DESTACADOS
Edición especial
Temas especiales
Por la Dra. Ghalia
Nassreddine,
Universidad Rafik Hariri,
Líbano;
Dr. Obada Al-Khatib,
Universidad de Wollongong
en Dubai, EAU;
Dr. Mohamad Nassereddine,
Universidad de Wollongong
en Dubai, EAU
Dr. Tanujit Chakraborty,
Universidad de la Sorbona
Abu Dhabi EAU
Perspectivas académicas
Profesor Derin Ural,
Universidad de Miami, EE.UU.
Liderazgo destacado
Profesor Khalid Hussain,
Decano de Ingeniería e
Informática,
AURAK, EAU
Perspectivas del sector
Dr. Waddah Ghanem
Al Hashmi, Presidente del
Comité Federal de SST en los
EAU
Voz del estudiante
Nour Mostafa Kamel,
AURAK, EAU
Tendencias
Anne-Gaelle Colom,
Universidad de Westminster,
Reino Unido
La era de la
Al generativa
Febrero de 2025
Contenido
10
Editorial
Bienvenido al UniNewsletter
Laura Vásquez Bass
04
Temas especiales
Descubriendo el papel de la IA generativa en
la enseñanza de la ingeniería: Una visión
general de sus oportunidades y retos
Por la Dra. Ghalia Nassreddine,
Departamento de Informática y Sistemas de
Información, Universidad Rafik Hariri,
Líbano; la Dra. Obada Al-Khatib, Escuela de
Ingeniería, Universidad de Wollongong en
Dubai, EAU; el Dr. Mohamad Nassereddine,
Escuela de Ingeniería, Universidad de
Wollongong en Dubai, EAU.
Temas Especiales
Convertir la ciencia de
datos en acción: Casos
prácticos para construir
un futuro sostenible con
la ingeniería de la
ciencia de datos
Por el Dr. Tanujit
Chakraborty
Profesor Asociado de
Estadística y Ciencia
de Datos, Universidad
de la Sorbona
Abu Dhabi, EAU
06
02 | Edición Especial
Perspectivas
del sector
Voz del estudiante
Tendencias
30
18
26
Liderazgo destacado
Adopción de soluciones basadas en
la IA en la Universidad Americana de
Ras Al Khaimah (AURAK):
Entrevista con el Profesor Khalid
Hussain, Decano de Ingeniería e
Informática
El papel de los ingenieros en la
sociedad y la industria: Una
habilidad para la vida, y no
necesariamente una profesión
Por el Dr. Waddah S Ghanem
Al Hashmi, Presidente del
Comité Federal de SST en los
EAU y Director Principal en el
Sector de la Energía
14
Perspectivas
académicas
Impartiendo una clase de ingeniería
con un chatbot como asistente
docente
Por la profesora Derin Ural, Facultad
de Ingeniería, Universidad de
Miami, EE.UU.
De la resistencia a la
integración: Una
reflexión sobre mi viaje
con la IA en el mundo
académico
Por Nour Mostafa
Kamel, Licenciado en
Ingeniería Informática,
Universidad Americana
de Ras Al Khaimah
(AURAK), EAU
34
Adaptarse al futuro:
Prepararse para el
desarrollo de software
en la era de la IA
generativa
Por Anne-Gaelle
Colom, Jefa Adjunta de
Escuela y Directora de
Aprendizaje y
Enseñanza, Escuela de
Informática e
Ingeniería, Universidad
de Westminster,
Londres, Reino Unido
03
Edición Especial |
Ha sido una experiencia
maravillosa trabajar con
este amplio conjunto de
ingenieros y esperamos
sinceramente que
disfrutéis de las
interesantes ideas y
palabras de sabiduría
que tienen que ofrecer.
Bienvenido a
UniNewsletter
Aunque estoy increíblemente feliz por mi decisión de
cursar
estudios
superiores
en
Humanidades
-después de todo, me han preparado rigurosamente
para mi trabajo con UniNewsletter- leer este fasci-
nante número sobre diversas formas de vías de inge-
niería e IA me hizo envidiar a los afortunados estudi-
antes que tienen por delante esta trayectoria de
aprendizaje. Este número especial, "Ingeniería en la
era de la IA generativa", está compuesto por una
gama verdaderamente diversa de ingenieros, forma-
dos en ingeniería civil, mecánica o medioambiental,
así como ingenieros de software informático. Apre-
ciando el tremendo impacto que la IA está teniendo
en la educación, nos pareció oportuno destacar los
debates cambiantes sobre cómo una disciplina alta-
mente técnica como la ingeniería se beneficia
enormemente de las capacidades de racionalización
de la IA, pero también considera sus peligros en la
enseñanza de la ingeniería. La escritora de la Voz del
estudiante de este número, Nour Mostafa Kamel,
describe incisivamente esta dialéctica como "la
promesa y los peligros" de la IA. Queríamos preguntar
cómo podrían los estudiantes de diversas ramas de
la ingeniería adquirir los conocimientos de IA necesa-
rios para encontrar trabajo hoy en día, al tiempo que
adquieren la inmensa cantidad de aptitudes prácti-
cas y técnicas que son fundamentales para el
conjunto de habilidades de los ingenieros. Los colab-
oradores de este número respondieron a nuestra
llamada de forma reflexiva y profunda, y ofrecieron
abundantes
consejos
instructivos
tanto
a
las
instituciones con programas de ingeniería como a los
estudiantes matriculados o que solicitan ingresar en
ellas. Incluso han planteado sus propias preguntas,
que estamos seguros serán una lectura esclarecedo-
ra.
