Ranking Transparencia 2023, Threads + IA
Bienvenido a esta nueva entrega del boletín del Laboratorio de Innovación pública e Inteligencia Artificial (i-Lab Mexico), del mes de Julio del 2023. Entramos en la nueva era de Threads, la red social de Meta (leer el articulo)
Colaboraciones de nuestros miembros
Nuestros integrantes de i-Lab, Rigoberto Garcia Contreras y David Valle Cruz, exploran la transformación impulsada por IA y la gestión inteligente de datos. Este artículo, publicado en la revista Public Policy and Administration, se basa en la idea de que los gobiernos de todo el mundo están adoptando soluciones impulsadas por IA y basadas en datos para mejorar la toma de decisiones. Link del artículo:
Rodrigo Sandoval Almazán acaba de publicar Hacia un análisis de los portales web de turismo rural-indígena en México: un estudio comparativo de casos, en la revista *Turismo y Sociedad*. LInk del articulo
Edgar Alejandro Ruvalcaba Gómez realiza una estancia de investigación postdoctoral en el Madrid Institute for Advanced Study (MIAS) con sede en Casa de Velázquez y la Universidad Autónoma de Madrid, en España. El Dr. Ruvalcaba fue invitado como investigador "François Chevalier Fellow 2022-2023" para desarrollar un proyecto de investigación denominado "Inteligencia Artificial en el Sector Público desde un enfoque de Ética y Derechos Humanos: casos México y España". El periodo de la estancia es de cuatro meses, divididos en dos momentos: septiembre y octubre 2022, así como marzo, abril y mayo 2023.
Proyectos del i-Lab México en Marcha
El i-Lab Mexico publicamos el Ranking de Portales de Transparencia 2023 en la revista CIO México, renovado con un nuevo cuestionario después de siete años.
Webinar
el 22 de Junio llevamos a cabo el Webinar Inteligencia Artificial en la educación. Donde participaron dos investigadores del i-Lab Mexico: Dr. David Valle Cruz, Dr. Edgar A. Ruvalcaba y el Dr. Julian Villodre de la Universidad de
Sección Escrita por ChatGPT-3
Esta sección busca comparar las diferentes respuestas de tres plataformas a una misma pregunta: ¿Como puede ayudar la IA con MMLs en la educación universitaria? Los resultados se muestran a continuación:
ChatGPT
La IA puede ayudar en la educación universitaria de varias formas en relación a las MMLs (Metodologías de Aprendizaje Activo). Algunas de las formas en que la IA puede ayudar incluyen:
1. Personalización del aprendizaje: La IA puede analizar los datos de los estudiantes y adaptar el contenido y la entrega del material de aprendizaje de acuerdo con las necesidades individuales de cada estudiante. Esto permite que los estudiantes trabajen a su propio ritmo y enfoquen en las áreas en las que necesitan más apoyo.
2. Retroalimentación instantánea: La IA puede proporcionar retroalimentación inmediata a los estudiantes sobre su progreso y desempeño en las MMLs. Esto les permite identificar rápidamente sus fortalezas y debilidades, y ajustar su enfoque de estudio en consecuencia.
3. Recomendaciones de contenido: La IA puede analizar los datos de los estudiantes y recomendar contenido adicional relevante para mejorar su comprensión y aplicación de los conceptos. Esto ayuda a los estudiantes a ampliar su conocimiento y profundizar en los temas que les interesan.
4. Colaboración virtual: La IA puede facilitar la colaboración entre estudiantes a través de herramientas de aprendizaje en línea. Esto permite a los estudiantes trabajar juntos en proyectos y actividades de MMLs, incluso si no están físicamente en el mismo lugar.
5. Monitoreo y evaluación automatizada: La IA puede monitorear y evaluar automáticamente el progreso de los estudiantes en las MMLs. Esto reduce la carga de trabajo de los profesores al eliminar la necesidad de revisar manualmente cada tarea y proporciona a los estudiantes una evaluación más rápida y precisa.
En resumen, la IA puede ayudar en la educación universitaria al personalizar el aprendizaje, proporcionar retroalimentación instantánea, recomendar contenido relevante, facilitar la colaboración virtual y automatizar la evaluación de las MMLs. Esto mejora la experiencia de aprendizaje de los estudiantes y les ayuda a alcanzar mejores resultados académicos.
Perplexity. Ai
La inteligencia artificial (IA) puede tener varios usos en la educación universitaria, algunos de los cuales se describen a continuación:
- **Gestión de tareas repetitivas**: La IA puede ayudar a los educadores a gestionar mejor el flujo de trabajo y a ahorrar tiempo y recursos en la realización de tareas repetitivas[1].
