Revista Conectividad
Febrero 2024 ISSN:2806-5875
pp. 30-45 Correo: revista@ister.edu.ec
Volumen 5, Número 2
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TechMentor: App híbrida que permite la adaptación de la IA en estudiantes
de 40 a 60 años en el Instituto Tecnológico Superior Sudamericano de
Guayaquil
TechMentor: Hybrid app that allows the adaptation of IA in students aged 40 to 60 at the
Instituto Tecnológico Superior Sudamericano de Guayaquil
Joselyne Andramuño Cando1
1Instituto Superior Tecnológico Sudamericano de Guayaquil, joselyne.andramuno@tecsu.edu.ec,
Guayaquil, Ecuador
Autor para correspondencia: joselyne.andramuno@tecsu.edu.ec
Fecha de recepción: 2023.11.12 Fecha de aceptación: 2024.01.09
Fecha de publicación: 2024.02.20
RESUMEN
TechMentor es un proyecto enfocado en desarrollar una aplicación híbrida que utiliza inteligencia
artificial (IA) para personalizar la experiencia de aprendizaje de estudiantes de 40 a 60 años en el
Instituto Superior Tecnológico Sudamericano de Guayaquil. Se busca diseñar una interfaz intuitiva
considerando la diversidad de competencia tecnológica de los usuarios adultos. El desarrollo se
divide en fases: levantamiento de información y planificación, diseño de arquitectura con
algoritmos de IA, y construcción de un prototipo funcional sometido a pruebas de usabilidad con
un grupo piloto. TechMentor destaca la importancia de la adaptación en la educación superior y la
necesidad de mejoras continuas para satisfacer las necesidades de los estudiantes y las demandas
tecnológicas en evolución constante.
Palabras clave: Educación, Inteligencia Artificial, App híbrida, Adaptación.
ABSTRACT
TechMentor is a project focused on developing a hybrid application that uses artificial intelligence
(AI) to personalize the learning experience of students aged 40 to 60 at the Instituto Superior
Tecnológico Sudamericano de Guayaquil. The aim is to design an intuitive interface considering
the diversity of technological competence of adult users. The development is divided into phases:
information gathering and planning, architecture design with AI algorithms, and construction of a
functional prototype subjected to usability tests with a pilot group. TechMentor highlights the
importance of adaptation in higher education and the need for continuous improvements to meet
changing student needs and constantly evolving technological demands.
Key words: Education, Artificial Intelligence, Hybrid App, Adaptation.
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INTRODUCCIÓN
La educación superior es un pilar fundamental en el desarrollo de cada individuo y profesional de
todas las edades. En las últimas décadas, la tecnología de inteligencia artificial (IA) ha irrumpido
en el ámbito educativo, transformando la manera en que los estudiantes acceden al conocimiento
y participan en procesos de aprendizaje cada vez más personalizados. En particular, la
incorporación de aplicaciones híbridas de IA ha revolucionado la educación superior, permitiendo
la adaptación efectiva de estudiantes adultos (Jara & Ochoa, 2020). Este proyecto se basa en un
grupo demográfico que abarca edades comprendidas entre los 40 y 60 años. A medida que la
población envejece y las expectativas de aprendizaje evolucionan, la adaptación y personalización
del proceso educativo se vuelven esenciales. En este contexto, el papel de la IA en la creación de
entornos de aprendizaje flexibles y centrados en el estudiante se ha convertido en un campo de
investigación y desarrollo de vanguardia (Santamaría & Moreno, 2023). Las tendencias, avances y
desafíos clave en esta área se encuentran en constante evolución, por esto es importante la
adaptación y personalización del aprendizaje, la accesibilidad multidispositivo, la
retroalimentación y evaluación continua, así como los desafíos y oportunidades que plantea la
implementación de aplicaciones híbridas de IA para estudiantes adultos en la educación superior.
En este proyecto el objetivo principal es proporcionar una visión integral de la evolución de la
inteligencia artificial en el contexto educativo, para brindar a educadores, investigadores y
responsables de políticas una visión clara de cómo está tecnología está remodelando la experiencia
de aprendizaje de estudiantes adultos en la educación superior y, al mismo tiempo, permitiendo la
reflexión sobre las áreas que requieren mayor investigación y desarrollo en el futuro (Vargas,
2021).