Comenzamos el número con el primero de los dos
artículos de nuestra sección Temas especiales, un
artículo muy informativo escrito conjuntamente por la
Dra. Ghalia Nassreddine, de la Universidad Rafik Hariri
de Líbano, y los Dres. Obada Al-Khatib y Mohamad
Nassereddine, de la Universidad de Wollongong de
Dubai (EAU). Ofrecen un debate detallado y pan-
orámico sobre las oportunidades y los retos a los que
se enfrentan las instituciones a la hora de incorporar
la IA a la enseñanza de la ingeniería. Para quienes
busquen una base sobre cómo pueden utilizarse las
Laura Vásquez Bass
“
“
04 | Edición Especial
Editorial
tecnologías de IA en diversas capacidades para
apoyar la experiencia de los estudiantes, ésta es una
lectura obligada. Nuestro segundo artículo de Temas
especiales es del Dr. Tanujit Chakraborty, Profesor
Asociado de Estadística y Ciencia de Datos de la
Universidad Sorbona de Abu Dhabi, EAU. El Dr.
Chakraborty analiza cómo la ingeniería de la ciencia
de datos está impulsando el progreso de los Obje-
tivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU. Técni-
cas como el aprendizaje automático, la previsión y la
IA generativa transforman los datos brutos en
herramientas procesables en ámbitos como la salud
pública, la estabilidad económica y la planificación
urbana. Los casos prácticos que destaca muestran
cómo las soluciones innovadoras basadas en datos
están salvando la distancia entre la teoría y el
impacto en el mundo real, con el objetivo de constru-
ir un futuro sostenible.
En la sección Perspectivas académicas de este
número, la profesora Derin Ural, de la Universidad de
Miami (Florida, EE.UU.), explora la integración de un
chatbot de IA como asistente docente en su curso de
ingeniería. El chatbot, "Kay", se diseñó para alinearse
con los objetivos del curso, ofreciendo apoyo en
tiempo
real,
explicaciones
personalizadas
y
resúmenes de temas complejos a los estudiantes. La
Dra. Ural informa de que los estudiantes encontraron
que el chatbot era una herramienta accesible y
valiosa, especialmente los que compaginaban el
trabajo con horarios no tradicionales. Concluye que,
aunque no sustituyó -ni podía sustituir- a la instruc-
ción humana, el chatbot mejoró el aprendizaje y el
compromiso, lo que demuestra el potencial de la IA
para complementar los métodos de enseñanza
tradicionales.
El siguiente en nuestra distinguida sección de Focos
de Liderazgo es el profesor Khalid Hussain, Decano de
Ingeniería e Informática de la Universidad Americana
de Ras Al Khaimah (AURAK), EAU. El profesor Khalid
nos habla de su carrera de más de tres décadas en
el mundo académico, que comenzó en el Reino
Unido. Analiza en profundidad las formas en que
AURAK -la primera institución de los EAU en ofrecer
una licenciatura en IA- se está adaptando para
formar eficazmente a sus estudiantes en la era de la
IA. También aporta muchas ideas sabias sobre cómo
debe utilizarse exactamente la IA para mantener la
integridad de las competencias básicas de ingeni-
ería que son esenciales para todos los ingenieros.
Siguiendo al Profesor Khalid, en este número esta-
mos increíblemente emocionados de presentaros a
todos una nueva sección del UniNewsletter. Tenemos
el privilegio de presentar un artículo del Dr. Waddah S
Ghanem Al Hashmi, Presidente del Comité Federal de
SST en los EAU y Director Senior del Sector Energético,
en nuestra sección Perspectivas del sector. Como
sugiere su título, queríamos que los lectores del UniN-
ewsletter tuvieran la oportunidad de escuchar a
profesionales experimentados que trabajan activa-
mente en carreras industriales. En el contexto de este
número, el Dr. Waddah es Doctor en Ingeniería Medio-
ambiental por la Universidad de Cardiff (Gales, Reino
Unido), pero ha seguido una carrera de enorme éxito y
está considerado una autoridad mundial en materia
de Gobierno y Liderazgo en Organizaciones de Salud,
Seguridad y Medio Ambiente (HSE) y Alta Fiabilidad.
Dada la diversa trayectoria que ha seguido su carrera,
el Dr. Waddah escribe un artículo que invita a la reflex-
ión sobre las habilidades únicas de los ingenieros y
sugiere que tienen mucho que ofrecer más allá del
territorio inmediato de su disciplina.
Como ya he contado, la colaboradora de la Voz del
estudiante de este número es Nour Mostafa Kamel,
estudiante de Ingeniería Informática en AURAK. Nour
escribe sobre su experiencia del auge de la IA, que se
produjo a mitad de sus estudios, y aborda cómo su
escepticismo inicial ante las herramientas de IA se ha
ido reduciendo con el tiempo. Escribe apasionada-
mente sobre las alegrías y dificultades de aprender
manualmente a programar antes de que existiera un
asistente de IA para resolver los inevitables errores. Su
artículo llega a una conclusión instructiva. Sugiere que
las universidades deben plantearse seriamente evitar
una exposición excesiva a la IA por parte de los estudi-
antes noveles, porque se perderán la experiencia de
aprendizaje esencial de enfrentarse a la frustración y
aprender a resolver problemas.
Cierra este número de nuestra sección Tendencias
Anne-Gaelle Colom, de la Universidad de Westminster,
Londres, Reino Unido. Las palabras de Anne-Gaelle son
una lectura esencial para los ingenieros de software
que se inician en este campo. Describe de forma
experta cómo la IA no sólo ha cambiado el conjunto
de habilidades necesarias para los desarrolladores,
sino también cómo ha cambiado el mercado laboral
, destacando de forma muy útil lo que deben hacer los
desarrolladores para seguir siendo competitivos en el
mercado actual. Al igual que Nour, Anne-Gaelle insiste
en la importancia de la lucha en la experiencia de
aprendizaje, argumentando que sin ella los estudi-
antes pasarán por alto el desarrollo del pensamiento
crítico crucial y las habilidades analíticas que son
primordiales para su éxito a largo plazo.
