INTRODUCCIÓN

El desarrollo de la tecnología a nivel mundial ha generado cambios significativos en el campo educativo, económico, salud, profesional, familiar y otros, con la presencia de una amplia gama de programas computacionales, aplicaciones móviles con la intención de atender necesidades y requerimientos de la población.

Entre las tecnologías más relevantes se encuentra la Inteligencia Artificial (IA), irrumpe en coadyuvar en la exploración de planetas del sistema solar y la vía láctea¹, tratamiento de diferentes enfermedades², procesamiento de grandes cantidades de datos³, aplicación de tecnologías inteligentes para mejorar la eficiencia, productividad y toma de decisiones en diversos sectores empresariales⁴, transformación del comportamiento social en relaciones interpersonales⁵, son algunos ejemplos de la trascendencia de esta tecnología.

El campo educativo no está ajeno al avance tecnológico, las estrategias de enseñanza y aprendizaje empleadas por docentes y estudiantes han alcanzado niveles importantes con la composición de las tecnologías educativas y la Inteligencia Artificial, arribando a la apertura de nuevos escenarios activos de interrelación e interacción entre Educadores y Educandos⁶, entre los espacios académicos más representativos se encuentran: las competencias digitales en las habilidades que desarrolla el docente y estudiante en el proceso de enseñanza y aprendizaje⁷, así también, en la búsqueda, evaluación y almacenamiento de información, igualmente en el uso y desarrollo de recursos educativos didácticos texto, audio, imagen, video, multimedia y otros⁸, otro aspecto trascendental es la elaboración de investigaciones científicas académicas, verificación de similitud del plagio, apoyo en el diseño y gestión de Entornos Virtuales de Aprendizaje⁹ y la interacción Sincrónica/Asincrónica de clases ONLINE, el presente trabajo tiene el propósito de describir la Inteligencia Artificial, las Tecnologías Educativas y su integración con las Estrategias de Enseñanza y Aprendizaje para el fortalecimiento del Proceso Educativo.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Para Rouhiainen¹⁰ la Inteligencia Artificial (IA) es: “la habilidad de los ordenadores para hacer actividades que normalmente requieren inteligencia humana, es la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano”, así también es: “la capacidad de un sistema informático de imitar funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la solución de problemas” ⁽¹¹, la Real Academia Española¹² la define como: “una disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico” entre las Técnicas de la Inteligencia Artificial se encuentran:

1. Redes Neuronales: Sistemas compuestos por estructuras de red con un gran número de conexiones entre diferentes capas de procesadores, los cuales a su vez tienen asignadas diferentes funciones, dentro de dichos procesadores se efectúa una labor de aprendizaje por la reproducción de las salidas de un conjunto de señales de entrenamiento¹³.

2. Sistemas Expertos: También conocidos como sistemas basados en el conocimiento, almacenan el conocimiento de expertos en un ámbito específico y su solución se presente mediante una deducción lógica¹³.

3. Robótica: Se ocupa de tareas motrices y perceptuales, es decir la robótica es la conexión inteligente entre la percepción y la acción. La construcción de robots autónomos se realiza teniendo presente ciertas capacidades como lo son: a) La percepción básica, misma que implica la visión, la capacidad de identificar y reconocer sonidos, la habilidad de identificar olores y el sentido del tacto y b) La función motriz, comprende la habilidad de moverse en forma autónoma y la manipulación de símbolos¹⁴.

4. Procesamiento de lenguaje natural: También llamado lenguaje ordinario, es el que utiliza una comunidad lingüística con el fin primario de la comunicación, y se ha construido con reglas y convenciones lingüísticas y sociales durante el período de constitución histórica de nuestra sociedad. Es decir, a través del lenguaje natural surge el fenómeno de la comunicación y por ende es una forma de transmitir el conocimiento¹⁵.

5. Algoritmos Genéticos: Normalmente trabaja sobre la representación de una posible solución a un problema dado (casi siempre cadena finita), y sobre ella se aplican operadores genéticos para combinar las bondades de las soluciones mediante la reproducción¹⁵.