Las aplicaciones híbridas que incorporan IA se están convirtiendo como parte de la personalización
del aprendizaje para estudiantes adultos en la educación superior. Estas aplicaciones utilizan
algoritmos de aprendizaje automático para analizar el progreso del estudiante y ofrecer contenido
educativo adaptado a sus necesidades y ritmo de aprendizaje. Esto ha demostrado ser especialmente
beneficioso para estudiantes adultos que van desde los 40 a 60 años y se encuentran cursando una
carrera a nivel de educación superior (Acosta Adames, 2021).
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La adaptación de estudiantes mayores en la educación superior implica considerar la diversidad de
dispositivos y niveles de competencia tecnológica. Las aplicaciones híbridas se han desarrollado
para funcionar en dispositivos móviles, tabletas y computadoras, lo que permite a los estudiantes
acceder al contenido de aprendizaje desde cualquier lugar y en cualquier momento. Estás
aplicaciones nacen con la finalidad de permitir al usuario navegar dentro del sistema desde el
dispositivo que le sea más cómodo y útil sin perder ninguna de sus funciones y sin dejar de ser
responsive. Además, estas aplicaciones suelen tener interfaces intuitivas y funciones de
accesibilidad para garantizar que los estudiantes de todas las edades puedan utilizarlas de manera
efectiva (Morera, s. f.). Las aplicaciones híbridas también facilitan la retroalimentación constante
y la evaluación del progreso del estudiante. La IA permite el seguimiento en tiempo real del
rendimiento del estudiante y la identificación de áreas de mejora. Esto contribuye a un proceso de
aprendizaje más efectivo y permite a los estudiantes adultos medir su avance de manera
significativa (Herrera, 2021).
Existen desafíos en la implementación de aplicaciones híbridas de IA para estudiantes adultos en
la educación superior. Estos incluyen la necesidad de una mayor investigación en la adaptación de
contenido para diferentes campos académicos y la participación de los estudiantes en entornos
virtuales de aprendizaje. Por este motivo el objetivo general de este proyecto es proponer una
solución basada en una aplicación híbrida de alta calidad que utilice la inteligencia artificial (IA)
para facilitar la adaptación efectiva de estudiantes de 40 a 60 años en el entorno de la educación
superior, promoviendo el aprendizaje personalizado y el acceso a recursos educativos de manera
flexible. Por esto se plantea la siguiente pregunta de investigación.
¿De qué manera ayuda TechMentor la app híbrida que permite la adaptación de la IA en estudiantes
de 40 a 60 años del Instituto Superior Tecnológico Sudamericano de Guayaquil?
MATERIALES Y METODOLOGÍA
En esta sección se describe la metodología que se requiere para poder elaborar la app híbrida,
adicional, se enuncian los materiales que se requieren dentro del proyecto de investigación.
Metodología
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La metodología de este proyecto se divide en tres partes: la fase inicial, la fase de desarrollo y la
fase de entrega o final. A continuación, se describe el contenido de cada fase, este proyecto se
encuentra en la etapa inicial.
1. Fase Inicial:
a) Análisis Inicial
Realizar una revisión exhaustiva de la literatura académica y técnica relacionada con la educación,
las deficiencias y desafíos en los adultos, la adaptación de IA con las aplicaciones híbridas, para
conocer el avance tecnológico que se tiene al momento.
b) Desarrollo de la Aplicación-a:
Realizar un calendario de actividades para establecer un tiempo de entrega de cada actividad y así
no extender el proyecto en tiempos redundantes.
Determinar la tecnología híbrida que permite el desarrollo de la aplicación y el algoritmo de IA.
2. Fase De Desarrollo:
c) Desarrollo de la Aplicación-b:
Integrar algoritmos de IA para la adaptación y personalización del contenido educativo.
Utilizar una tecnología híbrida para el desarrollo que permita la compatibilidad con múltiples
dispositivos, como Flutter.
