¡Hola! 馃憢

¡Hola! 馃憢 Este Blogger ha sido creado con la intenci贸n de ofrecer contenido de calidad, elaborado con responsabilidad y dedicaci贸n.馃槉 Aqu铆 encontrar谩s un entorno pensado para el an谩lisis, el aprendizaje compartido y el desarrollo continuo en temas contables, financieros y tributarios.馃摎 Es un lugar donde el conocimiento se transforma en herramienta, y la experiencia se convierte en gu铆a.馃摉 Gracias por estar aqu铆. Te invito a recorrer este sitio y descubrir todo lo que tiene para ofrecer.馃槈

mi茅rcoles, 26 de noviembre de 2025

TRABAJO 6. AVANCE DEL DC FINAL HASTA PROP脫SITOS EN 3 HOJAS CON IA

 


 

DIPLOMADO EN EDUCACI脫N SUPERIOR APLICADO A LA

INTELIGENCIA ARITIFICIAL

 

 

INTELIGENCIA ARITIFICIAL

DOCUMENTO CIENT脥FICO 6

 

 

EL USO DE CANVA IA EN EDUCACI脫N SUPERIOR

 

 

Estudiante: Cielo Mishel Torrez Quispe

Docente: Pablo Aranda Manrique, PhD

 

 

 

La Paz – Bolivia

2025

 

 

1. INTRODUCCI脫N

 

El presente trabajo busca analizar como la herramienta de inteligencia artificial se integra a la aplicaci贸n Canva transformando una ense帽anza did谩ctica del docente y atrayendo la atenci贸n del estudiante universitario, con la necesidad de comprender como la digitalizaci贸n de contenidos influyen en la formaci贸n acad茅mica.

La tecnolog铆a ayuda en el proceso de ense帽anza y aprendizaje con nuevas competencias digitales en educaci贸n superior en el cual se pretende interpretar las practicas educativas desde una perspectiva reflexiva, considerando las opiniones de ambas partes y cuestionando la implicaci贸n social y pedag贸gica que conlleva a la incorporaci贸n de la IA.


2. PROBLEMA

 

La educaci贸n superior enfrente un proceso de transformaci贸n acelerada debido a la incorporaci贸n de tecnolog铆as digitales y herramientas de inteligencia artificial. Canva IA es un recurso innovador para la creaci贸n de contenido acad茅mico, sin embargo, persisten interrogantes de como llegar a impactar en la calidad de aprendizaje, en la did谩ctica del docente y en la motivaci贸n del estudiante.

 

Formulaci贸n del problema

 

La falta de atenci贸n y concentraci贸n de los estudiantes durante el proceso de aprendizaje limita el desarrollo de competencias acad茅micas y profesionales, ante esta dificultad se plantea incorporar Canva IA en las actividades acad茅micas, con el fin de que los estudiantes puedan retener la informaci贸n.     


1


3. ESTADO DEL ARTE

 

La inteligencia artificial ah generado un campo de estudio creciente, donde se analizan los impactos en lo did谩ctico, en la motivaci贸n estudiantil y en lo pedag贸gico, para su desarrollo acad茅mico y profesional. “La IA en educaci贸n no solo introduce nuevas herramientas, sino que redefine las pr谩cticas pedag贸gicas tradicionales” (Bonilla, 2023, p.70).

 

En este sentido Canva IA, como aplicaci贸n de dise帽o digital se convierte en la ayuda para la creatividad del docente, pero su impacto depende de los objetivos planteados previamente para el desarrollo en clases. “El potencial de las tecnolog铆as educativas se materializa 煤nicamente cuando existe un dise帽o pedag贸gico intencional” (Gonz谩lez, 2023, p.54).

 

Para la educaci贸n superior nacional e internacional que trabaja con herramientas de inteligencia artificial como ser Canva IA se debe enfatizar los principios de equidad, inclusi贸n y diversidad, ya que esto influye en su desarrollo acad茅mico. “La incorporaci贸n de IA en la ense帽anza superior exige pol铆ticas que garanticen inclusi贸n y justicia social” (S谩nchez, 2023, p.112).

 

Esta herramienta ofrece experiencias de aprendizaje y dise帽o totalmente personalizados, con el apoyo de Canva IA que proporciona sugerencias de dise帽o y textos relacionados con los objetivos acad茅micos. “La personalizaci贸n mediante sistemas inteligentes favorece la autonom铆a y la motivaci贸n del estudiante” (Eras, 2023, p.59).

