Bibliotecario de la Facultad de Traducción y Doc. de la USAL. Ex-Miembro del Grupo de Investigación E-LECTRA. Premio Nacional de Investigación por la UNE Premio mejor Profesional Social Media INFOAWARDS 2019. Creador y editor del repositorio E-LIS.
Más de 80 artículos científicos publicados -
Ver en E-LIS -en revistas científicas. El profesional de la información, Library Hi-Tech, Electronic Library. Investigación Bibliotecológica, Anales de Documentación...
12 libros publicados:
Nueva fuentes de información en el contexto de la web 2.0 (Pirámide),
Gutemberg 2.0 (TREA). Social Reading (Elsevier), eBooks en bibliotecas universitarias (TREA),
El ecosistema del libro electrónico universitario (UNE),
Un viaje a la cultura open (Amazon), GRATIS
Zotero (Creative Spaces), Leyendo entre Pantallas (Trea), GRATIS
Literaçia da infomrçao (ISPA) GRATIS
Espistemologia y acceso abierto (UCE) GRATIS
Makerspaces y bibliotecas. Barcelona: El Profesional de la Información EPI-UOC, 2018.
Makerspaces. Espacios creativos en bibliotecas: creación, planificación y programación de actividades. Salamanca: Ediciones del Universo, 2019.
Los libros, la lectura y los lectores a través de la literatura y las artes. Buenos Aires : Alfagrama Ediciones, 2019
Más de 2000 citas en Google Schoolar Creador y gestor del blog Universo abierto Director del programa de Radio Planeta Biblioteca Más de 250.000 seguidores en los grupos profesionales de Facebook.
Más que un simple recuento decenal, el censo de EE.UU. es una colección de conjuntos de datos de alta calidad, geográficamente detallados y gratuitos y abiertos que describen las características demográficas y socioeconómicas de la nación de forma continua. Este número de Library Technology Reports (vol. 58, nº 4), «US Census Data: Concepts and Applications for Supporting Research», ofrece a los lectores un curso intensivo sobre el censo: aprenda sobre los conceptos en los que se organiza el censo, los conjuntos de datos clave, el acceso a los datos en línea y a través de secuencias de comandos mediante API, y consideraciones sobre el uso de SIG, datos históricos y microdatos. Los bibliotecarios adquirirán conocimientos que podrán utilizar para ayudar a los miembros de sus comunidades con los datos del censo y verán cómo se puede utilizar el censo para la planificación y la investigación bibliotecaria.
Torres-Salinas, Daniel Arroyo-Machado, Wenceslao «Manual de ChatGPT: Aplicaciones En Investigación y Educación Universitaria (v1.1.)». Accedido 21 de octubre de 2023.
Este manual se emplea como material didáctico en los cursos de Chat GPT de los autores. Por tanto, tiene dos características esenciales. Por un lado, nos sirve para anotar de manera básica las diferentes aplicaciones que se nos ocurren o que vamos descubriendo de Chat GPT. Por otro lado, está en permanente actualización, en función de las charlas y cursos que llevamos a cabo. Por tanto, es un texto, casi informal, incompleto y esquemático. Por ello, es importante verifica si la versión que estás utilizando es la más reciente; encontrarás esta información en el siguiente epígrafe. El objetivo final del libro, además de ser un recurso docente, es ofrecer al profesorado una visión positiva y empoderada de ChatGPT, sin miedos, y explorando todas sus posibilidades para ahorrar tiempo y mejorar nuestras tareas docentes e investigadoras. Todo ello bajo un prisma ético y responsable en el uso de estas herramientas de IA. La mayor parte de los contenidos son simplemente una colección de ‘prompts’ o instrucciones que ilustran lo que se puede hacer, con ejemplos. El lector puede acceder a estos, que son ilustrativos y no globales, a través de un enlace a un PDF o bien al propio chat. Los autores del libro entendemos que, como profesores e investigadores, somos los primeros que debemos comprender el alcance de este tipo de herramientas si queremos que nuestros alumnos hagan un buen uso de las mismas
Fernando Sánchez Gómez cuenta hoy con un invitado, un músico salmantino, Óscar García de la banda Benbow. Hacen un repaso por la actualidad de la música que se realiza en Salamanca en el año 2023
Acebo, Francisco Javier Lena, y María Elena García Ruiz. FabLab Global Survey. Resultados de un estudio sobre el desarrollo de la cultura colaborativa. Lulu.com, 2016.
