La IA y las competencias docentes
Escritura académica, inteligencia artificial y análisis cognitivo
Ponencia temática de un trabajo Ana María Casnati
La estrecha relación entre el acto de escribir en la vida universitaria. la comprensión y la cognición exige un abordaje que considere la complejidad del contexto actual. Existen muchas formas de entenderla y, en esta medida, muchas formas de reflexionar sobre procesos pedagógicos y didácticos que contribuyen al aprendizaje en las carreras de grado. El presente trabajo tiene como propósito explorar la relación escritura académica-cognición desde la perspectiva del lenguaje como discurso en ciencias sociales especialmente en la relación con la argumentación. En sintonía con el Análisis Cognitivo se consideran las dimensiones ontológicas, epistemológicas, metodológicas y políticas para mostrar la forma en que se constituye un campo complejo (multirreferencial,polilógico y poliético) con/sobre el conocimiento y sus procesos de construcción, organización y socialización. Se exponen las características del discurso argumentativo en ciencias sociales, a fin de precisar de qué manera los rasgos discursivos pueden ser descritos como rasgos cognitivos que los estudiantes precisan aplicar en la argumentación. En la base de la exposición se encuentra el concepto de género discursivo desarrollado por Bajtín, que puesto bajo la lente del análisis cognitivo logra identificar la necesidad del estudiante de construir su propio discurso y reflexionar sobre su proceso de aprendizaje tensionando el uso de la IA. Es por ello que el análisis se centra en el discurso argumentativo como forma específica de discurso científico social que contribuye al aprendizaje y apropiación del conocimiento. Se trata de contraponer el proceso de aprendizaje ante el avance de IA desde el Análisis Cognitivo.
Predicción del sentimiento de soledad en personas mayores mediante técnicas de aprendizaje automático View Digital Media
Ponencia temática de un trabajo Fátima Pineda Urbano, Práxedes Martínez Moreno
En los últimos años, el sentimiento de soledad de las personas mayores se ha consolidado como serio y prevalente problema social y de salud pública, en gran medida gracias a la creciente atención prestada tanto al estudio de sus causas como de sus consecuencias. La presente investigación pretende diseñar, implementar y validar un modelo de aprendizaje automático que prediga el sentimiento de soledad en personas mayores, incorporando una perspectiva sociológica. La evidente interdisciplinariedad de esta propuesta permite, por un lado, conocer e interpretar en profundidad los aspectos más relevantes sobre el objeto de estudio tanto a nivel individual como social y, por otro, proporcionar una herramienta capaz de estimar dicho sentimiento de soledad en situaciones reales. El estudio realizado se estructura en varias fases claramente diferenciadas y hace uso de los datos disponibles en la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa, que recoge información detallada sobre la salud, la situación socioeconómica y las redes sociales y familiares de personas de 50 años o más, provenientes de distintos países europeos. Esta propuesta permite identificar los factores más relevantes para el diseño del modelo predictivo y, por ende, para la estimación del sentimiento de soledad en personas mayores. Asimismo, propicia futuras lógicas de investigación e intervención social en este campo, contribuyendo a la mejora de la calidad de vida en la vejez.
Docencia Aumentada e Inteligencia Artificial: Una herramienta útil para la formación ciudadana en entornos universitarios
Ponencia temática de un trabajo Wendy Mariel López Salgado, Laura Elizabeth Benhumea González
La integración de la inteligencia artificial (IA) en los procesos educativos universitarios representa un cambio paradigmático, especialmente en la enseñanza de contenidos vinculados a la cultura de paz, ética pública y protección de datos personales. A partir de una investigación empírica aplicada a estudiantes de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMéx), esta ponencia analiza los impactos, desafíos y oportunidades del uso de IA como herramienta pedagógica, evidenciando su potencial para fomentar el aprendizaje significativo, personalizado y colaborativo. Los resultados obtenidos mediante cuestionarios y estudios de caso revelan que más del 90% del alumnado percibe mejoras sustanciales en la comprensión de conceptos complejos, como los vinculados a los estudios para la paz, gracias a estas herramientas. En paralelo, se presenta el desarrollo de ÉticaBot, un chatbot pedagógico diseñado para responder preguntas sobre ética, transparencia y protección de datos, que permite fortalecer la cultura de la legalidad en espacios académicos. Ambas experiencias ilustran cómo las soluciones basadas en IA, utilizadas con responsabilidad y sentido crítico, pueden enriquecer el ecosistema educativo. A la par se advierten retos estructurales vinculados a la brecha digital y al acceso desigual a la tecnología y evidenciamos que la IA no debe reemplazar al docente, sino ampliar sus capacidades didácticas bajo un enfoque incluyente, ético y accesible, capaz de transformar los entornos de aprendizaje en espacios más justos y democráticos.
Docentes en tiempos de IA: ¿Qué competencias establece la UNESCO y cuáles prioriza la universidad? View Digital Media
Ponencia temática de un trabajo Alba Galan Iñigo, Eva Jiménez-García, Judit Ruiz-Lázaro
El desarrollo de las competencias del profesorado en relación con la IA es clave en la transformación educativa actual. En este contexto, numerosas universidades han comenzado a elaborar guías institucionales para orientar el uso de la IA en el ámbito universitario. Sin embargo, no todas abordan de manera explícita las capacidades que los docentes deben adquirir para integrar la IA en su práctica pedagógica. El presente estudio examina cómo trece guías elaboradas por universidades de la Comunidad de Madrid reflejan las competencias docentes propuestas por la UNESCO en las dimensiones relacionadas con los fundamentos y aplicaciones prácticas de la IA y la pedagogía asistida por IA. A través de un análisis comparado y documental, se observa una presencia significativa de competencias relacionadas con la comprensión básica de la IA (76,92%), así como con su utilización para personalizar el aprendizaje (69,23%), crear recursos educativos (92,31%) y conocer estrategias de evaluación con IA (76,92%). No obstante, se detecta escasa atención a aspectos como la comunicación y el trabajo colaborativo en la enseñanza y el aprendizaje con IA (7,69%). Destaca que el análisis sobre cómo funciona la IA es considerado por menos de la mitad de las guías (46,15%). Los hallazgos invitan a reflexionar sobre la necesidad de impulsar propuestas formativas que no solo habiliten al docente para integrar tecnológicamente la IA en el aula, sino que también fomenten la reflexión y el entendimiento técnico sobre la toma de decisiones de la IA, en coherencia con el marco competencial promovido por la UNESCO.