6. Reconocimiento de patrones: Trata de diferentes técnicas de clasificación para identificar los subgrupos con características comunes en cada grupo, y con el grado de asociación se obtiene una conclusión diferente¹³.

7. Búsqueda de soluciones: Las búsquedas proporcionan una forma de resolver los problemas en los que no se dispone de un método más directo como una estructura con técnicas directas existentes¹⁶.

8. Representación del conocimiento: El uso del conocimiento proporciona una forma de resolver problemas complejos explotando las estructuras de los objetivos involucrados. El agente que actúa inteligentemente requiere una representación del ambiente sobre el que actúa, o por lo menos de los aspectos que son relevantes para resolver un problema¹⁶.

Los enfoques desde la Inteligencia Artificial son: Débil, Fuerte, Distributiva, Generativa y las Redes Generativas Antagónicas¹⁷:

1. La IA Débil simula la cognición humana y es de gran provecho para la sociedad, ya que permite automatizar actividades, trabajos, procesos, entre otros, en los cuales se debe invertir mucho tiempo o simplemente ningún ser humano por si sólo puede ejecutar.

2. La IA Fuerte es un concepto tecnológico aun ideal, con conciencia, y sensibilidad, con la capacidad de solventar cualquier tipo de problema a través de un proceso totalmente autónomo e independiente de una orden¹⁸.

3. La Generativa hace referencia a la creación de contenidos (audio, video, texto, imagen y otros), aumento de datos, imputación de anomalías, predicción de datos lo que se aprecia como una gran aportación a la eficiencia y productividad¹⁷.

4. La IA Discriminativa se centra en aprender cómo lucen los datos, así como identificar elementos distinguibles mediante una frontera de separación, esto facilita las tareas posteriores de clasificación o categorización¹⁷, se utiliza para tareas como la clasificación donde el objetivo es predecir un valor¹⁹.

5. Las Redes Generativas Antagónicas son un tipo de modelo generativo con una arquitectura específica en la que dos redes, un generador y un discriminador, compiten entre sí para producir muestras generadas cada vez más plausibles utilizada por los profesionales en Diseño y Arquitectura¹⁷.

El Modelo de Lenguaje de la Inteligencia Artificial es:

El Prompt frase o pregunta que se utiliza para estimular una respuesta por parte de la Inteligencia Artificial. Depende en gran medida del diseño y formulación de los Prompts que se le presentan. Es importante considerar la estructura, el formato y el tipo de información que se incluye en el Prompt para lograr resultados óptimos en su uso como herramienta²⁰.

Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial se han diversificado en la contexto Educativo, Económico, Salud, Gamificación y Lúdica, Político, Social y otros.

La Inteligencia Artificial surge para el desarrollo de recursos educativos didácticos con la Tecnología Educativa reforzando la actuación del docente y optimizando el proceso de enseñanza aprendizaje⁸.

Vargas²¹ considera a la tecnología educativa como “ El desarrollo de las tecnologías de información y comunicación que han proporcionado un conjunto de aplicaciones, herramientas digitales compatibles con dispositivos tecnológicos, que permiten al docente planificar, organizar, desarrollar la clase en diferentes modalidades: presencial, semi-presencial, virtual o distancia.”

ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA

De acuerdo a Savier Acosta²²:

La enseñanza consiste esencialmente en proporcionar apoyo a la actividad constructiva de los alumnos; define las estrategias de enseñanza como todas aquellas ayudas planteadas por el docente que se le proporcionan al estudiante para facilitar un procesamiento más profundo de la información; es decir, procedimientos o recursos utilizados por quien enseña para promover aprendizajes significativos.

Por su parte Díaz y Hernández²³, consideran que son:

Procedimientos (conjuntos de operaciones o habilidades), que un docente emplea en forma consciente, controlada e intencional como instrumentos flexibles para enseñar significativamente y solucionar problemas; asimismo, afirman que en cada aula donde se desarrolla el proceso de enseñanza y aprendizaje, se realiza una instrucción conjunta entre enseñante y aprendices, única e irrepetible. Además, plantean que las estrategias de enseñanza se clasifican en: 1) pre-instruccionales (al inicio), 2) co-instruccionales (durante) y 3) post-instruccionales (al término).

