نبذة مختصرة : Este estudio indaga sobre la viabilidad de la educación inteligente como alternativa innovadora para superar las limitaciones inherentes al sistema educativo convencional, enfocándose en la integración inicial de tecnologías avanzadas en contextos académicos. A través de la utilización de la API de OpenAI, la investigación examina su eficacia en facilitar un entorno de aprendizaje dinámico y adaptativo en el programa de Maestría en Ingeniería de la Información (MINE) de la Universidad de los Andes. Contrario a desarrollar planes de estudio completamente personalizados, la aplicación diseñada sugiere actividades y temas pertinentes al establecer y explorar conexiones entre estudiantes, asignaturas y el plan de estudios del programa. Este método experimental permite evaluar si la API de OpenAI puede constituir una herramienta valiosa para los educadores en la planificación de sus cursos, orientando hacia una pedagogía más flexible y ajustada a las demandas específicas de cada estudiante. ; Pregrado
Relation: Lyamin, A. V., & Cherepovskaya, E. N. (2018). An automata model for an adaptive course development. In V. Uskov, R. Howlett, & L. Jain (Eds.), Smart education and e-learning 2017 (pp. 92–101). Springer International Publishing.; Nafalski, H. C. A., & Nedic, Z. (2018). Remote laboratory environments for smart e-learning. In V. Uskov, R. Howlett, & L. Jain (Eds.), Smart education and e-learning 2017 (pp. 82–91). Springer International Publishing.; Uskov, V. L., Bakken, J. P., Penumatsa, A., Heinemann, C., & Rachakonda, R. (2018). Smart pedagogy for smart universities. In V. Uskov, R. Howlett, & L. Jain (Eds.), Smart education and e-learning 2017 (pp. 3–16). Springer International Publishing.; Yera, R., Rodríguez, R., Castro, J., & Martínez, L. (2018). A recommender system for supporting students in programming online judges. In V. Uskov, R. Howlett, & L. Jain (Eds.), Smart education and e-learning 2017 (pp. 215–224). Springer International Publishing.; Lee, R. S. T. (2020). Artificial intelligence in daily life (1st). Springer Singapore. https://www.springer.com/gp/book/9789811511249; Demir, K. A. (2021). Smart education framework. Smart Learning Environments, 8(1), 29. https://doi.org/10.1186/s40561-021-00170-x; Gan, W., Qi, Z., Wu, J., & Lin, J. C.-W. (2023). Large language models in education: Vision and opportunities. https://arxiv.org/abs/2311.13160; OpenAI. (2023). How openai uses your data [Accessed: 2024-09-27]. https://platform.openai.com/docs/models/how-we-use-your-data; Hu, Y., Chen, Q., Du, J., Peng, X., Keloth, V. K., Zuo, X., Zhou, Y., Li, Z., Jiang, X., Lu, Z., Roberts, K., & Xu, H. (2024). Improving large language models for clinical named entity recognition via prompt engineering. Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA. https://doi.org/10.1093/jamia/ocad259; https://hdl.handle.net/1992/75174; instname:Universidad de los Andes; reponame:Repositorio Institucional Séneca; repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
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