INTRODUCCIÓN
Actualmente, las
sociedades están sufriendo un conjunto de cambios en todas las esferas
políticas, sociales y económicas que exigen nuevas acciones estratégicas para
lograr la evolución y el desarrollo sostenible.
Por lo tanto, la
educación superior (ES) es un campo muy influenciado por esta dinámica global,
en las áreas del desarrollo de la ciencia, la tecnología e innovación que
orientan la transformación de las funciones sustantivas de las Instituciones de
Educación Superior (IES) con el propósito de formar un ser humano competitivo
en un mundo global. (Pérez et al., 2019)
Por ende, esta
dinámica cambiante abre paso a nuevos cambios en la gestión de las IES que
abarcan los paradigmas, modelos, métodos de enseñanza, contenidos, relaciones
entre los actores educativos e incluso los perfiles de competencias
profesionales, estudiantiles y del profesorado. (Molina et al., 2018)
Aunado a esto, los
avances tecnológicos y el auge científico han acelerado el proceso de
globalización que impacta todas las actividades cotidianas del individuo. Por
tanto, el mismo es concebido como “un asunto internacional de integración
global, económica, política y cultural; en el campo educativo, hace que las
instituciones de diferentes países participen en la competencia por acreditar
mejores docentes, estudiantes y graduados.” (Cordero et al., 2022, p. 73)
Por esta razón, las
IES están diseñando nuevas metodologías de enseñanza y aprendizaje que se
adapten a las transformaciones del conocimiento, exigencias de la vida social y
laboral; donde las mismas se han convertido en actores claves en la generación
de conocimiento, lo que exige una ampliación de sus relaciones o alianzas con
el sector social, económico y cultural. (Cordero et al., 2022)
Es importante
destacar que las IES tienen como propósito formar profesionales, generar nuevos
conocimientos para brindar beneficios económicos, sociales, tecnológicos y
culturales.
Por lo que se
encuentran ante nuevos retos, circunstancias emergentes, un proceso dinámico
cambiante que obligan a configurar nuevas formas de organizar los contextos
sociales y la producción del conocimiento. (Cordero et al., 2022)
Adicionalmente, hay
que destacar que, desde el auge de las nuevas tecnologías digitales conocidas
por su simultaneidad, instantaneidad, interactividad, asincronía y ubicuidad,
se ha insertado la inteligencia artificial (IA) en los procesos educativos.
Esta situación,
orienta a las IES a profundizar en una adecuación didáctica para adaptar los
diseños curriculares, espacios de aprendizaje y metodologías de enseñanza-
aprendizaje a esta nueva realidad que permita mediar nuevos aprendizajes desde
un enfoque personalizado a las necesidades individuales de los estudiantes y
vinculado con la realidad actual. (Flores Tena et al., 2021)
Sin embargo, es
importante destacar que la implementación de la IA en los procesos educativos
enfrenta grandes retos a considerar como la privacidad de datos de los
estudiantes y el aumento de las desigualdades en el acceso a la educación. No
obstante, es indiscutible el potencial que tiene la IA para cambiar las formas
en cómo aprendemos y enseñamos. (Rodríguez Torres et al., 2023)
De lo anterior,
diversas investigaciones se han orientado a conocer los beneficios de la
aplicación de la IA donde (Tobar et al., 2023) han encontrado la percepción
positiva del docente en el conocimiento y uso de alguna herramienta tecnológica
para mejorar su práctica pedagógica.
Así mismo,
evidenciaron que los docentes concuerdan sobre el valor de la IA para la
personificación y diseño de modelos educativos provechosos, sin embargo,
reconocen la escaza formación en el área ya que pueden tener dificultades en la
comprensión de cómo funciona y aplica la misma dentro del proceso de enseñanza
y aprendizaje.
Considerando lo antes
expuesto, otros estudios a nivel internacional han demostrado la existencia de
falta de conocimiento del manejo de las herramientas de la IA como los ChatGps desde la perspectiva del estudiante y del docente,
ya que no utilizan esta herramienta con frecuencia lo que sugiere la falta de
conocimiento del mismo y la poca difusión de las
aplicaciones que nos ofrece la IA.
Por lo que surge la
necesidad de una formación adecuada para docentes y estudiantes sobre estos
avances educativos ya que muestran la disposición para explorar este campo.