Ha sido una experiencia maravillosa trabajar con este
amplio conjunto de ingenieros y esperamos sincera-
mente que disfrutes de las interesantes ideas y
palabras de sabiduría que tienen que ofrecer.
05
Edición Especial |
Temas especiales
a IA generativa es un tipo
de
inteligencia
artificial
(IA) que produce conteni-
dos nuevos y originales
que se parecen mucho a los creados
por los humanos. Los sistemas tradi-
cionales de IA se centran en predecir
o clasificar valores o clases. Sin
embargo, la IA generativa intenta
producir contenidos que se ajusten a
las peticiones de los usuarios. El
contenido generado puede ser texto,
imágenes, gráficos, audio o vídeo. A
principios de la década de 2010, la IA
generativa
empezó
a
ganar
atención,
especialmente
con
el
enorme desarrollo de las técnicas de
aprendizaje profundo y los modelos
transformadores como OpenAI y
ChatGPT.
Se
convierte
en
una
potente
herramienta
para
crear
contenidos realistas y atractivos que
pueden
imitar
la
creatividad
humana.
“
“
La integración de
la IA generativa
puede
considerarse el
próximo gran paso
en la evolución
digital. Se ha
convertido en una
de las tecnologías
más
prometedoras y
significativas
Desbloqueando el papel de
IA generativa en
enseñanza de la ingeniería:
La integración de la IA generativa
puede considerarse el próximo gran
paso en la evolución digital. Se ha
convertido en una de las tecnologías
más prometedoras y significativas.
Sus aplicaciones en la enseñanza
superior,
especialmente
en
los
campos de la ingeniería eléctrica e
informática,
permiten
producir
contenidos nuevos y originales que
reflejan fielmente el trabajo creado
por los humanos. Este enfoque tiene
el potencial de transformar este
campo. Puede ayudar a crear un
entorno de aprendizaje interactivo y
más atractivo en comparación con
las herramientas tradicionales que
hacen que la educación sea más
participativa.
Estas
herramientas
pueden mejorar los procesos cogni-
tivos
y
dar
lugar
a
un
mejor
rendimiento académico debido a su
capacidad para aumentar los
50
Una visión general de sus oportunidades y retos
06
Dra. Ghalia Nassreddine,
Departamento de Informática y Sistemas de Información, Universidad Rafik Hariri, Líbano
Dr. Obada Al-Khatib
Escuela de Ingeniería, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU
Dr. Mohamad Nassereddine
Escuela de Ingeniería, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU
| Edición Especial
índices de compromiso entre los
estudiantes.
Además,
las
herramientas de IA generativa
ayudan a ofrecer experiencias de
aprendizaje más personalizadas,
como los sistemas de tutoría
inteligente que se adaptan a las
necesidades
y
preferencias
únicas de un estudiante. Estas
herramientas ayudan a identific-
ar los puntos débiles de cada
alumno y se centran más en
mejorar
estas
áreas
frágiles.
Muchas organizaciones, como la
Organización de las Naciones
Unidas para la Educación, la
Ciencia y la Cultura (UNESCO),
demuestran la importancia del
aprendizaje personalizado y de los
enfoques de apoyo que satisfacen
las diversas necesidades de los
alumnos. Además, los sistemas de
tutoría inteligente utilizan IA gener-
ativa
para
supervisar
el
rendimiento de los alumnos y
proporcionarles
información
en
tiempo real. Esto puede permitir el
ajuste
de
las
técnicas
de
aprendizaje para satisfacer las
necesidades
individuales
de
aprendizaje, lo que permite a los
profesores de ingeniería eléctrica e
informática crear materiales más
interactivos para avanzar en el
compromiso de los estudiantes y
prepararlos para citas industriales.
Además, las tecnologías de IA
generativa pueden ayudar a los
alumnos con necesidades educa-
tivas especiales. Por ejemplo, las
herramientas de conversión de voz
a texto potenciadas por IA, como
Microsoft Translator, ayudan a los
alumnos con deficiencias auditi-
Dr. Ghalia Nassreddine
Dr. Obada Al-Khatib
Dr. Mohamad Nassereddine
vas, mientras que otras aplica-
ciones de IA proporcionan traduc-
ción de lengua de signos en
tiempo real. Herramientas como
ECHOES utilizan la IA para ayudar
a los niños con autismo a desarr-
ollar
habilidades
de
comuni-
cación social mediante simula-
ciones
interactivas,
lo
que
demuestra la capacidad de la IA
para
abordar
diversos
retos
educativos. Además, la IA genera-
tiva puede utilizar la realidad
virtual y aumentada para crear
entornos de aprendizaje basados
en
simulaciones,
como
el
aprendizaje basado en juegos.
