Inteligencia Artificial en el aula de música. Experiencia y percepción del profesorado especialista en Educación Secundaria
Resumen
La actualidad en las aulas está marcada por un incremento de los recursos vinculados a la Inteligencia Artificial (IA), y la educación musical no es una excepción. Los docentes aún encuentran dificultades para alcanzar un equilibrio entre contenidos y competencias, pero sin duda las oportunidades prácticas que ofrece la IA en Educación Secundaria resultan motivadoras para el alumnado. Los objetivos de esta investigación son: analizar la experiencia del profesorado en IA, cuantificar las destrezas aprendidas por el alumnado y estudiar las necesidades formativas que permitan la utilización didáctica de la IA. Se recopila en este estudio la percepción del profesorado especialista en música en relación a los recursos y utilidades de la IA. El estudio se realiza en la Comunidad Autónoma de Madrid, con una muestra aleatorizada de 301 participantes, todos ellos docentes de los 337 centros de Educación Secundaria. Se trata de un cuestionario de corte mixto, cualitativo y cuantitativo. Entre los resultados más destacados encontramos que casi el 40% ha estado en contacto con herramientas de IA, en torno a un 30% ha recibido formación y, al preguntar por sus conocimientos sobre la legislación educativa, el 91% confiesa no conocer cómo está contemplada la IA legislativamente. Sobre las demandas más señaladas por el profesorado en relación a la IA son sobre el manejo de software (60%), los recursos para el aula (19%) y las dinámicas de grupo (10%). Más del 94% considera que es necesario incrementar la formación en recursos vinculados a la IA.
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Citas
Alvarado-Rojas, M.E. (2015). Una mirada a la inteligencia artificial. Revista de Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información, 2(3), 27-31. http://ojs.urepublicana.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/234/213
Biel, L.A., & Álvarez, E. (2019). La competencia digital docente del profesor universitario 3.0. Caracteres: estudios culturales y críticos de la esfera digital, 8(2), 205-236. Delirio.
Caruso, A. L., y Cavalheiro, S. A. (2021). Integração Entre Pensamento Computacional e Inteligência Artificial: Uma revisão sistemática de literatura. Anais Do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática Na Educação (SBIE 2021). https://doi.org/10.5753/sbie.2021.218125
Castañeda, L., Esteve, F., y Adell, J. (2018). ¿Por qué es necesario repensar la competencia docente para el mundo digital? Revista de Educación a Distancia, 56, 1-20. https://doi.org/10.6018/red/56/6
Chao-Fernández, R.; Felpeto-Guerrero, A. & Vázquez-Sánchez, R. (2020). Diseño y puesta en funcionamiento de la “escalera musical” como medio saludable de relacionar áreas de conocimiento. En E. De la Torre Fernández (Ed.), Contextos universitarios transformadores: Boas prácticas no marco dos GID. IV Xornadas de Innovación Docente. Cufie, pp. 43-56. Universidad de da Coruña. https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497756.043
Colás-Bravo, P., Conde-Jiménez, J., & Reyes-de-Cózar, S. (2019). The development of the digital teaching competence from a sociocultural approach. Comunicar, 27(61), 21–32. Retrieved from https://www.revistacomunicar.com/ojs/index.php/comunicar/article/view/C61-2019-02
Copet, J., Kreuk, F., Gat, I., Remez, T., Kant, D., Synnaeve, G., Adi, Y., y Défossez, A. (2023). Simple and Controllable Music Generation. Cornell University. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.05284
Cuervo, L., Bonastre, C., & García, D. (2022). Tecnología digital en la educación musical infantil. Praxis & Saber, 13(32). https://doi.org/10.19053/22160159.v13.n32.2022.13201
Dammers, R. J. (2019). The role of technology in music teacher education. En: Conway, Colleen; Pellegrino, Kristen; Santaley, Ann Marie; West, Chad (Eds.). The Oxford handbook of preservice music teacher education in the United States. Oxford University Press, 2019, pp. 365-376.
Datos Abiertos Comunidad de Madrid. (2024). Conjuntos de datos-Datos abiertos. Consejería de Educación, Ciencia y Universidades. https://shre.ink/Dezo
Del Barrio-Aranda, L., García-Gil, D. y Cuervo-Calvo, L. (2022). La creatividad musical en el currículo de Educación Primaria en España y sus implicaciones educativas. Revista Electrónica de LEEME, 50, 67-92. https://doi.org/10.7203/LEEME.50.24120
Dúo, P, Moreno, A.J., López, J. y Marín, J. A. (2023). Inteligencia Artificial y Machine Learning como recurso educativo desde la perspectiva de docentes en distintas etapas educativas no universitarias. RiiTERevista interuniversitaria de investigación en tecnología educativa, 15, 58-78. https://doi.org/10.6018/riite.579611
Espinoza, E. E., y Calva, D. X. (2020). La ética en las investigaciones educativas. Revista Universidad y Sociedad, 12(4), 333-340.
