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Apoyo de las tecnologías de IA en el aprendizaje, la enseñanza, y la evaluación en los contextos de la educación

    1. [1] Unidad educativa Mentor Gamboa Collantes
    2. [2] Unidad Educativa El Carmen
    3. [3] Unidad Educativa General Medardo Alfaro
    4. [4] Unidad Educativa Juan Montalvo
  • Localización: Ciencia Latina: Revista Multidisciplinar, ISSN-e 2707-2215, ISSN 2707-2207, Vol. 8, Nº. 3, 2024, págs. 3122-3137
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Support of AI technologies in learning, teaching, and evaluation in educational contexts
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      El objetivo principal de la investigación es comprender cómo las tecnologías de inteligencia artificial apoyan estos ámbitos educativos y promover la discusión entre investigadores sobre los futuros desarrollos en la IA en educación. La metodología empleada sigue las directrices de la Declaración PRISMA, involucrando tres fases críticas: selección de artículos, inclusión y análisis. Se realizó una búsqueda exhaustiva utilizando operadores booleanos, lo que resultó en un conjunto seleccionado de artículos que luego fueron analizados para obtener información sobre las aplicaciones educativas de la IA. Los hallazgos revelaron que la IA mejora significativamente las experiencias de aprendizaje personalizado adaptando las tareas a las necesidades individuales mediante tecnologías avanzadas como la realidad aumentada y los sistemas de gestión inteligente. En la enseñanza, los sistemas de tutoría impulsados por IA ayudan a refinar las estrategias de enseñanza y la entrega de contenido basada en datos en tiempo real. Además, las aplicaciones de IA en la evaluación han demostrado ser eficaces en la automatización de la calificación y la predicción del rendimiento estudiantil, especialmente en entornos de aprendizaje en línea.

    • English

      The main goal of the research is to understand how artificial intelligence technologies support these educational domains and to promote discussion among researchers about future developments in AI in education. The methodology used follows the guidelines of the PRISMA Declaration, involving three critical phases: article selection, inclusion, and analysis. An exhaustive search was conducted using Boolean operators, resulting in a selected set of articles that were then analyzed to gain insights into the educational applications of AI. The findings revealed that AI significantly enhances personalized learning experiences by tailoring tasks to individual needs using advanced technologies such as augmented reality and intelligent management systems. In teaching, AI-driven tutoring systems help refine teaching strategies and content delivery based on real-time data. Additionally, AI applications in evaluation have proven effective in automating grading and predicting student performance, especially in online learning environments.


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