El aprendizaje basado en la simu-
lación es un tipo de aprendizaje
experimental en el que los alum-
nos deben afrontar retos comple-
jos dentro de entornos controla-
dos, participando en "escenarios
de la vida real" reproducidos. Este
programa es mejor que la may-
oría de las clases basadas en
vídeo porque te ayuda a recordar
lo que has aprendido, los esce-
narios son los mismos para que
tus respuestas sean también las
mismas y se te enseñan los méto-
dos exactos necesarios para
07
Edición Especial |
“La IA generativa
puede ayudar a los
profesores de
ingeniería
eléctrica e
informática a
diseñar cursos
recomendando
estructuras,
requisitos previos
y secuenciación
basados en los
objetivos
educativos de la
ingeniería y las
tendencias del
sector”
completar tareas en un sector deter-
minado. Por ejemplo, como se muestra
en las imágenes de abajo, la IA gener-
ativa podría utilizarse para crear labo-
ratorios virtuales en los que los estudi-
antes participaran en simulaciones de
sistemas de energías renovables y se
centraran en optimizar los resultados
del sistema para una red híbrida foto-
voltaica (FV), eólica y de red. Aquí
vemos a los alumnos trabajando en el
diseño de un sistema fotovoltaico
utilizando un laboratorio virtual gener-
ado por una herramienta de IA.
Además, la IA generativa puede ayudar
a los profesores de ingeniería eléctrica
e
informática
a
diseñar
cursos
recomendando estructuras, requisitos
previos y secuencias basadas en los
objetivos educativos de la ingeniería y
las
tendencias
del
sector.
Las
tecnologías de IA generativa pueden
ayudar a producir libros de texto,
apuntes de clase y modelos interac-
tivos, ahorrando tiempo a los profe-
sores y garantizando la relevancia de
los contenidos. Además, las
tecnologías generativas de evalu-
ación y retroalimentación impulsa-
das por IA pueden agilizar el proce-
so y reducir la carga de trabajo del
profesorado. La siguiente ilustración
orienta a las instituciones sobre
cómo pueden integrar la IA genera-
tiva en sus sistemas.
Para integrar la IA generativa en los
marcos institucionales, los departa-
mentos de ingeniería deben identi-
ficar primero las áreas aplicables,
como el apoyo a los estudiantes, la
administración
o
el
desarrollo
curricular.
Los
objetivos
deben
alinearse con los resultados de
aprendizaje del programa de inge-
niería, con la aportación del profes-
orado y el personal para abordar las
expectativas y preocupaciones. La
elección de herramientas de IA
adecuadas
-como
chatbots
y
recomendaciones de contenidos
basadas
en
IA-
requiere
una
alineación con el presupuesto y los
objetivos
institucionales.
La
creación de infraestructuras de
08
Estudiante utilizando un laboratorio virtual generado por una herramienta de IA
| Edición Especial
•
Violación de la privacidad de los
datos: El conjunto de datos que se
utiliza para entrenar modelos exten-
sos de lenguaje (LLM) puede incluir
información
personal
identificable
(IPI).
Los
desarrolladores
deben
garantizar el cumplimiento de las
leyes de privacidad excluyendo o
eliminando la IIP.
•
•
Divulgación
de
información
sensible: La mayor accesibilidad
de las herramientas de IA podría
llevar a compartir accidental-
mente
información
sensible,
como
datos
de
pacientes
o
estrategias
patentadas.
Son
necesarias una gobernanza, unas
directrices y una comunicación
claras para proteger la infor-
mación sensible y la propiedad
intelectual.
Para abordar estos retos y fomentar la
unitización responsable de la IA dentro
de la enseñanza de la ingeniería, es
fundamental
desarrollar
marcos
éticos que den prioridad a la transpar-
encia, la equidad y la responsabilidad.
Además,
las
instituciones
deben
reforzar las medidas de ciberseguri-
dad para proteger los datos sensibles
entre todas las partes interesadas.
Para integrar la IA generativa
en los marcos
institucionales, los
departamentos de ingeniería
deben identificar primero las
áreas aplicables, como el
apoyo a los estudiantes, la
administración o el
desarrollo curricular. Los
objetivos deben alinearse
con los resultados de
aprendizaje del programa de
ingeniería, con la aportación
del profesorado y el personal
para abordar las
expectativas y
preocupaciones.
“
“
datos sólidas garantizará el cumplim-
iento de la GDPR y la HIPAA, y las
sesiones de formación para el profeso-
rado y el personal son cruciales para la
utilización eficaz de las herramientas de
IA. Educar a los estudiantes sobre el
papel y las ventajas de la IA puede
fomentar la participación y ofrecer
valiosos comentarios sobre su impacto
en el aprendizaje y la administración.
A pesar de todas las ventajas de incor-
porar la IA generativa en la enseñanza
superior de ingeniería, puede introducir
muchos retos, como se ilustra a contin-
uación:
•
Procedencia de los datos: Los siste-
mas generativos de IA analizan
datos masivos que pueden estar
sujetos a una gobernanza inadec-
uada, un origen dudoso, un uso no
consentido o un sesgo. Así, los influ-
enciadores sociales o los propios
sistemas de IA pueden exagerar los
errores.
•
•
Derechos de autor y exposición
legal: Para entrenar las herramien-
tas de IA generativa se utilizan
grandes
bases
de
datos
que
pueden proceder de fuentes distin-
tas y poco claras. Así, los resultados
de la IA generativa pueden violar la
propiedad intelectual y producir
amenazas
legales
y
para
la
reputación .
1.
3.
4.
2.
09
Edición Especial |
Casos prácticos para construir un futuro sostenible con la
ingeniería de la ciencia de datos
Datos de giro
Ciencia en acción:
Dr. Tanujit Chakraborty
Profesor Asociado de Estadística y Ciencia de Datos
Universidad de la Sorbona Abu Dhabi, EAU
Temas Especiales
10 | Edición Especial
Los Objetivos de Desarrollo
Sostenible (ODS) de las
Naciones
Unidas
-la
agenda
2030-
repre-
sentan un plan global para abordar
retos acuciantes como la salud públi-
ca, la pobreza, la desigualdad, la
sostenibilidad y la acción por el clima.
