Exploración de la aplicación práctica de la inteligencia artificial generativa en la IoT

  1. Federico Munoz Babiano 1
  2. Paula Lamo Anuarbe 1
  3. Ricardo S. Alonso 1
  1. 1 Universidad Internacional de La Rioja
    info

    Universidad Internacional de La Rioja

    Logroño, España

    ROR https://ror.org/029gnnp81

Libro:
XVI Congreso de Tecnología, Aprendizaje y Enseñanza de la Electrónica (TAEE 2024). Libro de actas: XVI Conferência em Tecnologia, Aprendizagem e Ensino da Eletrónica (TAEE 2024). Livro de atas.XVI International Conference of Technology, Learning and Teaching of Electronics (TAEE 2024). Proceedings book
  1. Navas González, Rafael de Jesús (coord.)
  2. Velasco Álvarez, Francisco (coord.)
  3. González Cañete, Francisco Javier (coord.)

Editorial: Universidad de Málaga (UMA)

ISBN: 978-84-09-63040-0

Año de publicación: 2024

Páginas: 605-612

Congreso: Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica- Technologies Applied to Electronics Teaching (TAEE) (16. 2024. Málaga)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

El avance de la educativa y la diversidad creciente de los estudiantes han impulsado la necesidad de sistemas de aprendizaje adaptables y personalizados en entornos virtuales, capaces de ofrecer retroalimentación efectiva en tiempo real. La tesis doctoral titulada "Exploración de la Aplicación Práctica de la Inteligencia Artificial Generativa en Entornos Educativos de Internet de las Cosas" se centra en cómo la inteligencia artificial (IA) generativa puede mejorar la interacción y la satisfacción del usuario en el contexto del Internet de las cosas (IoT). Enfocándose en desarrollar y evaluar tecnologías de inteligencia artificial generativa e IoT, innovar en métodos de interacción, y optimizar modelos de IA generativa para educación en IoT, probando su integración y analizando su impacto en diversos contextos educativos. Los resultados esperados apuntan a que la integración de IA en sistemas de gestión del aprendizaje puede significativamente enriquecer la experiencia educativa mediante una personalización profunda y retroalimentación precisa, abordando así la diversidad estudiantil y promoviendo un aprendizaje más efectivo.

Fuente de los datos: Dialnet