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El laboratorio invisible de la publicación científica en América Latina: experiencias, desafíos y prácticas editoriales

Roman-Acosta, D., Artigas Morales, W., Linares Morales, J. A., Romero Pérez, N., Pérez de Hernández, A., Kligmann, D. M., Spengler, G., Salas Zendejo, D., Hernández Gutiérrez, K. A., Sánchez-Urdaneta, A. B., Giniebra Urra, R., & Paz Enrique, L. E. (2026). The Invisible Laboratory: Publishing Experiences in the Latin American Context. Editorial PLAGCIS. DOI: 10.69821/978-628-97750-0-

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Se adentra en la parte menos visible de la comunicación científica: todo el trabajo, las decisiones, los problemas y los aprendizajes que existen detrás de cada artículo publicado. El libro reúne las experiencias de editores, investigadores y gestores editoriales de diferentes países latinoamericanos para mostrar cómo se construye y mantiene una publicación científica, especialmente en el contexto de las revistas de acceso abierto. Su planteamiento parte de una idea fundamental: publicar ciencia no consiste únicamente en recibir y difundir artículos, sino que implica un complejo entramado de evaluación, edición, gestión, tecnología, ética, coordinación de personas y garantía de la calidad científica.

La obra está estructurada en siete capítulos que recorren buena parte del ecosistema editorial contemporáneo. Aborda desde los primeros pasos de quien comienza a ejercer como editor científico hasta cuestiones relacionadas con la revisión por pares, la gestión de conflictos y crisis editoriales, la ética y la curaduría de contenidos, la renovación de los equipos de las revistas y la administración técnica de plataformas como Open Journal Systems (OJS). También dedica especial atención al futuro del acceso abierto, examinando cuestiones como la sostenibilidad, la equidad y la transformación del ecosistema científico.

Uno de los aspectos más interesantes del libro es que no pretende ser simplemente un manual técnico. Sus autores utilizan sus propias experiencias para convertir la práctica editorial en conocimiento compartido. El editor aparece así como una figura que debe combinar competencias científicas, técnicas, organizativas y éticas, mientras que la gestión de una revista se presenta como un proceso colectivo que requiere coordinación entre autores, revisores, editores, gestores y personal técnico. Esta perspectiva resulta especialmente relevante en América Latina, donde el acceso abierto constituye una pieza importante de las políticas de comunicación científica y donde muchas revistas desarrollan su actividad dentro de modelos institucionales y no comerciales.

El libro presta asimismo atención a los cambios provocados por la transformación digital y la inteligencia artificial. La digitalización ha modificado profundamente la producción, gestión y difusión de las revistas científicas, mientras que herramientas como OJS han convertido la gestión editorial en un proceso cada vez más dependiente de infraestructuras tecnológicas. A ello se suman nuevos retos relacionados con la inteligencia artificial, la integridad científica, la evaluación y la sostenibilidad de las publicaciones. En este contexto, conocer la «trastienda» de las revistas resulta esencial para comprender cómo garantizar la calidad, la transparencia y la integridad de la comunicación científica.

En conjunto, la obra ofrece una visión muy útil y práctica de la edición científica desde la perspectiva de quienes trabajan dentro de ella, poniendo en valor un trabajo que habitualmente permanece oculto para los lectores. Su principal aportación consiste en hacer visible ese «laboratorio invisible» en el que se toman decisiones editoriales, se gestionan revisiones, se resuelven conflictos, se mantienen plataformas tecnológicas y se construyen políticas de acceso abierto. Por ello, puede resultar especialmente interesante para quienes trabajan en bibliotecas universitarias, servicios de apoyo a la investigación, revistas científicas, edición académica y ciencia abierta, así como para investigadores que quieran comprender mejor qué ocurre con sus trabajos desde que los envían hasta que finalmente llegan a los lectores.

