Aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de problemas matemáticos y estadísticos
DOI:
https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)3117-3145Palabras clave:
Inteligencia artificial, matemáticas, tecnología educativa, algoritmo, estadística.Resumen
El objetivo de este artículo es analizar la aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de problemas matemáticos y estadísticos, identificando los avances recientes en el uso de algoritmos de IA para abordar problemas complejos en estas disciplinas. Se busca evaluar la precisión y eficacia de estos algoritmos, así como examinar sus capacidades y limitaciones y los desafíos técnicos y éticos asociados con su implementación. Para llevar a cabo esta investigación, se utilizó la base de datos bibliográfica SCOPUS como fuente principal, aplicando una fórmula de búsqueda específica que incluía términos relacionados con inteligencia artificial, matemáticas y estadística, y abarcando artículos publicados desde 2018 hasta 2024. Este análisis ofrece una visión integral del impacto de la inteligencia artificial en las matemáticas y la estadística y proporciona directrices para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas en este campo.
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Álvarez, S., Salazar, O. M., Ovalle, D. A., Álvarez, S., Salazar, O. M., & Ovalle, D. A. (2020). Modelo de juego serio colaborativo basado en agentes inteligentes para apoyar procesos virtuales de aprendizaje. Formación universitaria, 13(5), 87-102. https://doi.org/10.4067/S0718-50062020000500087
Barragán, X. (2023). Situación de la Inteligencia Artificial en el Ecuador en relación con los países líderes de la región del Cono Sur. FIGEMPA: Investigación y Desarrollo, 16(2), Article 2. https://doi.org/10.29166/revfig.v16i2.4498
Barros, R., Basgalupp, M., de Carvalho, A., & Freitas, A. (2013). Automatic Design of Decision-Tree Algorithms with Evolutionary Algorithms. Evolutionary computation, 21. https://doi.org/10.1162/EVCO_a_00101
Basáez, E., & Mora, J. (2022). Salud e inteligencia artificial: ¿cómo hemos evolucionado? Revista Médica Clínica Las Condes, 33(6), 556-561. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2022.11.003
Blanco, A. (2018). Directrices y recursos para la innovación en la enseñanza de la Estadística en la universidad: Una revisión documental. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 16(1), Article 1. https://doi.org/10.4995/redu.2018.9372
Brundage, M., Avin, S., Clark, J., Toner, H., Eckersley, P., Garfinkel, B., Dafoe, A., Scharre, P., Zeitzoff, T., Filar, B., Anderson, H., Roff, H., Allen, G. C., Steinhardt, J., Flynn, C., hÉigeartaigh, S. Ó., Beard, S., Belfield, H., Farquhar, S., … Amodei, D. (2018, febrero 20). The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation. arXiv.Org. https://arxiv.org/abs/1802.07228v1
Caballero, M. S. (2021). El método blended learning en el desarrollo de competencias matemáticas en los estudiantes: Revisión sistemática. Repositorio Institucional - UCV. https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/85135
Coloma, J. A., Vargas, J. A., Sanaguano, C. A., & Geovanny, Á. (2020). Inteligencia artificial, sistemas inteligentes, agentes inteligentes. RECIMUNDO: Revista Científica de la Investigación y el Conocimiento, 4(2), 16-30. https://doi.org/10.26820/recimundo/4.(2).mayo.2020.16-30
De la Barrera, J., & García, M. (2023). Metodologías de ahorro energético aplicadas a los sistemas HVAC utilizando inteligencia artificial: Una revisión del estado del arte. Repositorio Institucional ITM, 1, 1.
Doshi, F., & Kim, B. (2017). Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning. arXiv: Machine Learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.08608
García, F. J., Llorens, F., & Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1). https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716
Gomes, J. (2022). The impact of artificial intelligence in the rail industry [masterThesis]. https://repositorio.iscte-iul.pt/handle/10071/25014
Hernández, C., Prada, R., Parada, D., & Pumarejo, L. (2020). La comprensión de las demostraciones matemáticas. Un estudio de revisión. Eco Matemático, 11(2), Article 2. https://doi.org/10.22463/17948231.3201
Hidalgo, C., Llanos, J., & Bucheli, V. (2021). Una revisión sistemática sobre aula invertida y aprendizaje colaborativo apoyados en inteligencia artificial para el aprendizaje de programación. Tecnura, 25(69), 196-214. https://doi.org/10.14483/22487638.16934
Jordan, M., & Mitchell, T. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260. https://doi.org/10.1126/science.aaa8415
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Méndez, I. (2020). Aprendizaje Automático aplicado en Física: Una revisión de la literatura científica. Research in Computing Science, 149(8), 803-816.