European Commission. (2018). ESCO Handbook: European skills, competences, qualifications and occupations. https://ec.europa.eu/social/main.jsp?catId=738&langId=en&pubId=8083&furtherPubs=yes
Ferm, C., Johansen, G. y Juntunen, M.L. (2016). Las visiones de los formadores de profesores de música sobre la preparación de profesores de música en Finlandia, Noruega y Suecia. Revista Internacional de Educación Musical, 34(1), 49–63. https://doi.org/10.1177/0255761415584300
Giráldez, A. (2015). De los ordenadores a los dispositivos móviles: Propuestas de creación musical y audiovisual. Graó.
Jiménez-Bohmer, N.A. (2022). Separación de fuentes de audio con Deep Learning para la interacción humano-robot. (Tesis Pregrado, Universidad de Chile). https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/185603
Liu, F., y Kromer, P. (2020). Early age education on Artificial Intelligence: Methods and tools. Advances in Intelligent Systems and Computing, 696–706. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50097-9_71
Muntaner-Guasp, J.J., Mut-Amengual, B. y Pinya-Medina, C. (2022). Active Methodology for the Implementation of Inclusive Education. Revista Electrónica Educare (Educare Electronic Journal), 26(2), 1-21. https://doi.org/10.15359/ree.26-2.5
My sheet music transcription. (2022). MuseScore vs Finale vs Sibelius. https://www.mysheetmusictranscriptions.com/musescore-vs-finale-vs-sibelius
Peñaherrera, W., Cunuhay, W., Nata, D. y Moreira, L. (2022). Implementación de la Inte-ligencia Artificial (IA) como recurso educativo. Recimundo, 6(2), 402-413. https://doi.org/10.26820/recimundo/6.(2).abr.2022.402-413
Pozo, J.I., Torrado, J.A. y Pérez, M.P. (2020). Aprendiendo a interpretar música por medio del Smartphone: la explicitación y reconstrucción de las representaciones encarnadas. Cuaderno del Centro de Estudios en Diseño y Comunicación. Ensayos, 89, 237-260. http://dx.doi.org/10.18682/cdc.vi89.3811
Redecker, C. (2017). European framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2760/159770
Rodrigo-Segura, F. e Ibarra-Rius, N. (2022). Educación literaria y competencia digital mediante metodologías activas para la formación de los futuros docentes. Educatio Siglo XXI, 40(3), 37-60. https://doi.org/10.6018/educatio.486381
Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia Artificial. 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Alienta Editorial.
Tejada, J. y Pozos, K. V. (2018). Nuevos escenarios y competencias digitales docentes: hacia la profesionalización docente con TIC. Profesorado, Revista de Currículum y Formación del Profesorado, 22(1), 25-51. https://recyt.fecyt.es/index.php/profesorado/article/view/63620/
Torrado, J. A., Pérez Echeverría, M. P. y Pozo, J. I. (2020). Aprendiendo música por medio de las TIC. En: J.I. Pozo; M. P. Pérez Echeverría; J.A. Torrado; G. López-Íñiguez (Coords.). Aprender y enseñar música: Un enfoque centrado en los alumnos. Morata, pp. 291-305.
UNESCO. (2018). ICT competency framework for teachers. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000265721
UNESCO. (2019). Marco de competencias de los docentes en materia de TIC. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000371024.locale=es
Unión Europea (2023). Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence. https://shre.ink/DM1C
Valencia-Tafur, A.T. y Figueroa-Molina, R. (2023). Incidencia de la Inteligencia Artifi-cial en la Educación. Educatio Siglo XXI, 41(3), 235-264. https://doi.org/10.6018/educatio.555681
Verdú-Pina, M., Lázaro-Cantabrana, J. L., Grimalt-Álvaro, C. y Usart, M. (2023). El concepto de competencia digital docente: revisión de la literatura. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 25, e11, 1-13. https://doi.org/10.24320/redie.2023.25.e11.4586
Vivar, J. M. F., y Peñalvo, F. J. G. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4). Comunicar, 74, 37-47. https://doi.org/10.3916/C74-2023-03
Wan, W. (2022). Digital Technologies in Music Education: The Case of Chinese Students. Revista Música Hodie, 22. https://doi.org/10.5216/mh.v22.70752
Wanckhede, C. (2024). What is MusicFX? We put Google's AI text-to-music generator to the test. General Technology. https://www.androidauthority.com/what-is-google-musiclm-3333829/
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