- **Identificación de estudiantes en riesgo**: El aprendizaje automático puede ayudar a identificar estudiantes en riesgo basándose en diversos parámetros derivados de analizar los datos de los estudiantes[2]. Al recopilar datos sobre lo que hace que un estudiante sea exitoso, algunas escuelas utilizan el aprendizaje automático para identificar a los estudiantes en riesgo de fallar[3].
- **Personalización del aprendizaje**: Los sistemas de IA pueden analizar el rendimiento y las preferencias de cada estudiante y adaptar el contenido y la velocidad del aprendizaje en consecuencia. Esto puede ayudar a asegurar que cada estudiante recibe una educación que se ajuste a sus necesidades individuales y que se mantenga motivado y comprometido[6].
- **Facilitación del aprendizaje a distancia**: Con la IA, los estudiantes pueden acceder a material educativo en línea en cualquier momento y en cualquier lugar, lo que les permite estudiar en su propio ritmo y en función de sus propios horarios. Esto puede ser especialmente útil para los estudiantes que viven lejos de sus campus universitarios o para aquellos que tienen compromisos laborales o familiares que les impiden asistir a clases en persona[6].
- **Asesoramiento académico**: La IA también puede ser utilizada para proporcionar asesoramiento académico personalizado a los estudiantes. Por ejemplo, un chatbot puede sugerir un horario basado en el progreso del estudiante a lo largo de su carrera y las horas que regularmente toma, resaltando los cursos que, combinados, son una pesadilla para mantener un promedio alto de calificaciones[2].
Aunque el uso de la IA en la educación tiene muchas ventajas, también hay consideraciones éticas que deben tenerse en cuenta, como la posibilidad de que la IA perpetúe los prejuicios y la discriminación existentes en la educación[5].
Citations:
[1] https://es.linkedin.com/pulse/la-inteligencia-artificial-en-educaci%C3%B3n-universitaria-deivy-cordero
[2] https://www.ellucian.com/es/ideas/la-inteligencia-artificial-llega-la-educacion-superior
[3] https://www.dimins.com/es/2019/06/28/como-se-utiliza-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-superior/
[4] https://www.iesalc.unesco.org/2022/06/08/aplicacion-de-la-inteligencia-artificial-en-la-educacion-superior/
[5] https://www.questionpro.com/blog/es/inteligencia-artificial-en-la-educacion/
[6] https://www.espaciosdeeducacionsuperior.es/07/12/2022/__trashed-2__trashed/
Bard (google)
Artificial intelligence (AI) and multi-modal learning (MML) have the potential to revolutionize college education in several ways. Here are some specific examples:
- **Personalized learning:** AI can create personalized learning experiences for each student based on their needs and learning styles. This can help students to learn more effectively and efficiently.
- **Adaptive assessment:** AI can be used to create adaptive assessments that tailor the difficulty of questions to each student's individual level of understanding. This can help students to master the material at their own pace.
- **Virtual tutors:** AI-powered virtual tutors can provide students with 24/7 support, answering questions and providing guidance. This can be especially helpful for students struggling with a particular concept or needing help staying on track.
- **Data-driven decision making:** AI can be used to analyze student data to identify trends and patterns. This information can then be used to make better decisions about curriculum, instruction, and student support.
- **Faculty development:** AI can provide faculty with personalized feedback and support. This can help faculty improve their teaching skills and meet their students' needs better.
These are just a few ways AI and MML can help college education. As these technologies continue to develop, we can expect to see even more innovative and effective ways to use them to improve student learning.
Here are some additional benefits of using AI and MML in college education:
- **Increased access to education:** AI can help to increase access to education by providing personalized learning experiences that can be delivered online or in a blended format. This can make getting a degree easier for students living in rural areas or with other barriers to attending traditional college.
- **Reduced costs:** AI can help to reduce the costs of education by automating tasks that are currently performed by humans, such as grading papers and providing academic advising. This can free up faculty time to focus on teaching and research, and it can also help to keep tuition costs down.
- **Improved student outcomes:** AI can help improve student outcomes by providing personalized learning experiences tailored to each student's needs. This can help students to learn more effectively and efficiently, and it can also help them to graduate on time and with a higher degree of success.
Overall, AI and MML can potentially revolutionize college education in some ways. These technologies can help to improve student learning, increase access to education, and reduce costs. As these technologies continue to develop, we can expect to see even more innovative and effective ways to use them to improve college education.