Implicaciones técnicas y prácticas de las Redes Adversarias Generativas a la Ciencia Abierta en Educación

Autores/as

DOI: https://doi.org/10.6018/riite.545881
Palabras clave: Inteligencia artificial, datos sintéticos, protección de la privacidad, Ciencia Abierta, Tecnología Educativa

Agencias de apoyo

  • Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades
  • Departamento de Didáctica e Investigación Educativa
  • Universidad de La Laguna
  • EDULLAB: Laboratorio de Educación y Nuevas Tecnologías
  • Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Gabinete de Planificación y Comunicación
  • Vicerrectorado de Agenda Digital, Modernización y Campus Central
  • Vicerrectorado de Innovación Docente, Calidad y Campus Anchieta
  • Unidad de Docencia Virtual (UDV)

Resumen

Las Redes Adversarias Generativas (GAN), propias de la Inteligencia Artificial, permiten la creación de datos sintéticos anonimizados útiles para hacer Ciencia Abierta dentro de la investigación educativa. El presente estudio realiza una experimentación en la creación de datos artificiales a partir de un conjunto de datos obtenidos de una encuesta sobre niveles de uso de herramientas digitales y la frecuencia de actividades personales con tecnología. Los datos originales pertenecen a una muestra de alumnado de las titulaciones de postgrado de la Universidad de La Laguna. Los resultados muestran un grado de similitud adecuado entre el conjunto de datos original y el conjunto creado artificialmente a través de algoritmos predictivos. La obtención de conjuntos de datos sintéticos equivalentes a los originales en estructura, forma y extensión permite la liberación de los datos a la comunidad académica salvaguardando la protección de la información confidencial y contrastando una técnica que permite impulsar la Ciencia Abierta desde la obtención y tratamiento de los datos. Las Redes Adversarias Generativas pueden ser utilizadas en la investigación educativa con fines hacia la transparencia en los procedimientos metodológicos y técnicos y a la difusión de conjuntos de datos para fines académicos, investigativos y educativos.

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Biografía del autor/a

Anabel Bethencourt-Aguilar, Universidad de La Laguna

Contratada Predoctoral en el Programa de Formación del Profesorado Universitario del Ministerio de Universidades del Gobierno de España, en el Departamento de Didáctica e Investigación Educativa de la Facultad de Educación, Universidad de La Laguna. Miembro del grupo de investigación e innovación EDULLAB (Laboratorio de Nuevas Tecnologías y Educación) desde 2017 hasta la actualidad y miembro de la Red Universitaria de Investigación e Innovación Educativa (REUNI+D). Miembro de la Cátedra Fundación Mapfre Guanarteme de Tecnología y Educación de la Universidad de La Laguna (TECNOEDU)

Dagoberto Castellanos-Nieves, Universidad de La Laguna

Profesor Titular de Universidad en el departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas de la ULL. Su ámbito de investigación se ha centrado a diversos temas relacionados con el aprendizaje profundo, análisis predictivos, computación de altas prestaciones, representación del conocimiento, sistemas recomendadores, localización inteligente y, con las nuevas tendencias en educación y las tecnologías educativas. Forma parte de los grupos de investigación " Grupo de Computación Inteligente" (GCI) y " Grupo de Computación de Altas Prestaciones (GCAP), ambos de la Universidad de La Laguna.

Juan José Sosa-Alonso, Universidad de La Laguna

Profesor Ayudante Doctor en el departamento de Didáctica e Investigación Educativa de la ULL. Su ámbito de investigación se ha centrado a diversos temas relacionados con evaluación psicopedagógica, atención al alumnado con NEAE, evaluación institucional, asesoramiento a familias y, más recientemente, con las nuevas tendencias en educación y la tecnología educativa. Forma parte de los grupos de investigación consolidados "Laboratorio de Educación y Nuevas Tecnologías" (EDULLAB) y "Poder, Saber y Subjetividad en la Educación" (POSASUE), ambos de la Universidad de La Laguna

Manuel Area-Moreira, Universidad de La Laguna

Dr. en Pedagogía y Catedrático de la Universidad de La Laguna ULL (Islas Canarias. España) en el Departamento de Didáctica e Investigación Educativa en la Facultad de Educación. Su ámbito de investigación y docencia es la Tecnología Educativa (Cultura digital y educación, Enseñanza con medios y tecnologías, eLearning, Alfabetización y TIC, Políticas educativas y ciudadanía digital, …). Es Investigador Principal del Laboratorio de Educación y Nuevas Tecnologías (EDULLAB) y Director de la Cátedra de Tecnología y Educación de Mapfre-Guanarteme en la ULL.

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Publicado
01-12-2022
Cómo citar
Bethencourt-Aguilar, A., Castellanos-Nieves, D. ., Sosa-Alonso, J. J. ., & Area-Moreira, M. . (2022). Implicaciones técnicas y prácticas de las Redes Adversarias Generativas a la Ciencia Abierta en Educación. RiiTE Revista Interuniversitaria de Investigación en Tecnología Educativa, 138–156. https://doi.org/10.6018/riite.545881
Número
Nº 13 Diciembre 2022 - Metodologías aplicadas a la Tecnología Educativa
Sección
SECCIÓN ESPECIAL

Derechos de autor 2022 Anabel Bethencourt-Aguilar, Dagoberto Castellanos-Nieves, Juan José Sosa-Alonso, Manuel Area-Moreira

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