Apps y servicios basados en inteligencia artificial aplicables al campo de la Educomunicación.

Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí Facultad de Ciencias Sociales, Derecho y Bienestar Carrera de Comunicación

Proyecto de Investigación Previo a la obtención del Grado de: Licenciado en Ciencias de la Comunicación

Tema: Apps y servicios basados en inteligencia artificial aplicables al campo de la Educomunicación.

Línea de Investigación Las Tics y su influencia en los imaginarios colectivos Autor Henrry Ariel Mendoza Ruiz Tutor / a Mg. Julio César García García

Manta – Manabí - Ecuador 2023

Tema: Apps y servicios basados en inteligencia artificial aplicables al campo de la Educomunicación.

TABLA DE CONTENIDO AGRADECIMIENTO .................................................................................................................... 4 Introducción .................................................................................................................................... 7 Capítulo I – El problema .............................................................................................................. 8 Planteamiento del problema..................................................................................................... 8 Formulación del problema ........................................................................................................ 12 Objetivos ................................................................................................................................... 12 Objetivo General ................................................................................................................... 12 • Indagar sobre las apps y servicios basados en IA que puedan aplicarse al campo de la Educomunicación. ................................................................................................................. 12 Objetivos específicos ............................................................................................................. 12 Justificación............................................................................................................................... 13 Capítulo II – Marco Conceptual ................................................................................................... 15 Estado del arte ........................................................................................................................... 15 Bases teóricas ............................................................................................................................ 20 Subtema ................................................................................................................................. 20 Bibliografía ................................................................................................................................... 34

AGRADECIMIENTO Quisiera expresar mi profundo agradecimiento a Dios Padre y a Jesucristo, quienes han sido mi faro y guía a lo largo de este camino académico. Su gracia y fuerza me apoyaron, dándome la determinación para alcanzar este logro.

Mi más sincero agradecimiento a mi querida familia: mi madre, Doris Ruiz García; mi padre, Ángel Mendoza Véliz; mis hermanos Fabricio y Jonathan; mi pareja, Karla Solórzano Zambrano; y mis queridos Sobrinos, Samir y Piero.

Su apoyo constante, amor incondicional y sacrificio son mi mayor inspiración, cada uno de ustedes deja huellas imborrables en este viaje.

De la misma forma, deseo expresar mi más sincero agradecimiento al Ing. Julio César García, tutor de tesis, por sus sabios consejos y dedicación, que fueron decisivos para culminar este proyecto. Su sabiduría y paciencia han guiado mis esfuerzos, brindándome la orientación necesaria para lograr mis objetivos académicos.

A cada uno de ustedes, les agradezco su inquebrantable apoyo, que ha sido el motor detrás de este trascendental logro.

Resumen La tesis se centra en la convergencia entre la Inteligencia Artificial (IA) y la Educomunicación, explorando exhaustivamente cómo las aplicaciones de la IA están dando forma y transformando los procesos educativos y comunicativos en la actualidad. La investigación inicia con un análisis de la introducción de ChatGPT de OpenAI como un ejemplo emblemático de las capacidades emergentes de la IA en el ámbito de la generación de contenido educativo. El análisis se adentra en la dualidad inherente de la IA, ilustrando las oportunidades revolucionarias que presenta, así como los riesgos y desafíos éticos emergentes. Se destaca la necesidad crítica de un enfoque ético en la implementación de la IA en la educación y cómo esta tecnología puede configurar plataformas de aprendizaje personalizadas.

El vacío de conocimiento en el entorno educomunicativos surge como un tema central, y la investigación se propone abordar esta carencia. Se plantea una exploración profunda de las aplicaciones y servicios específicos basados en IA que tienen el potencial de potenciar y transformar la educación y la comunicación.

La tesis busca no solo destacar las tendencias actuales, sino también proponer un marco para el futuro. Se promueve un equilibrio cuidadoso entre la innovación tecnológica y la consideración ética, con el objetivo de maximizar el impacto positivo de la IA en campos tan dinámicos y cruciales como la educomunicación.

Palabras clave: Inteligencia Artificial – Educomunicación – Tecnológica – Aprendizaje – Aplicaciones – Educación – Ética – ChatGPT- Conocimiento – Innovación.

Abstract The thesis focuses on the convergence between Artificial Intelligence (AI) and Educommunication, exhaustively exploring how AI applications are shaping and transforming educational and communication processes today. The research begins with an analysis of the introduction of OpenAI's ChatGPT as an emblematic example of the emerging capabilities of AI in the field of educational content generation. The analysis delves into the inherent duality of AI, illustrating the revolutionary opportunities it presents, as well as emerging risks and ethical challenges. It highlights the critical need for an ethical approach in the implementation of AI in education and how this technology can shape personalized learning platforms.

The knowledge gap in the educommunicative environment emerges as a central issue, and the research aims to address this lack. An in-depth exploration of specific applications and services based on AI that have the potential to enhance and transform education and communication is proposed.

The thesis seeks not only to highlight current trends, but also to propose a framework for the future. A careful balance is promoted between technological innovation and ethical consideration, with the aim of maximizing the positive impact of AI in fields as dynamic and crucial as educommunication.

Keywords: Artificial Intelligence – Educommunication – Technological – Learning – Applications – Education – Ethics – ChatGPT- Knowledge – Innovation.

Introducción En la actual era digital, vemos que la tecnología ha transformado los aspectos de la vida cotidiana de los ciudadanos, esto incluye los entornos comunicativos y educativos. Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial han revolucionado la forma en la que nos comunicamos y aprendemos en diversos campos.

Según la definición proporcionada por Eduardo Norman-Acevedo (2023), la Inteligencia Artificial se refiere a la capacidad de una máquina o programa para imitar las habilidades lógicas de los seres humanos, incluyendo el razonamiento, la creatividad y la organización. Esto implica la interacción con el entorno y la información disponible, permitiendo que la máquina se relacione con la información a su disposición para resolver problemas específicos orientados a un objetivo predeterminado, en respuesta a órdenes externas.

La educomunicación es un campo en continua evolución que impulsa a utilizar las tecnologías de la información y la comunicación para mejorar los procesos estructurados de aprendizaje y enseñanza. No obstante, la incorporación de la IA ha generado diversas controversias en los entornos educativos, dado que su accesibilidad facilita que los estudiantes les den a estas aplicaciones poca éticas.

Este trabajo de investigación plantea la búsqueda de aplicaciones y servicios basados en inteligencia artificial que contribuyen al campo de la educomunicación. El objetivo principal es describir tales herramientas y examinar de qué manera pueden darle soporte a los procesos educativos y comunicativos, con la posibilidad de brindar oportunidades para la personalización del aprendizaje y participación de los estudiantes.

Capítulo I – El problema Planteamiento del problema La IA es una rama importante de la tecnología informática dedicada al desarrollo de programas y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia de una persona. Esta área innovadora permite la simulación en el espacio digital de habilidades como el pensamiento, la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones, que tienen sorprendentes similitudes con las habilidades humanas.

La reciente revolución de la IA comenzó en noviembre de 2022, la empresa de inteligencia artificial OpenAI, con sede en San Francisco, anunció la última versión de su chatbot de IA general, ChatGPT (GPT-3). En cuestión de semanas, los periódicos y revistas científicas populares se llenaron de historias sobre este desarrollo. Está claro que ChatGPT no sólo es capaz de producir prosa, poesía fluidas y convincentes, sino que también ha demostrado su idoneidad en los campos de la ciencia y la medicina. Lo sorprendente es que este chatbot no sólo puede "escribir" sino también "generar" artículos científicos, códigos informáticos e incluso "tomar" y aprobar exámenes médicos y legales (BJU Internacional, 2023).