(García-Sánchez, 2023; García-Peñalvo et al., 2024)
En otro orden de
ideas, existen investigaciones que proponen planes curriculares integrando la
IA en programa de carreras de ingeniería, la cual se considera factible debido
a la disciplina, pero requiere de una reflexión exhaustiva para el manejo y uso
de las herramientas que ofrece la IA para un aprendizaje provechoso. (Coto
Jiménez, 2021)
Finalmente, la
investigación científica desde el área documental reseña el valor tecnológico e
innovador de la IA en la actualidad; ya que facilita la interacción del
individuo con la información, a su vez el enfoque dirigido a potenciar las
habilidades digitales y su personificación; sin embargo, se requiere de seguir
investigando desde el aspecto empírico sobre los beneficios de la aplicación y
uso de las herramientas tecnológicas. (Choque-Castañeda & Romero, 2023;
González et al., 2023)
Tomando en cuenta,
los avances en la investigación científica de la IA se demuestra el valor y
potencial que tiene la misma sobre los procesos de enseñanza- aprendizaje, ya
que puede ofrecer mejores espacios para un aprendizaje significativo y una
enseñanza adaptada a las necesidades de los estudiantes.
Partiendo del
potencial y la necesidad de integrar la IA en las metodologías de enseñanza y
aprendizaje se plantea el objetivo de la presente investigación que consiste en
“Configurar una estructura teórica de los elementos de inteligencia artificial
desde una concepción activa, colaborativa e interactiva de la enseñanza y el aprendizaje
en la Educación Superior.
METODOLOGÍA
La presente investigación fue de tipo documental con enfoque descriptivo.
Se realizó un acercamiento a las teorías de entrada que conforman los elementos
indispensables de las variables inteligencia artificial (IA) y las metodologías
activas de enseñanza y aprendizaje.
La técnica de recolección de la información fue el resumen analítico que
consiste en “descubrir la infraestructura del texto para precisar los elementos
claves de su trama, que constituyen su esqueleto básico.” (Montero & Hochman, 2005, p. 59)
Los elementos básicos de la estructura del texto fueron: estudios
científicos que contemplen objetivos o propósitos de la investigación en relación a las variables, cuerpo teórico que defina las
mismas y establezca los argumentos de las mismas en base a autores y las
conclusiones.
A su vez, el instrumento utilizado fue el esquema de resumen analítico
que busca “analizar la coherencia interna de los postulados del texto que se
está manejando”. (Montero & Hochman, 2005, p.
61). Es decir, el instrumento fue llenado de acuerdo al
registro de los elementos de la estructura en base a autores contrastados y
antecedentes científicos.
Los resultados del resumen analítico fueron construidos a través del
Modelo de Bagozzi que “aborda las definiciones y
conceptos teóricos, derivados y empíricos a través de una red de relaciones
entre diversos tipos de definiciones.” (Paolini et al. 2008, p. 51)
Es decir, este modelo surge para el diseño de metodologías de generación
de teorías científicas en las ciencias sociales y humanas garantizando la
rigurosidad científica. Por lo que su construcción teórica y de hipótesis es a
través de la deducción para ser corroboradas y contrastadas de forma empírica.
Para esta investigación se contempla solamente la estructura teórica a
través de conceptos e hipótesis no observable que posteriormente en otro
estudio serán sometidas a la comprobación empírica. (Magno, 2014)
La unidad de análisis revisadas fue: artículos indexados con los
siguientes criterios de inclusión: ser de los últimos 6 años, ser publicados en
diversas bases de datos o redes académicas como: Dialnet, Scielo, Scopus, Red Iberoamericana de Investigación que sean
reconocidas en la comunidad científica.
RESULTADOS
Partiendo de la
revisión y análisis documental se presenta las construcción teórica de la Malla
de Bagozzi, desde conceptos, teoría e hipótesis de
las variables de estudio a través de la deducción; comenzando con los conceptos
teóricos que se consideran “atributos no observables de una entidad social que
logran su significado a través de las conexiones con los conceptos empíricos”;
éstos se entrelazan con los conceptos derivados que se refieren también a
“atributos no observables pero en menor escala que los conceptos teóricos;
éstos se encuentran dentro de los conceptos teóricos, y se relacionan
directamente con los conceptos empíricos”.
Luego, están los
conceptos empíricos que se refieren a “las relaciones o propiedades
observables, dentro de estos se encuentran criterios que pueden ser medibles”.
