Incorporación de las Tecnologías de Información y Comunicación: Inteligencia Artificial y los procesos de aprendizaje
DOI:
https://doi.org/10.56216/radee032024dic.a02Palabras clave:
inteligencia artifical, auditoria externa impositiva, calidad educativa, procesos de aprendizajeResumen
La irrupción de la Inteligencia Artificial IA en una sociedad cada vez más digitalizada hace pensar en paradigmas educativos nuevos. Esta investigación cualitativa busca analizar el potencial de la Inteligencia Artificial y su contribución en la mejora de la calidad educativa y el desarrollo de competencias técnicas en la Maestría en Auditoría Impositiva de Instituto Superior de Formación Tributaria, Comercial y Administrativa (FOTRIEM), a través de entrevistas a informantes, a estudiantes, docentes, auditores externos impositivos, utilizando como instrumento de recolección de información la entrevista no estructurada, para su análisis se empleó el software MAXQDS, el análisis de contenido y la triangulación de datos. Se concluye que la implementación de la IA en la maestría de auditoría impositiva tiene un potencial con énfasis en la mejora de la calidad educativa y el fortalecimiento de las competencias técnicas para los egresados que optarán en su mayoría a ser Auditor Externo Impositivo (AEI).
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Citas
Bavaresco de Prieto, A. (2013). Proceso metodológico en la investigación (Cómo hacer un Diseño de Investigación). Maracaibo, Venezuela: Imprenta Internacional, C.A.
Bosch, M.; Ripani, L.; Pagés, C., (2018). El futuro del trabajo en América Latina y el Caribe: ¿Una gran oportunidad para la región? Banco Interamericano de Desarrollo (BID) http://dx.doi.org/10.18235/0001339
Caldeiro, G (2024) Inteligencia artificial generativa y educación: hacia un nuevo paradigma. FLACSO. Universidad de la Ciudad de Buenos Aires
Hernández Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2006). Metodología de la Investigación (4 ed.). México: McGraw-Hill Interamericana.
Hernández-Sampieri, R. &. (2018). Metodología de la investigación las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. de México: Mc Graw Hill Education.
Hinojosa Mamani, Catacora Lucana y Mamani Gamarra. (2024), Bitácora de herramienta digitales: la inteligencia artificial en la investigación y las producciones académicas. – Guarujá-SP: Científica Digital, 2024. https://universoabierto.org/2024/03/29/bitacora-de-herramienta-digitales-la-inteligencia-artificial-en-la-investigacion-y-las-producciones-academicas/
Howells, K. (2018). El futuro de la educación y las habilidades: educación 2030: el futuro que queremos.
UNESCO. (2019). Inteligencia Artificial en Educación: Desafíos y Oportunidades para el Desarrollo Sostenible.
La Ley de IA. Reglamento (UE) 2024/1689 del parlamento europeo y del consejo. Por el que se establecen normas armonizadas sobre inteligencia artificial.
Monje Álvarez, C. (2011). Metodología de la Investigación cuantitatva y cualitativa: Guía didáctica. Universidad Surcolombiana, 157.
Pedreño Muñoz, A. González Gosálbez, R. Trinidad Mora, Illán, Pérez Eva del Mar, Ruiz Sierra, J. Torres Penalva, A. (2024) La inteligencia artificial en las universidades: retos y oportunidades. Informe Anual sobre la IA y Educación Superior.
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