Mendoza, J. G., Quispe, M. B., Muñoz, S. P., Mendoza, J. G., Quispe, M. B., & Muñoz, S. P. (2022). Una revisión sobre el rol de la inteligencia artificial en la industria de la construcción. Ingeniería y competitividad, 24(2). https://doi.org/10.25100/iyc.v24i2.11727
Miki, T., Lee, J., Hwangbo, J., Wellhausen, L., Koltun, V., & Hutter, M. (2022). Learning robust perceptive locomotion for quadrupedal robots in the wild. Science Robotics, 7(62). https://doi.org/10.1126/scirobotics.abk2822
Morales, L., Zuta, L. M., Solis Trujillo, B. P., Fernández, F., & García, M. (2023). El uso del Software GeoGebra en el aprendizaje de las matemáticas: Una revisión sistemática. Referencia Pedagógica, 11(1), 2-13.
Ocaña, Y., Valenzuela, L., & Garro, L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536-568. https://doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274
O’Neil, C. (2017). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing Group, 78, 403-404. https://doi.org/10.5860/crl.78.3.403
Piovarci, I., Melikishvili, S., Tatarko, M., Hianik, T., & Thompson, M. (2021). Detection of Sub-Nanomolar Concentration of Trypsin by Thickness-Shear Mode Acoustic Biosensor and Spectrophotometry. Biosensors, 11(4), 117. https://doi.org/10.3390/bios11040117
Pueyo, E. (2021). Modelización matemática y simulación computacional de la variabilidad espacio-temporal en la actividad eléctrica cardíaca -. Revista de la Academia de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales de Zaragoza, 76, 7-54.
Ramírez, A. (2019). Futuro sonoro. Aproximación teórica emergente transdisciplinar al futuro de la música a partir de la aplicación de inteligencia artificial evolutiva hacia nuevos campos sonoros de creación abierta en el marco de las ciencias de la complejidad. Repositorio Institucional de la Universidad Pedagógica Nacional. http://hdl.handle.net/20.500.12209/9490.
Rudin, C. (2019). Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead (arXiv:1811.10154). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.10154
Silver, D., Huang, A., Maddison, C., Guez, A., Sifre, L., Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., Dieleman, S., Grewe, D., Nham, J., Kalchbrenner, N., Sutskever, I., Lillicrap, T., Leach, M., Kavukcuoglu, K., Graepel, T., & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529, 484-489. https://doi.org/10.1038/nature16961
Soto, J. Á. (2023). La ‘velocidad de escape’ de la IA y el futuro del trabajo. Nuevas Tendencias, 110, 37-39. https://revistas.unav.edu/index.php/nuevas-tendencias/article/view/45027
Tobar, R., Gao, Y., Mas, J. F., & Cambrón-Sandoval, V. H. (2023). Clasificación de uso y cobertura del suelo a través de algoritmos de aprendizaje automático: Revisión bibliográfica. Revista de Teledetección, 62, 1-19. https://doi.org/10.4995/raet.2023.19014
Valdez, A., Aréchiga, D., & Daza Marco, T. (2024). Inteligencia artificial y su uso en las campañas electorales en sistemas democráticos. Revista Venezolana de Gerencia, 29(105), 63-76. https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.105.5
Vázquez, M. L., Jara, R. E., Riofrio, C. E., & Teruel, K. P. (2018). Facebook como herramienta para el aprendizaje colaborativo de la inteligencia artificial. Didáctica y Educación ISSN 2224-2643, 9(1), Article 1.
Vélez, L. G. (2021). Inteligencia artificial y desempleo. Revista Científica Multidisciplinaria HEXACIENCIAS. ISSN: 3028-8657, 1(2), Article 2.
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