Por último, encontramos la hipótesis no observable “cuya función es unir
conceptos entre sí para dar validez al estudio.” (Magno, 2014, p. 54)
En la presente
investigación se construyó la malla desde un recorrido deductivo que relaciona
conceptos como: la inteligencia artificial y metodologías activas de la
enseñanza y aprendizaje, por lo cual, se analiza la importancia desde los
beneficios para la educación la integración de las diversas herramientas o
aplicaciones de la inteligencia artificial a los espacios o ambientes de
enseñanza-aprendizaje para mejorar la calidad de la función docencia de las
Instituciones de Educación Superior (IES). A continuación, se presenta una
fundamentación teórica de los conceptos abordados.
3.1. Concepto Teórico 1: La Inteligencia Artificial:
La inteligencia
artificial se refiere “a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que
requieren la inteligencia humana mostrando ser un potencial en las áreas de procesamiento
de datos, la automatización de procesos y la interacción humana.” (Aparicio,
2023, p. 218)
Por otro lado es definida “como la imitación de las funciones
cognitivas, creativas y racionales de los seres humanos por medio de datos al
alcance del entorno” (Norman-Acevedo, 2023, p. 4); la misma ha impactado en el
área de la educación superior en la personalización del aprendizaje,
organización de espacios interactivos de aprendizaje, creación de sistemas o chatbots (asesorías en línea) y la automatización de
procesos administrativos. (García, 2023)
Con respecto a la
personalización del aprendizaje, se refiere a que a través de la inteligencia
artificial se puede recopilar datos del rendimiento académico
(fortalezas-debilidades), estilos de aprendizaje y los intereses de los
alumnos; estos datos generan algoritmos que se traducen en las recomendaciones
personalizadas para que los profesores adecuen contenidos, metodologías de
enseñanza-aprendizaje y evaluación de forma pertinente. (Norman-Acevedo, 2023)
Respecto a la
personalización del aprendizaje, se refiere a que a través de la inteligencia
artificial se puede recopilar datos del rendimiento académico
(fortalezas-debilidades), estilos de aprendizaje y los intereses de los
alumnos; estos datos generan algoritmos que se traducen en las recomendaciones
personalizadas para que los profesores adecuen contenidos, metodologías de
enseñanza-aprendizaje y evaluación de forma pertinente. (Norman-Acevedo, 2023)
Además,
impacta directamente en la creación de ambientes de aprendizaje que cautiven al
estudiante desde experiencias inmersivas que promuevan la interacción con
contenidos abstractos a través de la realidad aumentada y la simulación;
permitiendo la consolidación del nuevo aprendizaje, así como también el aumento
de la disposición hacia el mismo.
A su
vez, la personalización del aprendizaje de la IA facilita los procesos de
metacognición o regulación del proceso de aprendizaje individual de cada uno de
los estudiantes a través de informes detallados.
Por otro
lado, la IA ofrece las asesorías virtuales o chatbots
que consiste en un espacio organizado por el profesor para la
retroalimentación, respuestas a preguntas o dudas de los estudiantes desde la
virtualidad, lo cual facilita el trabajo docente en tiempo y espacio físico; ya
que el mismo funciona como un sistema inteligente que simula “un tutor”.
(Aparicio, 2023)
Por
último, encontramos los recursos educativos inteligentes que se derivan de la
personalización del aprendizaje; donde el algoritmo detecta los intereses,
estilo de aprendizaje y nivel de conocimiento, ofreciendo recursos como libros,
documentos o cualquier información adaptada a las características del individuo
facilitando el proceso de consolidación de los aprendizajes. así como también,
se pueden diseñar actividades interactivas basadas en juegos o simulaciones que
resultan envolventes, lo cual permite la aplicación de la teoría y la
retroalimentación del proceso de aprendizaje. (Aparicio, 2023)
Es
importante destacar que los recursos inteligentes han estado en auge desde el
año 2022 de forma exponencial, ya que se ha abierto una diversidad de
alternativas en herramientas para la generación de textos, imagen, video,
objetos en 3D, códigos y anti plagios desde versiones
pagas y gratuitas que han complementado la práctica de los profesores en la
educación superior (Peñalvo et al., 2024). Este estudio demuestra que la IA es
un conjunto de herramientas de procesamiento de información que representan un
paso más en los avances realizados en este campo durante el último siglo.
La IA
permite el procesamiento de información de forma útil para los humanos debido a
su velocidad y alineación con los objetivos.
