Transformación Digital e IA para el Aseguramiento de la Calidad
Transformación Digital e IA para el Aseguramiento de la Calidad
Entrevista a Faraón Llorens (Universidad de Alicante, España)
CINDA (Centro Interuniversitario de Desarrollo)
“En mi opinión, los principales riesgos son la dependencia excesiva de la tecnología, la influencia cultural de los modelos de lenguaje derivada de sus datos de entrenamiento, la privacidad y seguridad de los datos personales, la protección de la propiedad intelectual y, sobre todo, la fiabilidad de las respuestas generadas por estos sistemas.”
https://cinda.cl/transformacion-digital-e-ia-para-el-aseguramiento-de-la-calidad
Pasión de enseñar
Pasión de enseñar.
Pensamiento pedagógico
Gabriela Mistral
Editorial de la Universidad de Valparaiso (https://editorial.uv.cl)
https://editorial.uv.cl/catalogo/pensamiento/53-pasion-de-ensenar
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
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Inteligencia artificial. Un diálogo sobre oportunidades y desafíos para la sociedad española
Inteligencia artificial.
Un diálogo sobre oportunidades y desafíos para la sociedad española
Bajo la dirección académica de Senén Barro y Ofelia Tejerina
Fundación FIDE (https://thinkfide.com/)
Este documento recoge las conclusiones alcanzadas por los expertos externos que participaron en las sesiones de debate celebradas dentro del Foro AI Connect, iniciativa organizada por Google y FIDE con el objetivo de facilitar un diálogo abierto en torno a la IA.
Dirigido por Senén Barro Ameneiro, Director del CiTIUS-Centro Singular de Investigación en Tecnologías Inteligentes de la Universidad de Santiago de Compostela, y Ofelia Tejerina Rodríguez, Presidenta de la Asociación de Internautas, en este foro se han abordado cuestiones fundamentales para la sociedad como son el futuro del trabajo, la democracia, la ciencia, la salud, la ciberseguridad y el medioambiente.
Semana de la Calidad en la Educación Superior IAC-CINDA
Semana de la Calidad en la Educación Superior IAC-CINDA
17 al 22 de Marzo de 2025
CINDA (Centro Interuniversitario de Desarrollo)
https://iac.cinda.cl/semana-de-la-calidad
Transformación Digital e IA para el Aseguramiento de la Calidad
Faraón Llorens, Universidad de Alicante (España)
Miercoles 19 de Marzo de 2025
La transformación digital está redefiniendo los cimientos del sector educativo, especialmente en el ámbito universitario y de educación superior (IES), donde la integración de tecnologías digitales se ha convertido en una prioridad estratégica. Este proceso no solo afecta la implementación de plataformas tecnológicas para la gestión académica y administrativa, sino que también exige el desarrollo de competencias digitales en el personal directivo para liderar este cambio de manera efectiva. Además, la seguridad digital y la protección de datos personales son desafíos críticos en un entorno cada vez más interconectado y en el que la inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza. En este módulo, exploraremos cómo la digitalización actúa como motor de cambio en las universidades, analizando su impacto en la oferta educativa y reflexionando sobre el futuro de la educación digital.
Noticias:
https://cinda.cl/finaliza-con-exito-semana-de-la-calidad-organizada-por-iac-cinda
Universidad 2025
Universidad 2025
Nueva Revista de Política, Cultura y Arte
Nº 192
UNIR
www.nuevarevista.net
https://www.nuevarevista.net/producto/nueva-revista-numero-192/
Universidad 2025
La inteligencia artificial en la educación
Generando conocimiento para la sociedad
Universidades híbridas innovadoras
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
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100 coses que cal saber sobre intel·ligència artificial
100 coses que cal saber sobre intel·ligència artificial
Ramón López de Mántaras i Badia
Cossetània (www.cossetania.com)
https://lafinestralectora.cat/100-coses-que-cal-saber-sobre-intelligencia-artificial/
Frases entresacadas e ideas interesantes que puedo utilizar:
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No destaco ninguna porque sería prácticamente copiar todo el libro. Necesaria su lectura en estos tiempos en los que todos hablan de IA, y algunos sin saber realmente lo que hay detrás.
IA en las universidades: ¿un paso más en la automatización o una transformación?
