Inteligencia Artificial: tendencias más utilizadas en la educación y simulaciones médicas
Palabras clave:
inteligencia artificial, educación, simulación, tecnologías emergentesResumen
La inteligencia artificial (IA) está transformando la educación y la atención sanitaria al mejorar la precisión diagnóstica y personalizar los tratamientos. Sin embargo, su implementación enfrenta desafíos culturales, económicos y normativos. Esta investigación analiza las tendencias de la IA en el aprendizaje basado en simulación para optimizar la precisión diagnóstica. Mediante una revisión sistemática, se seleccionaron artículos centrados en guías de aprendizaje, computación afectiva y evaluación virtual basada en simulación. Los estudios alcanzaron su punto máximo en 2021, con énfasis en el diseño conceptual y la arquitectura de la IA. Los agentes virtuales destacaron en personalización y motivación. El impacto de la IA debe implementarse con principios pedagógicos para personalizar el aprendizaje y mejorar la precisión diagnóstica en entornos clínicos.
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Citas
Bandura, A. (1986). The explanatory and predictive scope of self-efficacy theory. Journal of Social and Clinical Psychology, 4(3), 359-373. https://doi.org/10.xxxx
Chen, X., Xie, H., Qin, S. J., Wang, F. L. & Hou, Y. (2020). Artificial Intelligence‐Supported Student Engagement Research: Text Mining and Systematic Analysis. European Journal Of Education, 60(1). https://doi.org/10.1111/ejed.70008
Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep learning. En MIT Press eBooks. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3086952
Hintze, A. (2016). Understanding the Four Types of AI, from Reactive Robots to Self-Aware Beings. The Conversation. https://theconversation.com/understanding-the-four-types-of-ai-from-reactive-robots-to-self-aware-beings-67616
Holmes, W., Bialik, M. & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
Javadi, A. H., Emo, B., Howard, L. R., Zisch, F. E., Yu, Y., Knight, R., Silva, J. P. & Spiers, H. J. (2017). Hippocampal and prefrontal processing of network topology to simulate the future. Nature Communications, 8, Article 14652. https://doi.org/10.1038/ncomms14652
Liu, S. & Zhang, Z. (2020). Artificial intelligence applications in healthcare: An overview. Science China Information Sciences, 63(10), 1–20. https://doi.org/10.1007/s11432-019-2796-5
Loder, J. & Nicholas, G. (2018). Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. New York: Penguin Random House.
Parrow, B., Liu, J. & Wegner, D. M. (2011). Google effects on memory: Cognitive consequences of having information at our fingertips. Science, 333(6043), 776–778. https://doi.org/10.1126/science.1207745
Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7
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