supone la incorporación de la IAG a la docencia.
Entre las oportunidades que supone para la docencia universitaria la incorporación de esta tecnología destaca la posibilidad de personalizar el aprendizaje a las necesidades individuales del estudiante. También el potencial para mejorar la accesibilidad tanto a nivel de contenidos como minimizando las barreras que supone la ubicación física, así como la posibilidad de comunicarse en tiempo real con los estudiantes. En cuanto a los retos, es necesario tener en cuenta posibles frenos que puedan surgir, como la resistencia al cambio por desconocimiento y el miedo al error, o incluso el temor de los profesionales a ser reemplazados por una tecnología. La necesidad de capacitación técnica, el coste de la implementación o un uso indebido serían otros de los desafíos a abordar. Respecto a las implicaciones éticas de la IAG, se pone el foco en la necesidad de asegurar la privacidad del usuario y la seguridad de los datos, así como en su impacto medioambiental, entre otros.
Inteligencia Artificial
Educación digital
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GenAI
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García Varea, Ismael
Martínez Carrascal, Juan A.
Ruiz Martínez, Antonio
Ruiz Martínez, Pedro Miguel
Sánchez Campos, Alberto
Turró Ribalta, Carlos