Guía de escritura académica científica

Contreras Briceño, Felipe. (2026). Guía de escritura académica científica. Universidad de O’Higgins, Repositorio Académico UOH https://repositorio.uoh.cl/handle/611/1129?locale-attribute=es

La Guía de escritura académica científica es un recurso didáctico elaborado por Felipe Contreras Briceño y publicado por la Universidad de O’Higgins en 2026. Su propósito es ofrecer una herramienta práctica para mejorar las competencias de escritura académica y científica, especialmente en el contexto de la educación superior. La guía aborda la escritura como un proceso que no se limita a la redacción final del documento, sino que comprende distintas fases de planificación, textualización y revisión, proporcionando orientaciones para organizar las ideas y construir textos académicos coherentes y comprensibles.

Uno de los ejes fundamentales del documento es la cohesión textual, elemento esencial para conseguir que las diferentes partes de un escrito mantengan una relación lógica y fluida. La guía dedica apartados específicos a los mecanismos de conexión, recurrencia y progresión, que permiten articular las ideas, mantener los referentes a lo largo del texto y desarrollar de manera ordenada la información. De este modo, la escritura académica se presenta como una actividad estructurada en la que la claridad de los argumentos depende tanto de la calidad de las ideas como de la forma en que estas se relacionan entre sí.

El recurso también presta especial atención a aspectos formales de la escritura, incorporando contenidos sobre puntuación, ortografía acentual y ortografía literal. Estos elementos son tratados como componentes necesarios de una comunicación científica eficaz, ya que una correcta presentación lingüística contribuye a evitar ambigüedades y facilita la comprensión de contenidos especializados. La guía combina explicaciones con ejemplos, de manera que puede utilizarse tanto como material de aprendizaje como herramienta de consulta durante la elaboración de trabajos académicos.

Otro aspecto interesante es la incorporación de recursos audiovisuales complementarios, que amplían los contenidos de la guía y favorecen el aprendizaje autónomo. En conjunto, el documento funciona como una introducción sistemática a las principales dimensiones de la escritura académica: desde la planificación inicial de un texto hasta su revisión, pasando por la construcción de la cohesión y el dominio de las convenciones lingüísticas. Por ello, resulta especialmente útil para estudiantes universitarios, investigadores en formación y cualquier persona que necesite producir textos académicos y científicos con mayor claridad, coherencia y rigor.

Manual apegado a APA 7.a edición para citar, documentar y transparentar el uso de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen)

Ruiz Mendoza, K. K. Manual apegado a APA 7.ª edición para citar, documentar y transparentar el uso de IAGen. 2026. El documento ofrece orientaciones prácticas para documentar de manera transparente el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa en trabajos académicos y de investigación

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El documento propone un marco práctico para transparentar el uso de la inteligencia artificial generativa (IAGen) en la producción académica, partiendo de una idea fundamental: no basta con declarar de forma genérica que se ha utilizado IA. La transparencia exige explicar qué herramienta se empleó, con qué finalidad, qué partes del trabajo fueron afectadas, cómo se verificó la información generada y qué responsabilidad asumieron finalmente los autores.

El principio central es que la utilización de IA debe ser documentable y auditable, manteniendo siempre la contribución intelectual humana como elemento fundamental del trabajo académico.

Uno de los principios más importantes del manual es la responsabilidad humana final. La inteligencia artificial puede ayudar a organizar ideas, redactar, traducir, revisar la claridad de un texto, elaborar tablas, generar imágenes o apoyar determinados análisis, pero no puede asumir la responsabilidad ética, académica o legal del trabajo. Las decisiones sobre las ideas, la interpretación de los resultados, las conclusiones, la selección de fuentes y la edición definitiva corresponden a las personas autoras. Por esta razón, el documento recomienda que la IA nunca aparezca como autora o coautora de una investigación.

El manual insiste especialmente en la verificación de los resultados producidos por la IA. Toda afirmación, dato, cita, DOI, referencia bibliográfica, tabla, figura o resultado sugerido por una herramienta generativa debe contrastarse con fuentes originales o documentación primaria. La salida de un modelo de lenguaje no debe considerarse por sí misma una fuente de conocimiento. Esta recomendación resulta especialmente relevante porque los sistemas generativos pueden producir información incorrecta, referencias inexistentes o interpretaciones que parecen plausibles pero carecen de respaldo documental.

