COLECTIVO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL CIIED

El colectivo de “Inteligencia Artificial” se constituye como un equipo de investigación en colaboración con los colectivos de la comunidad CIIED. Su propósito ha sido organizar y sistematizar los fundamentos epistemológicos de la IA Gen en la Educación Superior, mediante la construcción de bases de datos, la elaboración de un estado del arte y la realización de estudios de revisión sobre el tema. 

A partir de esta experiencia, el núcleo proyecta dos líneas de trabajo futuras: (1) el diseño de marcos teóricos que orienten la reflexión crítica sobre el uso de la IA Gen en escenarios formativos (Educación Superior particularmente), y (2) la indagación colectiva sobre las transformaciones que supone formar, investigar y producir conocimiento en contextos atravesados por la IA Gen.

OBJETIVO GENERAL

Revelar los aspectos más relevantes del conocimiento y las tendencias de la producción científica relacionada con la incorporación de la Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen) en el contexto formativo de la educación superior.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Desarrollar un marco teórico que aborde las teorías, conceptos y modelos relevantes asociados a la integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen) en la educación superior. Este objetivo busca proporcionar una base sólida para comprender las diversas perspectivas y enfoques que guían la investigación de la IA Gen en este contexto específico. 

• Analizar de forma crítica cómo la inteligencia artificial generativa (IA Gen) transforma los procesos de formación, investigación y producción de conocimiento en la educación superior, a fin de identificar desafíos, oportunidades y tensiones en los modelos educativos, epistemológicos y metodológicos contemporáneos.  

1. Recolección y curación del conocimiento científico

• Identificar y clasificar investigaciones, modelos, teorías y marcos conceptuales sobre IA Gen en educación superior.

• Crear una base de datos o repositorio digital que contenga estos recursos organizados por temáticas (por ejemplo: analítica de aprendizaje, IA generativa, ética, automatización, etc.).

2. Revisión crítica de literatura y experiencias institucionales sobre transformaciones provocadas por la IA en educación superior 

• Realizar una revisión de literatura sistemática o integradora sobre: (i)  Cambios en las prácticas docentes y de evaluación con IA Gen en la formación de profesionales en diferentes disciplinas. (ii)  Nuevas formas de producción y validación del conocimiento (coautoría con IA, automatización del análisis de datos, etc.).