Personalización del aprendizaje: discusión sobre cómo los algoritmos de IA pueden ser utilizados para personalizar el aprendizaje en función de las necesidades y preferencias de los estudiantes.

Análisis de datos educativos: discusión sobre cómo los sistemas de IA pueden ser utilizados para analizar datos educativos, identificar patrones y mejorar el rendimiento académico.

Chatbots educativos: discusión sobre cómo los chatbots basados en IA pueden ser utilizados para mejorar la interacción entre los estudiantes y los profesores, responder preguntas frecuentes y proporcionar retroalimentación instantánea.

Plataformas de aprendizaje automatizadas: discusión sobre cómo las plataformas de aprendizaje basadas en IA pueden ser utilizadas para automatizar el proceso de enseñanza y aprendizaje, mejorando así la eficiencia y reduciendo los costos.

Detección de plagio: discusión sobre cómo los algoritmos de IA pueden ser utilizados para detectar el plagio y otras formas de fraude académico.

Análisis de sentimientos y emociones: discusión sobre cómo los sistemas de IA pueden ser utilizados para analizar los sentimientos y emociones de los estudiantes, proporcionando información valiosa sobre su estado emocional y su nivel de compromiso.

Gamificación del aprendizaje: discusión sobre cómo los juegos educativos basados en IA pueden ser utilizados para mejorar la motivación y el compromiso de los estudiantes.

Javier Sierra
Universidad Complutense de Madrid
Grupo de trabajo
Inteligencia Artificial y Educomunicación