Tecnologías de la Información,
Comunicación y Educación a Distancia
República Dominicana
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Conteo Regresivo
XIII Congreso Internacional de Tecnologías de la Información, Comunicación y Educación a Distancia
La Universidad Católica del Cibao (UCATECI) da la bienvenida al Congreso Internacional sobre Tecnologías de la Información, Comunicación y Educación a Distancia (CITICED) 2025 bajo el título: “La Inteligencia Artificial en la Educación Superior: Retos y Oportunidades”, un evento que reúne a expertos nacionales e internacionales vinculados al uso de la IA en el ámbito académico abordando los desafíos y el futuro de este tipo de recursos, además de sus beneficios y los retos éticos y sociales que conlleva su desarrollo. Este congreso representa un espacio único para el intercambio de ideas, la reflexión y la colaboración en torno a una de las áreas más transformadoras y prometedoras del conocimiento y la tecnología en el mundo actual.
Fechas Importantes
| EVENTO | FECHA |
|---|---|
| Fecha límite para envío de postulación de ponencias | 30 de abril de 2025 |
| Fecha límite para la notificación de resultados a los expositores solicitantes | 30 de mayo de 2025 |
| Envío documento definitivo por parte del expositor al Comité CITICED 2025 | 15 de junio de 2025 |
LÍNEAS TEMÁTICAS
a) Efecto de la IA en la adecuación y actualización curricular en la educación superior.
Analizar el impacto de la inteligencia artificial en los procesos de adecuación y actualización curricular en la educación superior, identificando cómo sus aplicaciones pueden optimizar el diseño curricular, mejorar la personalización del aprendizaje, y facilitar el desarrollo de competencias, la interdisciplinariedad, la adaptación y la flexibilidad, así como el uso de las tecnologías en los estudiantes para responder a las demandas del entorno laboral en el marco de la responsabilidad social y la sostenibilidad.
b) Eficacia del uso de la inteligencia artificial para personalizar las metodologías de enseñanza- aprendizaje en la educación superior.
Analizar el impacto de la inteligencia artificial en la personalización del aprendizaje en la educación superior, evaluando su influencia en la adaptación de contenidos, el ritmo de aprendizaje y las metodologías pedagógicas, así como su efecto en la interacción, la retroalimentación y la motivación estudiantil. También se identificará los desafíos y las oportunidades para los docentes en la implementación de la IA, y se propondrá estrategias que integren efectivamente esta tecnología en el currículo para complementar las metodologías activas y colaborativas.
c) El uso de la herramienta de la IA en los sistemas de evaluación en la educación superior.
Valorar el uso de herramientas de inteligencia artificial en los sistemas de evaluación de la educación superior, analizando su efectividad en la personalización del proceso de evaluación, la automatización de la retroalimentación, y la mejora en la precisión y objetividad de la medición de las competencias, así como identificar los beneficios y desafíos asociados a su implementación en distintos contextos académicos.
a) Optimización del rol del docente y reducción de tareas administrativas
Analizar cómo las herramientas de inteligencia artificial apoyan a los docentes en la automatización de tareas, la generación de la retroalimentación y la recopilación de datos sobre el progreso estudiantil, lo que les permite centrarse en actividades pedagógicas de mayor valor
b) Desafíos y oportunidades de integración de IA en el aula
Identificar las barreras tecnológicas, éticas y formativas en la adopción de la inteligencia artificial en el contexto educativo, así como las oportunidades que ofrece para desarrollar competencias digitales, el pensamiento crítico y la innovación en los procesos de enseñanza-aprendizaje.
c) Desarrollo de competencias transversales y su influencia en la experiencia educativa
Socializar cómo el desarrollo de competencias transversales, como el pensamiento crítico, la creatividad, el liderazgo y el trabajo en equipo, en la educación superior impacta en la experiencia y preparación de los estudiantes para el mundo laboral, y evaluar el rol del docente en la formación de estas competencias y su influencia en la práctica pedagógica y la relación docente-estudiante.
a) Implementación de los asistentes virtuales para la atención de docentes y estudiantes universitarios
Evaluar la implementación de asistentes virtuales en la atención a docentes y estudiantes universitarios, analizando su eficacia en la resolución de consultas, la mejora de la disponibilidad de servicios académicos y administrativos, y el impacto en la satisfacción de la comunidad universitaria.