La consecución de estos ambiciosos
objetivos requiere algo más que
ideas; exige soluciones que salven la
distancia
entre
la
teoría
y
la
aplicación en el mundo real. Aquí es
donde interviene la ingeniería de la
ciencia de datos, que combina el
poder de la inteligencia artificial (IA) y
la resolución innovadora de proble-
mas para diseñar herramientas prác-
ticas que marquen la diferencia.
Aprovechando
técnicas
como
el
aprendizaje automático, el modelado
predictivo y la previsión de series tem-
porales, los ingenieros y los científicos
de datos pueden transformar los
datos brutos en perspectivas proc-
esables. Sin embargo, el viaje de los
datos a la acción no está exento de
desafíos. Cuestiones como el acceso
a datos fiables, la ampliación de las
soluciones y la adaptación de los
marcos de a las complejas condi-
ciones del mundo real siguen siendo
obstáculos clave. Las colaboraciones
recientes -como el acuerdo de los
gobiernos de EAU y Francia para
impulsar la IA- señalan el creciente
reconocimiento de la ciencia de datos
como disciplina de ingeniería con
potencial
para
abordar
estos
obstáculos e impulsar el progreso
global.
En este artículo, vamos a explorar
algunos ejemplos reales en los que la
ingeniería de la ciencia de datos ha
aportado soluciones impactantes
alineadas con los ODS, mostrando
cómo estas herramientas están
dando forma a un futuro más
sostenible.
Caso
práctico
1:
Diseño
de
herramientas de IA para aplica-
ciones de salud móvil (mHealth)
Imagina que recibes un mensaje
motivador en tu teléfono que te
anima a dar un paseo o a practicar
la atención plena. Estos pequeños
empujoncitos, impulsados por la
ingeniería de la ciencia de datos,
forman parte de las intervenciones
de salud móvil diseñadas para
mejorar
el
bienestar.
Con
la
creciente
dependencia
de
las
tecnologías móviles, las aplica-
ciones de salud móvil desempeñan
un papel vital en la reducción de las
disparidades sanitarias y en el
avance del Objetivo 3 de los ODS:
Buena salud y bienestar.
Desde el punto de vista de la inge-
niería, diseñar herramientas de
salud móvil implica crear algorit-
mos que se adapten y optimicen en
tiempo
real.
Por
ejemplo,
el
aprendizaje por refuerzo (un tipo de
IA) ayuda a estos sistemas a
aprender qué mensajes resuenan
más entre los usuarios. En uno de
nuestros proyectos, desarrollamos
un algoritmo híbrido que utiliza el
muestreo
de
Thompson
(un
método de aprendizaje por refuer-
zo) y modelos estadísticos para
mejorar la eficacia de los mensajes
de motivación en las aplicaciones
de mSalud. Este enfoque se ha
aplicado en la app “Drink Less”, que
ayuda a los usuarios a reducir el
“El viaje de los datos
a la acción no está
exento de desafíos.
Cuestiones como el
acceso a datos
fiables, la
ampliación de las
soluciones y la
adaptación de los
marcos a las
complejas
condiciones del
mundo real siguen
siendo obstáculos
clave.”
11
Edición Especial |
consumo peligroso de alcohol. Los
mismos
principios
pueden
extenderse a las aplicaciones de
atención plena y actividad física,
demostrando
cómo
pueden
diseñarse las herramientas de IA
de para abordar diversos retos
sanitarios.
Caso práctico 2: Herramientas de
previsión para el crecimiento
económico y la gestión de epide-
mias
La previsión es una piedra angular
de la ciencia y la ingeniería, ya se
trate de predecir la trayectoria de
un cohete o la subida de los preci-
os al consumo. En el contexto del
Objetivo 8 de los ODS: Trabajo
Decente y Crecimiento Económi-
co,
unas
previsiones
precisas
ayudan a los responsables políti-
cos
a
diseñar
estrategias
económicas eficaces. Por ejemp-
lo, diseñamos un modelo de red
neuronal conjunta, FEWNet, para
predecir las tasas de inflación en
economías
emergentes
como
Brasil, Rusia, India y China. Combi-
nando los principios econométri-
cos con el aprendizaje automáti-
co, FEWNet ofrece predicciones
precisas que ayudan a los bancos
centrales a tomar decisiones con
conocimiento de causa.
Pero la previsión no es sólo
economía. También es crucial
para la salud pública. El modelado
de
epidemias,
o
"epicasting",
utiliza herramientas de ciencia de
datos para predecir la propa-
gación de enfermedades como el
dengue o la gripe. Nuestro equipo
desarrolló un software que incor-
pora características clave de la
enfermedad para proporcionar
previsiones fiables, permitiendo
intervenciones oportunas en las
regiones
afectadas.
Estas
herramientas ponen de relieve
el ingenio de la ingeniería nece-
sario para afrontar diversos
retos,
desde
estabilizar
las
economías hasta salvar vidas.
Caso práctico 3: IA generativa
para ciudades sostenibles
La urbanización se está aceler-
ando,
especialmente
en
los
países en vías de desarrollo, lo
que plantea retos como la
congestión
del
tráfico,
la
contaminación y la pérdida de
espacios verdes. ¿Cómo pode-
mos diseñar ciudades que no
sólo sean funcionales, sino tam-
bién sostenibles? La IA Generati-
va, una herramienta de ingeni-
ería
de
vanguardia,
puede
ayudar a los urbanistas a visu-
alizar y crear ciudades futuras.
En un proyecto reciente alinea-
do con el Objetivo 11 de los ODS:
Ciudades
y
Comunidades
Sostenibles,
combinamos
el
modelado estadístico con la IA
generativa
para
predecir
la
densidad de la red viaria en
ciudades indias pequeñas y
medianas.
