Browsing by Subject "Chat GPT"

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    Open Access
    Implications of Generative Artificial Intelligence on Ethics in Nursing Education: State of The Art Review
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2025) Luque Loor, Andy Hermógenes; Cedeño Orejuela, José André; Melis Sosa, Ariel; Añazco Moreira, Paola Ceciliana; Vinces Sornoza, Tatiana Paola; Villavicencio Macías, Reina Yadira; Zambrano Zambrano, Gema Paola; Pino Andrade, Silvia Cristina; Sin departamento asociado
    The rapid advancement of generative artificial intelligence (GAI) presents both opportunities and ethical challenges in nursing education. GAI has the potential to enhance teaching, learning, and clinical decision-making through personalized learning resources and simulation of healthcare sce-narios. However, it also introduces multifaceted ethical dilemmas, which require careful considera-tion in its integration into nursing curricula. This study aims to critically examine the ethical implica-tions of GAI adoption in nursing education, focusing on its impact on ethical principles, clinical rea-soning, academic integrity, and pedagogical strategies. We synthesized peer-reviewed evidence published between January 2023 and August 2025 in a state-of the-art review. Studies were selected from PubMed, Scopus, and Web of Science using specific search terms related to GAI, ethics, and nursing education. Data extraction was performed using a predefined template, capturing key variables such as ethical principles, methodological approaches, and recommended pedagogical safeguards. The integration of GAI in nursing education raises concerns regarding academic integrity, automation bias, AI "hallucinations," data privacy, and equity. However, it also offers opportunities for improving clinical reasoning, knowledge, and attitudes among students. The results underscore the need for clear gov-ernance frameworks, hybrid pedagogical approaches with "human-in-the-loop," and explicit guide-lines for transparency, bias mitigation, and data protection. GAI can enhance learning in nursing education when used responsibly. Ethical risks, such as the degradation of ethical reasoning and issues of privacy and equity, require careful management. A hybrid design approach, coupled with ethical training and continuous evaluation of AI use, is essential to ensure GAI's benefits while safeguarding professional judgment and patient safety.
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    Los instrumentos musicales de construcción propia: aproximación al estudio de su creación desde la inteligencia artificial
    (InstrumentUM, 2025) Buendía Vivo, Dolores F.
    La aparición de la inteligencia artificial (IA) ha abierto nuevas fronteras a la Educación, recientemente, permitiendo enriquecer los procesos de enseñanza-aprendizaje. Uno de los ejemplos más conocidos y utilizados hoy en día es la aplicación de chatbot de inteligencia artificial “Chat GPT”. A través de ella, el profesorado puede generar ideas, planificar actividades y diseñar estrategias didácticas y de evaluación. Este artículo explora cómo su utilización puede integrarse en la Educación Musical a través del uso de cotidiáfonos, instrumentos elaborados con objetos y materiales de uso cotidiano, los cuales permiten a los estudiantes experimentar y comprender conceptos musicales de manera interdisciplinaria. En la realización de este estudio se ha utilizado una metodología con un enfoque cualitativo, combinando la revisión de literatura sobre Educación Musical, cotidiáfonos e inteligencia artificial, con el análisis de casos prácticos en los que se ha utilizado Chat GPT. Todo esto facilita la planificación de actividades educativas relacionadas con dichos instrumentos, proporcionando ideas creativas y personalizadas para su diseño. Finalmente, se concluye que el uso de esta IA en el diseño e implementación de cotidiáfonos fomenta un entorno educativo más interactivo, mejorando la comprensión musical del alumnado y la capacidad de experimentar con el sonido.
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    Open Access
    Role of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Food and Nutrition Education: State of The Art Review.
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2025-11-03) Luque Loor, Andy Hermógenes; Ocampo Bustos, Emilio Faraday; Espinosa Estrella, Wilson Javier; Pinoargote Roldán, Nilda Margarita; Cedeño Orejuela, José André; Melis Sosa, Ariel; Añazco Moreira, Paola Ceciliana; Vinces Sornoza, Tatiana Paola; Villavicencio Macías, Reina Yadira; Pino Andrade, Silvia Cristina; Zambrano Zambrano, Gema Paola; Sin departamento asociado
    La inteligencia artificial generativa (IAG) está emergiendo en la educación alimentaria ynutricional, ofreciendo herramientas de aprendizaje adaptativo y apoyo al asesoramiento, aunquetambién generando inquietudes sobre su precisión, integridad y equidad. Esta revisión examinacríticamente el papel de la IAG a través de cuatro dimensiones: aplicaciones, beneficios, desafíos ycontribuciones al aprendizaje personalizado, para responder a la pregunta de cuál es su función enla educación alimentaria y nutricional. Se incluyeron estudios revisados por pares, publicados eninglés y español (enero de 2021 a agosto de 2025), que abordaban la IA generativa o conversacional(p. ej., modelos de lenguaje complejos, chatbots) en contextos educativos o de nutrición aplicada. Seexcluyeron los temas ajenos a la nutrición, los informes puramente técnicos, los artículos deopinión, las preimpresiones, los duplicados y la IA no generativa. Las búsquedas en PubMed,Scopus y Web of Science arrojaron nueve estudios tras una doble revisión. La síntesis narrativaidentificó aplicaciones de GenAI en la docencia universitaria, programas de nutrición familiar ydietética clínica para generar materiales accesibles, personalizar cuestionarios y retroalimentación, yapoyar el aprendizaje dietético. Entre los beneficios reportados se incluyeron una mejora en elconocimiento nutricional de los padres, una mayor participación estudiantil bajo supervisión y larelación entre la alfabetización nutricional digital y los comportamientos alimentarios sostenibles.Los desafíos abarcaron la adherencia inconsistente a las guías dietéticas en casos complejos, lasensibilidad al lenguaje y al enfoque de las preguntas, los riesgos para la integridad académica y laprivacidad, y las desigualdades digitales que requieren alfabetización en IA y supervisión. Engeneral, GenAI funciona de manera más efectiva como un complemento supervisado que mejora elacceso y la personalización, a la vez que salvaguarda la calidad. Garantizar la alineación con losestándares profesionales, la revisión por expertos, la transparencia y la adaptación contextual es esencial para promover responsablemente su valor educativo.