Inteligencia artificial en la educación superior tecnológica

Este libro Inteligencia Artificial en la Educación Superior Tecnológica, escrito por el autor José Antonio Calderón Martínez, aborda la evolución, teoría, herramientas y aplicación ética de la inteligencia artificial en el ámbito educativo superior, especialmente el tecnológico, tanto en México como en Latinoamérica. El libro se estructura en seis capítulos que van desde la clarificación de conceptos fundamentales y una línea del tiempo histórica, hasta fundamentos técnicos, plataformas especializadas, y perspectivas globales. Destaca su base empírica, ya que incluye una investigación realizada mediante cuestionarios a estudiantes, docentes, investigadores y directivos, revelando hallazgos sobre su uso actual, retos como la resistencia al cambio y la necesidad de capacitación, y su importancia imprescindible para la enseñanza, el aprendizaje, la investigación y la gestión institucional.

Tipo de Publicación

Fecha de Publicación

2025

Extensión

1 recurso en línea (308 páginas)

Idioma

Áreas temáticas

Palabras Clave

Audiencia

Subdivisión general

Subdivisión geográfica

México

Subdivisión de forma

Subdivisión cronológica

ISBN

978-9962-8614-2-3

ISSN

Licencia CC

CC BY-SA

Autor personal

Calderón Martínez, José Antonio

Autor institucional o corporativo

Convenio Andrés Bello (Organización)

Edición y reimpresión

Primera edición

País y lugar de publicación

Clayton, Panamá

Editorial o Editor

Convenio Andrés Bello

Fecha de actualización

29/07/2026

Formato

Texto (digital, ilustraciones, tablas, gráficas)

Serie

Otros autores participantes

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Nota general

Dedicatoria, 9.--Agradecimientos, 11.--Presentación, 13.--Prólogo, 15.--Capítulo 1 Introducción a la inteligencia artificial en la educación superior tecnológica.--1.2 Inteligencia artificial, 19.--1.3 Evolución de la inteligencia artificial, 20.--1.4 Acerca de los siguientes capítulos, 24.--Capítulo 2 Fundamentos de la inteligencia artificial.--2.1 La inteligencia humana y la inteligencia artificial, 31.--2.2 La Inteligencia emocional, 34.--2.3 Como inició todo, 36.--2.4 Tipos de aprendizaje automático, 39.--2.4.1 Aprendizaje supervisado, 39.--2.4.2 Aprendizaje no supervisado, 44.--2.4.3 Aprendizaje por refuerzo, 51.--2.4.4 Aprendizaje por refuerzo causal, 56.--2.5 Redes neuronales artificiales, 58.--2.5.1 Redes de perceptrón multicapa MLP, 60.--2.5.2 Redes Neuronales Artificiales Multicapa MLP, 62.--2.5.3 Redes Neuronales Convolucionales CNN, 64.--2.5.4 Redes Neuronales Recurrentes RNN, 66.--2.6 Procesamiento de Lenguaje Natural PLN, 71.--2.6.1 Algoritmos y Modelos Utilizados en PLN, 71.--2.6.2 Estrategias y Técnicas en PLN, 72.--2.6.3 Aplicaciones del PLN, 73.--2.7 Otros Enfoques Clave, 76.--2.7.1 Sistemas Basados en Conocimiento, 76.--2.7.2 Algoritmos Genéticos, 82.--Capítulo 3 Plataformas y Herramientas de IA para la Educación Superior.--3.1 Integración de la Inteligencia Artificial en el Proceso de Enseñanza y Aprendizaje, 89.--3.2 Integración de la Inteligencia Artificial en la Gestión Institucional, 110.--3.3 Modelo de lenguaje, 116.--3.4 Misceláneos, 119.--Capítulo 4 Aplicaciones de la inteligencia artificial en la Educación Superior.--4.1 Importancia de la utilización de la IA en la educación superior, 122.--4.2 Explorando la IA en la educación superior, 127.--4.3 Encuestas a estudiantes, 132.--4.4 Análisis de resultados, 137.--4.5 Conocimiento de herramientas de IA, 143.--4.6 Encuestas a docentes, 147.--4.7 Análisis de resultados, 159.--4.8 Conocimiento de herramientas de IA, 168.--4.9 Análisis de respuestas abiertas de docentes, 172.--4.10 Colaboración de Expertos y Centros de Investigación, 176.--4.10.1 Formación de talento, 177.--4.10.2 Predicción de deserción escolar, 179.--4.10.3 Ambiente de aprendizaje y reconocimiento afectivo, 182.--4.10.4 Una organización inteligente, 186.--4.10.5 Diplomado en IA en el TecNM, 189.--4.10.6 IA en educación superior según el Banco Mundial, 189.--Capítulo 5 Implementación de la IA en Instituciones de Educación Superior.--5.1 Encuestas a investigadores, 194.--5.2 Análisis de resultados, 207.--5.3 Conocimiento de herramientas de IA, 215.--5.4 Recomendaciones para Mejorar la Adopción de IA en la 7 José Antonio Calderón Martínez, 219.--5.5 Análisis de respuestas abiertas de investigadores, 221.--5.6 Encuestas a administrativos y directivos, 225.--5.7 Análisis de resultados, 235.--5.8 Conocimiento de herramientas de IA, 245.--5.9 Análisis de respuestas abiertas de administrativos y directivos, 252.--5.9.1 Análisis e Interpretación de Respuestas Abiertas de Administrativos y Directivos, 253.--5.9.2 Síntesis de hallazgos, 256.--5.10 Estudios de Casos, 257.--5.10.1 Tutorías Inteligentes y Aprendizaje Adaptativo, 257.--5.10.2 Detección de Deserción Estudiantil, 259.--5.10.3 Automatización de Gestión Académica, 262.--5.10.4 Revisión de Tesis y Plagio con IA, 264.--5.10.5 Investigación con Análisis de Datos Masivos, 267.--5.10.6 Asistentes Virtuales para Inclusión, 269.--5.10.7 Diseño de Planes de Estudio con IA, 271.--5.10.8 Consideraciones Éticas, 273.--5.11 Asegurando una buena transición hacia la IA en las instituciones, 276.--Capítulo 6 Perspectivas Globales sobre la IA en Educación Superior Tecnológica.--6.1 Interrelación de Mapas Conceptuales, 278.--6.2 Relación del análisis integral de resultados de grupos de interés, 281.--6.3 Impacto de la IA en el sector educativo, 283.--6.4 La IA y la educación superior en el mundo, 286.--6.5 Análisis comparativo entre regiones, 289.--6.6 Opiniones de expertos, 290.--6.7 Implementando la IA en Instituciones de Educación Superior Tecnológica, 292.--6.8 Uso Responsable de la IA en la Educación Superior Tecnológica, 295.--6.9 Superando la resistencia al cambio, 297.--6.10 Aspectos importantes acerca de las Perspectivas Nacionales sobre la IA en la Educación Superior Tecnológica, 299.--Referencias, 302

ID único

PUBCAB4025