Una aportación práctica del documento es la creación de una bitácora de uso de IA generativa. Esta debería registrar elementos como la fecha, la herramienta y el modelo utilizado, el objetivo académico, el prompt, la salida que finalmente se empleó y las modificaciones o verificaciones realizadas por el autor. De este modo, el uso de IA deja de ser una actividad opaca y pasa a formar parte de la metodología documentada de la investigación. El manual señala que el registro debe ser suficientemente claro para que otra persona pueda comprender qué intervención tuvo la IA, aunque no necesariamente pueda reproducir exactamente la misma respuesta.

El documento también ofrece modelos concretos para redactar una declaración metodológica sobre el uso de IA. La fórmula propuesta consiste en indicar qué herramienta se utilizó, para qué finalidad y dejar constancia de que la persona autora revisó, verificó y modificó la salida antes de incorporarla al trabajo. Se pretende así evitar declaraciones ambiguas como “se utilizó inteligencia artificial” y sustituirlas por explicaciones específicas sobre la naturaleza y alcance de la intervención tecnológica.

Otro aspecto destacado es la documentación de los prompts y de las salidas relevantes mediante apéndices. El manual recomienda identificar la herramienta, el modelo y la fecha de utilización, explicar el objetivo académico, conservar el prompt suficientemente completo, registrar la salida relevante, documentar las modificaciones humanas y señalar las fuentes utilizadas para verificar los resultados. Esta documentación proporciona una especie de rastro de auditoría que permite reconstruir cómo intervino la IA en el proceso de elaboración del trabajo.

La guía presta también atención a la privacidad y protección de datos. No recomienda incorporar a los apéndices conversaciones que contengan nombres, matrículas, correos electrónicos, rostros, direcciones, datos médicos u otra información sensible. Del mismo modo, deben evitarse prompts que revelen contraseñas, credenciales, documentos internos o información protegida. La transparencia sobre el uso de IA no debe convertirse, por tanto, en una nueva fuente de exposición de información personal o confidencial.

En cuanto a la presentación formal, el manual adapta estas prácticas al estilo APA 7.ª edición. Propone modelos para las declaraciones metodológicas, las notas de figuras generadas con IA, las tablas elaboradas con asistencia de IA y las referencias de chats específicos. También explica cómo organizar los apéndices y cómo numerar sus tablas y figuras: por ejemplo, Tabla A1 o Figura A1 para el Apéndice A.

En definitiva, el documento plantea que la cuestión no es prohibir o permitir genéricamente la inteligencia artificial en la investigación, sino establecer condiciones de uso responsable. La IA puede convertirse en una herramienta legítima para mejorar determinados procesos académicos siempre que exista supervisión humana, transparencia, trazabilidad y verificación. La idea esencial podría resumirse así: la IA puede participar en el proceso de producción del conocimiento, pero la responsabilidad sobre ese conocimiento continúa siendo humana.

Manual de lectura, escritura y oralidad académicas: una guía para desarrollar competencias comunicativas en el ingreso a la universidad

Navarro, Federico, y Graciela Aparicio (coords.). Manual de lectura, escritura y oralidad académicas para ingresantes a la universidad. Buenos Aires: Universidad Argentina de la Empresa (UADE), 2026.

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Manual de lectura, escritura y oralidad académicas para ingresantes a la universidad, coordinado por Federico Navarro y Graciela Aparicio, constituye una propuesta pedagógica destinada a facilitar la transición de los estudiantes hacia la cultura académica universitaria. Su propósito principal es acompañar el proceso de enculturación durante el primer año de estudios mediante el desarrollo de competencias fundamentales de lectura, escritura y comunicación oral, entendidas no como habilidades generales, sino como prácticas propias de la educación superior. Aunque el manual se orienta especialmente a estudiantes de Economía y Administración, sus planteamientos, estrategias y actividades poseen un carácter transversal que los hace aplicables a cualquier disciplina universitaria. La obra adopta como eje temático cuestiones relacionadas con la empresa, la sostenibilidad y la responsabilidad social, integrando así el aprendizaje de la comunicación académica con problemáticas de actualidad.

