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La inteligencia artificial en la educación superior: un examen ético-jurídico de su perspectiva transformadora

dc.contributor.authorDurán, Claudia
dc.contributor.authorCasadiegos, Martín
dc.contributor.authorPérez, Yeigson
dc.coverage.spatialColombiaen_US
dc.date.accessioned2025-05-07T13:46:03Z
dc.date.available2025-05-07T13:46:03Z
dc.date.issued2024-09-21
dc.identifier.issn2539 –4983en_US
dc.identifier.urihttps://repositorioinstitucional.ufpso.edu.co/xmlui/handle/20.500.14167/5289
dc.description.abstractEl estudio nace de la progresiva integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación universitaria y su influencia ético-jurídica. Aborda la necesidad de demostración empírica sobre el impacto de las herramientas de IA en los resultados académicos. A pesar de los multitudinarios estudios que examinan sobre los efectos de la IA en la enseñanza y el aprendizaje, pocos se han centrado en el uso real por parte de los estudiantes universitarios y si este uso afecta su rendimiento académico. Se utilizó un método correlacional cuantitativo y un muestreo aleatorio simple para encuestar a estudiantes del programa de derecho jornada diurna y nocturna. Los datos se analizaron mediante ANOVA (Análisis de Varianza), revelando diferencias generacionales en la competencia tecnológica. La generación más joven exhibió un 91% de resultados positivos del uso de IA, mientras que la generación mayor mostró un impacto negativo del 100%. Estos hallazgos indican que la relación entre el uso de IA y los resultados académicos pende de factores más allá del simple uso y está influenciada por los intereses de los estudiantes, que pueden no siempre estar alineados con los académicos.en_US
dc.language.isospaen_US
dc.relationhttps://revistas.unilibre.edu.co/index.php/academiaen_US
dc.titleLa inteligencia artificial en la educación superior: un examen ético-jurídico de su perspectiva transformadoraen_US
dc.title.translatedArtificial intelligence in higher education: an ethical and legal examination of its transformative perspectiveen_US
dc.contributor.cvlac[0001380164]en_US
dc.contributor.cvlac[0001592276]en_US
dc.contributor.cvlac[0002317726]en_US
dc.contributor.googlescholar[XszWRgQAAAAJ]en_US
dc.contributor.googlescholar[AU0O_zAAAAAJ]en_US
dc.contributor.googlescholar[lDbhmNwAAAAJ&hl]en_US
dc.contributor.orcid[0000-0001-9291-7841]en_US
dc.contributor.orcid[0000-0001-9112-1585]en_US
dc.contributor.researchgate[Claudia-Chinchilla]en_US
dc.contributor.researchgate[Martin_Casadiegos_Santana]en_US
dc.contributor.scopus[57369586400]en_US
dc.description.abstractenglishThe study arises from the progressive integration of Artificial Intelligence (AI) in university education and its ethical-legal influence. Addresses the need for empirical demonstration of the impact of AI tools on academic outcomes. Despite the multitude of studies examining the effects of AI on teaching and learning, few have focused on its actual use by university students and whether this use affects their academic performance. A quantitative correlational method and simple random sampling were used to survey students from the daytime and evening law program. The data were analyzed using ANOVA (Analysis of Variance), revealing generational differences in technological competence. The younger generation exhibited 91% positive results from using AI, while the older generation showed a 100% negative impact. These findings indicate that the relationship between AI use and academic outcomes depends on factors beyond simple use and is influenced by students' interests, which may not always be aligned with academics.en_US
dc.subject.proposalÉticaen_US
dc.subject.proposalInteligencia artificialen_US
dc.subject.proposalresultados académicosen_US
dc.subject.keywordsEthicsen_US
dc.subject.keywordsArtificial Intelligenceen_US
dc.subject.keywordsAcademic Resultsen_US
dc.subject.lembCiencias Socialesen_US
dc.publisher.facultyFacultad educación artes y humanidadesen_US
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTen_US
dc.relation.referencesDurán, C., Casadiegos, M., & Pérez, Y. (2024). Vista de La inteligencia artificial en la educación superior: un examen ético-jurídico de su perspectiva transformadora. Https://Revistas.Unilibre.Edu.Co/Index.Php/Academia, 1–27. https://revistas.unilibre.edu.co/index.php/academia/article/view/12707/12741en_US
dc.relation.referencesCreswell, J., & Creswell, D. (2018). RESEARCH DESIGN (Fifth Edition (ed.)). SAGE Publications Ltd. https://spada.uns.ac.id/pluginfile.php/510378/mod_resource/content/1/creswell.pdfen_US
dc.relation.referencesCowls, J., King, T. C., Taddeo, M., & Floridi, L. (n.d.). Designing AI for Social Good: Seven Essential Factors. Retrieved April 16, 2025, from https://ssrn.com/abstract=3388669en_US
dc.relation.referencesYorke, N. (2020). Review Reviewed Work(s): Responsible Artificial Intelligence: How to Develop and Use AI in a Responsible Way by Virginia Dignum. 36(3), 299–302. https://doi.org/10.13169/prometheus.36.3.0299en_US
dc.relation.referencesEUR-Lex - 52021PC0206 - ES - EUR-Lex. (n.d.). Retrieved April 16, 2025, from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52021PC0206en_US
dc.relation.referencesFloridi, L. (2013). The ethics of information.en_US
dc.relation.referencesFloridi Luciano, L, & Cowls, J. (2022).). A unified framework of five principles for AI in society. Machine learning and the city: Applications in architecture and urban design.en_US
dc.relation.referencesGarcía Peñalvo, F. (2018). Identidad digital como investigadores. La evidencia y la transparencia de la producción científica. Revista Education in the Knowledge Society.en_US
dc.relation.referencesGartner Karl, W (2021). How Generation X Leaders are Leveraging Artificial Intelligence for Business Success. Gartner Research.en_US
dc.relation.referencesWordmar Vaughan, J, Gebru, T, Veccione B, & Morgenster, J (2018). Datasheets for Datasets. Revista Communications of the ACM 64.en_US
dc.relation.referencesGoodman, B., & Flaxman, S. (2017). European Union regulations on algorithmic decision-making and a “right to explanation”. Revista AI magazine.en_US
dc.relation.referencesLuckin, R., & Holmes, W. (2016). Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. Ediciones Person.en_US
dc.relation.referencesMinTIC. (2021). Marco ético para la inteligencia artificial en Colombia. Ministerioder Tecnologíasde la Información y las Comunicaciones.en_US
dc.relation.referencesMuro Mark, M. Maxim, R & Whiton, J (2019). Automation and Artificial Intelligence: How machines are affecting people and places.en_US
dc.relation.referencesO ́neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy.en_US
dc.relation.referencesPacheco Mendoza S., Ladaysé Mayorga, A. FernándezErnesto, J & Guevara, C. (2023). Inteligencia artificial en la educación superior: un modelo predictivo del rendimiento académico. Revista Ciencias de la Educación .en_US
dc.relation.referencesPopenici Stefan., & Kerr, Sharon (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education.en_US
dc.relation.referencesRendón Peña, A. (2019). Robot-Proof: Higher Education in the age of artificial intelligence.en_US
dc.relation.referencesRussell, S. (2019). Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control. Oxford University Press.en_US
dc.relation.referencesScherer MatthewU.(2016). Regulating Artificial Intelligence Systems: Risks, Challenges, Competencies, and Strategies. Revista Harvard Journal of Law & Technology.en_US
dc.relation.referencesUNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence.en_US
dc.relation.referencesZuboff,Shoshana S. &Nicol Zanzarella, S (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power.en_US


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