 

Aunque la inteligencia artificial ofrece grandes beneficios, tambi茅n implica riesgos importantes, como el inclinarse a favor o en contra del usuario es por eso que toda decisi贸n sustentada en datos debe garantizar transparencia. “Los algoritmos educativos pueden reproducir desigualdades si no se regulan con criterios 茅ticos claros” (Carachi, 2025, p.88).

 

2


Diversos estudios destacan el impacto positivo en los materiales visuales, en la claridad y la motivaci贸n del aprendizaje es por eso que Canva IA permite dise帽ar diferentes prototipos para cada situaci贸n acad茅mica. “El dise帽o visual apoyado en IA incrementa la comprensi贸n y el inter茅s en entornos universitarios” (L贸pez, 2024, p.3).


La automatizaci贸n de tareas, la redacci贸n y la edici贸n de material reduce significativamente los tiempos de trabajo, esto permite que el docente enfoque sus esfuerzos en dise帽ar las actividades de mayor valor cognitivo. “La IA aplicada al dise帽o instruccional optimiza tiempos y libera al docente para tareas cr铆ticas” (Eras, 2023, p.62).

 

El dise帽o visual debe ser de manera coherente con los objetivos, los contenidos y las evidencias de aprendizaje, una presentaci贸n sin intenci贸n pedag贸gica puede dispersar la atenci贸n y dificultar la comprensi贸n. “Los recursos digitales deben integrarse en proyectos que construyan conocimiento, no solo en presentaciones est茅ticas” (Gonz谩lez, 2023, p.57).

 

Diversos autores se帽alan que Canva IA se potencia cuando existen pol铆ticas de acceso, capacitaci贸n docente y criterios 茅ticos de evaluaci贸n, su aporte se fortalece especialmente cuando se aplican metodolog铆as activas y colaborativas. Vera (2023) encontr贸 que la integraci贸n de la inteligencia artificial en la educaci贸n requiere contar con marcos institucionales s贸lidos y con procesos de formaci贸n continua para el profesorado.

 

Canva IA no solo transforma la pr谩ctica docente, sino que tambi茅n impulsa al desarrollo de competencias digitales en los estudiantes, ya que estas habilidades son esenciales para su formaci贸n acad茅mica y profesional. Eras (2023) encontr贸 que el uso de la inteligencia artificial favorece la adquisici贸n de competencias cr铆ticas y digitales, preparando al estudiante para enfrentar escenarios profesionales cada vez m谩s complejos.

 

3


BIBLIOGRAF脥A

Carachi, A. (2025). La inteligencia artificial en la educaci贸n superior. Cochabamba, Bolivia: UMSS

 

Eras, Y. & Camacho, 脕. & Echeverr铆a, P. & Jaramillo, R. (2023). Innovaci贸n educativa mediante inteligencia artificial en la ense帽anza del siglo XXI. Paraguay: Revista Latam

 

Gonz谩lez, C. (2023). El impacto de la inteligencia artificial en la educaci贸n: transformaci贸n de la forma de ense帽ar y aprender. Espa帽a: Revista Qurriculum

 

L贸pez, 脕. (2024). Canva IA en educaci贸n. Colombia: Tecnolotic

 

S谩nchez, I. (2023). Inteligencia Artificial en la Educaci贸n Superior. Un an谩lisis bibliom茅trico. Caracas, Venezuela: Revista ESS

 

Vera, P. & Bonilla, G. (2023). La inteligencia artificial en la educaci贸n superior. Ecuador: Un enfoque transformador.


4

TRABAJO 5. DC EN 2 HOJAS CON IA

 

脕rea: Educaci贸n Superior

Tema: Inteligencia Artificial en Investigaci贸n

Nombre: Torrez Quispe Cielo Mishel

 

EL USO DE CANVA IA EN EDUCACI脫N SUPERIOR


INTRODUCCI脫N

 

El presente trabajo busca analizar como la herramienta de inteligencia artificial se integra a la aplicaci贸n Canva transformando una ense帽anza did谩ctica del docente y atrayendo la atenci贸n del estudiante universitario, con la necesidad de comprender como la digitalizaci贸n de contenidos influyen en la formaci贸n acad茅mica. 

 

DESARROLLO

 

La inteligencia artificial aplicada en Canva genero un cambio significativo en la forma que los docentes dise帽an sus clases para que sean m谩s did谩cticas y puedan atraer la atenci贸n de los estudiantes. “Canva utiliza IA para crear textos sugeridos, lo que permite a los docentes y estudiantes ahorrar tiempo en la creaci贸n de materiales educativos.” (Monroy, 2024, p.3).

 

La digitalizaci贸n de recursos did谩cticos generaliz贸 el acceso a la informaci贸n mas interactiva y personalizada. Prendes & Cerdan (2021) encontr贸 que las tecnolog铆as digitales han generado un impacto profundo en la educaci贸n, favoreciendo la inclusi贸n acad茅mica y la innovaci贸n metodol贸gica. 