Uno de los principales aportes del manual es su concepción de la alfabetización académica como un proceso de incorporación progresiva a las formas de producir, interpretar y comunicar conocimiento características de la universidad. Los autores parten de la idea de que los estudiantes no llegan a la educación superior con un dominio completo de estas prácticas, por lo que resulta necesario enseñarlas explícitamente. En este sentido, el manual explica cuáles son las expectativas que la comunidad académica tiene respecto a quienes escriben y leen textos universitarios, cómo se construye el conocimiento mediante el diálogo con otros autores y por qué resulta esencial comprender las convenciones discursivas que regulan la producción científica y profesional.

La obra dedica una atención especial al desarrollo de la autoría académica. Los estudiantes aprenden que escribir en la universidad no consiste únicamente en reproducir información, sino en construir una voz propia fundamentada en evidencias y en el análisis crítico de las fuentes consultadas. Para ello, el manual aborda cuestiones como la identificación de fuentes científicamente fiables, la evaluación de su calidad y pertinencia, el uso adecuado de las citas y referencias bibliográficas y la integración de diferentes perspectivas para elaborar argumentos propios. De esta manera, fomenta una concepción ética y responsable de la escritura académica, basada en el reconocimiento del trabajo intelectual ajeno y en la prevención del plagio.

El contenido se organiza en siete capítulos, diseñados para desarrollarse a lo largo de un curso de aproximadamente 72 horas, en los que se trabajan de forma progresiva competencias esenciales para la producción de textos académicos. Entre ellas destacan la planificación de un informe de lectura, la formulación de afirmaciones y argumentos sólidos, la búsqueda y selección de información, el análisis crítico de fuentes, la organización de ideas, la construcción de una voz autoral y la revisión sistemática de los textos. Cada capítulo combina explicaciones conceptuales con actividades prácticas, ejemplos comentados y ejercicios que permiten aplicar inmediatamente los conocimientos adquiridos.

El informe de lectura constituye el género central alrededor del cual se articula buena parte de la propuesta didáctica. Los coordinadores consideran que este tipo de texto representa una herramienta privilegiada para el aprendizaje porque obliga a comprender, sintetizar, analizar, comparar y valorar críticamente distintos documentos antes de elaborar una interpretación propia. A través de una secuencia cuidadosamente estructurada, los estudiantes aprenden a planificar, redactar y revisar informes que no solo demuestran comprensión lectora, sino también capacidad de reflexión y argumentación, convirtiendo la escritura en un instrumento para aprender y construir conocimiento.

Otro aspecto destacable del manual es su flexibilidad metodológica. Aunque ha sido concebido para un contexto universitario concreto, los contenidos, actividades y estrategias pueden adaptarse fácilmente a otras titulaciones, instituciones y modalidades de enseñanza. Los autores proponen materiales reutilizables y escalables que permiten ajustar la profundidad de los contenidos según las necesidades de cada curso o programa formativo. Asimismo, la obra incorpora una amplia variedad de géneros discursivos y situaciones comunicativas que enriquecen la formación de los estudiantes y favorecen el desarrollo de competencias transferibles a distintos ámbitos académicos y profesionales.

En conjunto, el Manual de lectura, escritura y oralidad académicas para ingresantes a la universidad representa una valiosa contribución a la alfabetización académica en la educación superior. Su enfoque combina fundamentos teóricos sólidos con una orientación eminentemente práctica, ofreciendo a docentes y estudiantes un conjunto de herramientas para comprender cómo se produce y comunica el conocimiento en la universidad. Más que enseñar técnicas de redacción, el manual propone formar escritores y lectores capaces de participar activamente en las comunidades académicas, desarrollar pensamiento crítico y construir una identidad intelectual basada en el rigor, la reflexión y el uso responsable de la información.

La inteligencia artificial redefine la educación superior: herramientas, competencias y buenas prácticas para la docencia universitaria

Barra Arias, Enrique; López Fernández, Daniel; Conde Díaz, Javier; Dueñas Lerín, Jorge; Martínez Ruiz de Arcaute, Gonzalo; Ortega Requena, Fernando; Lara Cabrera, Raúl. Inteligencia Artificial en la Educación Superior 2025: Transformaciones Docentes, Herramientas y Buenas Prácticas. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid, Servicio de Innovación Educativa, octubre de 2025. DOI: 10.20868/UPM.book.91489.

