De la UNESCO a la UNAM: adaptación de un marco de competencias docentes en inteligencia artificial para la educación
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
El presente trabajo analiza los atributos propuestos por la UNESCO en materia de competencias en inteligencia artificial, estableciendo su relación con las responsabilidades de los actores involucrados en el ámbito educativo. Asimismo, se vinculan estas directrices con las líneas programáticas del Programa de Desarrollo Institucional de la UNAM, el cual contempla estrategias y objetivos orientados hacia el periodo 2023-2027. De esta manera, se busca alinear las competencias digitales con las metas institucionales, promoviendo una integración ética, responsable y efectiva de estas tecnologías en la educación media y superior, tanto escolarizada como abierta y a distancia.
Detalles del artículo
Citas en Dimensions Service
Citas
Foro Económico Mundial / World Economic Forum. (2024, enero 17). From climate to coding, AI’s impact is ramping up. These 7 principles ensure it remains human-centric. https://www.weforum.org/stories/2024/01/7-principles-integrate-artificial-intelligence-impact/
Hutson, J., Jeevanjee, T., Graaf, V. V., Lively, J., Weber, J., Weir, G., Arnone, K., Carnes, G., Vosevich, K., Plate, D., Leary, M., y Edele, S. (2022). Artificial Intelligence and the Disruption of Higher Education: Strategies for Integrations across Disciplines. Creative Education, 13(12), 3953–3980. https://doi.org/10.4236/ce.2022.1312253
Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693
Mosqueda Chávez, E. (2024). La inteligencia artificial como aliada del aprendizaje y el pensamiento crítico. Revista Mexicana de Bachillerato a Distancia, 16(32). https://doi.org/10.22201/cuaieed.20074751e.2024.32.89555
Rodríguez-Triana, M. J., Prieto, L. P., Martínez-Monés, A., Asensio-Pérez, J. I., y Dimitriadis, Y. (2018). The teacher in the loop: Customizing multimodal learning analytics for blended learning. Proceedings of the 8th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 417–426. https://doi.org/10.1145/3170358.3170364
Sánchez Mendiola, M., y Carbajal Degante, E. (2023). La inteligencia artificial generativa y la educación universitaria. Perfiles Educativos, 45(Especial), 70–86. https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2023.Especial.61692
Universidad Nacional Autónoma de México [UNAM]. (2024). Gaceta UNAM. (2024, mayo 23). Listo, el Plan de Desarrollo Institucional 2023-2027. Gaceta UNAM. https://www.gaceta.unam.mx/listo-el-plan-de-desarrollo-institucional-2023-2027/
Universidad Nacional Autónoma de México [UNAM]. (2024, mayo 14). Plan de desarrollo institucional de la Universidad Nacional Autónoma de México. https://www.rector.unam.mx/docs/PDI-2023-2027.pdf
Wu, X., Xiao, L., Sun, Y., Zhang, J., Ma, T., y He, L. (2022). A survey of human-in-the-loop for machine learning. Future Generation Computer Systems, 135, 364–381. https://doi.org/10.1016/j.future.2022.05.014
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.