La influencia de ChatGPT en la educación superior ha sido inmediata y controvertida. A pesar de las amplias posibilidades que ofrece en este contexto, varias universidades ya han optado por prohibir su uso debido al temor al plagio entre los estudiantes, y algunos países han bloqueado la herramienta por completo. Esta sección destaca los desafíos clave y las implicaciones éticas que ChatGPT presenta en el entorno de la educación superior (UNESCO IESALC, 2023).

Según Jara y Ochoa (2020), la IA se ha convertido en un término asociado con nuevas oportunidades, pero también con riesgos emergentes vinculados a la expansión masiva de estas tecnologías digitales en diversos ámbitos de la vida económica y social del siglo. XXI. Lópezosa y Codina (2023) postulan que la IA se integrará, de manera inevitable, en una amplia gama de productos tecnológicos de uso cotidiano. Este fenómeno suscita notables reacciones dentro de la esfera social, particularmente al considerar la creciente tendencia hacia una educación y comunicación predominantemente digitales en detrimento de las interacciones físicas.

Si bien actualmente es prematuro evaluar las ramificaciones que esta revolución tendrá en la educación, ya existen indicios de que podría ejercer una profunda influencia en la manera en que los sistemas escolares imparten conocimientos y se gobiernan a sí mismos. Se trata de plataformas de aprendizaje inteligentes y sistemas que ofrecen rutas de enseñanzas personalizadas basadas en perfiles de aprendizaje, respuestas e interacciones (Jara y Ochoa, 2020).

Este enfoque, que implica la utilización de simuladores, programas tutoriales y software de juegos interactivos, no es novedoso en el ámbito de las tecnologías de la información y la comunicación. Estos programas están diseñados con interfaces cada vez más amigables para el usuario, lo que impulsa su desarrollo. Estos sistemas están orientados a adaptarse a las diversas necesidades de los estudiantes, y este propósito se ve facilitado por los avances constantes en tecnología (Valenzuela-Fernández et al., 2019).

En Ecuador, la educación está en un proceso evolutivo. No todas las facultades y colegios fomentan el conocimiento tecnológico, lo que afecta tanto a alumnos como profesores debido a

la falta de familiaridad con las plataformas digitales. Implementar inteligencia artificial en entornos virtuales de aprendizaje en la educación superior ecuatoriana sigue siendo un desafío porque aún falta un análisis integral (Toapanta et al., 2022). En este contexto, sería más apropiado establecer un enfoque educativo que sea comprensible para estas base.

Sekeroglu, Dimililer y Tuncal (2019) señalan que, aunque analizar a cada estudiante de manera individual puede ser una tarea compleja, los enfoques de inteligencia artificial y aprendizaje automático ofrecen soluciones rápidas y necesarias para apoyar a los humanos. Sin embargo, subrayan la necesidad de fortalecer las éticas educativas para regular el uso de la IA en sectores educativos específicos. (IA) tiene como objetivo automatizar procesos de cualquier escala y en cualquier sector para facilitar los procesos manuales y permitir que la tecnología maneje procesos repetitivos. (Pabón et al., 2022).

En los campos comunicativos, la inteligencia artificial se presenta como una herramienta invaluable, ya que ofrece tecnología elemental para mejorar la calidad de audios, imágenes y el uso de avatares. Este enfoque resulta no solo más económico, sino también más simple, al mismo tiempo que proporciona un material de alta calidad de manera profesional.

Por lo tanto, es posible afirmar que la era digital, respaldada por aplicaciones que incorporan inteligencia artificial, presenta un gran potencial para transformar varios aspectos de nuestra vida, incluyendo el campo de la educación y comunicación. Pero, aún existen necesidades de investigación y una profunda comprensión de su implementación. En este contexto, surge la siguiente interrogante.

Al tenor de anteriores argumentos, se puede determinar que existe profundo desconocimiento por parte de los actores educativos (estudiantes, docentes, directivos) sobre el

aporte invaluable de la IA generativa en los proceso Educomunicativos. Según (Sharkov et al., 2022, pág. 85) describen que las tendencias y escenarios de comunicación son claves para el desarrollo de la educación utilizando tecnologías digitales e inteligencia artificial en el futuro previsible. En ese sentido, el presente estudio busca explorar las app y servicios basados en IA que permitan fortalecer dichos procesos.

Formulación del problema ¿Existen apps y servicios basados en IA que puedan incorporarse en procesos Educomunicativos?

Objetivos Objetivo General •

Indagar sobre las apps y servicios basados en IA que puedan aplicarse al campo de la Educomunicación.

Objetivos específicos •

Identificar apps y servicios basados en IA que pueden aplicarse a procesos educomunicativos.

•

Describir las ventajas y limitaciones de las apps y servicios identificados, en función del tipo de usuario (estudiantes o docentes).

•

Proporcionar recomendaciones y pautas para la implementación efectiva y ética de las apps y servicios basados en IA que se describen como efectivos para los procesos educomunicativos.

Justificación La educomunicación tiene un vínculo directo con la educación y comunicación desde un enfoque que facilita el aprendizaje y la transmisión de conocimientos. Así mismo, implica el uso estratégico de la tecnología para mejorar el proceso de comunicación y educación, la cual, promueve un mayor alcance y participación de los estudiantes.

La tecnología se ha vuelto fundamental para los sistemas educativos, y el uso de la inteligencia artificial ha ganado popularidad en la sociedad. Las aplicaciones basadas en IA desempeñan un papel crucial en los entornos de la educomunicación, sirviendo como guías para consultas, investigaciones y exploraciones, tanto en el ámbito conocido como en el desconocido.

En el entorno comunicacional, la inteligencia artificial puede convertirse en un aliado directo al facilitar la creación de presentadores (avatares) mediante esta tecnología. Estos avatares tienen la capacidad de modular palabras en varios idiomas y utilizar diferentes léxicos según la región, lo que amplía significativamente las posibilidades de comunicación efectiva en contextos diversos.

Además, la inteligencia artificial ofrece la garantía de estructurar entrevistas y crear plantillas de presentación de manera instantánea, proporcionando un aspecto profesional a los trabajos académicos. No obstante, a pesar del optimismo que rodea a la IA, también es crucial identificar las problemáticas que su uso podría plantear. Por ejemplo, la dependencia continua de la IA en los trabajos académicos podría llevar a que los estudiantes desarrollen habilidades de pensamiento limitadas. Del mismo modo, los docentes podrían volverse menos creativos en sus métodos de enseñanza, ya que dependerían de cómo la IA les induce a presentar o diseñar sus clases.

Por lo tanto, este trabajo de investigación contribuirá a la educomunicación en el uso adecuado de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial para entender cuál podría beneficiar al aula de clases y así poder mejorar tanto la educación y comunicación, llegando a ser parte de un futuro más rentable, donde los alumnos tengan un mejor desenvolvimiento y conocimiento académico.

De tal forma, el uso de IA contribuirá al conocimiento más específico en los entornos educativos, desde lo más innovador y tecnológico que beneficiará a miles de estudiantes que cursan sus estudios en la comunicación.

Es importante resaltar que la tecnología sigue evolucionando y la IA tiene el mismo camino, siendo un sistema tecnológico que al pasar los años tendrá más relevancia para los grupos profesionales, educativos y de salud.

