Conferencia
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/636053
Presentación o disertación realizada dentro de un congreso o evento similar, o como evento académico independiente, tales como: Conferencia inaugural, conferencia magistral, conferencia de clausura.
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- Modelos de lenguaje grande, la revolución silenciosa en educación, salud e industria: mapeo sistémico de literatura(International Insitute of Systemics, Cybernetics, and Informatics: IIIS, 2024-09-10) García López, Iván Miguel; Ramírez Montoya, María Soledad; Molina Espinosa, José Martín; https://ror.org/03ayjn504Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) están revolucionando múltiples sectores mediante su capacidad para procesar y generar texto con un alto nivel de coherencia y contexto. Estos modelos no permiten acceso público a su código fuente ni datos de entrenamiento, lo que restringe su uso a la organización que los posee. A diferencia de los modelos de código abierto, los LLMs cerrados presentan tanto oportunidades como desafíos únicos. Nos preguntamos: ¿Cuáles son las estrategias efectivas para integrar LLMs en educación, salud e industria, y cómo pueden manejar los retos éticos, de seguridad y transparencia? El método del estudio es una revisión sistemática de la literatura, analizando artículos de las bases de datos Scopus y Web of Science desde enero de 2019 hasta mayo de 2024. Se seleccionaron los datos más relevantes utilizando criterios de inclusión, exclusión y calidad, y se delimitaron 60 artículos para su análisis. Los hallazgos destacan: (a) oportunidades significativas en la personalización y eficiencia en diversos sectores, (b) marcos de trabajo para la integración efectiva de LLMs y (c) estrategias para abordar desafíos éticos y de seguridad. Este escrito invita a otros investigadores a explorar el uso de LLMs en distintos ámbitos, resaltando su potencial para transformar procesos educativos, médicos e industriales, mientras se asegura un uso responsable y ético.
- Inteligencia artificial generativa y el aprendizaje para toda la vida: Mapeo de literatura(2024-03-26) García López, Iván Miguel; Ramírez Montoya, María Soledad; Molina Espinosa, José Martín; https://ror.org/03ayjn504; International Institute of Informatics and SystemicsEl aprendizaje está presente en cada día de nuestras vidas, por lo que siempre seguimos aprendiendo a lo largo de la vida. El aprendizaje para toda la vida (LLL) representa la oportunidad de seguirnos preparando día a día. Con el auge de las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial generativa (GAI) surgen nuevos retos sobre la forma en que se aprende. En este sentido se partió de la pregunta ¿Cuáles son las características de GAI que se ubican en las implementaciones del ámbito educativo, en el presente y futuro del LLL? El método del estudio es una revisión sistemática de la literatura, de los sistemas Scopus y Web of Science en el marco de enero de 2018 y octubre de 2023. Se cribaron los datos más relevantes utilizando criterios de inclusión, exclusión y calidad y se delimitaron 2 artículos de estudios. Los hallazgos destacan (a) oportunidades para explorar ambos conceptos (b) marcos de trabajo que con juntan la GAI y LLL y (c ) LLL abordado desde el aspecto tecnológico-pedagógico. Este escrito llama a otros investigadores a hacer uso del concepto de GAI en el LLL, particularmente por ser un tema naciente para el futuro de la educación.
- Tendencias de investigación en innovación educativa(2022-09-26) Ramírez-Montoya, Maria Soledad; Ramírez Montoya, María Soledad; Tecnologico de MonterreyAnálizar las tendencias de investigación en innovación educativa, a partir de identificar los retos en el marco de la complejidad, las tendencias y los itinerarios para construir conocimiento.
- Entornos educativos mediados por tecnología y su transformación hacia la era Post-COVID 19.(2021-06-26) Portuguez Castro, May; Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey; AISOC Asociación Iberoamericana de Investigación en Sociologia de las Organizaciones y la ComunicaciónLa contingencia sanitaria ocasionada por el COVID-19 ha traído consecuencias en todos los campos de la sociedad, especialmente en la salud y la educación. Como se ha podido observar las instituciones educativas de todo el mundo han tenido que replantear sus entornos de aprendizaje para mantener la continuidad académica y poder llevar a cabo los procesos formativos en todos los niveles, apoyándose en la tecnología. Por lo tanto, las estrategias que se han desarrollado durante la pandemia son relevantes para conocer cómo se han afrontado estos nuevos retos. De ahí que en esta ponencia tiene como objetivo determinar las estrategias que han seguido las instituciones de educación superior para mediar con esta contingencia. Para lograr esto se seguirá una Revisión Sistemática de Literatura (SLR por sus siglas en inglés) para identificar en bases de datos especializadas la manera que se ha seguido para continuar con las clases apoyándose en las tecnologías, así como los aprendizajes obtenidos que puedan orientar la ruta a seguir en la etapa post-COVID19 y que pueda facilitar el camino de las instituciones que aún tienen dificultades para brindar una educación de calidad. Se considera que estos resultados pueden ser interesantes para autoridades de instituciones educativas, profesores, así como diseñadores instruccionales y departamentos de tecnologías, para orientar las futuras acciones que lleven a resolver los retos que se han presentado y los que están próximos a vivirse, buscando garantizar que se disminuya el rezago vivido durante la pandemia y una vuelta a una nueva normalidad que aún es incierta.