Metodologías de aprendizaje aplicados al desarrollo de Inteligencia Artificial a nivel de docencia universitaria

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.23857/dc.v9i3.3504

Palabras clave:

Inteligencia artificial, metodología de aprendizaje, docencia universitaria

Resumen

Las tecnologías de información se han convertido en una herramienta para la transformación de las actividades que se realizan a diario, sobre todo desde la visión de procesamiento de los datos, razón evidente para desde las instituciones educaciones de educación superior articulen procesos de mejoramiento en las competencias tecnológicas, en tal sentido, se logró identificar las metodologías de aprendizaje que aportan al desarrollo de la inteligencia artificial desde una visión de la docencia universitaria, estableciendo que al ser un proceso que requiere de mucho experticia matemática es urgente desarrollar un programa para realizarlo, con el fin de potenciar las habilidades y destrezas de los futuros profesionales. Al identificar las diferentes metodologías se puede evidenciar que su gran mayoría aportan una sistematización adecuada para lograr desarrollar los procesos de enseñanza de la inteligencia artificial, bajo un criterio articulado, consecuentemente es un conjunto de actividades que debe ser planificado y ejecutado de manera ordenada. Los resultados presentados identifican la necesidad de realizar el proceso de enseñanza a través de fases con el fin de utilizar las metodologías existentes ya aplicarlas en las diferentes fases.

Biografía del autor/a

Andrés Carvajal Romero, Universidad Técnica de Machala

Universidad Técnica de Machala; Machala, Ecuador.

Harry Alexander Vite Cevallos, Universidad Técnica de Machala

Universidad Técnica de Machala; Machala, Ecuador.

Patricia Alexandra Pacheco Zerda, Universidad Técnica de Machala

Universidad Técnica de Machala; Machala, Ecuador.

María Magdalena Román Aguilar, Universidad Técnica de Machala

Universidad Técnica de Machala; Machala, Ecuador.

Citas

Castrillón, Omar D., Sarache, William, & Ruiz-Herrera, Santiago. (2020). Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial. Formación universitaria, 13(1), 93-102. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062020000100093

Bermúdez, J. (2021). El aprendizaje basado en problemas para mejorar el pensamiento crítico. INNOVA Research Journal, 6(2), 77-89. doi:https://doi.org/10.33890/innova.v6.n2.2021.1681

Dávila, G., Ortiz, F., & Cabrera, A. (2021). Las finanzas de los hogares mexicanos: análisis con redes bayesianas. Investigación económica, 80(317), 109-134. doi:https://doi.org/10.22201/fe.01851667p.2021.317.77127

Echeverri, M., & Manjarrés, R. (2020). ASISTENTE VIRTUAL ACADÉMICO UTILIZANDO TECNOLOGÍAS COGNITIVAS DE PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL. Revista Politécnica, 16(31), 85-96. doi:https://doi.org/10.33571/rpolitec.v16n31a7

Estupiñán Ricardo, J., Leyva Vázquez, M. Y., Peñafiel Palacios, A. J., & El Assafiri Ojeda, Y. (2021). Inteligencia artificial y propiedad intelectual. Universidad Y Sociedad, 13(S3), 362-368. Recuperado a partir de https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/2490

Flores, D., & Gardi, V. (2020). Sistema experto para la SGTI en la empresa Sion Global Solutions. INNOVA Research Journal, 5(3,2), 235-248. doi:https://doi.org/10.33890/innova.v5.n3.2.2020.1568

Flores, O., Reyes, I., Rivera, S., & Mansilla, R. (2020). Bienestar subjetivo y su estudio con redes semánticas en análisis lineal y no lineal. Inter disciplina, 8(20), 153-167. doi:https://doi.org/10.22201/ceiich.24485705e.2019.18.71207

Hernández, J. (2019). Desarrollo tecnológico e integración comercial de los productores agrícolas de la Costa de Hermosillo en la globalización. Región y Sociedad, 31, 1-25. doi:https://doi.org/10.22198/rys2019/31/1006

Ketlun, M. (2020). Fases y redes en la metodología del Design Thinking. Cuadernos del Centro de Estudios en Diseño y Comunicación. Ensayos(78), 91-102. doi:http://dx.doi.org/10.18682/cdc.vi78.3663

López, M. (2019). Las narrativas de la inteligencia artificial. Revista de Bioética y Derecho(46), 5-28. Obtenido de https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1886-58872019000200002&lng=es&tlng=es.

López Baroni, Manuel Jesús. (2019). Las narrativas de la inteligencia artificial. Revista de Bioética y Derecho, (46), 5-28. Epub 01 de octubre de 2019. Recuperado en 11 de agosto de 2023, de http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1886-58872019000200002&lng=es&tlng=es

Márquez Díaz, Jairo. (2020). Inteligencia artificial y Big Data como soluciones frente a la COVID-19. Revista de Bioética y Derecho, (50), 315-331. Epub 23 de noviembre de 2020. Recuperado en 11 de agosto de 2023, de http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1886-58872020000300019&lng=es&tlng=es.

Saldaña, C., & Guamán, G. (2019). Análisis financiero basado en la técnica Fuzzy Logic, como instrumento para la toma de decisiones en la empresa Italimentos Cia. Ltda. Revista Economía y Política(30), 1-24. Obtenido de http://scielo.senescyt.gob.ec/scielo.php?pid=S2477-90752019000200072&script=sci_arttext

Sarmiento, J. (2020). Aplicaciones de las redes neuronales y el deep learning a la ingeniería biomédica. Revista UIS Ingenierías, 19(4), 1-18. doi:https://doi.org/10.18273/revuin.v19n4-2020001

Vite Cevallos, Harry. (2020). Estrategias tecnológicas y metodológicas para el desarrollo de clases online en instituciones educativas. Conrado, 16(75), 259-265. Epub 02 de agosto de 2020. Recuperado en 11 de agosto de 2023, de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1990-86442020000400259&lng=es&tlng=es.

Villa, A. (2020). Aprendizaje basado en competencias : desarrollo e implantación en el ámbito universitario. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 18(1), 19-46. doi:https://doi.org/10.4995/redu.2019.

Ocaña-Fernández, Yolvi, Valenzuela-Fernández, Luis Alex, & Garro-Aburto, Luzmila Lourdes. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568. https://dx.doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274

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Publicado

2023-08-14

Cómo citar

Carvajal Romero, A., Vite Cevallos, H. A., Pacheco Zerda, P. A., & Román Aguilar, M. M. (2023). Metodologías de aprendizaje aplicados al desarrollo de Inteligencia Artificial a nivel de docencia universitaria. Dominio De Las Ciencias, 9(3), 1394–1408. https://doi.org/10.23857/dc.v9i3.3504

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