Category Archives: Inteligencia Artificial

¿Revolución educativa o falsa promesa? Impacto de la IA en el aprendizaje y en el compromiso académico

25 julio, 2025 2:20 pm ,

Mariola Giménez-Salvador e Ignacio Máñez
ERI Lectura, Dpto. de Psicología Evolutiva y de la Educación, Universitat de València, España

(cc) Mariola Giménez.

(cc) Mariola Giménez.

¿Es la IA una herramienta educativa revolucionaria o más bien un riesgo para el aprendizaje? Mientras que algunos ven en ella una oportunidad para la personalización del aprendizaje y la optimización de tareas tediosas, otros temen que fomente la dependencia cognitiva. Estudios recientes que han explorado los efectos de la IA en el alumnado sugieren que su impacto depende del uso que se haga de ella. Una formación adecuada y un enfoque reflexivo pueden maximizar sus beneficios y minimizar sus riesgos. Para ello, es clave integrar la IA de manera estratégica en las actividades académicas, asegurando que potencie, y no reemplace, las habilidades esenciales del alumnado.

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Cognitive biases in humans and machines: Interview with Helena Matute

6 noviembre, 2024 7:21 pm ,

Luis Cásedas
Dept. de Psicología Básica, Universidad Autónoma de Madrid, España

(cc) Helena Matute.

(cc) Helena Matute.

Helena Matute is Professor of Experimental Psychology at the University of Deusto. Recently appointed Full Member of the Spanish Academy of Psychology, her research has significantly advanced our understanding of cognitive processes such as learning and memory, particularly with regard to their biases. In this interview, I talk to Dr. Matute about cognitive biases: their origin, nature and implications. We also discuss the presence of biases in artificial intelligence, and how it could perpetuate and amplify human errors. The interview concludes with Dr. Matute’s reflections on the need for regulatory frameworks to ensure the ethical and safe development of this technology.

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Sesgos cognitivos en humanos y máquinas: Entrevista con Helena Matute

6 noviembre, 2024 7:14 pm ,

Luis Cásedas
Dept. de Psicología Básica, Universidad Autónoma de Madrid, España

(cc) Helena Matute.

(cc) Helena Matute.

Helena Matute es catedrática de Psicología Experimental en la Universidad de Deusto. Recientemente nombrada miembro de Número de la Academia de Psicología de España, su investigación ha realizado importantes contribuciones a la comprensión de procesos cognitivos como el aprendizaje y la memoria, especialmente en lo relativo a sus sesgos. En esta entrevista, charlamos con la Dra. Matute sobre sesgos cognitivos: su origen, naturaleza e implicaciones. Discutimos también la presencia de sesgos en la inteligencia artificial, y cómo ésta podría perpetuar y amplificar errores humanos. La entrevista concluye con una reflexión de la Dra. Matute sobre la necesidad de establecer marcos reguladores que garanticen el desarrollo ético y seguro de esta tecnología.

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¿Nos gobernarán algún día las máquinas? Factores psicosociales del apoyo a un gobierno liderado por la Inteligencia Artificial

14 octubre, 2024 8:45 pm ,

Eva Moreno-Bella (1) y Marcos Dono (2)
(1) Dept. de Psicología Social y de las Organizaciones, Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), España
(2) Dept. de Psicología Social, Básica y Metodología, Universidad de Santiago de Compostela, España

(cc) Eva Moreno.

(cc) Eva Moreno.

La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana e, incluso, en la política. Esto plantea la posibilidad de que la IA pueda llegar a gobernar, como ya lo intentan partidos políticos liderados por IA en algunos países del mundo. Recientemente, hemos evaluado algunos factores que pueden hacer que las personas apoyen un gobierno de la IA. Aunque la percepción de deterioro general de la sociedad no influyó significativamente, una de sus subdimensiones (la percepción del deterioro del liderazgo político) sí aumentó el apoyo a la tecnocracia de IA.

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Una rata generada por IA se cuela en una revista de alto impacto o, de nuevo, las limitaciones del Factor de Impacto de una revista para evaluar la calidad de la investigación científica

25 marzo, 2024 2:10 pm ,

Alejandro Sandoval-Lentisco (a), Miriam Tortajada (a), Víctor Martínez-Pérez (b), Rubén López-Nicolás (c)
(a) Dept. de Psicología Básica y Metodología, Universidad de Murcia, España
(b) Dept. de Psicología, Universidad de Castilla-La Mancha, España
(c) Dept. de Psicología Básica, Universidad Autónoma de Madrid, España

(cc) Guo et al. (2024) https://doi.org/10.3389/fcell.2023.1339390

(cc) Guo et al. (2024) https://doi.org/10.3389/fcell.2023.1339390

¿Cómo distinguir a un buen científico de uno que no es tan bueno? Hoy en día, los científicos compiten fieramente entre sí por el acceso a financiación, puestos de trabajo, y cómo no, reputación. El Factor de Impacto de las revistas en las que un científico publica sus artículos (en inglés Journal Impact Factor, JIF) ha sido, hasta el día de hoy, la forma más habitual de valorar la calidad de la investigación. Parece lógico suponer que, si un estudio se publica en una revista que es altamente citada, debe ser bueno. No obstante, instituciones de diversos países, entre las cuales está la española Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA), han decidido modificar la forma en la que se evalúa la investigación restándole peso al JIF. En este artículo, repasamos varias razones por las cuales el JIF no es la forma más adecuada de valorar un estudio y discutimos las nuevas iniciativas que han surgido en respuesta a estas limitaciones.

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