Capítulo II – Marco Conceptual Estado del arte La importancia de la IA en la Educomunicación radica en su capacidad para transformar la forma en que se enseña y se aprende. La IA puede ayudar a personalizar la enseñanza, adaptándose a las necesidades individuales de los estudiantes y proporcionando retroalimentación inmediata. Además, la IA puede analizar grandes cantidades de datos educativos y ofrecer recomendaciones precisas para mejorar el proceso de enseñanza. Los investigadores han explorado diferentes aplicaciones de la IA en la Educomunicación, como el uso de chatbot y asistentes virtuales para interactuar con los estudiantes y brindar apoyo personalizado. Aunque estos estudios han arrojado resultados prometedores, también han identificado limitaciones y áreas de mejora que deben abordarse en futuros análisis.

Tal es el caso de dos investigaciones que fueron realizadas tanto, en Tailandia y Ecuador, donde el uso en los entornos Educativos y Educomunicativos han tenido relevancia y gran impulso al momento de usar las nuevas tecnologías como la IA. El estudio que realizó Malik et al. (2023) analiza la inteligencia artificial (IA) y la redacción de ensayos académicos como se fusionan para crear una intersección transformadora en la educación, cada una refinando y reformando recíprocamente a la otra. También infiere que la IA, a través de sus nuevas tecnologías más innovadoras y estratégicas de aprendizaje flexible, eleva la escritura académica, al garantizar entornos de enseñanza con dinamismo e interacción, junto a los viajes educativos personalizados. El análisis tuvo como objetivo estudiar la percepción de los estudiantes sobre el uso de la IA en la redacción de ensayos académicos, mediante un diseño de estudio de caso. En la investigación participaron 245 estudiantes universitarios de 25 instituciones terciarias de las provincias orientales y centrales de Indonesia,

donde los datos se llegaron a recolectar por medio de Google forms, para obtener información sobre las actitudes hacia las herramientas de inteligencia artificial al escribir ensayos académicos.

La inteligencia artificial ha demostrado tener una gran influencia en la redacción de ensayos académicos, especialmente en términos de eficiencia y rapidez. Gracias a la utilización de sistemas de IA, los estudiantes universitarios pueden producir ensayos en menos tiempo y con mayor fluidez, ya que estos sistemas son capaces de generar contenido de manera instantánea.

Además, la inteligencia artificial permite una mayor precisión en la redacción, evitando errores gramaticales y mejorando la estructura del texto. Esto se debe a que los sistemas de IA tienen acceso a una amplia variedad de recursos y referencias, lo que facilita la creación de textos académicos de alta calidad.

Es así como los hallazgos encontrados por Malik et al. (2023) indicaron una recepción positiva de las herramientas de escritura impulsadas por IA, donde los estudiantes reconocieron los beneficios en la revisión gramatical, la detección plagio, la traducción de idiomas y los resúmenes de ensayos.

De la misma forma, se pudo descubrir que la IA mejora las habilidades de escritura, la autoeficacia y la comprensión de la integridad académica de los estudiantes, sin embargo, ciertos estudiantes manifestaron preocupación sobre los posibles impactos destructivos en la creatividad, el pensamiento crítico y las practicas éticas de escritura. Este estudio también encontró las preferencias por herramientas de inteligencia artificial, específicas como: Doctranslator/Google Translate, Chat GPT3,5/ChatGPT4 y otras, reconocidas por sus diversas capacidades, que mejoran la eficiencia y eficacia de la escritura académica.

Mientras tanto en Ecuador, Izquierdo et al. (2023) tuvo como objetivo de estudio determinar la aplicabilidad que le dan los docentes de la Universidad de Guayaquil a las tecnologías emergentes en ambientes virtuales de aprendizaje.

En esta investigación se asumió un enfoque cuantitativo, tipo de investigación descriptiva y diseño de campo, no experimental, transversal. La población de estudio fue de 287 docentes de la facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación, la muestra estuvo conformada por 166 docentes, luego de que se aplicara un muestreo aleatorio simple y la formula propuesta por Murray & Larry, en la investigación planteada por (Izquierdo et al. 2023).

En la recolección de datos, el estudio se direccionó en la técnica de la encuesta y como instrumento un cuestionario, donde estructuraron 10 ítems, con la escala tipo Likert; el cual midió seis dimensiones, con el propósito de determinar la aplicabilidad que los docentes les dan a las nuevas tecnologías emergentes entorno a los ambientes virtuales de aprendizaje.

Las tecnologías emergentes en entornos virtuales de aprendizaje ofrecen nuevas oportunidades para mejorar la educación. La realidad virtual y aumentada permiten a los estudiantes sumergirse en experiencias de aprendizaje envolventes y realistas. La gamificación en la educación utiliza elementos de juego para motivar a los estudiantes y fomentar su participación.

El Internet de las cosas facilita la interacción entre objetos físicos y virtuales, brindando oportunidades para el aprendizaje práctico y personalizado. Estas tecnologías están cambiando la forma en que los educadores aplican la inteligencia artificial en el aula. Los asistentes virtuales pueden proporcionar apoyo y guía a los estudiantes, mientras que los sistemas de recomendación

personalizados pueden ayudar a adaptar el contenido a las necesidades individuales de cada estudiante.

Respecto a la investigación en Ecuador, hubo una confiabilidad de 0.85, determinándola mediante pruebas pilotos, 0.88 donde se le aplico el coeficiente Alfa de Cronbach, por lo que se consideró altamente confiable. Además, el estudio fue validado por cinco expertos. Los resultados fueron tabulados para su presentación y para el respectivo procesamiento de datos se utilizó SPSS ® 27.0; utilizando estadística descriptiva.

Ya como resultado los docentes expresaron que siempre usan e integran la IA y el aprendizaje móvil en entornos virtuales de aprendizaje en sus clases; Este resultado según lo descrito por Pascuas-Rengifo, como se citó en (Izquierdo et al. 2023) favorece la adopción del M-Learnig como prioridad a la promoción de otras herramientas como: realidad aumentada, realidad virtual, gamificación e integración de inteligencia artificial como elementos que favorecen la educación; sin embargo, los docentes participantes en el estudio manifestaron que casi nunca o nunca han utilizado la realidad virtual; y en ocasiones han utilizado la realidad aumentada; lo que permite inferir que es necesario investigar las causas del poco uso de estas tecnologías emergentes con todo el impacto que se ha develado en estudios.

Respecto a la inteligencia artificial como una tecnología emergente y de alto impacto a nivel educativo (Solórzano Álava et al., 2022), se encontró que estos docentes casi nunca o nunca utilizan chatbot, plataformas de gamificación del aprendizaje o sistemas de análisis de datos; solo a veces hacen uso de herramientas de aprendizaje automático. En referencia a las herramientas de IA, se encontró que los docentes nunca o casi nunca utilizan la herramienta TensorFlow, ni Keras, ni PyTorch, ni OpenCV, ni IBM Watson. Sin embargo, se encontró que

para la frecuencia de uso de los chatbots educativos siempre se utiliza ChatGPT; y otros como Ada Support, Dialog Flow de Google, Aivo Conversational.

En entornos virtuales de aprendizaje, el rol del docente adquiere nuevas dimensiones y desafíos. El docente debe adaptar su enseñanza a este entorno virtual, aprovechando las tecnologías emergentes disponibles. Además, es fundamental que el docente cuente con competencias digitales adecuadas para utilizar estas herramientas de manera efectiva. En este sentido, la evaluación y retroalimentación en línea se convierten en herramientas clave para el seguimiento y mejora del aprendizaje de los estudiantes.

