El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Vida Estudiantil Universitaria
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Resumen
Introducción: El estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación universitaria. Su objetivo es explorar los beneficios y desafíos de su implementación. Objetivo: Analizar exhaustivamente los efectos de la inteligencia artificial en la educación superior. Metodología: Se emplea una metodología que incluye revisión de literatura, recopilación de datos empíricos y análisis cuidadoso. Resultados y Discusión: La inteligencia artificial ofrece oportunidades para personalizar el aprendizaje y mejorar la retroalimentación, pero plantea desafíos éticos y sociales. Conclusiones: Si se abordan los desafíos, la inteligencia artificial puede mejorar la calidad educativa. Se destaca la importancia de considerar aspectos éticos y pedagógicos en su implementación. En resumen, el estudio proporciona una visión equilibrada del impacto de la inteligencia artificial en la educación universitaria, con el propósito de facilitar decisiones informadas y responsables en este campo en constante evolución.
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Citas
González-González, C. S., & Universidad de La Laguna (España). (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la educación: transformación de la forma de enseñar y de aprender. Qurriculum, 36, 51–60. https://doi.org/10.25145/j.qurricul.2023.36.03
Jones-Ortiz, C. V. and Seraquive, J. E. G. (2022). Análisis de las técnicas de machine learning aplicadas en la detección de fraudes bancarios. Revista Científica Ciencia Y Tecnología, 22(33). https://doi.org/10.47189/rcct.v22i33.516
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L. A., & Garro-Aburto, L. L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos Y Representaciones, 7(2). https://doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274
Torres Cruz, Edward Torres Cruz, Fred Torres Segura, Julio W. (2023). Impacto de la Inteligencia Artificial en la Educación Universitaria. Editora Científica Digital, 6, 80–91. https://doi.org/10.37885/230513147
Zabala, J. A., Alchundia, I. M., & Seraquive, J. E. G. (2022). Revisión de literatura sobre las técnicas de machine learning en la detección de fraudes bancarios. Sapienza: International Journal of Interdisciplinary Studies, 3(1), 719-727. https://doi.org/10.51798/sijis.v3i1.257