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La segunda edición del informe Inteligencia Artificial en la Educación Superior 2025 constituye una de las revisiones más completas en lengua española sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en la enseñanza universitaria.

Elaborado por investigadores y docentes de la Universidad Politécnica de Madrid, el documento ofrece una visión práctica y rigurosa dirigida al profesorado, con el propósito de facilitar la incorporación de la IA en la actividad docente de manera ética, responsable y pedagógicamente fundamentada. Más que presentar una posición institucional cerrada, el informe reúne experiencias reales, casos de estudio, recomendaciones metodológicas y un amplio catálogo de herramientas que permiten comprender cómo la IA está modificando los procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación en la universidad.

Uno de los aspectos más relevantes del informe es su análisis del momento histórico que vive la inteligencia artificial. Los autores plantean el debate sobre si la IA generativa atraviesa actualmente la denominada «curva de la desilusión» descrita por Gartner o si, por el contrario, se encuentra avanzando hacia la Inteligencia Artificial General (IAG). Para ello confrontan dos visiones complementarias: una más crítica, que alerta sobre problemas como la deuda cognitiva, las alucinaciones, el elevado coste económico y energético, el exceso de expectativas y la escasa rentabilidad de numerosos proyectos; y otra más optimista, basada en los extraordinarios avances recientes en razonamiento, programación, matemáticas y ciencias alcanzados por modelos como GPT-5, Gemini, Claude, DeepSeek o LLaMA. El informe concluye que ambas perspectivas no son incompatibles, sino que reflejan el proceso natural de maduración de una tecnología con enorme potencial transformador.

El documento dedica una parte sustancial a explicar el funcionamiento de la inteligencia artificial generativa y su evolución tecnológica. A partir de una introducción accesible sobre los grandes modelos de lenguaje (LLM), las redes neuronales y los procesos de entrenamiento e inferencia, analiza cómo estas tecnologías están cambiando profundamente la creación de contenidos, la evaluación del aprendizaje, la personalización educativa, los sistemas de tutoría inteligente y la asistencia al estudiante. La IA deja de entenderse únicamente como una herramienta de automatización para convertirse en un verdadero asistente cognitivo capaz de colaborar con docentes y estudiantes durante todo el proceso formativo.

Especial interés tiene el análisis de experiencias reales desarrolladas en la Universidad Politécnica de Madrid y en otras instituciones de educación superior. El informe presenta numerosos casos de estudio donde la IA ya forma parte de la práctica docente cotidiana: utilización de ChatGPT como apoyo en trabajos prácticos, asistentes virtuales integrados en escape rooms educativos, sistemas generadores de cuestionarios adaptativos y múltiples aplicaciones destinadas a facilitar la evaluación, la preparación de materiales o la atención personalizada del alumnado. Estos ejemplos no se presentan como modelos universales, sino como experiencias inspiradoras que muestran diferentes formas de integrar la IA respetando los objetivos pedagógicos y las características específicas de cada asignatura.

Otro de los grandes aportes del informe es la revisión sistemática de las herramientas de inteligencia artificial actualmente disponibles para el profesorado universitario. Además de analizar asistentes conversacionales como ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude o Perplexity, incorpora aplicaciones para la generación de imágenes, presentaciones, vídeos, infografías, cuestionarios, análisis documental, programación mediante IA y creación de agentes inteligentes. Cada herramienta es descrita desde una perspectiva práctica, mostrando sus posibilidades educativas, sus limitaciones y los escenarios donde puede aportar mayor valor añadido. Esta orientación convierte al documento en una auténtica guía de referencia para quienes desean comenzar o profundizar en el uso de estas tecnologías en la universidad.

Los autores insisten especialmente en que el verdadero reto no consiste únicamente en aprender a utilizar herramientas de IA, sino en desarrollar competencias docentes adaptadas a este nuevo contexto. Proponen un perfil profesional basado en cuatro grandes dimensiones: comprender los fundamentos de la inteligencia artificial, conocer sus implicaciones éticas y sociales, integrarla estratégicamente en la práctica docente y diseñar actividades que permitan al alumnado utilizar estas tecnologías de forma crítica, ética y responsable. En este sentido, el informe adopta el concepto de «humano potenciado por la IA», entendido como aquel profesional capaz de aumentar sus capacidades intelectuales mediante una colaboración inteligente con estas herramientas, sin sustituir el juicio crítico ni la creatividad humana.