Bases teóricas Subtema Inteligencia artificial La inteligencia artificial ha experimentado una evolución significativa a lo largo de su historia. Comenzando en la década de 1950, los primeros intentos de crear sistemas de inteligencia artificial utilizaban lógica simbólica y reglas heurísticas para simular el razonamiento humano. Sin embargo, estas primeras aproximaciones se vieron limitadas por la falta de poder computacional y de datos disponibles. A medida que la tecnología avanzaba, surgieron nuevos enfoques, como el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales, que permitieron a los sistemas de inteligencia artificial aprender y adaptarse a partir de datos.

Estos avances han llevado al desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial en diversas áreas, como la medicina, la industria, la educación y muchos otros campos.

Según la investigación de (Fabio y Morandín-Ahuerma 2021), la inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas o sistemas informáticos para simular y llevar a cabo tareas que normalmente requerirían intervención humana. Utilizando algoritmos y tecnologías de aprendizaje automático, se les proporciona a las máquinas habilidades cognitivas para realizar tareas de forma autónoma o con cierto grado de autonomía. La IA puede clasificarse según su nivel de habilidades cognitivas o autonomía, desde niveles más básicos hasta niveles superiores, y desde ser reactiva hasta llegar a ser completamente autónoma.

De acuerdo con lo mencionado por (Kennedy y Wanless 2022), la IA recopila, procesa y aprende de datos para llevar a cabo tareas automatizadas y tomar decisiones óptimas y eficientes.

Se utiliza en diversas aplicaciones como reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes,

recomendaciones en tiempo real, antivirus, comercio automatizado y procesamiento del lenguaje natural. La IA está revolucionando varios aspectos de nuestra vida cotidiana y tiene el potencial de mejorar la eficiencia y precisión en diversos procesos.

La Inteligencia Artificial (IA) se ha arraigado en nuestra sociedad, ya que ayuda a varios sectores a abordar cuestiones difíciles y reformar métodos obsoletos. Los modelos de IA se ejecutan en los teléfonos inteligentes de las personas para realizar diversas tareas, en automóviles para evitar accidentes, en bancos para gestionar decisiones de inversión y préstamos, en hospitales para ayudar a los médicos a diagnosticar y detectar enfermedades, en las fuerzas del orden para ayudar a los funcionarios a recuperar pruebas y facilitar la aplicación de la ley, en el ejército de muchos países, en las organizaciones de seguros para determinar el riesgo, etc (Ali, S., Abuhmed, et al. 2023).

-

Breve historia de la IA Generativa La inteligencia artificial (IA) tiene una larga historia que se remonta a la antigüedad.

Filósofos como Aristóteles, St. Tomás de Aquino y René Descartes reflexionaron sobre las cuestiones de las operaciones cognitivas y los requisitos de un lenguaje preciso e inequívoco (Flasiński, M. 2016). La inteligencia artificial (IA) es un campo científico que surgió a mediados del siglo XX con la llegada de las computadoras. Esto facilitó la formalización de mecanismos de razonamiento y aprendizaje, así como el desarrollo de máquinas con capacidades autónomas.

La historia de la inteligencia artificial está asociada con muchos campos diferentes de la creatividad humana, incluidos la filosofía, la literatura y el cine (Marqués et al. 2020).

La historia de la inteligencia artificial moderna desde 1940 hasta 2021 incluye hitos importantes en hardware, software, lenguajes de programación y muchos otros conceptos y tecnologías.

Durante la última década, la inteligencia artificial ha tenido un impacto significativo en la medicina, mejorando el diagnóstico, el pronóstico, la medicina personalizada y la atención quirúrgica (Jean A. 2020). El desarrollo de la inteligencia artificial estuvo influenciado por Gran Bretaña y Estados Unidos, gracias al trabajo innovador de Turing y su inspiración en la ciencia ficción (Moloi y Marwala, 2021). El campo de la inteligencia artificial se ha enfrentado a desafíos como la privacidad de los datos, la aplicabilidad algorítmica y la reproducibilidad, pero tiene el potencial de transformar la atención médica (Nikesh et al. 2020).

Como afirma (Carpo Mario 2023). Con un natalicio sistemático a finales de la década de los 50, la IA fue una baby boomer, En su formulación original, la inteligencia artificial se consideraba una máquina de resolución de problemas de propósito general, una máquina que podía resolver casi cualquier problema mediante extensas heurísticas de prueba y error.

La definición de inteligencia artificial ha cambiado con el tiempo, influenciada por los avances tecnológicos y las necesidades de la sociedad. Actualmente, la inteligencia artificial se utiliza en muchas aplicaciones diferentes, como la robótica, los asistentes virtuales y el diagnóstico médico.

Sin embargo, su desarrollo plantea importantes cuestiones éticas y sociales que requieren una cuidadosa consideración de su impacto en la sociedad y la toma de decisiones basadas en valores éticos (Del Toro Reyes y Alfonso, 2023).

-

Conceptos básicos Según (Pérez León & Rojas Arevalo, 2019). A lo largo de la historia, la inteligencia

artificial ha evolucionado para adaptarse a las nuevas tecnologías y perspectivas. Su importancia radica en su capacidad para mejorar el rendimiento y la precisión en muchos campos como la medicina, la automoción y la agricultura. Cuando se trata de tipos de IA, hay una IA débil que se limita a tareas específicas, una IA fuerte que es capaz de resolver problemas complejos y una IA general que tiene inteligencia humana.

Los algoritmos de inteligencia artificial, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, son esenciales en el desarrollo de sistemas inteligentes. Sin embargo, el uso ético de la IA plantea desafíos en áreas como la privacidad y la seguridad, y su impacto en la sociedad genera debate y especulación sobre los escenarios que pueden ocurrir en el futuro.

El desarrollo de la inteligencia artificial está impulsado por la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y el desarrollo de procesadores, especialmente redes neuronales. Como afirma (Rozin Markovich, 2023). Hay dos conceptos principales de inteligencia artificial: utópico y realista.

El concepto utópico imagina máquinas que puedan pensar como humanos, mientras que el concepto realista se centra en simular procesos inteligentes mediante algoritmización. La inteligencia artificial suele asociarse con el aprendizaje automático y el análisis de datos porque implica la capacidad de detectar, aprender, razonar y resolver problemas de forma eficaz.

La tecnología de inteligencia artificial en la educación tiene el potencial de revolucionar las escuelas y las aulas al permitir flexibilidad, personalización y simplificación de las tareas de aprendizaje (Matthew Sadiku, et al., 2021). También puede abordar desafíos en el sistema

educativo, como mejorar el desempeño de los docentes, satisfacer las diversas necesidades de los estudiantes y proporcionar herramientas para evaluar y mejorar los resultados del aprendizaje.

Además, las técnicas de inteligencia artificial, incluidas las presentaciones en video y los nuevos enfoques, pueden mejorar la participación de los estudiantes y los resultados del aprendizaje.

Sin embargo, las consideraciones éticas respecto al uso de la IA en la educación son importantes, y comprender conceptos como autonomía, privacidad, confianza y responsabilidad es esencial para hacerlo de manera responsable (Gartner y Krašna, 2023).

La inteligencia artificial (IA) ha logrado avances significativos en las últimas décadas, gracias a una potencia informática cada vez mayor y en aumentos exponenciales en la cantidad de datos procesados. Estos avances han llevado al desarrollo de sensores de inteligencia artificial que ofrecen un enfoque rentable para monitorear la atención médica personal y las aplicaciones domésticas inteligentes (Wen Feng Zheng et al., 2023).

