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| Main Author: | |
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| Format: | Recurso digital |
| Language: | |
| Published: |
Zenodo
2025
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| Online Access: | https://doi.org/10.5281/zenodo.16923823 |
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| _version_ | 1866902046217601024 |
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| author | Fernández Salguero, Ricardo Alonzo |
| author_facet | Fernández Salguero, Ricardo Alonzo |
| contents | <p>El uso de la tecnología educativa, impulsado por la inteligencia artificial (IA), ha experimentado una expansión dramática, acelerada por la pandemia de COVID-19. Este documento presenta un análisis de varios metaanálisis y revisiones sobre los efectos de diversas intervenciones de IA en el rendimiento académico de los estudiantes, desde sistemas de tutoría inteligente (ITS) hasta modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT. Se sintetizan los resultados de una amplia gama de estudios experimentales y cuasi-experimentales en contextos de educación K-12 y superior. El análisis revela que, si bien la IA tiene el potencial de generar mejoras significativas en el rendimiento y el compromiso estudiantil, su efectividad está fuertemente modulada por el diseño de la intervención, el contexto de aplicación y las características del alumnado. Los resultados muestran un efecto positivo, de pequeño a moderado, en el rendimiento académico, pero también señalan riesgos como la dependencia excesiva y la posible atrofia de habilidades críticas si no se implementan con barreras de seguridad pedagógicas adecuadas. Se extraen elasticidades y tamaños de efecto de la literatura para cuantificar estos impactos y se proponen guías de mejores prácticas para educadores, desarrolladores y responsables de políticas, con el fin de maximizar los beneficios de la IA mientras se mitigan sus riesgos.</p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_16923823 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | El impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje: una síntesis de sistemas de tutoría y modelos de lenguaje en contextos educativos Fernández Salguero, Ricardo Alonzo <p>El uso de la tecnología educativa, impulsado por la inteligencia artificial (IA), ha experimentado una expansión dramática, acelerada por la pandemia de COVID-19. Este documento presenta un análisis de varios metaanálisis y revisiones sobre los efectos de diversas intervenciones de IA en el rendimiento académico de los estudiantes, desde sistemas de tutoría inteligente (ITS) hasta modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT. Se sintetizan los resultados de una amplia gama de estudios experimentales y cuasi-experimentales en contextos de educación K-12 y superior. El análisis revela que, si bien la IA tiene el potencial de generar mejoras significativas en el rendimiento y el compromiso estudiantil, su efectividad está fuertemente modulada por el diseño de la intervención, el contexto de aplicación y las características del alumnado. Los resultados muestran un efecto positivo, de pequeño a moderado, en el rendimiento académico, pero también señalan riesgos como la dependencia excesiva y la posible atrofia de habilidades críticas si no se implementan con barreras de seguridad pedagógicas adecuadas. Se extraen elasticidades y tamaños de efecto de la literatura para cuantificar estos impactos y se proponen guías de mejores prácticas para educadores, desarrolladores y responsables de políticas, con el fin de maximizar los beneficios de la IA mientras se mitigan sus riesgos.</p> |
| title | El impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje: una síntesis de sistemas de tutoría y modelos de lenguaje en contextos educativos |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.16923823 |