Integrar algoritmos de IA para la adaptación y personalización del contenido educativo.
d) Diseño de la Aplicación:
Diseñar una interfaz de usuario intuitiva y accesible que tenga en cuenta las preferencias de los
usuarios adultos y su diversidad en competencia tecnológica.
3. Fase De Desarrollo:
e) Pruebas y Validación:
Realizar pruebas de eficiencia con un grupo de estudiantes de 40 a 60 años para obtener una
retroalimentación acerca de la interfaz de usuario y la experiencia de aprendizaje.
Realizar pruebas de funcionalidad en varios dispositivos para verificar que la app responde
adecuadamente a los diferentes sistemas operativos.
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f) Implementación de Medidas de Seguridad y Privacidad:
Garantizar la seguridad de los datos de los usuarios y cumplir con las regulaciones de privacidad,
y protección de datos.
g) Evaluación del Rendimiento:
Establecer métricas de rendimiento para evaluar la eficacia de la aplicación en base a la adaptación,
y satisfacción del usuario.
Recopilar información para realizar un proceso ETL y así analizar los datos de uso y los
comentarios proporcionados por los usuarios, para implementar mejoras en las futuras
actualizaciones.
h) Lanzamiento y Seguimiento Continuo:
Lanzar la aplicación en el Instituto Superior Tecnológico Sudamericano de Guayaquil y realizar
un seguimiento continuo del rendimiento, aplicando actualizaciones y mejoras según sea necesario.
Esta metodología se la realiza en base a los requerimientos del proyecto para el desarrollo de la
aplicación y así se garantiza un enfoque centrado en las necesidades de los estudiantes adultos de
40 a 60 años en la educación superior.
Materiales
Para desarrollar la aplicación híbrida que permite la adaptación de IA para estudiantes de 40 a 60
años, se requieren de los siguientes materiales y recursos que se describen a continuación:
Hardware:
Computadores de alta eficiencia con un procesador Intel 5 o Ryzen 5 para el desarrollo y pruebas
de la aplicación.
Dispositivos móviles y tablets de ambos sistemas operativos Android y IOS para pruebas de
compatibilidad.
Servidores y almacenamiento en la nube para alojar los datos de la aplicación y los datos.
Software:
Flutter como herramienta de desarrollo de aplicaciones híbridas.
Librerías de código abierto como TensorFlow y PyTorch para el desarrollo de algoritmos de
adaptación, destinadas al uso en Machine Learning e Inteligencia Artificial.
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Herramientas para el diseño de interfaces de usuario, como Figma.
Sistemas de gestión de bases de datos en SQL para almacenar datos de usuarios y contenidos
educativos.
Software de seguridad y protección de datos para garantizar la privacidad de los usuarios.
Recursos Humanos:
Desarrolladores de aplicaciones móviles con experiencia en tecnologías híbridas.
Ingenieros de software especializados en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Diseñadores de interfaces de usuario.
Estudiantes de 40 a 60 años del Instituto Tecnológico Sudamericano de Guayaquil para pruebas y
adquisición de retroalimentación por parte de cada uno, en base a la experiencia con la app.
Contenido Educativo:
Material educativo relevante para el público objetivo de estudiantes de 40 a 60 años.
Contenidos de cursos, lecciones, ejercicios y evaluaciones que serán integrados en la aplicación.
Datos de Usuario de Prueba:
Datos de prueba simulados para evaluar el funcionamiento de la aplicación.
Información de prueba de los estudiantes de 40 a 60 años del Instituto Superior Tecnológico
Sudamericano de Guayaquil para realizar pruebas y simulaciones.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Mejora en la Adaptación de Estudiantes: Se espera que la aplicación híbrida de IA permita que
exista una mejora en la adaptación de los estudiantes de 40 a 60 años del Instituto Superior
Tecnológico Sudamericano de Guayaquil en cada una de sus carreras. Esto se medirá mediante las
tasas de retención más altas en un periodo de tiempo de 1- 3 años y una menor tasa de deserción.