La obra dedica asimismo un amplio espacio a examinar los riesgos asociados al uso intensivo de la inteligencia artificial. Entre ellos destacan el plagio académico, la pérdida de habilidades de razonamiento y escritura, la dependencia tecnológica, las brechas digitales, la desinformación, los sesgos algorítmicos y los problemas relacionados con la privacidad y la protección de datos. Los autores subrayan que la integración responsable de la IA exige revisar los sistemas tradicionales de evaluación, fortalecer la alfabetización digital y desarrollar nuevas estrategias pedagógicas que fomenten el pensamiento crítico en lugar de limitarse a prohibir el uso de estas herramientas.

Finalmente, el informe aborda el marco regulatorio y competencial que comienza a consolidarse tanto en Europa como en organismos internacionales como la UNESCO. La obra concluye que la IA representa una transformación estructural comparable a la llegada de Internet, por lo que las universidades deben asumir un papel protagonista en la formación de docentes y estudiantes. En lugar de contemplar la inteligencia artificial como una amenaza, propone aprovecharla como una oportunidad para redefinir el papel del profesorado, personalizar el aprendizaje, impulsar la innovación educativa y preparar a los futuros profesionales para convivir con sistemas inteligentes cada vez más avanzados. La clave del éxito residirá en combinar las capacidades de la IA con las competencias exclusivamente humanas —creatividad, pensamiento crítico, juicio ético y capacidad de decisión— para construir una educación superior más eficaz, inclusiva y preparada para los desafíos del futuro

Inteligencia artificial: reflexiones para anticipar sus retos y construir un futuro responsable

Torres Vargas, G. A. (coord.). (2025). Inteligencia artificial. Pensarla para actuar mirando al futuro. Serie Tecnologías de la Información. Ciudad de México: Universidad Nacional Autónoma de México. 192 p. ISBN: 978-607-642-159-8.

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Inteligencia artificial. Pensarla para actuar mirando al futuro es una obra colectiva coordinada por Georgina Araceli Torres Vargas que propone una reflexión crítica sobre el acelerado desarrollo de la inteligencia artificial y sus implicaciones para la sociedad. Frente al entusiasmo que despiertan las posibilidades de estas tecnologías, el libro plantea la necesidad de analizar sus efectos desde una perspectiva académica, ética y social, con el propósito de anticipar los desafíos que surgirán en los próximos años. La obra parte de la premisa de que la IA representa un auténtico punto de inflexión histórico y que sus consecuencias trascenderán el ámbito tecnológico para transformar profundamente la educación, la investigación, el trabajo y la vida cotidiana.

Inteligencia artificial e integridad de la información. Perspectivas para un uso responsable

Hernández Pérez, J. (coord.), & Cox, A. (2025). Inteligencia artificial e integridad de la información. Perspectivas para un uso responsable. Serie Información y Sociedad. Ciudad de México: Universidad Nacional Autónoma de México. 204 p. ISBN: 978-607-642-424-7.

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Inteligencia artificial e integridad de la información. Perspectivas para un uso responsable ofrece una reflexión multidisciplinar sobre uno de los mayores desafíos de la sociedad contemporánea: preservar la integridad de la información en un contexto profundamente transformado por la inteligencia artificial. Coordinada por Jonathan Hernández Pérez, con la participación de Andrew Cox y otros especialistas, la obra surge de las discusiones desarrolladas en el Seminario Inteligencia Artificial e Integridad de la Información, celebrado en el marco del Mexican Information Global Forum. El libro reúne diez capítulos que analizan desde distintas perspectivas las implicaciones sociales, éticas, tecnológicas y educativas derivadas del creciente protagonismo de la IA en la producción, distribución y consumo de información.

La alfabetización en inteligencia artificial y las habilidades socioemocionales como competencias transversales en la educación.