Por otra parte, se consideran tres aspectos importantes en la
integración de la IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje, y son los
siguientes:
Los Chatbots: son
programas diseñados “para comprender y generar respuesta a través de una
interfaz de texto”; a su vez incluye una diversidad de tareas que permite
obtener conocimientos de diversos campos a través de fuentes como libros,
artículos, páginas web, noticias de internet orientado al aprendizaje de
patrones y estructuras del lenguaje (León y León, 2020; Reyes et al., 2023, p.
144). Además, se refieren a software conversacionales inteligentes.
En la
educación se consideran herramientas que actúan como un profesor, estudiante o
tutor virtual que realiza un acompañamiento al proceso de aprendizaje de los
estudiantes a través de respuestas y consultas a sus dudas.
Este
permite la flexibilidad de las clases, el desarrollo del contenido fuera y
dentro del aula y pueden reducir el tiempo de revisión por parte del profesor.
(Cotrina, et al., 2021)
Plataformas
online para el autoaprendizaje: Son herramientas que se generan del Machine Learning o aprendizaje automático como los chatbots que brindan al docente información de los
estudiantes como intereses, estilos de aprendizajes, nivel de conocimientos que
ayudan por un lado al profesor a adaptar sus estrategias a las necesidades
reales y a su vez a los estudiantes que le permiten desarrollar habilidades
para el autoaprendizaje y la autorregulación. (Moreno Padilla, 2019)
Por otro lado, existen otro tipo de plataformas como los Rstudio para entornos de diseño de programación y cálculos
estadísticos, Latex orientada a la creación de
documentos.
La Robótica
Educativa: se
refiere al vínculo entre el mundo digital y el físico. Parte de las teorías de
aprendizaje activas y del “aprender haciendo” desde metodologías colaborativas.
El fin
de la robótica es equipar a las máquinas simples de pensamientos creados por
los estudiantes y docentes mientras desarrollan la IA. (Moreno Padilla, 2019)
La
robótica se ha popularizado en los últimos años ya que desarrollo el
aprendizaje activo y la enseñanza interdisciplinaria como matemáticas,
ciencias, tecnología, arte y desarrollo de la creatividad con el fin de mejorar
la calidad educativa. (González, et al., 2021; Raposo et al., 2022)
3.2. Concepto Teórico 2: Metodologías
Activas de la Enseñanza y el Aprendizaje:
Las metodologías activas de la enseñanza y el aprendizaje consideran la
aplicación práctica de conocimientos en contextos reales o significativos,
donde el estudiante es el protagonista y responsable de su propio aprendizaje.
En la
Educación Superior esto es necesario para formar un profesional que sea
competente en un mundo global y dinámico.
En la actualidad
este tipo de metodologías facilitan la inserción de las nuevas tecnologías y la
inteligencia artificial, ya que promueven la participación en entornos
interactivos centrados en el estudiante y su aprendizaje. (Granados Romero et
al., 2020)
Así
mismo, la enseñanza basada en metodologías activas,
está enfocada en el desarrollo de competencias características de la disciplina
desde un proceso constructivo centrado en el individuo y no receptivo.
También
fomenta el aprendizaje desde redes de conocimiento interrelacionados que ayudan
a la solución de situaciones en los contextos reales.
Por otra
parte, la aplicación de metodologías activas desarrolla el aprendizaje
autodirigido, en la cual se promueven habilidades para identificar la
dificultad de problemas, comprensión de textos, aplicación de estrategias para
la comprensión y la metacognición; que permite la consciencia del individuo
sobre su proceso y nivel de adquisición de los conocimientos.
Estas
metodologías tienen sus fundamentos en las teorías de Piaget, Vygotsky y
Ausubel (Altamirano et al., 2022). Además, las metodologías activas fomentan el
aprendizaje colaborativo en la cual los participantes trabajan juntos en la
solución de un problema, completar una asignación o crear un producto.
En
espacios de aprendizajes virtuales o híbridos, se debe considerar el aspecto
colaborativo, el desarrollo del pensamiento crítico, la interacción, la
interpretación, acompañamiento del profesor y los compañeros estudiantes.
(Reyes-Cabrera, 2022)
Por otro
lado, estas metodologías que integran la inteligencia artificial deben promover
una educación híbrida, la cual considera la dualidad de la educación presencial
y a distancia a través de la virtualidad. Dentro de este enfoque es crucial la
capacitación de la planta de profesores para desarrollar las competencias
necesarias que permitan organizar y planificar ambas modalidades de enseñanza;
logrando así estructurar los procesos idóneos para trabajar en virtualidad y
presencialidad.
