El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Formación Docente DOI: https://doi.org/10.37843/rted.v17i2.566
Contenido principal del artículo
Resumen
El uso de la inteligencia artificial (IA) avanza rápidamente en el mundo; sustentado en la teoría de la conectividad, una computadora elaborada para interactuar con la humanidad resuelve ciertas tareas. El objetivo de la investigación fue analizar el impacto de la aplicación de la inteligencia artificial en la formación docente. La investigación se enmarcó en el paradigma cognitivo, con un enfoque cualitativo y un diseño narrativo, mediante una revisión documental y el método PRISMA. Se realizó una búsqueda en diversas bases de datos y se seleccionaron 11 artículos relevantes. Los resultados indican que la IA tiene el potencial de mejorar la formación docente al ofrecer herramientas innovadoras y métodos pedagógicos eficientes. Se identificaron dimensiones claves como la cognitiva, sensoriomotora, emocional y ética; las cuales demuestran cómo la IA facilita el aprendizaje autónomo, mejora habilidades técnicas y fomenta competencias interpersonales. Sin embargo, se evidenciaron limitaciones, como la falta de formación adecuada para los docentes y la resistencia a nuevas tecnologías. El estudio sugiere que la IA puede enriquecer la formación docente y mejorar la calidad educativa, pero es necesario abordar las barreras actuales para maximizar su impacto. Además, se recomienda investigar sobre cómo la IA influye en la formación docente y considerar una mayor diversidad geográfica en futuros estudios.
Descargas
Métricas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Aquellos autores que tengan publicaciones en nuestra revista aceptan los términos siguientes:
- En el momento en que una obra es aceptada para su publicación, el autor conserva los derechos de reproducción, distribución de su artículo para su explotación en todos los países del mundo en el formato proporcionado por nuestra revista, así como en cualquier otro soporte magnético, óptico y digital.
- Los autores conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cual estará simultáneamente sujeto a la Licencia de reconocimiento de Creative Commons (Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)) que permite a terceros copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato, Bajo las condiciones siguientes: Reconocimiento — Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. NoComercial — No puede utilizar el material para una finalidad comercial. SinObraDerivada — Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado. No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que legalmente restrinjan realizar aquello que la licencia permite.
- Los autores podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales, repositorios, bibliotecas, o en su página web), lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada.
- El retiro de un artículo se solicitará por escrito al Editor, haciéndose efectivo luego de respuesta escrita de este. Para tal efecto, el o los autores enviarán correspondencia vía E-mail: [email protected].
- El autor no recibirá compensación económica por la publicación de su trabajo.
- Todas las publicaciones de la Revista Docentes 2.0, están bajo la plataforma Open Journal System (OJS) en dirección: https://ojs.docentes20.com/
Citas
çAcosta Faneite, S. F. (2023). Los enfoques de investigación en las Ciencias Sociales. Revista Latinoamericana Ogmios, 3(8), 82–95. https://doi.org/10.53595/rlo.v3.i8.084 DOI: https://doi.org/10.53595/rlo.v3.i8.084
Adviser. (2021). Dramatized video-based problem-based learning (DVPL) in undergraduate medicine: An account of experience.
Del Campo, G., Villota, W., Andrade, E., Montero, Y. (2023). Análisis bibliométrico sobre estudios de la neurociencia, la inteligencia artificial y la robótica: énfasis en las tecnologías disruptivas en educación. Salud Ciencia y Tecnologia, 3(362). https:// doi.org/10.56294/saludcyt2023362
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6ta ed.). McGraw-Hill.
Hwang, G. J., & Chang, C. Y. (2023). A review of opportunities and challenges of chatbots in education. Interactive Learning Environments, 31(7), pp. 4099-4112. https:// doi.org/10.1080/10494820.2021.1952615 DOI: https://doi.org/10.1080/10494820.2021.1952615
Karsenti, T. (2019). Artificial intelligence in education: The urgent need to prepare teachers for tomorrow’s schools. Formation et Profession, 27(1), pp. 112 - 116. 10.18162/fp2019.a167 DOI: https://doi.org/10.18162/fp.2019.a166
Kinsner, W. (2023). Towards human security through personalized trans-disciplinary evolving symbiotic education based on cognitive digital twins. Cadmus, 5(2), 38-73. https://n9.cl/ho038
Mattar, J. (2018). Constructivism and connectivism in education technology: active, situated, authentic, experiential, and anchored learning. RIED - Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 21 (2), 201-217. http://dx.doi.org/10.5944/ried.21.2.20055] DOI: https://doi.org/10.5944/ried.21.2.20055
Mejía-Rivas, J. (2022). Los paradigmas en la investigación científica. Revista Ciencia Agraria, 1(3), 7-14. https://doi.org/10.35622/j.rca.2022.03.001 DOI: https://doi.org/10.35622/j.rca.2022.03.001
Owoc, M.L., Sawicka, A. & Weichbroth, P. (2021). Artificial Intelligence Technologies in Education: Benefits, Challenges and Strategies of Implementation. Springer International Publishing, pp. 37 - 58. https:// doi.org/10.1007/978-3-030-85001-2_4 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-85001-2_4
Page, M. J., Moher, D., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., ... & McKenzie, J. E. (2021). PRISMA 2020 explanation and elaboration: updated guidance and exemplars for reporting systematic reviews. bmj, 372. https://doi.org/10.1136/bmj.n160 (BMJ) (BMJ DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.n160
S?m?rescu, N., Bumbac, R., Zamfiroiu, A., & Iorgulescu, M. C. (2024). Artificial intelligence in education: Next-gen teacher perspectives. Amfiteatru Econ. J, 26. 145-161. https:// doi.org/10.24818/EA/2024/65/145 DOI: https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/145
Tunjera, N. &. (2023). Investigating effective ways to use artificial intelligence in teacher education. Kidmore End: Academic Conferences International Limited. DOI: https://doi.org/10.34190/ecel.22.1.1625
Villasis, et al. (2020). Uso de revisiones sistemáticas y metaanálisis en la medicina basada en evidencia.
Wu, W., Burdina, G. & Gura, A. (2023). Use of artificial intelligence in teacher training. International. Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies, 18(1), pp. 1 - 15. https:// doi.org/10.4018/IJWLTT.331692 DOI: https://doi.org/10.4018/IJWLTT.331692
Yang, S., Ogata, H., Matsui, T. & Chen, N. (2021). Human-centered artificial intelligence in education: Seeing the invisible through the visible. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2(100008). 10.1016/i.caeai.2021.100008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100008