Inteligencia artificial generativa para fortalecer la educación superior: Generative artificial intelligence to boost higher education - Chávez Solís, María Elena; Labrada Martínez, Esther; Carbajal Degante, Eric; Pineda Godoy, Erika; Alatristre Martínez, Yadira (LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 2023)
La transformación digital acelerada conlleva una serie de adaptaciones y reestructuración en los procesos de enseñanza aprendizaje que implica evaluar los riesgos y aportaciones para su adopción. Como ejemplo, se tiene a la Inteligencia Artificial Generativa, que representa un gran dilema para docentes y estudiantes. Su característica es la generación autónoma de texto, imágenes, voz y contenido en general, lo que se aprecia como una gran aportación a la eficiencia y productividad. Sin embargo, conlleva la reflexión y el cuestionamiento del rumbo que tomará la educación bajo la adopción de un proceso automatizado para la generación de este tipo de recursos. Ante esta perspectiva, el objetivo de esta investigación es evaluar las aportaciones de la Inteligencia Artificial Generativa en la educación de nivel superior para proponer una estrategia que fortalezca el aprendizaje. La metodología implementada se fundamenta en el método cualitativo para su consecución bajo el muestreo intencional, con una estrategia de caso de conveniencia en estudiantes de nivel superior en universidades públicas de México, analizando el uso de la tecnología. Los principales resultados advierten la necesidad de la mejora continua en el uso y aprovechamiento de la tecnología y de la innovación tecnológica, bajo la toma de decisiones informadas.