Además
de la capacidad de diseñar recursos multimedia, audiovisuales, redes sociales y
aplicaciones que sirvan para propiciar la interactividad entre el estudiante y
el contenido logrando la autogestión del aprendizaje. (Saavedra et al., 2022)
Los
modelos híbridos están emergiendo como una alternativa de compromiso
estudiantil e innovación sostenible a la educación tradicional que permite
desarrollar habilidades cognitivas como analizar, evaluar, monitorear el
aprendizaje, trabajar cooperativamente y conectar los saberes con los problemas
reales del contexto; de esta forma logra comprender la importancia de su
accionar en las comunidades.
Adicionalmente,
se considera un aula híbrida cuando cumple los siguientes criterios: el
estudiante aprende en línea algún conocimiento de la planificación docente
desde la autogestión y en un lugar monitoreado fuera del aula de clases.
Además, los estudiantes pueden realizar conexiones entre los contenidos de las
materias para obtener experiencias de aprendizaje integrales y transversales. (Mejía
Gallegos et al., 2017)
Por último, son diversas las metodologías activas que se pueden aplicar
en los procesos educativos:
3.2.1 Aprendizaje basado en
proyectos: Se desprende del modelo constructivista
involucrando varias teorías de aprendizaje como la de Piaget, Bruner, Dewey,
entre otros.
En la
actualidad se ha incrementado su uso en la educación superior, ya que rompe con
la educación tradicionalista, la cual traslada la responsabilidad del
aprendizaje a los estudiantes como “gestores” de su propio proceso. Este método
asume el conocimiento como una construcción del sujeto en interacción con el
contexto; además de considerar que las estructuras cognitivas son las que abren
el paso al aprendizaje. (Travieso & Ortíz, 2018)
En esta
metodología es importante la autorregulación y metacognición de los estudiantes
sobre lo que aprenden en los espacios de aprendizaje.
De lo
anterior, se constituye una forma de aprendizaje que se parte de una necesidad,
problema o interés que genera un estado de conflicto en los esquemas mentales
que propician las habilidades para indagar, explorar y experimentar logrando la
construcción o reconstrucción de nuevos saberes. (Travieso & Ortíz, 2018)
En la
educación superior esta metodología es idónea ya que permite articular los
procesos cognitivos con las habilidades científicas de la gestión del
conocimiento para desarrollar competencias profesionales que permitan resolver
problemas en el entorno laboral y así favorecer los niveles de competitividad
en el mercado laboral.
Aunado a
esto, contribuye al desarrollo de competencias instrumentales, sistemáticas y
personales debido a que es una metodología que permite a partir del trabajo en
equipo buscar las soluciones a un problema con el acompañamiento de un tutor
desde un aprendizaje centrado en el estudiante (Ruiz et al., 2021). Es decir,
los aprendizajes se generan desde la construcción y no desde la receptividad.
(Sanchis et al., 2020)
3.2.2 Aula invertida:
Partiendo de lo anterior, se propone la combinación del método
aprendizaje basado en problemas con la estrategia del aula invertida ya que
favorece los procesos de indagación y el uso de la tecnología en la elaboración
de los proyectos.
Se
considera un método que facilita la enseñanza basada en las necesidades e
intereses de los estudiantes, propicia espacios para la retroalimentación,
reflexión y argumentación de los contenidos a estudiar.
Al mismo
tiempo, se consideran las Tecnologías de Información y comunicación como
recursos imprescindibles a la hora de investigar, indagar y transferir
conocimientos a distancia, mientras que el tiempo para la clase se organiza
para debatir y trabajar en equipo. (Manresa & García, 2020)
Esta
metodología de corriente activa del aprendizaje se adapta a esta era digital
que permite incrementar el rol activo de los estudiantes que han crecido en
tiempos digitalizados, la cual están enmarcados en un lenguaje de equipos
tecnológicos y el internet. Además, centra los procesos educativos a una
diversidad de tareas a distancia, siendo la clase un espacio para socializar lo
estudiado fuera del aula. (González-Zamar &
Abad-Segura, 2020; Solier et al., 2022)
No
obstante, el invertir el proceso de la clase genera que los alumnos lleven a
sus casas una serie de asignaciones como: tareas, vídeos o cualquier recurso
que le facilite entender y comprender lo que va a realizar en el salón de
clases.