Este
trabajo
responde a preguntas críticas,
como: ¿cómo serán nuestras
ciudades futuras? ¿Cómo pode-
mos planificar las infraestruc-
turas
para
satisfacer
la
creciente demanda? Mediante
el uso de indicadores espaciales
y datos de movilidad humana,
nuestro marco ofrece a los plan-
ificadores perspectivas procesa-
bles para diseñar redes viarias
eficientes y sostenibles. Técnicas
similares
pueden
adaptarse
globalmente, mostrando cómo
las
soluciones
de
ingeniería
pueden
abordar
los
retos
urbanos.
Estos casos prácticos ilustran el
potencial transformador de la
ingeniería de la ciencia de datos.
Desde aplicaciones sanitarias
hasta previsiones económicas y
planificación urbana, estas solu-
ciones demuestran cómo los
datos brutos pueden convertirse
en herramientas impactantes.
Pero el éxito requiere colabo-
ración. Las asociaciones con
responsables
políticos,
instituciones internacionales y
centros de investigación como la
Universidad Sorbona de Abu
Dhabi
garantizan
que
estas
herramientas no sólo sean inno-
vadoras, sino también prácticas
y escalables.
De cara al futuro, nuestra investi-
gación en curso se centra en la
acción por el clima y la vigilancia
de la calidad del aire, abordando
el Objetivo 13 de los ODS: Acción
por el Clima. Por ejemplo, esta-
mos
desarrollando
modelos
geométricos
de
aprendizaje
profundo para predecir los nive-
les de contaminación atmosféri-
ca en ciudades como Delhi y
Pekín. Estas herramientas, com-
binadas con principios de inge-
niería, podrían ayudar a mitigar
los efectos del smog y crear
entornos urbanos más saluda-
bles.
Alcanzar los ODS es una tarea
monumental, pero con solu-
ciones innovadoras de ingeniería
basadas en datos, esfuerzos de
colaboración y un compromiso
con la sostenibilidad, el futuro
parece prometedor. La ingeniería
de la ciencia de datos es más
que un campo; es un puente que
conecta los retos de hoy con las
soluciones de mañana.
¿Cómo podemos diseñar ciudades que no
sólo sean funcionales, sino también
sostenibles? La IA generativa, una
herramienta de ingeniería de vanguardia,
puede ayudar a los planificadores urbanos
a visualizar y crear ciudades futuras.
“
“
12 | Edición Especial
13
Edición Especial |
Academic Perspectives
Enseñar una ingeniería
Clase con un chatbot como
Auxiliar de Enseñanza
Profesor Derin Ural
Profesor de Prácticas, Departamento de Ingeniería Civil y Arquitectónica,
Facultad de Ingeniería, Universidad de Miami, Florida, EE.UU.
14
| Edición Especial
Revolucionar los enfoques pedagógicos medi-
ante la inteligencia artificial
Como miembro de la facultad de Ingeniería que
se ha adaptado a las pedagogías centradas en
el alumno, incluido el aprendizaje activo y alter-
nado a lo largo de mis tres décadas de carrera,
tenía curiosidad por probar el uso de un chatbot
de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la
experiencia de aprendizaje de mis alumnos. Fui
testigo de que la integración de la IA en los entor-
nos
educativos
está
catalizando
cambios
profundos en la forma en que diversos alumnos
interactúan con el contenido del curso y se impli-
can mejor en el proceso de aprendizaje. Con la
capacidad de crear chatbots específicos para
cursos y temas, la IA se emplea cada vez más
para
ofrecer
experiencias
de
aprendizaje
personalizadas a los alumnos. Este artículo
explora la implementación de un chatbot como
asistente docente en un curso de ingeniería de la
Facultad de Ingeniería de la Universidad de
Miami (UM). Al examinar su capacidad para
dilucidar conceptos complejos, responder a las
preguntas de los estudiantes en cualquier
momento del día y mejorar el compromiso, este
piloto contribuye al creciente discurso sobre el
papel de la IA en la enseñanza superior. Los
resultados, respaldados tanto por los comentari-
os de los estudiantes como por la investigación
académica, subrayan su potencial transforma-
dor.
Chatbots de IA: Un cambio de paradigma en la
educación
El despliegue de chatbots de IA representa un
cambio significativo en las metodologías de
apoyo educativo, impulsado por el compromiso
de mejorar el aprendizaje de los alumnos medi-
ante la innovación tecnológica. Como miembro
de la facultad de ingeniería, los chatbots tienen
un uso fundamental para elaborar y explicar
conceptos, y no para resolver problemas. Mi
decisión de poner a prueba un chatbot se basó
Special Edition | 01
en investigaciones como las de Tyton Partners,
que subrayan el potencial de la IA para mejorar el
compromiso académico. Al mismo tiempo, las
ideas de Youth Today destacan la creciente
dependencia de los alumnos de las soluciones
basadas en IA para sus necesidades académicas
e informativas. Como subraya The Chronicle of
Higher Education, dotar a los educadores de las
habilidades necesarias para desplegar eficaz-
mente las herramientas de IA es imprescindible
para el éxito sostenible de la generación de
estudiantes que confían en las soluciones impul-
sadas por la IA. Participando en talleres de desar-
rollo profesional en la UM, este año he podido
crear, probar y pilotar chatbots para mis clases de
ingeniería. En la enseñanza de la ingeniería, donde
el dominio de intrincados conceptos teóricos y
prácticos es primordial, descubrí que los chatbots
ofrecen un medio adaptable, atractivo y, lo que es
más importante, accesible, de responder a las
preguntas de los estudiantes sobre el contenido
del curso. El hecho de tener estudiantes tradicion-
ales y no tradicionales en la clase también dem-
ostró que ambos grupos se beneficiaron del chat-
bot, siendo los estudiantes que trabajaban a
tiempo completo los que más se beneficiaron. El
chatbot fue una alternativa eficaz a las horas de
oficina del profesorado, para los que trabajan a
tiempo completo.