A través del presente estudio se comparte públicamente la información referente al ”estado del arte” del movimiento FabLab en el año 2016 a través de sus datos, tomando como referencia la información obtenida a partir del cuestionario FabLab Global Survey desarrollado por el grupo ATICI (Aplicación de las Tecnologías de la Información para la Competitividad y la Innovación) del Departamento de Administración de Empresas de la Universidad de Cantabria. Con él se pretende generar un documento que sirva como información inicial a los grupos de interés que tengan como referencia a los laboratorios de Fabricación Digital, de forma que pueda establecerse como apoyo y punto de inicio de otras investigaciones a través de su distribución bajo licencia Creative Commons 4.0 [CC-BY] (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
En 2023, la IA generativa surgió como la tecnología más rápidamente adoptada de la historia. Todos los miembros de la comunidad de la enseñanza superior, desde los estudiantes hasta los administradores, están intentando determinar qué impacto pueden, quieren y deben tener las herramientas de IA generativa en la vida, el aprendizaje y el trabajo. Para complicar aún más las cosas, no hay consenso sobre cómo o incluso si la IA generativa debe desempeñar un papel en el futuro de la enseñanza superior.
Sobre la base de las tendencias, tecnologías y prácticas descritas en el Informe EDUCAUSE Horizon 2023: Edición sobre Enseñanza y Aprendizaje, el panel del informe elaboró su visión del futuro junto con acciones prácticas que los individuos, las unidades y los departamentos, y los grupos de colaboradores pueden llevar a cabo para hacer realidad este futuro.
Los panelistas generaron una lista de acciones que los individuos, unidades y departamentos, y equipos multiunidad o multiinstitucionales pueden tomar para lograr este futuro preferido en 10 años.
Individuos
Cultivar una cultura de experimentación. Fomentar que profesores, estudiantes y personal experimenten con la inteligencia artificial (IA) proporcionando tiempo dedicado, incentivos y acceso a herramientas y oportunidades de descubrimiento. La experimentación fomentará la agencia del usuario, la innovación y la creatividad. También ayudará a las personas a adoptar nuevas tecnologías y a reducir la brecha digital.
Establecer una comunidad de práctica. Crear un entorno seguro y controlado, como un «sandbox» de IA, donde profesores, personal y estudiantes puedan colaborar y experimentar con herramientas y aplicaciones de IA sin riesgo para los sistemas de producción.
Establecer la inclusión de las partes interesadas como una mejor práctica. Fomentar la colaboración entre grupos, incluyendo a estudiantes y partes interesadas externas (por ejemplo, la educación K-12 y la industria). Crear comunidades de aprendizaje entre pares donde las partes interesadas puedan compartir experiencias, desafíos y mejores prácticas, y fomentar la colaboración y proyectos interdisciplinarios que exploren aplicaciones innovadoras de la IA en diversos campos.
Brindar oportunidades de autoeducación. Ofrecer recursos de fácil acceso, como cursos en línea y tutoriales, seminarios web y talleres, y materiales educativos como manuales, guías y estudios de casos que introduzcan a profesores, personal y estudiantes en conceptos, aplicaciones y mejores prácticas de la IA.
Invertir en y apoyar iniciativas continuas de alfabetización en IA. Desarrollar programas de capacitación y recursos integrales en toda la institución que personas con diferentes niveles de experiencia técnica puedan entender y utilizar, y crear un repositorio de recursos educativos actualizados regularmente relacionados con la integración de la IA en la educación superior.
Asegurarse de que los profesores tengan acceso a herramientas de IA. Proporcionar a los profesores las herramientas y plataformas que necesitan para experimentar e incorporar la IA en sus actividades de enseñanza e investigación. Proporcionarles un sistema de apoyo adecuado que incluya expertos en IA que puedan brindar orientación y asistencia a los profesores a medida que integran la IA en su enseñanza e investigación.