 

Canva ha lanzado nuevas funciones inspiradas en la demanda de docentes, esto refleja la importancia de escuchar a la comunidad educativa. “Hemos lanzado un nuevo conjunto de funciones para el aula, muchas de ellas inspiradas en peticiones realizadas por docentes.” (Canva Create, 2025, p.2).

 

El impacto de Canva IA se extiende m谩s all谩 del dise帽o gr谩fico, es decir que no se limita est茅ticamente de los materiales, si no que contribuye en la formaci贸n de los estudiantes. “La influencia de las tecnolog铆as en el 谩mbito educativo ha sido profunda y transformadora” (S谩nchez, 2024, p.5).


 1


La incorporaci贸n de herramientas digitales con IA en la educaci贸n superior se debe integrar de manera estrat茅gica. S谩nchez (2024) encontr贸 que el uso de plataformas como Canva IA debe ser entendido como un complemento a la ense帽anza tradicional, y no como un sustituto.

 

CONCLUSI脫N

 

El uso de Canva IA en la educaci贸n superior representa una oportunidad excelente para enriquecer los procesos de ense帽anza y aprendizaje ya que sus funciones son m谩s atractivas y accesibles lo cual fortalece a la creatividad y la interacci贸n pedag贸gica. La adici贸n de dicha herramienta tiene que complementar y no llegar a sustituir la formaci贸n acad茅mica, si bien es un apoyo no un experto en la materia.

 

BIBLIOGRAF脥A

 

Canva Create. (2025). Novedades de Canva Educaci贸n: creadas con docentes, para docentes. En: https://www.canva.com/es_es/medios/noticias/canva-create-2025-education/

 

Monroy, A. (2024). Canva IA en educaci贸n. Tecnolotic. En:  https://www.tecnolotic.com/post/usos-de-canva-ia-en-la-educaci%C3%B3n

 

S谩nchez, J. & Figueroa P茅rez, J. & Ayala Z煤帽iga, H. (2024). Canva como herramienta educativa: Percepciones y beneficios para estudiantes universitarios. M茅xico: Astra Editorial. En:  https://astraeditorialshop.com/archivo-doi/la-educacion-impacto-ia/canva-herramienta-educativa/

 

 

2

TRABAJO 4. DC INVESTIGACI脫N CUALITATIVA VS. CUANTITATIVA CON IA

 

INVESTIGACI脫N CUALITATIVA VS INVESTIGACI脫N

CUANTITATIVA

 

INTRODUCCI脫N


Comprender las diferencias entre la investigaci贸n cualitativa y cuantitativa es esencial para seleccionar el enfoque m谩s adecuado seg煤n los objetivos del estudio. Ambos m茅todos ofrecen perspectivas valiosas, pero responden a preguntas distintas y utilizan t茅cnicas diferentes como ser la t茅cnica de recolecci贸n y an谩lisis de datos.

 

DIFERENCIA ENTRE LA INVESTIGACI脫N CUALITATIVA Y LA INVESTIGACI脫N CUANTITATIVA 


El enfoque cuantitativo se destaca por la capacidad de generalizar los resultados en base a t茅cnicas estad铆sticas, lo que permite convertir investigaciones complejas en datos num茅ricos concretos.    “La investigaci贸n cuantitativa se basa en la medici贸n objetiva de variables y en el an谩lisis estad铆stico de los datos” (Toro, 2025, p.34).


Tambi茅n la investigaci贸n cualitativa busca entender como las personas llegan a interpretar y explicar lo que est谩n viviendo desde su perspectiva o su manera de pensar. “La investigaci贸n cualitativa se centra en la interpretaci贸n de fen贸menos sociales desde la perspectiva de los participantes”. (Flick, 2015, p.12)


La investigaci贸n cuantitativa se caracteriza por seguir un proceso m谩s organizado y por usar herramientas de medici贸n iguales para todos, lo que permite que los resultados se puedan comprobar. “El enfoque cuantitativo utiliza dise帽os previamente establecidos y busca controlar las variables para obtener conclusiones objetivas”. (Hern谩ndez, 2019, p.7)  


En cambio, la investigaci贸n cualitativa se distingue por ser flexible y permite entender los significados seg煤n el contexto de experiencias que ocurren, buscando comprender la realidad sin medirlo num茅ricamente. “La investigaci贸n cualitativa implica un enfoque naturalista e interpretativo del mundo, estudiando los fen贸menos en su contexto”. (Denzin, 2018, p.10)