Licardo, Marta, y Alenka Lipovec, eds. Artificial Intelligence Literacy and Social-Emotional Skills as Transversal Competencies in Education. Hamburgo: Verlag Dr. Kovač, 2024

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Esta monografía científica, financiada en el marco del proyecto SETCOM (Entornos de Soporte para la Mejora de Competencias Transversales en la Educación), aborda en profundidad la intersección crítica entre la alfabetización en Inteligencia Artificial (IA) y el desarrollo de habilidades socioemocionales (SE) dentro de los sistemas educativos actuales.

A través de una rigurosa aproximación metodológica basada en la investigación pedagógica empírica, el volumen se compone de múltiples estudios orientados a tender puentes entre las directrices de las políticas públicas y la práctica real en las aulas. El postulado central de la obra sostiene que tanto la capacidad técnica para comprender la IA como las competencias humanas de índole emocional no deben avanzar de forma aislada, sino converger de forma sinérgica como pilares fundamentales y transversales que doten a estudiantes y profesores de las herramientas necesarias para navegar un ecosistema digital dinámico y en constante transformación.

En la dimensión puramente tecnológica, el texto examina el panorama de la Inteligencia Artificial aplicada en la educación (AIED), desglosando conceptualmente sus aproximaciones en cuatro ejes: aprender con la IA, utilizar la IA para comprender los procesos de aprendizaje (mediante la analítica de trazas digitales y movimientos del usuario), aprender sobre la tecnología en sí y prepararse éticamente para sus implicaciones laborales y de privacidad. Se ofrece un repaso histórico riguroso que va desde las primeras máquinas de opción múltiple de Sidney Pressey en la década de 1920 y los dispositivos de retroalimentación inmediata basados en el condicionamiento de B.F. Skinner, hasta los actuales Sistemas de Tutoría Inteligente (ITS). La monografía resalta que, gracias a los modelos de aprendizaje automático y por refuerzo, los sistemas de tutoría actuales han alcanzado capacidades competitivas comparables a las de un tutor humano personalizado, reduciendo drásticamente los tiempos de asimilación de contenidos y adaptándose de forma flexible a las necesidades e inclusión de cada estudiante.

Por otro lado, la obra categoriza las tecnologías de IA vigentes en tres grandes grupos superpuestos según sus destinatarios: las enfocadas en el estudiante (que incluyen aplicaciones asistidas, simulaciones, herramientas para personas con discapacidad, chatbots de tutoría y evaluaciones formativas automatizadas), las enfocadas en el docente (como la detección de plagio, curación inteligente de materiales de enseñanza y asistentes de corrección) y las institucionales (centradas en la planificación de horarios, procesos de admisión y la detección temprana de deserción escolar). En este sentido, la irrupción de las herramientas de IA generativa ocupa un espacio analítico relevante; mediante diversos estudios de caso prácticos con estudiantes universitarios de educación de la Universidad de Maribor, se demuestra el inmenso valor de estas plataformas como catalizadores de lluvia de ideas y copilotos de investigación creativa. Sin embargo, los investigadores lanzan una advertencia contundente al ilustrar cómo una formulación imprecisa de instrucciones (prompts de baja calidad) o una terminología inadecuada pueden desembocar en resultados defectuosos, lo que sitúa la capacidad de evaluación crítica y el dominio conceptual del ser humano por encima del automatismo computacional.

Finalmente, el libro profundiza en el factor humano analizando el rol fundamental del Aprendizaje Socioemocional (SEL) y la competencia relacional de los profesores. Se presentan análisis de tipologías para comprender las actitudes de los alumnos ante la IA y su relación con el trabajo en equipo, una destreza indispensable puesto que los propios algoritmos de IA ya se usan con éxito para conformar grupos de estudio heterogéneos y dinámicos en las aulas. Los capítulos de cierre se enfocan en los educadores de distintos niveles escolares, señalando que las creencias y actitudes que posee un docente acerca del aprendizaje socioemocional actúan como predictores directos de su competencia relacional, es decir, de su capacidad para establecer y sostener vínculos humanos constructivos y empáticos. El libro concluye con una firme defensa de la ética y la cautela: la tecnología en la enseñanza no debe mitificarse ni emplearse ciegamente (lo que generaría un oxímoron pedagógico debido a las respuestas absurdas que las máquinas aún producen), sino que debe gestionarse a través de un enfoque centrado en el bienestar humano para dar pie a una educación equitativa, transformadora, inclusiva y verdaderamente holística.