(Yang Xu et al., 2022). Sostiene que, en el campo de la ingeniería civil, las técnicas de inteligencia artificial amplían y mejoran cargas de trabajo complejas, resuelven problemas no resueltos y descubren leyes desconocidas.

Además, la tecnología de inteligencia artificial se está utilizando en medicina para predecir mejor la eficacia de la inmunoterapia contra el cáncer, lo que lleva al desarrollo de la medicina de precisión. La Conferencia Internacional de Trabajo sobre Redes Neuronales Artificiales (IWANN) también desempeña un papel importante en el desarrollo de la inteligencia artificial, con ponencias seleccionadas que contribuyen al campo (Atencia et al., 2020).

Referente a los entornos sociales y educativos, la tecnología se ha visto sumergido directamente, llevando a cabo temas importantes en el uso de estas y sus éticas.

Las cuestiones éticas clave de la IA incluyen definirla correctamente, responder a las amenazas éticas y gestionar la competencia mediante la creación de políticas adecuadas (Magdalena Owczarczuk, 2023). El problema existencial de la redundancia humana surge con el desarrollo de la inteligencia artificial, ya que puede hacer que algunas áreas de la actividad humana sean redundantes.

Otra cuestión es determinar la responsabilidad por las acciones de la IA, ya que la IA no es consciente (Khosravi y Schweitzer, 2023). Además, la inteligencia artificial podría contribuir a una mayor estupidez en la sociedad, lo que llevaría a una desigualdad aún mayor en inteligencia y riqueza.

Desde el punto de vista de (Zhang et al., 2022). También surgen cuestiones éticas en las áreas del consentimiento, la privacidad y la protección de datos, el potencial de sesgo en los modelos de inteligencia artificial y la responsabilidad legal. La inteligencia artificial también puede poner en riesgo la privacidad de los usuarios y dar lugar a decisiones discriminatorias, ampliando la brecha entre los países ricos y pobres. Para abordar estos desafíos, es importante que las organizaciones definan el propósito de sus esfuerzos de IA y garanticen la protección de los derechos humanos.

En general, la inteligencia artificial ha logrado grandes avances en diversos campos, revolucionando industrias y allanando el camino para futuras investigaciones y desarrollo.

-

Principales exponentes Los antecesores de la inteligencia artificial han dejado un legado invaluable en el

desarrollo de esta disciplina. Alan Turing, famoso por probar la capacidad de las máquinas para funcionar de forma inteligente, sentó las bases teóricas de la inteligencia artificial. John

McCarthy acuñó el término “inteligencia artificial” y sentó las bases para programar computadoras con capacidad de razonar. Warren McCulloch y Walter Pitts introdujeron las redes neuronales como una forma de modelar el funcionamiento del cerebro humano. Estos pioneros sentaron las bases para el desarrollo temprano de la inteligencia artificial y allanaron el camino para futuros avances en esta apasionante disciplina (Pagliari et al., 2021).

Teniendo en cuenta a (Christian Hoffman, 2022). El matemático Alan Turing pudo haber sido el fundador del campo ahora conocido como inteligencia artificial (IA). En febrero de 1947, pronunció su primera conferencia pública conocida, en la que abordó la inteligencia informática, y el informe técnico "Máquinas inteligentes" (escrito para la NPL en 1948) se convirtió en el primer manifiesto sobre inteligencia artificial, seguido de su famoso ensayo sobre " inteligencia" (1950/1948). 1952).), una señal inevitable en la IA. -

Apps y servicios basados en IA Generativa Las aplicaciones y servicios innovadores de IA incluyen optimización de navegación,

pronóstico de tráfico, generación de datos, puntuación, respuesta a consultas, traducción de idiomas, conversión de texto a imagen y video, escritura de historias, redacción de ensayos, creación de arte, así como creación de música y software. Estas aplicaciones se han integrado en diversos campos, como los sistemas de transporte inteligentes y los juegos.

Las tecnologías innovadoras de IA pueden generar datos realistas y facilitar procesos complejos de toma de decisiones, mejorando la usabilidad y el rendimiento del sistema. Sin embargo, la integración de la IA general en las redes de vehículos plantea desafíos como el procesamiento de datos en tiempo real, adaptarse a entornos dinámicos y problemas de privacidad y seguridad (Ruichen Zhang et al., 2023). Esta descripción general completa de las

aplicaciones de IA generativa proporciona una taxonomía organizada y descripciones concisas de varias IA generativas unimodales y multimodales, lo que proporciona un recurso valioso para investigadores y profesionales (Gozalo y Garrido, 2023).

Educomunicación Empleando las palabras de (Azqueta et al., 2023). La educomunicación es un concepto que incluye el uso de la comunicación y los medios con fines educativos. Integra comunicación y educación para desarrollar el pensamiento crítico, la ciudadanía y hábitos saludables. Se ha demostrado que la educomunicación aporta innovación a la educación superior mediante el uso de tecnología móvil, como comunicados de prensa creados por estudiantes que utilizan teléfonos inteligentes (Gomes y Baptaglin, 2023), En Brasil y otros países de América Latina, la educomunicación es reconocida como una pedagogía que valora la participación de niños y adolescentes en el proceso comunicativo, -

Historia Citando a (Zambrano et al., 2022). La educomunicación es un campo con raíces en el

pasado y es importante comprender su contexto histórico para contextualizar su desarrollo actual.

Los orígenes de la comunicación educativa se remontan a teóricos como Paulo Freire y Marshall McLuhan, quienes exploraron la relación entre educación y comunicación en el siglo XX. En este contexto, se han desarrollado ideas sobre la importancia de los medios de comunicación en el proceso educativo y formativo. A lo largo del siglo XX, la comunicación educativa se consolidó como una disciplina, surgiendo nuevas teorías y enfoques, como la teoría de la comunicación educativa y los enfoques constructivistas. Estos precedentes históricos son

fundamentales para comprender el panorama educativo actual, así como los desafíos y perspectivas que surgirán en el futuro.

Los orígenes de la educación y la comunicación se remontan a la década de 1970, cuando se creó como respuesta a la necesidad de integrar educación y comunicación ante la creciente influencia de los medios de comunicación en la sociedad. En este sentido, la educacióncomunicación se entiende como una asignatura interdisciplinar que busca utilizar herramientas y medios de comunicación para promover procesos educativos más eficaces y colaborativos.

(Albuquerque y Josefina, 2023) En un principio, los medios educativos se centraron en el ámbito de la educación formal, intentando utilizar los medios como recursos didácticos para enriquecer el proceso de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo, con el tiempo su alcance se ha ampliado para incluir la educación informal y no formal, además de promover la alfabetización mediática y desarrollar habilidades comunicativas en toda la sociedad.

La comunicación educativa surgió como una propuesta para romper con los conceptos tradicionales de educación, ofreciendo una perspectiva más dinámica y colaborativa. En este sentido, pretende promover el aprendizaje a través de la participación de las personas en la creación y producción de mensajes mediáticos y promover el desarrollo de habilidades críticas y reflexivas respecto de los contenidos mediáticos (Serrano y Patiño, 2023).

En resumen, las raíces de la educación y la comunicación residen en la necesidad de integrar la educación y la comunicación en el contexto de la creciente influencia de los medios de comunicación. La disciplina ha crecido y evolucionado a lo largo de los años, buscando utilizar los medios de comunicación como herramienta para promover procesos educativos más amplios y eficaces.

-

Conceptos La educomunicación es un paradigma teórico práctico que valora el compromiso de niños

y jóvenes de participar en el proceso comunicativo (Tárcia et al., 2023), es una propuesta innovadora en educación mediática que enfatiza la importancia de la libertad de expresión y la calidad de la información (de Oliveira, 2022).