Aumentar el compromiso de las partes interesadas con la ética. Ayudar a las partes interesadas a comprometerse a ser usuarios éticos de la IA proporcionando formación y recursos exhaustivos y actualizados sobre ciberseguridad, privacidad y usos efectivos versus ineficaces de la IA, junto con los riesgos y beneficios de su uso.
Establecer roles de facilitador de IA en los campus. Los facilitadores pueden ayudar a profesores y personal a navegar su identidad como usuarios y educadores de IA. Implementar oportunidades de desarrollo profesional y recursos como capacitaciones, talleres, programas de coaching y mentoría, comunidades de aprendizaje entre pares y materiales educativos para ayudar a profesores y personal a convertirse en facilitadores. Establecer sistemas de reconocimiento y recompensa que reconozcan a quienes se destaquen en sus roles de facilitadores de apoyo.
Ser un líder comprometido. Apoyar a tus colegas en el viaje generativo de la IA participando regularmente en oportunidades de desarrollo profesional y capacitación, lo que te ayudará a tomar decisiones bien informadas y audaces sobre las nuevas políticas institucionales. Proporcionar tiempo dedicado para comunicarte con unidades y departamentos sobre cuestiones importantes relacionadas con el uso de la IA en tu institución.
Unidades y Departamentos
Reimagina el plan de estudios y las evaluaciones. Ayuda a los profesores a incorporar la inteligencia artificial (IA) en los cursos de manera que se creen experiencias de aprendizaje más personalizadas y auténticas, al mismo tiempo que se incentive el aprendizaje, la creatividad y la innovación sobre las calificaciones. Anima a las unidades y departamentos a utilizar un enfoque colaborativo y basado en evidencia, y proporciónales tiempo y presupuesto para la reconfiguración, junto con un proceso de revisión de currículo actualizado.
Capacita a las futuras generaciones de usuarios de la IA. Anima a las unidades y departamentos a pensar de manera continua en cómo evolucionará la IA con el tiempo y en diversas disciplinas para que puedan anticipar, identificar y reconocer las nuevas habilidades y conocimientos que los estudiantes necesitan tanto ahora como en el futuro.
Emplea o forma a especialistas en integración de la IA. Estos especialistas pueden evaluar las necesidades de comunicación y colaboración dentro de las unidades y departamentos, e identificar oportunidades para soluciones impulsadas por la IA.
Invierte en una infraestructura centralizada de IA de última generación. La infraestructura debe incluir recursos de informática de alto rendimiento, servicios en la nube y herramientas de desarrollo de IA para respaldar los esfuerzos de investigación e implementación. Proporciona acceso compartido a herramientas de IA, almacenamiento de datos y soporte técnico para todas las unidades y departamentos.
Ofrece un soporte de TI dedicado. Asegúrate de que cada unidad y departamento cuente con soporte de TI para abordar problemas técnicos relacionados con la integración de la IA y la colaboración. Emplea un equipo de soporte técnico en toda la institución para ayudar a los departamentos en la implementación, integración y resolución de problemas de soluciones de IA.
Desarrolla protocolos y pautas departamentales. Establece pautas que aborden la seguridad, privacidad y gestión de datos, y asegura que la información sensible compartida a través de herramientas impulsadas por la IA esté segura y cumpla con las regulaciones de protección de datos.
De Gruyter y Brill anuncian conjuntamente que han llegado a un acuerdo para formar De Gruyter Brill a través de una oferta pública de compra recomendada en efectivo por parte de De Gruyter por todas las acciones de Brill a un precio de oferta de 27,50 euros por acción (excluyendo dividendos), lo que representa una consideración total de aproximadamente 51,5 millones de euros.
La transacción crea la principal editorial académica en Humanidades y representa una oportunidad única para acelerar el crecimiento orgánico y alcanzar la escala necesaria. Con ingresos combinados proforma de alrededor de 134 millones de euros y 750 empleados, De Gruyter Brill estará bien posicionada para ofrecer el mejor servicio e infraestructura posible a sus comunidades, publicando conjuntamente más de 3,500 libros y 800 revistas al año.
