Implementación de la inteligencia artificial en la educación superior: el caso de la Universidad Francisco Gavidia
Notice bibliographique
Résumé
This research project aimed to develop and implement a holistic framework that integrated artificial intelligence (AI) tools into the educational processes of Universidad Francisco Gavidia (UFG), with the purpose of analyzing the optimization of academic planning for faculty, improving the teaching–learning experience, and assessing its impact on students from the Faculty of Engineering and Systems and the Faculty of Social Sciences. For its implementation, UFG collaborated with the Argentine company Evaluados Ai, utilizing both the technological tools developed by the company and its expertise in teacher training. The project included the use of AI agents, among them the RP-02 assistant, a tool specifically designed to facilitate academic planning. Likewise, it supported key processes such as the creation of unit-based planning matrices, the definition of session purposes, recommendations for didactic strategies, assessment methods, and complementary resources. This contributed to a significant reduction in the time faculty members devoted to these tasks, allowing them to focus on more strategic pedagogical activities. The research adopted an iterative approach, evaluating the impact of these tools in real educational settings through both qualitative and quantitative methodologies. The results demonstrated improvements in operational efficiency, greater user acceptance of the technology, and more personalized and effective learning experiences. This project aligned with global trends in educational innovation and represented a concerted effort to position UFG as a leader in the integration of emerging technologies in higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».