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Investigadores/as Institucionales

Martin Nunez, Jose LAutor o CoautorDiaz Lantada, AndresAutor o Coautor

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23 de noviembre de 2020
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Artículo
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Artificial Intelligence Aided Engineering Education: State of the Art, Potentials and Challenges

Publicado en: INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING EDUCATION. 36 (6): 1740-1751 - 2020-01-01 36(6), DOI:

Autores:

Núñez, JLM; Lantada, AD
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Ind, C Jose Gutierrez Abascal 2, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Inst Ciencias Educ, Escuela Tecn Super Ingenieros Caminos, Madrid Prof Aranguren S-N, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor

Resumen

intelligence (AI) is already starting to transform the way engineering systems are conceived, designed and managed, helping to maximize the chances of successfully achieving their goals. Engineering science, technology and research clearly benefit from AI and engineering educators should be able to make students aware of its potentials, teach them the necessary fundamentals of this field of study and guide them through the application of these algorithms and technologies to the development of real engineering projects, as necessary aspects in modern engineering programmes of study. However, the more relevant impact of artificial intelligence in engineering education goes beyond the application of a set of novel resources to solving specific engineering problems: In fact, the concept of artificial intelligence-aided engineering education'' refers to utilizing artificial intelligence techniques and resources for improving the teaching-learning process in higher education, especially in connection with scientific-technological studies. In this study, we concentrate on how AI techniques can support the teaching-learning process in engineering and we describe how AI can be swiftly introduced into any engineering programme. We also analyze the potential impact of AI on improving the overall operation of universities, as extremely complex systems managing myriads of data and countless processes and interactions.
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Palabras clave

Artificial intelligenceEngineering educationEthical issuesOptimization of resourcesProject-based learningService learningSystem

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING EDUCATION debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2020, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 2. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 2.31 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-27, el siguiente número de citas:

  • WoS: 28
  • Scopus: 43
  • Google Scholar: 35
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Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87234/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 340
  • Descargas: 319
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MARTIN NUÑEZ, JOSE LUIS) y Último Autor (DIAZ LANTADA, ANDRES).

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