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Conceptos
Todas las páginas de concepto del sitio, en las mismas secciones que la barra lateral izquierda. Cada una explica qué significa una idea en IA y educación, qué encontró la investigación sobre ella y en qué estudios se basa. IA en la educación es el paraguas que las une.
Las páginas de concepto también están disponibles como EPUB o PDF para leer sin conexión. Para empezar en cambio desde una pregunta, un artículo, una herramienta, una búsqueda o tu propio asistente, consulta las preguntas frecuentes, el diario, los recursos, la búsqueda o la página de IA.
220 páginas de concepto, agrupadas en 10 líneas temáticas.
Fundamentos de la IA en la educación
La mirada global al propio campo: qué es la IA en la educación, cómo ha evolucionado y los temas transversales (alfabetización en IA, colaboración entre humanos e IA, agencia) que dan forma a las demás líneas temáticas.
Esenciales
El campo
Temas transversales
Aprendizaje y enseñanza
Cómo la IA apoya la enseñanza y el aprendizaje, a través de las pedagogías, las teorías del aprendizaje y los procesos centrados en el estudiantado en los que opera la IA.
Pedagogías centrales
- Pedagogías y estrategias de enseñanza
- Patrones pedagógicos
- Aprendizaje activo
- Aprendizaje colaborativo
- Aprendizaje basado en proyectos
- Aprendizaje basado en problemas
- Fracaso productivo
- Aprendizaje basado en la indagación
- Aprendizaje experiencial
- Aprendizaje basado en juegos
- Aprender enseñando
- Andamiaje
- Método socrático
- Pedagogía crítica
- Alianzas pedagógicas
- Narrativa en la educación
- Enseñanza y aprendizaje en línea
- El vídeo en la educación
Teorías y procesos de aprendizaje
- Teorías del aprendizaje
- Conductismo
- Constructivismo
- Psicología cognitiva
- Aprendizaje sociocultural
- Cognición distribuida
- Aprendizaje situado
- Aprendizaje encarnado
- Comunidad de indagación
- Aprendizaje autorregulado
- Teoría de la autodeterminación
- Motivación
- Autoeficacia
- Aprendizaje autodirigido
- Metacognición
- Dificultades deseables
- Transferencia del aprendizaje
- Conocimiento previo
- Marco ICAP
- Ideas erróneas sobre la IA
- Texto de refutación
- Teoría de la actividad
- Recuperación, espaciado e intercalado
Implicación y experiencia del estudiantado
Aprendizaje a lo largo de la vida y profesional
Tecnologías y técnicas
La capa técnica: los modelos y métodos de IA que impulsan la tecnología educativa, y los sistemas de modelado del estudiantado y de tutoría construidos sobre ellos.
Modelos y técnicas
- Tecnologías
- Aprendizaje automático
- IA generativa
- Grandes modelos de lenguaje (LLM)
- RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
- Ingeniería de prompts
- Entrenamiento y ajuste fino de LLM
- Vibe coding
- IA multimodal
- Tecnologías del habla y de la voz
- Visualización
- PLN educativo
- Aprendizaje por refuerzo
- Grafo de conocimiento
- Robots en la educación
- IA conversacional
- Simulación
- Realidad virtual y aumentada
Modelado del estudiantado y sistemas adaptativos
- Modelado del estudiantado e instrucción adaptativa
- Seguimiento del conocimiento
- Diagnóstico cognitivo
- Simular estudiantes
- Tutoría inteligente
- Aprendizaje adaptativo
- Aprendizaje personalizado
- Sistemas de recomendación y rutas de aprendizaje
- Agente pedagógico
- Tutoría afectiva
- Computación afectiva
- IA con intervención humana (HITL)
- Analítica del aprendizaje
Plataformas, apertura y adopción
La IA en las disciplinas
Cómo se aplica la IA en las disciplinas y en los distintos niveles educativos: la cobertura de áreas temáticas del campo.
Áreas temáticas
- La IA en las disciplinas
- Educación matemática
- Educación en física
- Educación química
- Educación en biología
- Enseñanza de la informática
- Educación en ingeniería
- Educación STEM
- Educación científica
- Escritura
- Aprendizaje de lenguas
- Enseñanza del inglés (EAP / EFL / ESL)
- Educación ambiental
- Educación empresarial
- Educación en humanidades y ciencias sociales
- Educación en artes, diseño y medios
- Educación en diseño
- Educación médica y en profesiones de la salud
- Educación en enfermería
- Educación jurídica
- Educación en tecnología de la información
Campos de investigación
Niveles y contextos
Niveles y entornos
Etapas y comparaciones
Evaluación y medición
Cómo la IA evalúa al estudiantado y, a la vez, transforma la forma en que evaluamos los sistemas de IA y su impacto.
Evaluación y retroalimentación
- Evaluación
- Juicio evaluativo
- Retroalimentación
- Alfabetización en retroalimentación
- Calidad de la retroalimentación de la IA
- Evaluación formativa
- Evaluación sumativa
- Evaluación auténtica
- Evaluación orientada al proceso
- Trabajo en grupo
- Portafolio electrónico
- Evaluación entre pares
- Autoevaluación
- Evaluación oral
- Evaluación automatizada
- Evaluación automatizada de ensayos
- Generación automática de preguntas
Métodos de investigación y evaluación
Métodos de investigación
- Métodos de investigación en AIED
- Investigación educativa asistida por IA
- Investigación cualitativa
- Investigación cuantitativa
- Investigación con métodos mixtos
- Investigación basada en el diseño
- Investigación sobre usabilidad
- ECA
- Metaanálisis y revisión sistemática
- Análisis de perfiles latentes
- Análisis de redes
Evaluación de sistemas de IA
Personas
Instituciones y políticas
Equidad, ética y uso responsable
La equidad, el acceso y la responsabilidad son centrales para la IA en la educación.