1) Estrategias de enseñanza pre- instruccionales (Antes). Se desenvuelve semanas anteriores al principio del curso, admitiendo la planificación y organización del curso. La adecuada calidad de los cursos instruye con una adecuada preparación, estas estrategias tienen como finalidad que el estudiante sea capaz de plantearse objetivos y metas, que le permiten al profesor saber si el estudiante tiene idea de lo que la asignatura contempla y la finalidad de su instrucción, el Cuadro Nº 1 describe las estrategias pre- instruccionales:

Cuadro Nº1 . Estrategias de enseñanza pre-instruccionales (Antes) 

Fuente: elaboración propia.

2) Estrategias de enseñanza co- instruccionales (Durante). Son aquellas que apoyan los contenidos curriculares durante el proceso de enseñanza, éstas realizan funciones como, detección de la información principal, conceptualización de los contenidos, delimitación de la organización, estructuración e interrelaciones entre dichos contenidos, mantenimiento de la atención y motivación, como se muestra en el Cuadro Nº 2.

Cuadro Nº2 . Estrategias de enseñanza co-instruccionales (Durante) 

Fuente: elaboración propia.

3) Estrategias de enseñanza post- instruccionales (Después). En esta etapa final, se retroalimenta con una postura crítica de los contenidos desarrollados, así como de valorar el aprendizaje del estudiante y la evaluación final, son aquellas que se presentan después del contenido que se ha de aprender, permiten realizar una postura crítica sobre los contenidos desarrollados²³ (ver Cuadro Nº 3):

Cuadro Nº3 . Estrategias de enseñanza co-instruccionales (Después) 

Fuente: elaboración propia.

ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE

Para Vargas⁶ la estrategia de aprendizaje es un conjunto de acciones que el estudiante articula, integra y adquiere en la resolución de problemas o en el cumplimiento de objetivos apoyados en el pensamiento crítico mismos que coadyuvan en la construcción de conocimientos y en la formación académica.

Los objetivos particulares de la estrategia de aprendizaje consisten en afectar la forma en que se selecciona, adquiere, organiza o integra en nuevo conocimiento o incluso la modificación del estado afectivo o motivacional del aprendizaje. Las estrategias usadas se deben orientar al aprendizaje autentico que está caracterizado por cinco características: pensamiento de alto nivel, profundidad del conocimiento, conexiones con el mundo real, dialogo sustantivo y apoyo social para el aprovechamiento del alumno²⁵.

INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ESTRATEGIAS EDUCATIVAS

Las Herramientas Tecnológicas con Inteligencia Artificial disponibles son de amplia escala, es así, que en el año 2023 alcanzó a 250 millones de usuarios y para el 2030, se espera que ese número se triplique a más de 700 millones(28), entre las Herramientas de Inteligencia Artificial se tienen Gratuitas y de Pago como ser: Bing (Microsoft), ChatGpt (OpenAi), Gemini (Google), Perplexity, Claude, Textcortex, Connected Papers, Canva y otros, también se encuentran presentes en Asistentes de voz, Automóviles inteligentes, Domótica, IA en el hogar, Aplicaciones médicas,

La integración de la Inteligencia Artificial y Estrategias Educativas promueven el trabajo activo, colaborativo e interactivo de educadores y educandos, todo esto con el propósito de alcanzar objetivos académicos, a partir, de esta combinación surgen escenarios críticos reflexivos donde el docente y estudiante fortalecen el proceso enseñanza y aprendizaje⁶. Es preciso señalar que el empleo de la Inteligencia Artificial en espacios: académicos, lúdicos, profesionales, familiares, económicos, sociales y otros, debe ser considerada como un asistente que oriente, clarifique ideas y coadyuve en la solución de problemas.

A partir de las peculiaridades de las Estrategias Educativas que el docente y estudiante seleccionan, emergen diferentes aplicaciones de Inteligencia Artificial de connotación gratuita y de pago que tienen la finalidad de fortalecer el proceso educativo desarrollando competencias, habilidades y lograr el aprendizaje autentico y significativo.

Integración de Inteligencia Artificial y Educación.

