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dc.contributor.authorLara Nieto-Márquez, Natalia
dc.date.accessioned2025-01-23T17:35:49Z
dc.date.available2025-01-23T17:35:49Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationLara Nieto-Márquez, N. (2024). Implementación de la Inteligencia Artificial en la práctica docente para el desarrollo de competencias de investigación en estudiantes universitarios. En M. Simón Márquez, S. Fernández Gea, M. Molero Jurado, J.J. Gázquez Linares, P. Molina Moreno (Coords.) Innovación Docente e Investigación en Educación y Ciencias Sociales: Desafíos de la Enseñanza y Aprendizaje en la Educación Superior (pp. 247-262). Dykinson.es
dc.identifier.isbn978-84-1070-930-0
dc.identifier.otherhttps://www.dykinson.com/libros/innovacion-docente-e-investigacion-en-educacion-y-ciencias-sociales-desafios-de-la-ensenanza-y-aprendizaje-en-la-educacion-superior/9788410709300/es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12020/1597
dc.description.abstractEn el contexto de los avances tecnológicos, la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se ha convertido en un pilar transformador en la educación superior. Este capítulo examina cómo herramientas como ChatGPT, Copilot y otras han impactado la enseñanza, planteando tanto oportunidades como desafíos en la integración de estas tecnologías. Desde la prevención del plagio hasta la necesidad de reestructurar los procesos de enseñanza y evaluación, la incorporación de la IA requiere un enfoque estratégico que promueva el pensamiento crítico y la ética académica. A través de un enfoque práctico, el capítulo presenta un estudio que analiza la implementación de herramientas de IA en actividades académicas de estudiantes universitarios, centrándose en el desarrollo de competencias clave en asignaturas como metodología de la investigación y análisis de datos. Con una muestra de estudiantes de máster, se exploran metodologías mixtas que permiten contextualizar el impacto de la IA en la búsqueda de información, la resolución de problemas y el aprendizaje autónomo. El capítulo no solo aborda los beneficios de la IA, como la optimización de procesos y la personalización del aprendizaje, sino que también reflexiona sobre los riesgos asociados, como la fiabilidad de la información y la posible dependencia tecnológica. Finalmente, se destacan las estrategias y buenas prácticas identificadas durante la investigación, proporcionando una base para futuras iniciativas que busquen integrar la IA de manera ética y efectiva en el ámbito educativo.es
dc.language.isoeses
dc.publisherDykinsones
dc.titleImplementación de la Inteligencia Artificial en la práctica docente para el desarrollo de competencias de investigación en estudiantes universitarioses
dc.typebookPartes
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.14679/3765
dc.page.initial247es
dc.page.final262es
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.subject.areaCiencias de la Educaciónes
dc.subject.keywordInteligencia Artificiales
dc.subject.keywordMetodología de Investigaciónes
dc.subject.keywordInvestigación Educativaes
dc.subject.keywordInnovación Docentees
dc.subject.keywordCompetencias de Investigaciónes
dc.subject.unesco5312.04 Educaciónes


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