La combinación de dos casas editoriales con siglos de historia llevará la marca De Gruyter Brill, lo que resalta la importancia de la sólida herencia y antecedentes familiares de ambas empresas. Tras el cierre de la transacción, la sede de De Gruyter Brill estará en Berlín, Alemania, mientras que la oficina de Brill en Leiden, los Países Bajos, será la segunda oficina más grande de la nueva combinación y mantendrá su importancia tanto en número de empleados como en responsabilidades.
La combinación contará con un equipo ejecutivo central compuesto por el Director Ejecutivo (CEO) y el Director Financiero (CFO) actuales de De Gruyter, Carsten Buhr y Christopher Radloff, y la Directora de Publicaciones (CPO) actual de Brill, Jasmin Lange. La junta directiva de la combinación estará compuesta por siete miembros, que incluirán al equipo ejecutivo central, un Director Comercial (CCO), un Director de Operaciones (COO), un Director de Tecnología (CTO) y un Director de Recursos Humanos (CHRO), que serán designados lo antes posible de acuerdo al principio de «la mejor persona para el trabajo». Se tiene la intención de integrar completamente los negocios tan pronto como sea posible después del cierre de la transacción.
Entrevista a la escritora Adela Villoria Adela Villoria es autora de dos libros de relatos cortos, ‘Con los pies en el suelo’ y ‘El corazón y la palabra’. Historias corrientes, relatos cortos o muy cortos. Retazos de vida que la autora tiene a su alcance mirando a través de una ventana. A. Villoria despliega su capacidad de observación acercándose al alma y a los sentimientos de sus personajes.
Todos los consumidores de medios de comunicación deben estar más atentos que nunca a la hora de verificar la veracidad científica. He aquí cómo mantenerse alerta en un nuevo panorama informativo.
Hasta hace muy poco, si deseabas obtener más información sobre un tema científico controvertido, como la investigación con células madre, la seguridad de la energía nuclear o el cambio climático, probablemente hacías una búsqueda en Google. Presentado con múltiples fuentes, elegías qué leer, seleccionando los sitios o autoridades en los que confiar.
Ahora tienes otra opción: puedes plantear tu pregunta a ChatGPT u otra plataforma de inteligencia artificial generativa y recibir rápidamente una respuesta concisa en forma de párrafo.
ChatGPT no busca en Internet de la misma manera que lo hace Google. En cambio, genera respuestas a las consultas prediciendo combinaciones de palabras probables a partir de una amalgama masiva de información disponible en línea.
Aunque tiene el potencial de mejorar la productividad, se ha demostrado que la IA generativa tiene algunos fallos importantes. Puede producir información errónea. Puede crear «alucinaciones«, un término benigno para inventar cosas. Y no siempre resuelve con precisión problemas de razonamiento. Por ejemplo, cuando se le preguntó si un automóvil y un tanque pueden pasar por una puerta, no consideró tanto el ancho como la altura. Sin embargo, ya se está utilizando para producir artículos y contenido web que es posible que hayas encontrado, o como una herramienta en el proceso de escritura. Aun así, es poco probable que sepas si lo que estás leyendo fue creado por la IA.
Como autores de «Science Denial: Why It Happens and What to Do About It» (Negación de la Ciencia: Por qué Ocurre y Qué Hacer al Respecto), preocupa cómo la IA generativa podría difuminar los límites entre la verdad y la ficción para aquellos que buscan información científica autoritaria.
Cada consumidor de medios necesita ser más vigilante que nunca al verificar la precisión científica en lo que lee. Así es cómo puedes mantenerte alerta en este nuevo panorama de la información.
Cómo la IA generativa podría fomentar la negación de la ciencia
Erosión de la confianza epistémica: Todos los consumidores de información científica dependen de los juicios de expertos científicos y médicos. La confianza epistémica es el proceso de confiar en el conocimiento que se obtiene de otros. Es fundamental para la comprensión y el uso de información científica. Ya sea que alguien esté buscando información sobre una preocupación de salud o tratando de comprender soluciones para el cambio climático, a menudo tienen un entendimiento científico limitado y poco acceso a evidencia de primera mano. Con un creciente cuerpo de información en línea, las personas deben tomar decisiones frecuentes sobre qué y a quién confiar. Con el aumento del uso de la IA generativa y su potencial de manipulación, creemos que la confianza es probable que se erosioné aún más de lo que ya lo ha hecho.
