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El método Delphi como herramienta de consenso en el diseño de un marco de aplicación de la Inteligencia Artificial en Educación Médica en España.
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Autoren
2026
Jahr
Abstract
Introducción. La rápida integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación biomédica ha generado una necesidad urgente de un marco que sirva de guía para el estudiantado y para el personal académico. En España, las instituciones están adoptando la IA con rapidez, pero sin una orientación regulatoria o pedagógica homogénea. Se requieren enfoques estructurados que permitan priorizar competencias my abordar los desafíos éticos, legales y educativos emergentes. Métodos. Se llevó a cabo un estudio Delphi coordinado por la UEM, utilizando REDCap para gestionar las rondas iterativas. El proyecto recibió apoyo financiero de la Sociedad Española de Educación Médica (SEDEM). Expertos en educación médica, algunos con conocimientos específicos en IA, participaron en una serie de cuestionarios en línea. A través de retroalimentación anonimizada, los participantes evaluaron, refinaron y priorizaron un conjunto de áreas donde el impacto de la IA resulta esencial. Resultados. Los expertos coincidieron en la necesidad de habilidades más allá de la alfabetización técnica, destacando el pensamiento crítico, la interpretación de resultados generados por IA, la conciencia sobre sesgos y la responsabilidad profesional. Las consideraciones éticas y legales, especialmente las relacionadas con la privacidad, la transparencia y la toma de decisiones, fueron altamente priorizadas. También subrayaron el carácter transversal de la IA, sugiriendo que las competencias deben integrarse en todo el currículo y no tratarse como contenidos aislados. Discusión. A pesar de la heterogeneidad institucional, el consenso convergió en áreas que equilibran la innovación con salvaguardas éticas. Los resultados respaldan el desarrollo de un marco competencial capaz de guiar el diseño curricular, orientar la formación del profesorado y promover un uso responsable y basado en la evidencia de la IA, sin comprometer la autonomía profesional.
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Autoren
- Rocío González Soltero
- Alejandro García-Pardina
- Alberto Bellido-Esteban
- Pablo Ryan Murúa
- María Teresa de Jesús
- Ana Giménez Maroto
- Esther García García
- Carlos Ramírez Moreno
- José Miguel Biscaia
- Rosa B. Mohedano
- Beatriz Gal Iglesias
- Isabel Sánchez-Vera
- Olga Castelao
- Álvaro Arcis
- José López Castro
- Albert Balaguer Santamaría
- David Parés
- Alberto Aguilera Zamora
- María José Muñoz
- Emilio J. Sanz Sanz
- Alberto Torres Belma
- J Pérez-Frías
Institutionen
- Universidad Europea(MX)
- Universidad Europea de Madrid(ES)
- Centro de Investigación Biomédica en Red de Salud Mental(ES)
- Universidad Complutense de Madrid(ES)
- Madrid Health Service(ES)
- Ministerio de Salud(BO)
- Universidad San Pablo CEU(ES)
- Universidad San Pablo(MX)
- National Postdoctoral Association(US)
- Universidad Internacional De La Rioja(ES)
- Universitat Internacional de Catalunya(ES)
- Hospital Universitari Germans Trias i Pujol(ES)
- Universitat de Girona(ES)
- University of Siena(IT)
- Hospital Universitario de Canarias(ES)
- Universidad de Antofagasta(CL)
- Universidad de Málaga(ES)