Implicaciones técnicas y prácticas de las Redes Adversarias Generativas a la Ciencia Abierta en Educación

  1. Bethencourt-Aguilar, Anabel 1
  2. Castellanos-Nieves, Dagoberto 1
  3. Sosa-Alonso, Juan José 1
  4. Area-Moreira, Manuel 1
  1. 1 Universidad de La Laguna
    info

    Universidad de La Laguna

    San Cristobal de La Laguna, España

    ROR https://ror.org/01r9z8p25

Revista:
Revista Interuniversitaria de Investigación en Tecnología Educativa

ISSN: 2529-9638

Año de publicación: 2022

Título del ejemplar: Metodologías aplicadas a la Tecnología Educativa

Número: 13

Páginas: 138-156

Tipo: Artículo

DOI: 10.6018/RIITE.545881 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDIGITUM editor

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Resumen

Las Redes Adversarias Generativas (GAN), propias de la Inteligencia Artificial, permiten la creación de datos sintéticos anonimizados útiles para hacer Ciencia Abierta dentro de la investigación educativa. El presente estudio realiza una experimentación en la creación de datos artificiales a partir de un conjunto de datos obtenidos de una encuesta sobre niveles de uso de herramientas digitales y la frecuencia de actividades personales con tecnología. Los datos originales pertenecen a una muestra de alumnado de las titulaciones de postgrado de la Universidad de La Laguna. Los resultados muestran un grado de similitud adecuado entre el conjunto de datos original y el conjunto creado artificialmente a través de algoritmos predictivos. La obtención de conjuntos de datos sintéticos equivalentes a los originales en estructura, forma y extensión permite la liberación de los datos a la comunidad académica salvaguardando la protección de la información confidencial y contrastando una técnica que permite impulsar la Ciencia Abierta desde la obtención y tratamiento de los datos. Las Redes Adversarias Generativas pueden ser utilizadas en la investigación educativa con fines hacia la transparencia en los procedimientos metodológicos y técnicos y a la difusión de conjuntos de datos para fines académicos, investigativos y educativos.

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