Desinformación o simplemente incorrecto: Si hay errores o sesgos en los datos con los que se entrenan las plataformas de IA, eso puede reflejarse en los resultados. En nuestras propias búsquedas, cuando le hemos pedido a ChatGPT que regenere múltiples respuestas a la misma pregunta, hemos obtenido respuestas contradictorias. Cuando se le preguntó por qué, respondió: «A veces cometo errores». Quizás el problema más complicado con el contenido generado por IA es saber cuándo está equivocado.
Diseminación deliberada de desinformación: La IA se puede utilizar para generar desinformación convincente en forma de texto, así como imágenes y videos deepfake. Cuando le preguntamos a ChatGPT que «escribiera sobre las vacunas al estilo de desinformación», produjo una cita inexistente con datos falsos. Geoffrey Hinton, exjefe de desarrollo de IA en Google, renunció para poder dar la alarma, diciendo: «Es difícil ver cómo se puede evitar que los actores malintencionados lo utilicen para cosas malas». La capacidad de crear y difundir información deliberadamente incorrecta sobre la ciencia ya existía, pero ahora es peligrosamente fácil.
Fuentes fabricadas: ChatGPT proporciona respuestas sin fuentes en absoluto, o si se le pide que proporcione fuentes, puede presentar fuentes inventadas. Ambos le pedimos a ChatGPT que generara una lista de nuestras propias publicaciones. Cada uno identificó algunas fuentes correctas. Más fueron alucinaciones, pero parecían ser reputables y en su mayoría plausibles, con coautores reales en revistas de sonido similar. Esta inventiva es un gran problema si una lista de publicaciones de un académico transmite autoridad a un lector que no se toma el tiempo para verificarlas.
Conocimiento desactualizado: ChatGPT no sabe lo que ha sucedido en el mundo después de la fecha de corte de su conocimiento. Una consulta sobre el porcentaje de personas en el mundo que han tenido COVID-19 devolvió una respuesta precedida por «según mi fecha de corte de conocimiento de septiembre de 2021». Dado lo rápido que avanza el conocimiento en algunas áreas, esta limitación podría significar que los lectores obtengan información errónea y desactualizada. Si estás buscando investigaciones recientes sobre un problema de salud personal, por ejemplo, ten cuidado.
Avance rápido y falta de transparencia: Los sistemas de IA siguen volviéndose más poderosos y aprenden más rápido, y pueden aprender más desinformación científica en el camino. Google anunció recientemente 25 nuevos usos incrustados de la IA en sus servicios. En este momento, no hay suficientes salvaguardias para garantizar que la IA generativa se convierta con el tiempo en un distribuidor más preciso de información científica.
¿Qué puedes hacer acerca de las alucinaciones de la IA?
Si utilizas ChatGPT u otras plataformas de IA, reconoce que es posible que no sean completamente precisas. La responsabilidad recae en el usuario para discernir la precisión.
Aumenta tu vigilancia. Es posible que pronto estén disponibles aplicaciones de verificación de hechos con IA, pero por ahora, los usuarios deben servir como sus propios verificadores de hechos. Recomendamos algunos pasos. El primero es: sé vigilante. Las personas a menudo comparten información que encuentran en búsquedas en las redes sociales con poco o ningún análisis. Aprende cuándo ser más reflexivo y cuándo vale la pena identificar y evaluar las fuentes de información. Si estás tratando de decidir cómo gestionar una enfermedad grave o entender los mejores pasos para abordar el cambio climático, tómate el tiempo para verificar las fuentes.
Mejora tu verificación de hechos. Un segundo paso es la lectura lateral, un proceso que utilizan los verificadores de hechos profesionales. Abre una nueva ventana y busca información sobre las fuentes, si se proporcionan. ¿La fuente es creíble? ¿El autor tiene experiencia relevante? ¿Cuál es el consenso de los expertos? Si no se proporcionan fuentes o no sabes si son válidas, utiliza un motor de búsqueda tradicional para encontrar y evaluar a expertos en el tema.
