Incorporando la IA en la docencia universitaria
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González Elices, PatriciaFecha de publicación:
2025Resumen:
Este capítulo analiza el potencial de la inteligencia artificial generativa para crear recursos didácticos personalizados en educación superior, y explora las preferencias, motivación y rendimiento de los estudiantes universitarios al utilizar contenidos creados con IA. La investigación se llevó a cabo con 66 estudiantes del grado de Educación Primaria de la Universidad a Distancia de Madrid. Para una misma unidad didáctica, se generaron tres recursos de apoyo diferentes utilizando herramientas de IA: un vídeo con Fliki.ai, un resumen automático con Summarizer y un podcast con Podcastle.ai. Los estudiantes debían elegir uno de los tres itinerarios para repasar el tema, y posteriormente realizar un cuestionario tipo test para evaluar su aprendizaje. Los resultados mostraron que el vídeo fue el recurso más seleccionado (57,58%), seguido de los resúmenes (31,82%) y los podcast (10,61%). Las notas medias de los estudiantes que utilizaron algún recurso fueron ligeramente superiores a las de quienes solo leyeron el tema. El 71,21% de los participantes señaló que su interés por participar se debía precisamente a la curiosidad que les despertaba el uso de la IA, y el 63,64% afirmó sentirse más motivado para realizar la actividad gracias a estos recursos. Solo un 12,64% del total mostró un rechazo absoluto al uso de la IA para el aprendizaje. El capítulo concluye que la IA generativa ofrece un gran potencial para personalizar la enseñanza, crear itinerarios formativos diversos y aumentar la motivación estudiantil. Sin embargo, advierte sobre los desafíos que aún persisten: la necesidad de formación docente para un uso efectivo de estas herramientas, y los retos éticos relacionados con la privacidad de los datos y la autoría de los contenidos generados. La IA debe entenderse como un apoyo al docente, no como un sustituto, y su implementación requiere un marco ético claro que garantice un uso responsable.
Este capítulo analiza el potencial de la inteligencia artificial generativa para crear recursos didácticos personalizados en educación superior, y explora las preferencias, motivación y rendimiento de los estudiantes universitarios al utilizar contenidos creados con IA. La investigación se llevó a cabo con 66 estudiantes del grado de Educación Primaria de la Universidad a Distancia de Madrid. Para una misma unidad didáctica, se generaron tres recursos de apoyo diferentes utilizando herramientas de IA: un vídeo con Fliki.ai, un resumen automático con Summarizer y un podcast con Podcastle.ai. Los estudiantes debían elegir uno de los tres itinerarios para repasar el tema, y posteriormente realizar un cuestionario tipo test para evaluar su aprendizaje. Los resultados mostraron que el vídeo fue el recurso más seleccionado (57,58%), seguido de los resúmenes (31,82%) y los podcast (10,61%). Las notas medias de los estudiantes que utilizaron algún recurso fueron ligeramente superiores a las de quienes solo leyeron el tema. El 71,21% de los participantes señaló que su interés por participar se debía precisamente a la curiosidad que les despertaba el uso de la IA, y el 63,64% afirmó sentirse más motivado para realizar la actividad gracias a estos recursos. Solo un 12,64% del total mostró un rechazo absoluto al uso de la IA para el aprendizaje. El capítulo concluye que la IA generativa ofrece un gran potencial para personalizar la enseñanza, crear itinerarios formativos diversos y aumentar la motivación estudiantil. Sin embargo, advierte sobre los desafíos que aún persisten: la necesidad de formación docente para un uso efectivo de estas herramientas, y los retos éticos relacionados con la privacidad de los datos y la autoría de los contenidos generados. La IA debe entenderse como un apoyo al docente, no como un sustituto, y su implementación requiere un marco ético claro que garantice un uso responsable.
Palabra(s) clave:
Inteligencia Artificial
Educación universitaria
Recursos educativos

