Alcívar-Loor et al. (2024)
ABSTRACT
The proposed research leads to the development of a didactic strategy focused on the
implementation of a didactic strategy for the appropriate use of artificial intelligence that
contributes to teacher planning in the teaching-learning of the subject of social sciences of
students in the tenth year of higher basic education of the Picoaza High School, the quali-
quantitative methodological approach a transversal cohort is highlighted, which integrates
strategies, techniques, tools, human and technological resources to investigate and analyze data,
from which results were obtained from the survey applied, which indicates that most teachers
(
72%) have optimistic expectations about the positive impact of artificial intelligence and its digital
gaps in education. It is important to highlight that another significant result was the interview of
the representative of the institution avoid it reveals a cautious optimism towards the adoption of
artificial intelligence technologies in the educational environment, recognizing both its
transformative potential and the existing challenges consequently, he data suggests that the
knowledge of it is significant for teaching - learning. In this research there is an outstanding degree
of importance to implement an adaptive didactic strategy which promotes the innovative, creative
and educational use of the application of artificial intelligence in educational activities of higher
basic social sciences, either in curricular or extracurricular hours, with the objective to emphasize
to the educational community innovation, truthfulness, the ability to respond to the needs, current
and future educational challenges.
Keywords: Artificial intelligence, strategy, didactics, innovation, education.
1. INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial tiene un fuerte potencial, desde la primera vez que se usó
el término inteligencia artificial según (Navarro, 2023) plantea que fue en un
congreso en Dartmouth en 1956. Ya en los 60-70, se desarrollaron los primeros
sistemas de inteligencia artificial con reconocimiento de patrones y se dieron los
primeros pasos para el procesamiento del lenguaje natural. En los 80-90, se
desarrollaron avances en el procesamiento de información y almacenamiento de
datos que mejoraron procesos vinculados al aprendizaje automático (Machine
Learning) y la planificación (…) en los 2000-2010, se produjeron avances
significativos en el aprendizaje profundo (Deep Learning).
Al surgir el análisis de datos masivos (Big Data) permitió a la inteligencia artificial
mejorar en tareas como el reconocimiento de imágenes y la generación de texto.
Desde 2015 hasta la actualidad, la IA ha continuado evolucionando a un ritmo
acelerado, con avances en tecnologías como el aprendizaje por refuerzo, el
procesamiento del lenguaje natural y la robótica (Salmeron, 2023). Es decir que
destaca la implementación de inteligencia artificial la en la educación requiere
de una planificación cuidadosa y una formación adecuada tanto para los
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