Asegurar un Aprendizaje personalizado: La implementación de los algoritmos de IA que se van a
escoger para la adaptación y personalización del contenido educativo deben permitir un aprendizaje
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más efectivo y significativo. Se espera que cada estudiante logre un progreso más rápido y un mejor
desempeño académico. Sin que la tecnología sea un impedimento para su evolución académica.
Satisfacción del Estudiante: La satisfacción del estudiante es esencial para el éxito de este proyecto.
Se anticipa que los usuarios adultos expresen altos niveles de satisfacción con la accesibilidad de
la aplicación, la interfaz de usuario intuitiva y la experiencia de aprendizaje personalizada.
Retroalimentación Continua y Mejora: La retroalimentación que se va a obtener de los estudiantes
y las métricas de rendimiento proporcionarán información valiosa para la mejora continua de la
aplicación.
Los resultados de la primera fase o la inicial se presentan en la imagen 1, en la que se muestra un
Roadmap del proyecto en la que está organizado de tal manera que se pueda cumplir en un plazo
de 3 años.
Figura 1. Roadmap del Proceso de Desarrollo del Proyecto: TechMentor
Es importante debatir acerca de cómo la aplicación ha impactado positivamente en la educación de
los estudiantes de 40 a 60 años del Tecnológico Sudamericano en el entorno de la educación
superior, al utilizar la app híbrida denominada TechMentor. Así también es relevante analizar los
desafíos enfrentados durante el desarrollo y la implementación de la aplicación. Esto se lo tiene
para tener una base de lecciones aprendidas y corregir en las futuras actualizaciones. Se discutirá
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la efectividad de las librerías de código abierto de inteligencia artificial utilizados para adaptar el
contenido educativo. Se evaluará cómo la IA ha contribuido a un aprendizaje más individualizado.
Se abordarán las medidas de seguridad y privacidad implementadas y cómo han protegido los datos
de los usuarios. Se discutirá el cumplimiento de regulaciones y normativas. Se ofrecerán
recomendaciones para futuras expansiones y mejoras de la aplicación. Se identificarán áreas de
investigación adicional, como la integración de nuevas tecnologías emergentes o la adaptación a
otros grupos demográficos.
Es importante debatir acerca de cómo la aplicación ha impactado positivamente en la educación de
los estudiantes de 40 a 60 años del Tecnológico Sudamericano en el entorno de la educación
superior, al utilizar la app híbrida denominada TechMentor. Así también es relevante analizar los
desafíos enfrentados durante el desarrollo y la implementación de la aplicación. Esto se lo tiene
para tener una base de lecciones aprendidas y corregir en las futuras actualizaciones. Se discutirá
la efectividad de las librerías de código abierto de inteligencia artificial utilizados para adaptar el
contenido educativo. Se evaluará cómo la IA ha contribuido a un aprendizaje más individualizado.
Se abordarán las medidas de seguridad y privacidad implementadas y cómo han protegido los datos
de los usuarios. Se discutirá el cumplimiento de regulaciones y normativas. Se ofrecerán
recomendaciones para futuras expansiones y mejoras de la aplicación. Se identificarán áreas de
investigación adicional, como la integración de nuevas tecnologías emergentes o la adaptación a
otros grupos demográficos.
Para implementar el proyecto se tiene el presupuesto que se va a invertir en los recursos humanos
que se necesitan para el desarrollo de la app híbrida que permite la adaptación de la IA en los
estudiantes de 40 a 60 años en el Tecnológico Sudamericano. A continuación, se presenta en la
tabla 1 que incluye el recurso, la cantidad y el total que se debe invertir en salarios, definiendo que
el proyecto va a durar un aproximado de 2 años.
Tabla 1. Presupuesto – Recursos Humanos.
Recurso
Cantidad
Sueldo
Ingeniero de Software
1
1000
Desarrolladores de Software
4
500
Total
5
3000
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La implementación de la infraestructura hardware implica tener en cuenta diversos elementos,
desde servidores y estaciones de trabajo hasta dispositivos de almacenamiento y redes. A
continuación, se presenta en la tabla 2 un presupuesto que incluye estos elementos con precios
aproximados.
