Capítulo 7. Enseñanza-aprendizaje de la Inteligencia Artificial en primaria y secundaria
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Universidad Nacional de Educación
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La presente revisión tiene como objetivo describir el estado de la cuestión de la enseñanza-aprendizaje de la Inteligencia Artificial (IA) en primaria y secundaria, desde dos enfoques: (1) literatura proveniente de bases de datos científicas de alto impacto y (2) literatura gris. Para aquello, se utilizó la metodología de Barbara Kitchenham, como también, la adaptación de esta propuesta por Pablo Torres-Carrión. Así, para el
primer enfoque, el proceso de búsqueda consistió en revisar cuatro bases de datos científicas multidisciplinarias (ACM Digital Library, IEEE Xplore, Scopus y Web of Science), considerando artículos de revistas, capítulos de libros y textos de congresos, publicados, en inglés, entre los años 2005 al 2021. Así, fueron seleccionados 67 artículos según los criterios de inclusión, exclusión, duplicados, y evaluación de la calidad. En el segundo enfoque, se realizó la búsqueda de la literatura gris mediante el buscador
académico Google Scholar, con los mismos criterios de calidad antes mencionados; aquí se obtuvieron 33 documentos. Los hallazgos demuestran que las iniciativas de la enseñanza-aprendizaje de la IA es un campo con mucho crecimiento y con tendencia al alza a partir del 2018. Además, el machine learning y la robótica educativa, son las dos ramas vinculadas a la IA que actualmente se usan en la enseñanza de la IA en primaria
y secundaria.