Una revisión sistemática sobre aula invertida y aprendizaje colaborativo apoyados en inteligencia artificial para el aprendizaje de programación

Abstract

Contexto: En el aprendizaje de la programación de computadores, la implementación de estrategias pedagógicas como el Aula Invertida (AI) y el Aprendizaje Colaborativo (AC) apoyan al estudiante a mejorar relaciones personales, habilidades en programación y fortalece el desarrollo del autoaprendizaje fuera del aula de clases. En este sentido, se hace relevante conocer las diferentes herramientas e implementaciones disponibles para apoyar el proceso formativo del estudiante. 
 Metodología: Este artículo presenta una revisión sistemática de un corpus que contiene información de diferentes fuentes de datos desde el año 2013 hasta el 2020. Incluye las preguntas de investigación, selección de fuentes y el método para analizar la información.
 Resultados: Por un lado, se identificó la línea del tiempo y el estado actual del AI y el AC, enfatizando en cómo estas estrategias apoyan el aprendizaje de la programación a través de tecnologías, métodos educativos y herramientas de software. Por otro lado, se identificó cuál es el apoyo de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje de la programación a través de diferentes aplicaciones y técnicas computacionales que integran el AI y el AC.
 Conclusiones: Desde la aparición de las herramientas virtuales, la implementación de Inteligencia Artificial se ha convertido en una necesidad básica para la educación virtual, potenciando la forma de entender y aprender, adaptándose a las necesidades específicas del estudiante. Así, conocer e identificar las nuevas herramientas y estrategias basadas en inteligencia artificial permitirán a los docentes hacer una completa gestión y tomar decisiones oportunas que beneficien el proceso formativo del estudiante.

Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Educación para el Desarrollo Sostenible: Un Análisis Sistemático

“…En cuanto al proceso de educación personalizada, la aplicación de la Inteligencia Artificial puede considerarse como una solución factible (Gil-Vera & Quintero-López, 2021). La asistencia automatizada dirigida a ayudar a los estudiantes, sin importar el nivel académico en el que están, presenta una perspectiva atractiva e innovadora que busca dinamizar el aprendizaje (Llanos Mosquera et al, 2021). La interacción virtual, controlada bajo los parámetros de la IA, facilita los procesos de aprendizaje, asegurando que los mecanismos de apoyo estén disponibles en cualquier momento y lugar.…”

“…la educación para el desarrollo sostenible es un tema de creciente interés en la comunidad académica (Llanos Mosquera et al, 2021). La educación para el desarrollo sostenible busca fomentar la comprensión y la conciencia con relación a los desafíos ambientales, sociales y económicos que enfrenta el mundo, además de promover la adopción de prácticas sostenibles (Alain et al, 2021).…”

“…También se ha identificado una falta de análisis con relación a los principios éticos que deben guiar el uso de la IA en la educación para el desarrollo sostenible, así como una escasa investigación sobre la integración de la IA en la educación para el desarrollo sostenible (Flores-Vivar & García-Peñalvo, 2023). Teniendo en cuenta esto, se destaca la necesidad de realizar un análisis exhaustivo que no solo detecte las posibilidades que surgen de la convergencia entre la Inteligencia Artificial y la Educación para el Desarrollo Sostenible, sino que también busque afrontar los desafíos inherentes y establezca cimientos para investigaciones y prácticas educativas futuras (Hidalgo Suárez et al, 2021).…”

La investigación aplicada y el desarrollo experimental en el fortalecimiento de las competencias de la sociedad del siglo XXI

“…En este contexto, en el entorno educativo el uso de las nuevas herramientas tecnológicas es una habilidad que todo docente debe dominar, toda vez que los estudiantes son nativos digitales y el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) forma parte relevante de las actividades de su mundo cotidiano. Los discentes ya no se conforman con solo teoría, buscan nuevos escenarios que les generen experiencias significativas (Ladino Moreno et al, 2021,Llanos Mosquera et al, 2021,Salazar Ospina et al, 2017 y aprendizajes profundos a través de la interacción con ambientes virtuales (Sierra Villamil, 2019).…”

Reconocimiento de lengua de señas colombiana mediante redes neuronales convolucionales y captura de movimiento

“…Este proyecto está limitado al desarrollo de un prototipo que reconozca y traduzca en tiempo real el lenguaje de señas colombiana, posteriormente se desarrolló la aplicación de un algoritmo de aprendizaje profundo enfocado en el modelo de predicción a partir del conjunto de datos haciendo uso de Python, OpenCV, Tensorflow y Keras como base para la construcción y entrenamiento del modelo predictivo, donde se implementaron métodos para las etapas de procesamiento de imágenes y aplicación de una red neuronal convolucional (Llanos Mosquera, 2021). A su vez, se analizó el desempeño del algoritmo implementado para conocer el nivel de eficacia.…”