Por otra
parte, en esta metodología los estudiantes trabajan colaborativamente en
equipo, se generan ideas creativas y soluciones a los problemas. (Jarquín,
2021)
3.2.3 La gamificación:
Se refiere a la aplicación de diseños de juegos en espacios no lúdicos
con el fin de aumentar la motivación, introducir nuevos comportamientos y
promover el compromiso de los estudiantes hacia su proceso de aprendizaje.
Los
mismos deben centrarse experiencias interactivas hacia el contenido de las
unidades curriculares y los perfiles de competencias a desarrollar.
Esta estrategia requiere ciertos mecanismos como:
un sistema de puntaje para los participantes al momento de realizar una
actividad, emblemas o reconocimientos por logros y tabla de clasificación de acuerdo a su desempeño en el juego.
Dentro de la gamificación encontramos los StoryTelling
y el Cuarto de Escape que conllevan la participación interactiva de roles y el
cumplimiento de acertijos en un cuarto cerrado sobre contenidos de la
asignatura curricular en una realidad virtual. (Reyes-Cabrera, 2022)
Por otro
lado, la gamificación desarrolla en los estudiantes su participación en la
creación de un entorno de aprendizaje para experimentar con libertad y aprender
del ensayo y error.
De esta
forma, el proceso de enseñanza- aprendizaje es sustentado en la competitividad
y cooperación donde el estudiante percibe la tarea no como una asignación, sino
como una actividad lúdica que se relaciona con sus intereses .(Pegalajar, 2021)
Una vez, descritos los conceptos teóricos de las variables en estudio,
se presenta el mapa de relaciones entre variables, conceptos teóricos,
derivados y empíricos generados de la revisión teórica de autores anteriormente
presentada:
3.3. Figura 1. Mapa de Relaciones entre Conceptos Teóricos,
Derivados y Empíricos.
3.4. Tabla 1.
Conceptos de la Red Teórica de la Inteligencia Artificial desde Metodologías
activas de la enseñanza y el aprendizaje.
A continuación, se presenta la hipótesis no observable cuya función es
unir conceptos teóricos entre sí sobre las variables de estudio.
Estas
relaciones o uniones permiten analizar las variables de forma profunda; es
decir pueden relacionarse conceptos teóricos con derivados no observables o con
conceptos empíricos.
Estas
hipótesis son comprobadas empíricamente para completar el modelo; sin embargo en esta investigación se presenta el modelo desde la
configuración teórica hasta las definiciones y descriptores empíricos que en un
futuro serán comprobados cuantitativamente desde los conceptos empíricos
observables.
La
presente hipótesis relaciona los conceptos teóricos no observables
(inteligencia artificial y metodologías activas) con los conceptos derivados no
observables de las variables (dimensiones IA: personificación-necesidades,
herramientas con las dimensiones de las metodologías activas: estrategias,
formas de aprendizaje, enseñanza) que se generó del proceso deductivo y
revisión documental anteriormente presentado.
3.5. Tabla 2.
Hipótesis, definiciones teóricas y empíricas de las Variables.
La hipótesis no observable evidencia desde los referentes teóricos lo
beneficioso que puede ser la integración de la IA en las metodologías activas
de la enseñanza y aprendizaje; ya que estos transforman la educación en
procesos flexibles-adaptativos que demanda las sociedades actuales.
Así
mismo, la IA ofrece una diversidad de herramientas o aplicaciones que permiten
desarrollar en los estudiantes competencias que eleven el desempeño profesional
que demanda el mercado productivo como la habilidad de autoformarse,
pensamiento crítico, resolución de problemas, habilidades instrumentales que se
adquieren a través del proceso interactivo e inmersivo que caracteriza a las
herramientas de la IA.
Además,
la incorporación de la IA en las metodologías activas se considera viable, ya
que estás se basan en el protagonismo del estudiante y su responsabilidad de
construir sus propios aprendizajes.
Por otro
lado, las metodologías sugeridas en esta investigación como el aprendizaje
basado en proyectos y el aula invertida propician el aprendizaje colaborativo,
auto dirigido e interactivo que va a la par con los beneficios de la IA y la
tecnología.
Así
mismo, las herramientas que ofrece la IA como los chatboots,
plataformas de autoaprendizaje, la gamificación, entre otras, comparten la
misma concepción activa, interactiva y constructiva del proceso de enseñanza y
aprendizaje.