A continuación, se describen las estrategias de enseñanza - aprendizaje y su integración con la Inteligencia Artificial disponibles para docentes y estudiantes antes, durante y después del proceso de formación académica (ver Cuadro Nº 5), como ser la generación de contenidos, personalización de aprendizaje, evaluación remota y otras⁶.

1) Contenidos nuevos: Conversaciones, historias, imágenes, videos, música, artículos académicos y otros, la IA puede generar contenido educativo adaptado a las necesidades específicas de cada estudiante, ofrece un plan de estudios verdaderamente adaptativo que ayude a impulsar la innovación educativa.

2) Personalización del aprendizaje: Puede adaptar el contenido y la dificultad de las lecciones en función del nivel de logro alcanzado por cada estudiante, lo que permite un aprendizaje más individualizado, Los tutores virtuales basados en IA pueden ofrecer retroalimentación personalizada y sugerencias para el estudio.

3) Evaluación remota automatizada: La IA puede evaluar automáticamente exámenes y tareas, proporcionando retroalimentación instantánea a los estudiantes y liberando tiempo para los educadores, Pueden identificar patrones de aprendizaje a los profesores sobre el rendimiento de los estudiantes, con la IA respaldando las evaluaciones remotas, se promueve la flexibilidad en el proceso educativo. Los estudiantes son evaluados de manera efectiva, y los resultados se analizan de manera rápida y precisa.

4) Recomendaciones de contenido: Los algoritmos de IA pueden analizar el historial de aprendizaje de un estudiante y recomendar recursos y materiales adicionales que se adapten a sus necesidades y preferencias.

5) Automatización de tareas administrativas: Permite automatizar tareas como la programación de clases, la gestión de registros y la comunicación con los estudiantes y padres, lo que libera tiempo para los educadores.

6) Aprendizaje adaptativo: Los sistemas de aprendizaje adaptativo utilizan IA para ajustar el ritmo y la dificultad del contenido en tiempo real según las respuestas y el progreso del estudiante.

7) Analítica de datos: Analiza grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y patrones en el rendimiento estudiantil, lo que ayuda a los educadores a tomar decisiones informadas sobre la enseñanza y el diseño curricular.

8) Sistemas de Tutoría Inteligente Virtual: Los chatbots y asistentes virtuales pueden brindar apoyo 24/7 a los estudiantes, responder preguntas comunes y ofrecer orientación sobre recursos y temas, incluye sistemas de tutoría inteligentes.

9) Sistemas de aprendizaje online: La IA puede enriquecer la experiencia de aprendizaje en entornos virtuales, adaptándose a las preferencias y capacidades individuales de los estudiantes. Esto hace que el aprendizaje sea más interactivo y personalizado.

10) Recopilación y análisis de datos: La IA puede recopilar y analizar datos educativos para identificar patrones, tendencias y áreas de mejora. Esta información permite una toma de decisiones más informada para mejorar la calidad de gestión en educación.

11) Desarrollo de habilidades: La IA puede emplearse para enseñar habilidades del siglo XXI, como la programación, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, a través de plataformas educativas interactivas.

12) Acceso a la educación: Ayuda a eliminar barreras geográficas y lingüísticas, ofreciendo contenido educativo en diferentes idiomas y facilitando la educación en línea.

Cuadro Nº5 . Integración de Inteligencia Artificial y Estrategias de Enseñanza Y Aprendizaje 

Fuente: elaboración propia.

CONCLUSIONES

El trabajo ha permitido verificar la necesidad de docentes, estudiantes, en conocer los elementos significativos de la Inteligencia Artificial Generativa en la construcción de contenidos y empleo en diferentes contextos para fortalecer y dar continuidad al proceso enseñanza y aprendizaje.

Es pertinente señalar que los objetivos del presente trabajo se deducen en identificar los elementos de la Inteligencia Artificial y su integración con las Estrategias de Enseñanza Aprendizaje, Tecnologías Educativas mismas que contribuyen en el desarrollo del proceso enseñanza y aprendizaje, en la construcción de espacios reflexivos, interactivos para educadores, estudiantes, unidades académicas y sociedad en su conjunto.