Diseño e implementación de la iniciativa chatbot
El chatbot "Kay" empleado en mi curso se config-
uró meticulosamente para alinearse con los
temas del curso y los objetivos de aprendizaje
descritos en el programa. El nombre del bot, "Kay",
se basaba en un líder de opinión vivo en la materia,
15
“El despliegue de chatbots
de IA representa un
cambio significativo en las
metodologías de apoyo
educativo, impulsado por
el compromiso de mejorar
el aprendizaje de los
estudiantes mediante la
innovación tecnológica.”
Edición Especial |
con el que los estudiantes pudieron reunirse
durante una sesión a lo largo del semestre. Las
funcionalidades del chatbot Kay incluían responder
a preguntas técnicas, resumir en el contenido del
curso, comparar modelos, dar ejemplos de mejores
prácticas de ingeniería y recuperar información de
interacciones anteriores para personalizar la ayuda.
Desde una perspectiva instructiva, alinear los
resultados del chatbot con los objetivos del curso
requirió una importante inversión inicial en el diseño
y la personalización de las instrucciones, mediante
preguntas y respuestas iterativas, dando instruc-
ciones al chatbot para que compartiera sus refer-
encias. Tras un periodo de pruebas, el chatbot
estaba listo para pilotar con mis alumnos. Ante la
sorpresa de ver un enlace a un chatbot en el
programa de estudios, los estudiantes se mostraron
intrigados cuando se les presentó el chatbot como
una herramienta suplementaria destinada a com-
plementar, más que a sustituir, los métodos de
instrucción directa.
Las capacidades clave del chatbot específico del
curso incluían:
•
Articular explicaciones detalladas de principios
de ingeniería.
•
Ofreciendo resúmenes concisos de los temas
más destacados.
•
Proporcionar respuestas en tiempo real a las
consultas conceptuales fuera de las horas de
clase programadas, que fue el atributo más
impactante.
Se animó a los estudiantes a utilizar el chatbot de
forma sistemática mediante tareas que les exigían
trabajar primero sin acceso al chatbot, y luego
comparar sus conclusiones con el resumen propor-
cionado al interactuar con el chatbot. A continu-
ación, los estudiantes podían dar su opinión para
evaluar su eficacia. Al principio del semestre, los
alumnos interactuaron con Kay planteando una
o dos preguntas, mediante conversaciones
breves. A medida que avanzaba el semestre,
sus conversaciones empezaron a fluir de forma
natural, con entre siete y nueve preguntas sobre
diversos temas del curso.
Perspectivas empíricas a partir de las opin-
iones de los estudiantes
Una encuesta estructurada realizada al final del
semestre a todos los estudiantes reveló tenden-
cias convincentes:
Mejora de la eficacia del aprendizaje: el 67% de
los estudiantes participantes estuvieron total-
mente de acuerdo y el 33% de acuerdo en que el
chatbot facilitó una comprensión más profunda
de material complejo y reforzó su experiencia
general de aprendizaje. Disfrutaron interactuan-
do con el chatbot.
Confianza académica: El 67% de los partici-
pantes estaban totalmente de acuerdo y el 33%
de acuerdo en que el chatbot influyó positiva-
mente en su desarrollo como estudiantes más
capaces y seguros de sí mismos. El chatbot fue
entrenado para tener una mentalidad de creci-
miento y un tono educado, lo que fue bien
recibido por los estudiantes.
Respaldo universal: El 100% de los encuestados
abogó por la integración continuada de chat-
bots en futuras iteraciones del curso.
Los comentarios cualitativos de los estudiantes
ilustraron aún más el impacto del chatbot y su
potencial para futuras clases:
•
"Fue muy útil... Había información que se me
olvidaba y el chatbot siempre podía
traerme información de sesiones anteriores.
Definitivamente es una herramienta que
puede ser beneficiosa para los estudiantes,
no para hacer trampas o hacer tareas por
ellos, sino para ayudarles con partes que
quizá no entiendan."
•
"Como madre soltera que trabaja a tiempo
completo, el chatbot me permitió continuar
mis estudios... Me encontraba en una
situación en la que me estaba retrasando
en mis estudios y estaba pensando en
dejarlos. Las interacciones del chatbot a
altas horas de la madrugada fueron decisi-
vas para mi éxito. Todas las clases deberían
tener un chatbot TA".
Estas reflexiones subrayan el papel del chatbot
de IA en la prestación de apoyo académico
específico e individualizado para las distintas
necesidades de los estudiantes.
"El 67% de los estudiantes
participantes estuvieron
muy de acuerdo y el 33% de
acuerdo en que el chatbot
facilitó una comprensión
más profunda del material
complejo y reforzó su
experiencia general de
aprendizaje."
16 | Edición Especial
23
Ventajas de la integración de la IA en la enseñan-
za de la ingeniería
Las aportaciones del chatbot fueron más allá de la
satisfacción de las necesidades académicas
inmediatas, pues aportaron ventajas pedagógicas
más amplias:
•
Accesibilidad ininterrumpida: Su disponibilidad
las 24 horas del día y los siete días de la
semana permitió a los estudiantes buscar
aclaraciones y refuerzo de temas independi-
entemente de la hora y de su ubicación.