Tabla 2. Presupuesto-Infraestructura
Recurso
Cantidad
Costo Total
Servidores
2
1000
Estaciones de Trabajo
4
500
Dispositivos Móviles y Tablets
15
11000
Equipamiento de Red
1
10000
Sistemas de Seguridad
1
8000
Licencias de Software
-
15000
Total, de Implementación
-
45500
El diseño piloto de la aplicación web de TechMentor se lo presenta en el siguiente mockup que
aparece en la figura 2, en el que se muestra cómo se vería la página de inicio que presenta una
interfaz limpia y acogedora, con un diseño sencillo y secciones bien organizadas. Incluiría una
barra de navegación en la parte superior para acceder a las distintas secciones de la aplicación,
como "Inicio", "Cursos", "Perfil" y "Configuración". En el centro, se destacaría un área de
bienvenida con el nombre de la aplicación web y un botón para comenzar el aprendizaje.
Figura 2. Pantalla – Inicio TechMentor
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La app híbrida tiene esta distribución:
Sección de Cursos: La sección de cursos mostraría una lista de cursos disponibles con imágenes
atractivas y descripciones breves. Cada curso tendría un botón claro para unirse o comenzar, y se
proporcionaría información sobre la duración estimada del curso y la dificultad. Se incorporaría un
filtro para clasificar los cursos por categorías relevantes para estudiantes adultos. Perfil del Usuario:
La sección del perfil del usuario permitiría a los estudiantes ver su progreso, completar y pendiente,
y acceder a su historial. También tendrían la opción de ajustar las preferencias de aprendizaje,
como la velocidad de adaptación, el tipo de contenido preferido y las notificaciones. Página de
Configuración: La página de configuración ofrecería opciones para personalizar la experiencia del
usuario. Esto incluiría ajustes de accesibilidad, preferencias de notificación y configuración de la
cuenta. Se destacaría la importancia de la privacidad y la seguridad de los datos, con opciones
claras para gestionar la información personal. Página de cada Curso: Dentro de un curso, el diseño
se centraría en la simplicidad. Se presentarían lecciones de manera clara y se proporcionarían
herramientas de interacción, como cuestionarios y foros de discusión. La navegación sería intuitiva,
permitiendo a los estudiantes avanzar y retroceder fácilmente entre las lecciones. Página de
Resultados y Retroalimentación: Después de completar una lección o un curso, los estudiantes
serían dirigidos a una página de resultados que mostraría su progreso, logros y cualquier área de
mejora. Se alentaría la retroalimentación para mejorar la experiencia de aprendizaje. En la figura
3, se muestra la parte final de la página central con un botón que indica ver más que va a
redireccionar a la sección de cursos que posee la app.
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Figura 3. Pantalla – Redireccionamiento TechMentor
Desarrollo de Diagrama de Flujo
El diagrama de flujo de TechMentor, la aplicación híbrida que incorpora la inteligencia artificial
para estudiantes de 40 a 60 años, se presenta descrita de manera general de la siguiente manera:
1. Inicio:
La aplicación se inicia con la pantalla de bienvenida.
2. Registro o Inicio de Sesión:
El usuario puede registrarse si es nuevo o iniciar sesión si ya tiene una cuenta.
3. Perfil de Usuario:
Se presenta al usuario un formulario para crear o completar su perfil. La aplicación recopila datos
como edad, preferencias de aprendizaje y nivel de experiencia tecnológica.
4. Exploración de Contenidos:
Después de iniciar sesión, el usuario accede a la sección de exploración de contenidos. Aquí, la IA
recomienda cursos y materiales educativos basándose en el perfil del usuario.
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5. Selección de Curso:
El usuario elige un curso de su interés o explora diferentes opciones.
6. Levantamiento de Información:
La aplicación recopila información sobre cómo el usuario interactúa con el contenido, como el
tiempo dedicado a cada lección y los temas que encuentra más atractivos.
7. Planificación Personalizada:
Basándose en la información recopilada, la IA crea un plan de estudio personalizado para el
usuario, adaptándose a su estilo de aprendizaje y preferencias.