Las diferencias entre los enfoques cualitativos y cuantitativos es clave para elegir el m茅todo adecuado para una investigaci贸n, ya que determinan la forma de analizar e interpretar la informaci贸n o datos.La investigaci贸n cuantitativa pretende explicar y predecir fen贸menos, mientras que la cualitativa busca comprenderlos”. (Sampieri, 2014, p.32)


Finalmente, ambos enfoques pueden combinarse en estudios mixtos, aprovechando lo mejor de cada uno para obtener resultados m谩s completos en la investigaci贸n que se est谩 realizando. “La combinaci贸n de m茅todos cualitativos y cuantitativos permite una comprensi贸n m谩s completa de los problemas de investigaci贸n” (Creswell, 2014, p.14)


1.   El enfoque cuantitativo parte de hip贸tesis previas y utiliza instrumentos estandarizados como encuestas o experimentos.  

2.   La investigaci贸n cualitativa es inductiva, flexible y abierta a la construcci贸n de teor铆as desde la observaci贸n directa.

 

¿POR QU脡 NO SE USA EL ENFOQUE CUANTITATIVO EN INVESTIGACIONES CUALITATIVAS? 

 

El enfoque cuantitativo no se utiliza en investigaciones cualitativas porque la naturaleza del objeto de estudio en la investigaci贸n no puede ser representados mediante mediciones num茅ricas, ya que las personas construyen sentido en torno a sus vivencias.  “La investigaci贸n cualitativa se basa en la interpretaci贸n de discursos, comportamientos y narrativas” (Toro,2025, p.12)

 

Adem谩s de que La investigaci贸n cualitativa es fundamental para comprender la complejidad de los fen贸menos sociales, porque permite explorar experiencias y vivencias de las personas. “La investigaci贸n cualitativa implica un enfoque naturalista e interpretativo del mundo, estudiando los fen贸menos en su contexto”. (Denzin, 2018, p.10)

 

OBJETIVOS DE LA INVETIGACI脫N 


Identificar las principales diferencias metodol贸gicas entre la investigaci贸n cualitativa y cuantitativa.

 

Analizar las razones por las cuales el enfoque cuantitativo no se aplica en estudios cualitativos.

 

Reflexionar sobre la pertinencia de cada enfoque en investigaciones educativas en el nivel superior.

 

CONCLUSION 


La investigaci贸n cualitativa como la cuantitativa son enfoques complementarios pero distintos en el cual nos permite comprender las diferencias que existen entre ambos para poder elegir el m谩s adecuado que se ajuste al prop贸sito del estudio, asegurando asi una investigaci贸n mas coherente con los resultados que se desea obtener.

 

BIBLIOGRAF脥A 


Creswell, J. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches 4陋 ed. Thousand Oaks, Estados Unidos: SAGE Publications.

 

Denzin, N. & Lincoln, Y. (2018). The SAGE handbook of qualitative research 5陋 ed. Thousand Oaks, Estados Unidos: SAGE Publications.

 

Flick, U. (2015). Introducing research methodology: A beginner’s guide to doing a research project 2陋 ed. Londres, Reino Unido: SAGE Publications.

Hern谩ndez, R. & Fern谩ndez, C. & Baptista, P. (2019). Metodolog铆a de la investigaci贸n 6陋 ed. Ciudad de M茅xico, M茅xico: McGraw-Hill Education.

 

Sampieri, R. (2014). Metodolog铆a de la investigaci贸n 5陋 ed. Ciudad de M茅xico, M茅xico: McGraw-Hill Education.

 

Toro, C. (2025). Conceptos y diferencias entre investigaci贸n cualitativa y cuantitativa: Aspectos metodol贸gicos de la investigaci贸n cualitativa [Apunte docente]. Santiago de Chile, Chile: Universidad Andr茅s Bello.

TRABAJO 3. CITAS DIRECTAS DE CANCIONES Y PEL脥CULAS CON I.A.

 

Giraldo Navarro, C., Morales, C., Vald茅s, J., & Echavarr铆a Oviedo, D. (2019). Ocean [Canci贸n]. Universal Music Latino.

 

Claure, W. (2005). La Cantarina [Canci贸n]. Cochabamba, Bolivia: Producci贸n independiente.

 

Scott, R. (2000). Gladiador [Pel铆cula]. Estados Unidos: DreamWorks Pictures & Universal Pictures.

 

Bellot, R. (2006). ¿Qui茅n mat贸 a la llamita blanca? [Pel铆cula]. Bolivia: Producci贸n independiente.

 

Pacheco, L. (2021). Tres pasos al frente [Pel铆cula]. Bolivia: Jumping Studios.