•
Aprendizaje personalizado: Aprovechando los
datos de interacción, el chatbot ofreció una
orientación matizada y adaptada a las trayec-
torias individuales de aprendizaje. Como
miembro del profesorado que desarrolló el
chatbot, tener la posibilidad de ver de forma
anónima las preguntas formuladas por los
alumnos permitió reforzar los temas durante
las horas de clase.
•
Eficiencia del tiempo de clase: Al abordar las
preguntas más frecuentes, permite al profeso-
rado dedicar más tiempo a los debates avan-
zados y a la tutoría.
Imaginando el futuro del aprendizaje potencia-
do por la IA
El despliegue de un chatbot como asistente
docente en un curso de ingeniería aportó valio-
sas e inesperadas ideas sobre el potencial de la
IA para aumentar los enfoques pedagógicos
tradicionales. Aunque no es un sustituto de la
profundidad de la instrucción humana, el chat-
bot demostró ser un complemento inestimable,
mejorando la accesibilidad, el compromiso y la
eficacia. Los comentarios de los estudiantes y la
experiencia del profesorado en este proyecto
piloto dan fe de la promesa de los chatbots de IA
como
herramienta
transformadora
de
la
educación. A medida que las tecnologías de IA
siguen avanzando, su integración en los entor-
nos académicos de la enseñanza de la ingeni-
ería y otros ámbitos ofrece una vía convincente
para redefinir los contornos de la enseñanza y el
aprendizaje en el siglo XXI.
Como madre soltera que trabaja
a tiempo completo, el chatbot
me permitió continuar mis
estudios... Me encontraba en una
situación en la que me estaba
retrasando en mis estudios y
estaba pensando en dejar mis
cursos. Las interacciones del
chatbot a altas horas de la noche
fueron decisivas para mi éxito.
Todas las clases deberían tener
un chatbot TA.
“
“
17
Edición Especial |
Liderazgo destacado
Adoptar soluciones basadas en IA
en la Universidad Americana
de Ras Al Khaimah (AURAK):
Profesor Khalid, es un verdade-
ro placer darle la bienvenida a
la estimada cohorte de líderes
destacados de la educación
superior de UniNewsletter. Esta-
mos expectantes por conocer
su opinión exclusiva sobre lo
que promete ser un impactante
número especial sobre Ingeni-
ería e IA generativa. ¿Podría
empezar
compartiendo
con
nuestros lectores su trayectoria
como académico y líder? Con-
cretamente, cómo sus experi-
encias culminaron en su incor-
poración a AURAK como Decano
de la Facultad de Ingeniería e
Informática.
Mi trayectoria en el mundo
académico abarca más de tres
décadas, durante las cuales he
tenido el privilegio de ocupar
progresivamente
puestos
de
liderazgo de mayor responsabil-
idad en diversas instituciones de
enseñanza superior. A lo largo de
mi carrera, he desempeñado
diversas
funciones,
como
Decano, Director de Escuela,
Decano Asociado y Jefe de
Departamento , lo que me ha
permitido desarrollar una com-
prensión exhaustiva tanto del
liderazgo académico como de
los entresijos del crecimiento
institucional.
Antes de embarcarme en mi
carrera
académica,
trabajé
como ingeniero de proyectos de
perfeccionamiento
de
automóviles en la Asociación de
Investigación de la Industria del
Motor (MIRA) en el Reino Unido, lo
que me proporcionó valiosísi-
mos conocimientos de la indus-
tria que han influido en mi traba-
jo
académico.
Comencé
mi
andadura
académica
en
la
Universidad de Bradford (Reino
Unido) en 1994, donde pasé más
de 20 años contribuyendo tanto
a la docencia como a la investi-
gación en ingeniería, llegando a
ser Decano de la Facultad de
Ingeniería durante tres años.
En 2016, pasé a la Universidad de
Wollongong en Dubai (UOWD)
como Decano de Ingeniería y
Ciencias
de
la
Información,
cargo que ocupé hasta 2022.
Entrevista con el profesor
Khalid Hussain, Decano de Ingeniería e Informática
18 | Edición Especial
Profesor Khalid Hussain
Decano de Ingeniería e Informática
19
Edición Especial |
Mi
traslado
a
AURAK
para
convertirme en Decano de la
Facultad
de
Ingeniería
e
Informática (SOEC) estuvo moti-
vado por mi pasión por hacer
avanzar la enseñanza de la
ingeniería
y
la
informática,
promover la innovación y mejo-
rar los resultados de los estudi-
antes. En este puesto, he tenido
el privilegio de aplicar mi amplia
experiencia
en
liderazgo
académico para guiar a la
universidad a través de un
periodo
de
crecimiento
significativo y mayor visibilidad,
haciendo hincapié en la com-
petitividad global y el impacto
social.
AURAK es conocida por su com-
promiso con el avance de la
educación en ingeniería.
¿Cómo ve la alineación de la IA
generativa con los objetivos
más amplios de innovación y
excelencia académica de la
universidad?
En AURAK, reconocemos que la
ingeniería y la informática son
fundamentales
para
abordar
algunos de los retos más acuci-
antes de la sociedad, como el
cambio climático, la sostenibili-
dad, la escasez de energía, la
seguridad,
el
crecimiento
demográfico, el envejecimiento
de la población y la creciente
preocupación por la escasez de
alimentos y agua. Los ingenieros
están en la vanguardia de la
búsqueda de soluciones innova-
doras a estos problemas mundi-
ales y nos comprometemos a
dotar a nuestros estudiantes de
En AURAK,
reconocemos
que
ingeniería e
informática
son
central para
abordar
algunos de los
retos más
acuciantes de
la sociedad
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20 | Edición Especial