La inteligencia artificial está alterando la forma en que se diseñan y ejecutan los procesos educativos. Herramientas de IA generativa, asistentes inteligentes y sistemas de aprendizaje automático están siendo adoptados por instituciones y docentes para personalizar la enseñanza, automatizar tareas administrativas y ofrecer retroalimentación en tiempo real.
Este cambio no solo afecta a los estudiantes, sino que también plantea nuevos desafíos para los educadores, quienes deben familiarizarse con conceptos como redes neuronales, marcos éticos y tipos de aprendizaje para integrar estas tecnologías de manera efectiva.
En este contexto, contar con materiales que sinteticen los fundamentos teóricos y prácticos de la IA aplicada a la educación resulta útil. La investigación educativa ha comenzado a producir marcos de referencia que orientan el uso responsable de estas herramientas, especialmente en lo que respecta a la equidad, la privacidad y la transparencia. Comprender estas bases permite a los profesionales tomar decisiones informadas sobre cuándo y cómo implementar soluciones basadas en IA en el aula.
El libro que se presenta a continuación aborda precisamente estas cuestiones. A partir de una revisión sistemática de la literatura, ofrece un recorrido por los conceptos clave, las tipologías de IA y las tendencias emergentes, con un enfoque centrado en la innovación educativa. Está dirigido a investigadores, docentes y tomadores de decisiones que buscan una visión estructurada y actualizada del tema.
Introducción al libro
Este libro, escrito por Marcela Georgina Gómez-Zermeño, explora los fundamentos de la inteligencia artificial desde una perspectiva educativa. Combina marcos éticos, teóricos y conceptuales con un análisis de tipologías, redes neuronales y modelos de aprendizaje. Su objetivo es proporcionar a los lectores una base sólida para comprender cómo la IA puede aplicarse en contextos de enseñanza y aprendizaje.
Está dirigido a investigadores en educación, docentes, estudiantes de posgrado y profesionales interesados en la intersección entre tecnología y pedagogía. No requiere conocimientos técnicos avanzados, aunque tener familiaridad con conceptos básicos de tecnología educativa facilita la lectura. El libro se apoya en una Revisión Sistemática de Literatura (SLR) y en la aplicación de herramientas de IA, lo que le otorga un rigor académico.
Contenido del libro
El contenido se organiza en secciones que cubren desde los principios éticos hasta las aplicaciones prácticas. Comienza con los marcos que guían el desarrollo responsable de la IA, seguido de las tipologías y modelos de redes neuronales. Luego analiza los diferentes tipos de aprendizaje, como el supervisado, no supervisado y por refuerzo. Finaliza con las tendencias en innovación educativa, incluyendo la IA generativa y programas educativos basados en IA.
El lector aprenderá a identificar los componentes clave de la IA, diferenciar entre sus tipos y reconocer las tendencias que están moldeando el futuro de la educación. El libro también ofrece una perspectiva sobre los países líderes en el desarrollo de IA y su impacto en políticas educativas.
Índice del libro
- Acerca de la autora
- Dedicatorias
- Prólogo
- Comité científico
- Prefacio
- I. Introducción
- Marcos Éticos, Teóricos y Conceptuales
- Tipologías, Aprendizaje y Modelos de Redes Neuronales
- Tendencias de IA en la Educación
- II. Método
- III. Resultados
- Marcos de la Inteligencia Artificial
- Marcos Éticos
- Marcos Teóricos
- Marcos Conceptuales
- Tipologías, Redes Neuronales y Aprendizaje
- Tipologías de Inteligencia Artificial
- Tipologías de Redes Neuronales
- Tipos de Aprendizaje en la IA
- Tendencias en Innovación Educativa
- Inteligencia Artificial Generativa
- Programas y herramientas educativas basadas en IA
- Países líderes en el desarrollo y aplicación de la IA
- IV. Conclusiones
- Futuros trabajos de investigación
- V. Referencias
Datos del libro
- Título: Inteligencia Artificial. Conceptos clave y tendencias para la innovación educativa
- Autor: Marcela Georgina Gómez-Zermeño
- Categoría principal: Inteligencia artificial
- Subcategoría: Machine Learning
- Idioma: Español
- Licencia: Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)
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