Los simuladores de negocios y la inteligencia artificial generativa aplicada en la educación universitaria: situación del estado del arte
Los simuladores de negocios son herramientas educativas que permiten a los estudiantes experimentar situaciones del mundo real en un entorno seguro y controlado. La inteligencia artificial generativa (IAG) se puede utilizar para mejorar los simuladores de negocios de varias maneras, incluyendo la ge...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Huelva (UHU) |
| Repositorio: | Arias Montano. Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ariasmontano.uhu.es:10272/22894 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10272/22894 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial Generativa Modelos generativos Simulador de negocios Educación universitaria University education Artificial Intelligence Generative Artificial Intelligence Generative models Business simulators |
| Sumario: | Los simuladores de negocios son herramientas educativas que permiten a los estudiantes experimentar situaciones del mundo real en un entorno seguro y controlado. La inteligencia artificial generativa (IAG) se puede utilizar para mejorar los simuladores de negocios de varias maneras, incluyendo la generación de escenarios más realistas, la evaluación del rendimiento de los estudiantes y la provisión de retroalimentación personalizada (Kolb et al., 2020). En este artículo se explora el estado del arte de los simuladores de negocios y la IAG aplicada en la educación universitaria. Se revisaron estudios de investigación publicados en los últimos cuatro años para identificar las tendencias emergentes en este campo. Los hallazgos de la investigación indican contundentemente que la IAG tiene el potencial de transformar y revolucionar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes universitarios en los simuladores de negocios. Sin embargo, todavía hay desafíos importantes que deben abordarse, como la falta de datos y modelos entrenados, así como la dificultad para crear simulaciones hiperrealistas que a la vez sean intuitivas y fáciles de usar para los estudiantes |
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