8. Finalización:
El usuario puede comenzar a utilizar la aplicación de manera efectiva, beneficiándose de una
experiencia de aprendizaje personalizada y adaptativa.
Este diagrama de flujo refleja el ciclo desde el registro hasta el uso efectivo de TechMentor,
destacando la integración de la IA para mejorar la experiencia educativa de los estudiantes de 40 a
60 años, esto se muestra en la figura 4. A manera de desarrollo de la app el diagrama de flujo se lo
realiza en inglés.
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Figura 4. Diagrama de los datos
Desarrollo de Arquitectura de IA con la Nube:
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El desarrollo de la arquitectura de inteligencia artificial, integra algoritmos que personalizan la
experiencia de aprendizaje y se adaptan a las preferencias del usuario. Esto se puede observar en
la figura 5.
Figura 5. Arquitectura – TechMentor
Diagrama Entidad - Relación:
El diagrama de entidad-relación de TechMentor, la aplicación híbrida con IA para estudiantes de
40 a 60 años, comprende entidades clave y sus relaciones. La entidad Usuario, con atributos como
ID, Nombre y Preferencias, se vincula a Actividades de Aprendizaje y Feedback. Cursos, con
detalles como ID y Descripción, están asociados con las Actividades. La Inteligencia Artificial,
representada por Algoritmos de IA, se asocia con Actividades. Entidades auxiliares, como Plan de
Estudio, están conectadas a Usuarios. Este diagrama proporciona una visión integral de la
estructura de datos, abarcando usuarios, cursos, interacciones y la integración de IA, esencial para
el desarrollo y la eficacia de TechMentor.
Figura 6. Entidad / Relación– TechMentor
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CONCLUSIONES
El proyecto TechMentor: Desarrollo de una aplicación híbrida que utiliza la inteligencia artificial
para adaptar el aprendizaje de estudiantes de 40 a 60 años en el Instituto Superior Tecnológico
Sudamericano de Guayaquil; es un proyecto que se encuentra en la primera fase de levantamiento
de información, ideas de diseño, planificación general, verificación de presupuesto para cada
necesidad, con esto se espera que logre ser una herramienta efectiva para adaptar el contenido
educativo y personalizar la experiencia de aprendizaje de cada uno de los estudiantes que la
utilicen, se espera así disminuir la brecha digital o analfabetismo digital que existe en este grupo
etario. Se espera que la app tenga una mejora notable en la retención y el progreso académico. Para
esto es importante conocer las necesidades de este grupo etario, como son la falta de conocimiento
acerca de ofimática, usos de herramientas digitales, o la falta de experiencia con un computador.
Esto se lo utiliza para construir una app que contenga una interfaz intuitiva y que sea de fácil acceso
a la aplicación.
Se espera tener éxito en el proyecto al implementar librerías de código abierto diseñadas para
inteligencia artificial, este tipo de librerías permiten la adaptación en tiempo real, identificar áreas
de mejora y así ofrecer a los estudiantes recomendaciones personalizadas, lo que contribuye a una
mayor satisfacción y efectividad en el proceso de aprendizaje. El Roadmap inicial demostró la
necesidad de una flexibilidad significativa en el proceso de desarrollo para abordar las cambiantes
necesidades de los usuarios y las tecnologías emergentes.
Este proyecto se encuentra en un 20% de avance, debido a que la fase inicial o la primera etapa de
desarrollo se encuentra en 94%, con este levantamiento de información y planificación se pretende
tener éxito en la mejora de la experiencia educativa. Esta app es un paso en el camino de la
transformación digital, y la mejora continua para ofrecer un servicio de calidad a cada estudiante
para que se preparen a un mundo laboral muy competitivo y en constante cambio. Esta app resalta
la importancia de la adaptación, la personalización y la seguridad de los datos en la educación
superior, y subrayan la necesidad de una mejora en respuesta a las necesidades cambiantes de los
estudiantes y las demandas tecnológicas en constante evolución.
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REFERENCIAS
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American Development Bank. https://doi.org/10.18235/0002380
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Vargas, J. Q. (2021). Revisión, recopilación y síntesis del articulado sobre la inteligencia artificial,
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