La educomunicación es vista como una herramienta para prevenir el discurso de odio y contribuir a la formación de una opinión pública crítica en la era 4.0 (Edgard Rebouças, 2020).

Implica el uso de lógica transmedia y tecnologías digitales para promover la alfabetización, la divulgación y el pensamiento científicos crítico (Azqueta et al., 2023). Los principios de la educomunicación incluyen la promoción del diálogo, la colaboración y el desarrollo de habilidades de alfabetización mediática y digital (Tárcia et al., 2023).

También enfatiza la necesidad de políticas transversales que aborden aspectos identitarios y promuevan la competencia intercultural. Además, la educomunicación reconoce la importancia de considerar los diferentes niveles de accesibilidad, alfabetización digital e infraestructura de Internet en las comunidades menos privilegiadas (Pereira et al., 2021).

Tipos La educación se define como la combinación de educación y comunicación y se puede dividir en varias categorías: formal, no formal, no formal y digital.

La educación formal se caracteriza por su estructura y sistematicidad, de acuerdo con los planes de estudio y programas educativos establecidos. Algunos ejemplos de prácticas

educativas formales incluyen clases en instituciones educativas, talleres y cursos certificados oficialmente.

La educación informal es más flexible y menos estructurada que la educación formal. Se lleva a cabo fuera del sistema educativo tradicional y puede involucrar actividades en lugares públicos, ONG o proyectos sociales. Por ejemplo, los talleres de educación de adultos y las actividades extracurriculares son actividades educativas informales (Albardía et al., 2023). El aprendizaje informal tiene lugar en situaciones cotidianas y no se planifica deliberadamente.

Esto puede ser a través de una conversación informal, compartiendo ideas en las redes sociales o mediante una experiencia directa. Por ejemplo, charlar con amigos sobre un tema educativo o aprender habilidades prácticas en casa son formas de aprendizaje informal.

(Aguaded et al., 2021, p. 41) La educación digital se basa en el uso de las tecnologías de la información y la comunicación. Esto incluye actividades como el aprendizaje en línea, el aprendizaje a través de aplicaciones móviles o el uso de recursos digitales para complementar la educación tradicional. La educación digital proporciona un mejor acceso a la educación y facilita la interacción y colaboración en línea. Estos diferentes tipos de educación ofrecen diferentes beneficios, ya sean educativos, sociales o personales. Cada uno de estos enfoques complementa y enriquece el aprendizaje y las interacciones de las personas en diferentes contextos. ❖ Educomunicación no formal Como afirma (Carias Pérez, 2022). La educomunicación no formal se caracteriza por la falta de un marco educativo estructurado, como el sistema educativo formal. En este tipo de educación las prácticas educativas se desarrollan fuera del ámbito escolar y se basan en la participación activa del individuo. Algunos ejemplos de prácticas educativas informales incluyen

talleres de radio comunitaria, proyectos de aprendizaje popular y programas de alfabetización mediática. Los beneficios de la educación informal incluyen promover el compromiso cívico, desarrollar habilidades de comunicación y crear espacios para reuniones y reflexión comunitaria.

Esta forma de aprendizaje es especialmente importante para poblaciones que no tienen acceso a la educación formal o que quieren complementar su aprendizaje de una manera más flexible y autónoma. ❖ Educomunicación formal.

Como lo hace notar (Porras Muños, 2023). La educomunicación formal se caracteriza por seguir una estructura reglada y tener un enfoque académico. Su objetivo principal es la transmisión de conocimientos a través de medios de comunicación formales, como la educación formal en instituciones educativas. Algunos ejemplos de prácticas educomunicativas formales son las clases en las escuelas, los cursos en línea y los programas educativos en la televisión.

Estas prácticas ofrecen beneficios, como la sistematización del conocimiento, la adquisición de habilidades específicas y la certificación de competencias. La educomunicación formal juega un papel fundamental en la formación y el desarrollo de las personas, contribuyendo al fortalecimiento de la educación y la generación de oportunidades de aprendizaje. ❖ Educomunicación digital Empleando las palabras de (Vela et al., 2023). La educación digital se caracteriza por el uso de herramientas y tecnología digitales para el aprendizaje y la comunicación efectivos. Este método utiliza dispositivos como ordenadores, tabletas y teléfonos móviles, así como aplicaciones y plataformas online. Algunos ejemplos de prácticas de aprendizaje digital incluyen el uso de plataformas de aprendizaje en línea, aulas virtuales y creación de contenido

multimedia. Las ventajas de la educación digital incluyen el acceso a información actualizada, la capacidad de estudiar de forma independiente y la interactividad en el aprendizaje. En un mundo cada vez más digital, la educación digital se hace necesaria para adaptarse a las nuevas formas de comunicación y educación.

-

IA Generativa en el campo de la Educomunicación La IA generativa es de gran importancia en el campo de la educación, la capacidad de

crear contenido de aprendizaje personalizado, aumentar la participación de los estudiantes al desarrollar asistentes de enseñanza virtuales la convierte en una herramienta valiosa. Además, el uso de la inteligencia artificial general en educación permite aumentar la eficiencia y productividad del aprendizaje, adaptándose a las necesidades individuales de cada alumno (Lara y Cortés, 2020).

También existen desafíos y limitaciones a considerar, como la privacidad de los estudiantes y la seguridad de los datos, el sesgo algorítmico en el contenido generado y la falta de personalización emocional en las interacciones con los estudiantes.

Por lo tanto, es importante garantizar la transparencia y la aplicabilidad de los algoritmos, al tiempo que se promueve la equidad y la inclusión en el acceso a la educación cuando se utiliza la IA en la educación.

La IA generativa tiene el potencial de transformar el campo de la educación al complementar las prácticas existentes y mejorar la educación de los futuros científicos, así como la difusión de los resultados científicos (Morris, 2023).

Puede acelerar los descubrimientos científicos y agregar valor a muchas disciplinas científicas diferentes, incluidas las ciencias físicas, biológicas y sociales (Brizuela y Merchán, 2023). Los modelos de IA generalizados, como los modelos de lenguaje grande y los modelos multimodales, se pueden utilizar para crear modelos de lenguaje grande flexibles que comprendan el contexto y predigan información secuencial en muchas formas diferentes de comunicación.

Sin embargo, la IA generativa actualmente carece de la capacidad de rastrear las ideas proporcionadas por los motores de búsqueda para indicar el origen de la información.

Combinando la creatividad de la inteligencia artificial general con recursos de Internet se puede mejorar la comunicación educativa, permitiendo la generación de ideas y la creación de soluciones efectivas que antes requerían la colaboración de expertos.

Bibliografía

Norman-Acevedo, E. (2023). La inteligencia artificial en la educación: una herramienta valiosa para los tutores virtuales universitarios y profesores universitarios. Panorama, 17(32), 19. https://journal.poligran.edu.co/index.php/panorama/article/view/3681 ChatGPT: what does it mean for scientific research and publishing? (2023). BJU International, 131(4), 381–382. https://doi.org/10.1111/bju.15995 ChatGPT, inteligencia artificial y educación superior: ¿Qué deben saber las instituciones de educación superior? – UNESCO-IESALC. (2020, junio 30). Unesco.org. https://www.iesalc.unesco.org/2023/04/14/chatgpt-e-inteligencia-artificial-en-la-educacionsuperior-guia-de-inicio-rapido/ Jara, I., & Ochoa, J. M. (2020). Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación.

Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0002380 Lopezosa, C., & Codina, L. (2023). ChatGPT y software CAQDAS para el análisis cualitativo de entrevistas: pasos para combinar la inteligencia artificial de OpenAI con ATLAS.ti, Nvivo y MAXQDA. https://repositori.upf.edu/handle/10230/55477 Jara, I., & Ochoa, J. M. (2020). Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación.

Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0002380 Ocaña-Fernandez, Y., Valenzuela-Fernandez, L., & Garro-Aburto, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536568. doi: http://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274

Toapanta, S. M. T., Díaz, E. Z. G., Vizuete, O. M. Z., & Chávez, E. E. O. (2022).

Analysis of artificial intelligence applied in virtual learning environments in higher education for Ecuador. En Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press. https://doi:10.3233/FAIA220563 Sekeroglu, B., Dimililer, K., & Tuncal., K. (2019). La Inteligencia Artificial en Educación: aplicación en la evaluación del desempeño del alumno. Dilemas contemporáneos: educación, política y valores. https://doi.org/10.46377/dilemas.v28i1.1594 Juan Francisco Pabon, M. A. (2023). Revisión de literatura sobre impacto de la inteligencia artificial y su aplicación en el Ecuador. RISTI, 55(55), 100-113. Obtenido de https://www.proquest.com/openview/0d6c5600ad7df199784c105147a910a0/1?pqorigsite=gscholar&cbl=1006393 Sharkov, F. I., Abisheva, V. T., Luchina, M. A., Potapchuk, V. A., & Ramazanova, Z. S. (2022). New Communication Trends in Education: digital technologies and artificial intelligence.

Communicology, 10(3), 67–86. https://doi.org/10.21453/2311-3065-2022-10-3-67-86 Malik, A. R., Pratiwi, Y., Andajani, K., Numertayasa, I. W., Suharti, S., Darwis, A., & Marzuki. (2023). Exploring artificial intelligence in academic essay: Higher education student’s perspective. International Journal of Educational Research Open, 5(100296), 100296. https://doi.org/10.1016/j.ijedro.2023.100296 Izquierdo, J. E. (2023). Applicability Of Emerging Technologies In Virtual Learning Environments. A Look At The University Of Guayaquil. Techno Review, 15(1), 177-181.

Obtenido de https://doi.org/10.37467/revtechno.v15.5098 Murray, R. S., & Larry, J. S. (2009). Statistics. 4th edition. Mc Graw-Hill.

Pascuas-Rengifo, Y. S., García-Quintero, J. A., & Mercado-Varela, M. A. (2020). Mobile devices in education: trends and impact for innovation. Revista Politécnica, 16(31), 97-109. https://doi.org/https://doi.org/10.33571/rpolitec.v16n31a8.

Solórzano Álava, W. L., Rodríguez Rodríguez, A. A., Anzules Ávila, X. L., & Cornelio, O. M. (2022). Impact of the use of technology in the integral formation of information technology students. Journal TechInnovation, 1(2), 71-77. https://doi.org/https://doi.org/10.47230/Journal.TechInnovation.v1.n2.2022.71-77.

Fabio, Morandín-Ahuerma. (2021). What is Artificial Intelligence?. International Journal of Research Publication and Reviews, 03(12):1947-1951.

Kennedy, H., & Wanless, L. (2022). Artificial Intelligence. En The Routledge Handbook of Digital Sport Management (pp. 333–345). Routledge.

Ali, S., Abuhmed, T., El-Sappagh, S., Muhammad, K., Alonso-Moral, J. M., Confalonieri, R., Guidotti, R., Del Ser, J., Díaz-Rodríguez, N., & Herrera, F. (2023). Explainable Artificial Intelligence (XAI): What we know and what is left to attain Trustworthy Artificial Intelligence. An International Journal on Information Fusion, 99(101805), 101805. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101805 Flasiński, M. (2016). History of artificial intelligence. En Introduction to Artificial Intelligence (pp. 3–13). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-31940022-8_1 Pierre, Marqués., Odile, Papini., Henri, Prade. (2019). Elementos para una historia de la inteligencia artificial. 1-43. https://doi.org/10.1007/978-3-030-06164-7_1

Guerrero, J. M. (2022). Mind Mapping and Artificial Intelligence. Academic Press. doi:10.1016/b978-0-12-820119-0.00007-8.

Jean A. (2020). Une brève introduction à l’intelligence artificielle [A brief history of artificial intelligence]. Medecine sciences : M/S, 36(11), 1059–1067. https://doi.org/10.1051/medsci/2020189 Moloi, T., & Marwala, T. (2021). A High-Level overview of artificial intelligence: Historical overview and emerging developments. En Future of Business and Finance (pp. 11– 21). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-76313-8_ Muthukrishnan, N., Maleki, F., Ovens, K., Reinhold, C., Forghani, B., & Forghani, R. (2020). Brief History of Artificial Intelligence. Neuroimaging clinics of North America, 30(4), 393–399. https://doi.org/10.1016/j.nic.2020.07.004 L del Toro Reyes, JEL Alfonso - GADE: Revista Científica, 2023 - revista.redgade.com .

La inteligencia artificial y la gestión de los recursos humanos . redgade.com Rozin VM - Dos conceptos de inteligencia artificial: realista y utópico // pensamiento filosófico. – 2023. – № 2. – P. 102 - 114. DOI: 10.25136/2409-8728.2023.2.39739 EDN: DDLZIT URL: https://en.nbpublish.com/library_read_article.php?id=39739 Sadiku, M. N. O., Ashaolu, T. J., Ajayi-Majebi, A., & Musa, S. M. (2021). Artificial Intelligence in Education. International Journal Of Scientific Advances, 2(1). https://doi.org/10.51542/ijscia.v2i1.2 Gartner, S. y Krasna, M. (2023). Inteligencia artificial en la educación - Marco ético.

2023 XII Conferencia Mediterránea sobre Computación Embebida (MECO) , 1-7.

https://doi.org:10.1109/meco58584.2023.10155012 Zheng, W., Liu, C., Yang, B., & Yang, Y. (2023). Advances in artificial intelligence for perception augmentation and reasoning. Applied Sciences (Basel, Switzerland), 13(7), 4227. https://doi.org/10.3390/app13074227 Xu, Y., Qian, W., Li, N., & Li, H. (2022). Typical advances of artificial intelligence in civil engineering. Advances in Structural Engineering, 25(16), 3405–3424. https://doi.org/10.1177/13694332221127340 Atencia, M., Joya, G., & García-Lagos, F. (2020). Advances in computational intelligence: Selected and improved papers of the 14th international work-conference on artificial neural networks (IWANN 2017). Neural Computing & Applications, 32(2), 309–311. https://doi.org/10.1007/s00521-019-04324-4 Pagliari, C., Bucciarelli, E., & Chen, S.-H. (2021). Challenges in the study of intelligent machines and reverse Turing test on Socio-economic decisions. En Decision Economics: Minds, Machines, and their Society (pp. 12–23). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-75583-6_2 Hoffmann, C. H. (2022). Is AI intelligent? An assessment of artificial intelligence, 70 years after Turing. Technology in Society, 68(101893), 101893. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101893 Pérez León, E. V., & Rojas Arevalo, D. I. (2019). Impacto de la inteligencia artificial en las empresas con un enfoque global. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Lima, Perú. http://hdl.handle.net/10757/628123

Norman-Acevedo, E. (2023). La inteligencia artificial en la educación: una herramienta valiosa para los tutores virtuales universitarios y profesores universitarios. Panorama, 17(32), 19. https://journal.poligran.edu.co/index.php/panorama/article/view/3681 ChatGPT: what does it mean for scientific research and publishing? (2023). BJU International, 131(4), 381–382. https://doi.org/10.1111/bju.15995 ChatGPT, inteligencia artificial y educación superior: ¿Qué deben saber las instituciones de educación superior? – UNESCO-IESALC. (2020, junio 30). Unesco.org. https://www.iesalc.unesco.org/2023/04/14/chatgpt-e-inteligencia-artificial-en-la-educacionsuperior-guia-de-inicio-rapido/ Jara, I., & Ochoa, J. M. (2020). Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación.

Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0002380 Lopezosa, Carlos; Codina, Lluís (2023). ChatGPT y software CAQDAS para el análisis cualitativo de entrevistas: pasos para combinar la inteligencia artificial de OpenAI con ATLAS.ti, Nvivo y MAXQDA Barcelona: Departamento de Comunicación. Serie Editorial DigiDoc. PCUV04/2023 Lopezosa, C., & Codina, L. (2023). ChatGPT y software CAQDAS para el análisis cualitativo de entrevistas: pasos para combinar la inteligencia artificial de OpenAI con ATLAS.ti, Nvivo y MAXQDA. https://repositori.upf.edu/handle/10230/55477 Jara, I., & Ochoa, J. M. (2020). Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación.

Inter-American Development Bank. http://dx.doi.org/10.18235/0002380

Ocaña-Fernandez, Y., Valenzuela-Fernandez, L., & Garro-Aburto, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536568. doi: http://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274 Toapanta, S. M. T., Díaz, E. Z. G., Vizuete, O. M. Z., & Chávez, E. E. O. (2022).

Analysis of artificial intelligence applied in virtual learning environments in higher education for Ecuador. En Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press. https://doi:10.3233/FAIA220563 Sekeroglu, B., Dimililer, K., & Tuncal., K. (2019). La Inteligencia Artificial en Educación: aplicación en la evaluación del desempeño del alumno. Dilemas contemporáneos: educación, política y valores. https://doi.org/10.46377/dilemas.v28i1.1594

Juan Francisco Pabon, M. A. (2023). Revisión de literatura sobre impacto de la inteligencia artificial y su aplicación en el Ecuador. RISTI, 55(55), 100-113. Obtenido de https://www.proquest.com/openview/0d6c5600ad7df199784c105147a910a0/1?pqorigsite=gscholar&cbl=1006393 Juan Francisco Pabon, M. A. (2023). Revisión de literatura sobre impacto de la inteligencia artificial y su aplicación en el Ecuador. RISTI, 55(55), 100-113. Obtenido de https://www.proquest.com/openview/0d6c5600ad7df199784c105147a910a0/1?pqorigsite=gscholar&cbl=1006393 F., I., Sharkov., Vera, Abisheva., M., A., Luchina., V., A., Potapchuk., Zh.S., Ramazanova. (2022). New Communication Trends in Education: digital technologies and

artificial intelligence. Коммуникология, 10(3):67-86. https://doi:10.21453/2311-3065-2022-103-67-86 Sharkov, F. I., Abisheva, V. T., Luchina, M. A., Potapchuk, V. A., & Ramazanova, Z. S. (2022). New Communication Trends in Education: digital technologies and artificial intelligence.

Communicology, 10(3), 67–86. https://doi.org/10.21453/2311-3065-2022-10-3-67-86 Morris, M. R. (2023). Scientists’ Perspectives on the Potential for Generative AI in their Fields. En arXiv [cs.CY]. http://arxiv.org/abs/2304.01420 Conectados pero solos : la narrativa más allá de las pantallas : educomunicación 3.0 (pp.

265–303). (2020). Iberoamericana ; Vervuert.

Morris, M. R. (2023). Scientists’ Perspectives on the Potential for Generative AI in their Fields. En arXiv [cs.CY]. http://arxiv.org/abs/2304.01420 Roberto, Gozalo-Brizuela. (2023). Una encuesta sobre aplicaciones de IA generativa. arXiv.org, abs/2306.02781 https://doi:10.48550/arXiv.2306.02781 Elías Zambrano, R., Barrientos Bueno, M., & Ramírez Alvarado, M. del M. (2022).

Capítulo 6. Medios de comunicación y educación. La necesidad de la Educomunicación en la formación universitaria española. Espejo de Monografías de Comunicación Social, 9, 87–101. https://doi.org/10.52495/c6.emcs.9.p95 de Albuquerque, R., & Josefina, G. (2023). “Niñas y niños educomunicadores sin fronteras”: contribución de la infancia a la creación, producción e integración de conocimiento a partir de la perspectiva de la educomunicación y la sociología de la infancia. https://hdl.handle.net/1822/86917

Serrano Auquilla, C. M. and Hidalgo Patiño, M. B. "Estrategias de educomunicación para el fortalecimiento en el cuidado del ambiente institucional en la Unidad Educativa 23 de abril, parroquia Santa Fe, año 2023." 2023.ueb.edu.ec Rebouças, E. (2020). MISSED OPPORTUNITIES: challenges of adequate practical and theoretical-methodological applications of the principles of educommunication in times of urgency (after decades of neglect). Revista Observatório, 6(6), a2en. https://doi.org/10.20873/uft.2447-4266.2020v6n6a2en Azqueta, A., Martín-Gutiérrez, Á., & Rodríguez-Torres, A. F. (2023). Analysis of radicalisation prevention policies from the perspective of educommunication in Mediterranean countries. En Advances in Media, Entertainment, and the Arts (pp. 260–282). IGI Global.

Tárcia, L., Alzamora, G. C., Cunha, L., & Rampazzo Gambarato, R. (2023). Transmedia educommunication method for social sustainability in low-income communities. Frontiers in communication, 8. https://doi.org/10.3389/fcomm.2023.1077807 Pereira, É. dos R., Carruba, A. G. M., Oliveira, A. G. Z. de, Martins, J. A., & Romão, E. C. (2021). Educommunication, Geography and virtual games: A proposal to encourage scientific literacy in Middle School. European Journal of Education and Pedagogy, 2(3), 67–72. https://doi.org/10.24018/ejedu.2021.2.3.116 Albardía, M. S., Onaindia, I. A., & Fernández, S. P. (2023). Educomunicación en la era de la hiperconectividad: Educación libertadora para fomentar la ciudadanía crítica. Comunicação Mídia e Consumo, 20(58). https://doi.org/10.18568/cmc.v20i58.2820

Aguaded, I., Jaramillo-Dent, D., & Ponce, Á. D. (2021). Currículum Alfamed de formación de profesores en educación mediática: MIL (Media and Information Literacy) en la era pos-COVID-19. Ediciones Octaedro.

Pérez, F. C. (2022). Radio, educomunicación e interculturalidad. Análisis a partir de prácticas educomunicativas en escuelas rurales del sur de Chile. Universidad de Huelva.

Muñoz, P., & David, A. (2023). Sistematización de la experiencia “Comunicándome, Comprendo y Aprendo” desde una perspectiva educomunicativa, con un grupo de niños y niñas de la biblioteca El Hogar de Los Libros, municipio de Popayán, Cauca. https://repository.unad.edu.co/handle/10596/56879 Vela, M. F., Aslamema, D. M., & Cáceres, D. G. (2023). Metodología de sistematización de producción educomunicacional en programas de educación en derechos humanos en Ecuador.

Chasqui Revista Latinoamericana de Comunicación, 153, 193–208. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9140145