Evalúa las pruebas. A continuación, observa las pruebas y su conexión con la afirmación. ¿Hay evidencia de que los alimentos genéticamente modificados son seguros? ¿Hay evidencia de que no lo son? ¿Cuál es el consenso científico? Evaluar las afirmaciones requerirá esfuerzo más allá de una consulta rápida a ChatGPT.
Si comienzas con la IA, no te detengas allí. Ten precaución al usarla como la única autoridad en cualquier tema científico. Puedes consultar lo que ChatGPT tiene que decir sobre organismos genéticamente modificados o la seguridad de las vacunas, pero también realiza una búsqueda más diligente utilizando motores de búsqueda tradicionales antes de sacar conclusiones.
Evalúa la plausibilidad. Juzga si la afirmación es plausible. ¿Es probable que sea cierta? Si la IA hace una declaración poco plausible (y incorrecta), como «1 millón de muertes fueron causadas por las vacunas, no por el COVID-19», considera si tiene sentido. Haz un juicio tentativo y luego mantente abierto a revisar tu pensamiento una vez que hayas verificado la evidencia.
Promueve la alfabetización digital en ti mismo y en otros. Todos necesitan mejorar sus habilidades. Mejora tu propia alfabetización digital y, si eres padre, maestro, mentor o líder comunitario, promueve la alfabetización digital en los demás. La Asociación Estadounidense de Psicología ofrece orientación sobre cómo verificar información en línea y recomienda que los adolescentes sean capacitados en habilidades de redes sociales para minimizar los riesgos para la salud y el bienestar. El Proyecto de Alfabetización en Noticias proporciona herramientas útiles para mejorar y apoyar la alfabetización digital.
Arma-te con las habilidades que necesitas para navegar por el nuevo paisaje de información de la IA. Incluso si no utilizas la IA generativa, es probable que ya hayas leído artículos creados por ella o desarrollados a partir de ella. Puede llevar tiempo y esfuerzo encontrar y evaluar información confiable sobre ciencia en línea, pero vale la pena.
Gale Sinatra, Profesora de Educación y Psicología en la Universidad del Sur de California y Barbara K. Hofer, Profesora Emérita de Psicología en Middlebury.
Este documento explora cómo se puede utilizar los datos abiertos en la prestación de servicios públicos y su potencial para la colaboración, la resolución conjunta de problemas y la innovación abierta. Destaca dónde se han liberado datos abiertos por parte de instituciones del sector público y sus efectos en la entrega de servicios públicos.
La naturaleza del sector público es compleja, al igual que las áreas de política de las que es responsable. Al mismo tiempo, se presentan nuevas posibilidades debido a la cambiante naturaleza de los datos.
Este documento recoge la investigación del ODI sobre diferentes formas de entender los impactos de la liberación de datos abiertos para los servicios públicos, al tiempo que captura la complejidad de la prestación de servicios públicos.
Se ha visualizado los datos abiertos en un ecosistema para identificar oportunidades de datos abiertos en el sector público. Al adoptar este enfoque, desarrollamos tres patrones generales de uso de datos abiertos en los servicios públicos.
Patrones generales de uso de datos abiertos:
Patrón 1 utiliza datos abiertos para aumentar el acceso a servicios para ciudadanos u organizaciones.
Patrón 2 utiliza datos abiertos para planificar la prestación de servicios públicos y hacer más eficientes las cadenas de prestación de servicios; los beneficiarios directos son los comisionados, gerentes y trabajadores de servicios públicos de primera línea.
Patrón 3 utiliza datos abiertos para informar la formulación de políticas; los beneficiarios directos son representantes electos, formuladores de políticas y ciudadanos que desean influir en las políticas.
Hasta el momento, se han desarrollado recomendaciones prácticas para una serie de actores con el fin de apoyar un mayor uso de datos abiertos en la prestación de servicios públicos.
Las recomendaciones prácticas para un mayor uso de datos abiertos en los servicios públicos se centran en:
Colaboración organizativa
Infraestructura tecnológica, habilidades digitales y alfabetización
En este número de Library Technology Reports (vol. 58, nº 3), analizaremos las ideas preconcebidas más comunes sobre los sitios web de las bibliotecas y el diseño web, y trabajaremos para comprender qué hace que un sitio web de una biblioteca sea útil, relevante y fácil de usar.
Universo Abierto 