IA en las universidades: ¿un paso más en la automatización o una transformación?
Faraón Llorens
Jornada Interuniversitaria de IA en la Administración Universitaria
https://ice.ua.es/es/formacion/2024/jornada-interuniversitaria-ia/jornada-info.html
Grabación de la jornada:
Parte 1. Presentación y ponencias de Faraón Llorens y Rubén Martínez.
https://vertice.cpd.ua.es/301241
Self explainable graph convolutional recurrent network for spatio-temporal forecasting
Self explainable graph convolutional recurrent network for spatio-temporal forecasting
Javier García-Sigüenza, Manuel Curado, Faraón Llorens-Largo & José F. Vicent
Machine Learning
Volume 114, article 2 (2025)
doi: doi.org/10.1007/s10994-024-06725-6
Published 14 January 2025
https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-024-06725-6
Abstract
Artificial intelligence (AI) is transforming industries and decision-making processes, but concerns about transparency and fairness have increased. Explainable artificial intelligence (XAI) is crucial to address these concerns, providing transparency in AI decision making, alleviating the effect of biases and fostering trust. However, the application of XAI in conjunction with problems with spatio-temporal components represents a challenge due to the small number of options, which when implemented penalize performance in exchange for the explainability obtained. This paper proposes self explainable graph convolutional recurrent network (SEGCRN), a model that seeks to integrate explainability into the architecture itself, seeking to increase the ability to infer the relationship and dependence between the different nodes, proposing an alternative to explainability techniques, which are applied as a second layer. The proposed model has been able to show in different data sets the ability to reduce the amount of information needed to make a prediction, while reducing the impact on the prediction caused by applying an explainability technique, having managed to reduce the use of information without loss of accuracy. Thus, SEGCRN is proposed as a gray box, which allows a better understanding of its behavior than black box models, having validated the model with traffic data, combining both spatial and temporal components, achieving promising results.
Keywords: Graph neural networks, Deep learning, Data analysis, Explainability, Spatio-temporal forecasting
3º informe Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior
Se ha publicado el 3º Informe del Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación Superior de la Universidad Europea.
Web del observatorio: https://universidadeuropea.com/conocenos/observatorio-inteligencia-artificial-educacion-superior
Informe OIAES#3 (8 enero 2025).
El impacto de la IA en planes de estudio y resultados de aprendizaje; competencias y contenidos de las asignaturas actuales y/o futuras
(pdf)
Safeguarding Knowledge: Ethical Artificial Intelligence Governance in the University Digital Transformation
Safeguarding Knowledge: Ethical Artificial Intelligence Governance in the University Digital Transformation
Rafael Molina-Carmona (Universidad de Alicante) and Francisco José García-Peñalvo (Universidad de Salamanca)
In: Vendrell Vidal, E., Cukierman, U.R., Auer, M.E. (eds)
Advanced Technologies and the University of the Future
Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1140.
Springer, Cham
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-71530-3
Acceso al pdf: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71530-3_14
Abstract
Higher Education Institutions (HEIs) safeguard knowledge, uphold academic integrity, and contribute to societal progress. They are custodians of knowledge, promoting innovation, addressing societal challenges, and disseminating research ethically. With the rise of Artificial Intelligence (AI), effective gover- nance becomes crucial to ensure responsible use, protect rights, and foster inno- vation in HEIs. A proposal for a governance framework for AI in Higher Education is presented, designed to be simple, tailored to universities, and easily integrated into existing digital transformation efforts. Specific goals include examining AI’s impact, evaluating governance models, suggesting adaptable principles, and defining a framework that balances innovation, ethics, and regulatory compliance. It takes into account that AI in higher education reshapes teaching, research, and administration, and makes emphasis on ethical deployment and observation of the national and international policies and regulations. The proposal sets out four fundamental principles for AI in universities to be applied to every phase of knowledge generation: the principles of legality, neutrality, transparency, and promotion of innovation. As a consequence, the AI Governance Grid is obtained, that allows the identification of 12 key aspects to consider in order to ensure that the governance proposal complies with the principles. A structure for AI Governance is also proposed so that it is efficient and also takes advantage of the expertise that universities already have, as well as being in line with the international standards for IT Governance. Finally, a set of best practices for AI governance is also proposed that aims to provide practical guidance for simple implementation.