b) Toma de decisiones eficaces inteligentes a través de la inteligencia artificial en la gestión académica y administrativa
Explorar cómo la inteligencia artificial puede facilitar la toma de decisiones inteligentes (sabias, eficaces, pertinentes) en la gestión académica y administrativa, personalizar servicios, como el asesoramiento, el seguimiento del progreso estudiantil y el diseño de trayectorias de aprendizaje adaptativas, optimizando procesos tales como la asignación de recursos, la planificación de cursos y la mejora de la eficiencia operativa, además de evaluar su impacto en la toma de decisiones estratégicas en instituciones de educación superior.
c) Efectividad del uso de los asistentes virtuales impulsados por la inteligencia artificial en la gestión de consultas y servicios administrativos-académicos, y su impacto en la satisfacción de la comunidad universitaria
Estudio de la percepción y aceptación de estudiantes y docentes sobre el uso de estas herramientas para mejorar la experiencia educativa y el apoyo académico
a) Adaptación de contenidos y aprendizaje personalizado
Socializar cómo la inteligencia artificial facilita la creación y uso de materiales educativos adaptados a diferentes estilos de aprendizaje y niveles de habilidad.
b) La inteligencia artificial en la interacción, simulación y retroalimentación en tiempo real
Analizar cómo los recursos educativos basados en inteligencia artificial proporcionan retroalimentación de inmediato, en los entornos de aprendizaje inmersivos, cómo la realidad aumentada y virtual, contribuyen a los estudiantes a mejorar su rendimiento y a los docentes a supervisar el progreso académico.
c) Diseño de experiencias de aprendizaje gamificadas
Analizar cómo la inteligencia artificial puede personalizar elementos de gamificación, como desafíos, recompensas y niveles, para adaptarse a los estilos y ritmos de aprendizaje de los estudiantes.
d) IA en simulaciones y entornos de aprendizaje inmersivos
Explorar cómo las tecnologías de gamificación apoyadas por IA, como la realidad aumentada y la realidad virtual, están creando escenarios interactivos y motivadores para mejorar el compromiso y la retención del aprendizaje.
e) Evaluación y retroalimentación en entornos gamificados
Evaluar cómo la IA puede automatizar la recopilación de datos y proporcionar retroalimentación en tiempo real en actividades gamificadas, permitiendo a los docentes medir el progreso estudiantil de manera más efectiva y adaptativa.
a) Automatización de procesos de análisis de datos en la investigación científica mediante inteligencia artificial
Evaluar cómo la inteligencia artificial automatiza el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos en la investigación científica, identificando su impacto en la precisión, eficiencia y capacidad de análisis en diversas disciplinas científicas, y presentando ejemplos específicos de herramientas y algoritmos utilizados en diferentes campos de estudio.
b) Inteligencia artificial en el diseño y optimización de experimentación científica
Analizar el papel de la inteligencia artificial en el diseño y la optimización de experimentos científicos, explorando cómo las técnicas de aprendizaje automático y simulación permiten prever resultados, reducir el margen de error y mejorar la reproducibilidad de los estudios, con aplicaciones en campos como la química, la ingeniería y la medicina.
c) El papel de la inteligencia artificial en la identificación de patrones y el descubrimiento de conocimientos científicos
Explorar de qué manera la inteligencia artificial facilita la identificación de patrones complejos en conjuntos de datos y contribuye al descubrimiento de nuevos conocimientos, utilizando técnicas avanzadas como el aprendizaje profundo y la minería de datos en áreas como la genética, la ecología y la ciencia de materiales, resaltando el valor de la inteligencia artificial como herramienta innovadora en el avance científico.
a) Aplicaciones de Machine Learning en la educación superior
Analizar cómo el aprendizaje automático permite el desarrollo de sistemas predictivos para personalizar la experiencia educativa, optimizar procesos administrativos y predecir patrones de desempeño estudiantil.
b) Deep Learning en el descubrimiento científico
Explorar cómo las redes neuronales profundas contribuyen al análisis de datos complejos, la simulación de modelos avanzados y la generación de predicciones en disciplinas como la medicina, la ingeniería y las ciencias naturales.
c) Integración de tecnologías emergentes en investigación y docencia
Evaluar cómo el uso conjunto de Machine Learning, Deep Learning y otras tecnologías emergentes, como la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural, están revolucionando la forma en que las instituciones educativas abordan la innovación y la generación de conocimiento.
