Nuevos horizontes: innovación y buenas prácticas en proyectos AFE

120 6.6 Uso de la Inteligencia Artificial La IA está transformando numerosos campos, incluyendo la educación y la investigación académica. En el contexto de las AFE, la IA ofrece herramientas poderosas para mejorar la eficiencia, precisión y alcance de los proyectos educativos. Sin embargo, su uso también conlleva responsabilidades éticas y prácticas que deben ser cuidadosamente consideradas. Este apartado aborda el uso de la IA en los AFE, la necesidad de declarar su uso y las responsabilidades asociadas. La IA puede ser utilizada en los AFE de diversas maneras. Primero, en el análisis de datos, la IA puede procesar grandes conjuntos de datos educativos para identificar patrones y tendencias, ayudando a los educadores a comprender mejor el rendimiento y las necesidades de los estudiantes. Segundo, la personalización del aprendizaje es otra área clave, donde los algoritmos de IA pueden adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales de los estudiantes, mejorando su experiencia de aprendizaje y resultados académicos. Tercero, en la evaluación automática, los sistemas de IA pueden evaluar trabajos y exámenes de manera rápida y precisa, proporcionando retroalimentación inmediata y reduciendo la carga de trabajo de los educadores. Por último, la asistencia en la investigación es otra aplicación importante; herramientas de IA pueden ayudar en la revisión de literatura, generación de hipótesis y diseño experimental, acelerando el proceso de investigación y aumentando la precisión, entre otras posibilidades. Declaración del Uso de la Inteligencia Artificial Es fundamental declarar el uso de la IA en los proyectos AFE para garantizar la transparencia y la integridad del trabajo. Esta declaración debe incluir varios elementos clave. Primero, el propósito de uso, describiendo claramente cómo y por qué se está utilizando la IA en el proyecto, incluyendo el tipo de herramientas de IA empleadas y su función específica. Segundo, los métodos y algoritmos, proporcionando detalles sobre los métodos y algoritmos de IA utilizados, así como las fuentes de datos y los procesos de entrenamiento de los modelos. Tercero, las limitaciones y consideraciones éticas, reconociendo las limitaciones de la IA