Diferencias entre Aprendizaje basado en IA vs Aprendizaje con IA

Por: Miguel Cárdenas Agreda

Los autores inicialmente mencionan lo siguiente:

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación superior se presenta como una oportunidad trascendental en el siglo XXI. Este artículo explora, a lo largo de diversas dimensiones, cómo la IA redefine el proceso de enseñanza-aprendizaje. Comenzando con la definición interdisciplinaria propuesta por Monserrat Meya Llopart en 1980, se abordan las teorías del aprendizaje y estrategias metodológicas respaldadas por la IA. La personalización del aprendizaje, evaluación del impacto y desafíos éticos emergentes se revelan como elementos fundamentales de esta transformación educativa. El análisis se adentra en la necesidad de precauciones éticas para garantizar una implementación tecnológica y ética, abordando desafíos como la privacidad y equidad (Ruiz-Muñoz, G. F., & Paz-Zamora, Y. E.,2024,P.1)

La diferencia entre aprendizaje basado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje con inteligencia artificial (IA) radica en el enfoque y propósito del uso de la IA en los procesos educativos. A continuación, se presentan sus definiciones y diferencias clave:

1. Aprendizaje basado en inteligencia artificial

• Definición: Es el aprendizaje centrado en comprender y desarrollar aplicaciones, modelos o tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Los estudiantes aprenden los fundamentos, teorías y prácticas de la IA como disciplina.
• Propósito: Formar a los estudiantes en competencias específicas para diseñar, implementar y utilizar sistemas de IA.
• Contexto educativo:
  • Se enseña en áreas como ingeniería, ciencia de datos, informática o carreras relacionadas.
  • Incluye temas como aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, entre otros.
• Ejemplo: Una asignatura donde los estudiantes aprenden a programar modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas reales.

2. Aprendizaje con inteligencia artificial

• Definición: Es el uso de tecnologías y herramientas impulsadas por IA para facilitar, mejorar o personalizar los procesos de enseñanza y aprendizaje. En este caso, la IA actúa como un recurso o soporte en la educación.
• Propósito: Mejorar la experiencia de aprendizaje mediante la personalización, la automatización de tareas docentes y el acceso a recursos inteligentes.
• Contexto educativo:
  • Aplica en cualquier área del conocimiento.
  • Los estudiantes no necesitan conocer los fundamentos técnicos de la IA, sino utilizarla como herramienta.
• Ejemplo: Plataformas de aprendizaje adaptativo que ajustan el contenido según el progreso del estudiante, asistentes virtuales educativos o sistemas de tutoría inteligente.

Diferencias clave

Ambos enfoques son importantes en la educación, pero se aplican en contextos diferentes dependiendo de los objetivos de aprendizaje y las necesidades de los estudiantes.

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