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Inteligencia artificial y educación

Díaz-Noguera, María Dolores, Carlos Hervás-Gómez y Fulgencio Sánchez-Vera (coords.). 2024. Artificial Intelligence and Education. Granada: Editorial Octaedro. https://octaedro.com/libro/artificial-intelligence-and-education/

El libro ofrece una visión amplia y multidisciplinar sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación contemporánea, analizando sus implicaciones pedagógicas, éticas y sociales. A través de diferentes capítulos escritos por especialistas internacionales, la obra examina cómo la IA está transformando los procesos de enseñanza y aprendizaje, desde la educación primaria hasta la universidad, y cómo estas tecnologías están redefiniendo las competencias docentes y estudiantiles en la era digital.

Uno de los ejes centrales del volumen es el potencial de la IA para mejorar la accesibilidad y la inclusión educativa. Se presentan experiencias y estudios sobre el uso de chatbots, sistemas adaptativos y herramientas digitales que favorecen el aprendizaje personalizado y la atención a la diversidad, especialmente en contextos de discapacidad o necesidades educativas específicas. Al mismo tiempo, se subraya la importancia de diseñar estas tecnologías desde principios de equidad y diseño universal del aprendizaje.

Otro bloque relevante aborda los desafíos éticos y académicos derivados de la incorporación de la IA en la educación, como la integridad académica, la privacidad de los datos, la fiabilidad de los sistemas automatizados y el desarrollo del pensamiento crítico. Los autores insisten en la necesidad de una implementación responsable, donde la tecnología actúe como apoyo y no como sustituto del juicio humano.

La obra plantea una reflexión de fondo sobre la colaboración entre humanos y máquinas en la sociedad del conocimiento. Lejos de una visión puramente instrumental, se defiende un enfoque en el que la IA amplía las capacidades humanas, pero exige también nuevas competencias críticas, pedagógicas y éticas para garantizar una educación más justa, inclusiva y sostenible.

Cómo citar la inteligencia artificial en los trabajos académicos: guía práctica para investigadores y estudiantes

Universitat Oberta de Catalunya (UOC). ¿Cómo citar la IA en los trabajos? Barcelona: Biblioteca de la UOC. Disponible en: https://hdl.handle.net/10609/148823

La guía elaborada por la Biblioteca de la Universitat Oberta de Catalunya ofrece orientaciones prácticas para el uso responsable y la correcta citación de herramientas de inteligencia artificial generativa en trabajos académicos y científicos.

El documento parte de la premisa de que la IA puede ser un apoyo útil para la investigación y la redacción, pero advierte que sus resultados deben verificarse siempre, ya que estas herramientas pueden proporcionar información incorrecta o incluso inventar fuentes bibliográficas. Por ello, recomienda solicitar las fuentes utilizadas por la IA, contrastarlas críticamente y citar directamente las fuentes originales cuando sean fiables. Además, cuando la IA forme parte del proceso de investigación, su utilización debe describirse explícitamente en la metodología del trabajo.

La publicación distingue entre la citación de una conversación mantenida con una herramienta de IA y la citación de la propia herramienta. Una conversación solo debería citarse cuando exista un enlace permanente y público que permita a otras personas recuperar y consultar el contenido exacto del diálogo. En aquellos casos en que la conversación no pueda compartirse por razones técnicas, éticas o de privacidad, la recomendación es citar únicamente la herramienta empleada, indicando claramente que se utilizó como apoyo durante la elaboración del trabajo.

La guía también aclara cuándo no es necesario citar la IA. Por ejemplo, no se requiere referencia cuando la herramienta se utiliza únicamente para localizar fuentes de información, del mismo modo que no se cita un buscador web o una base de datos. Tampoco suele ser necesario citar funciones de IA integradas en programas de uso cotidiano. Sin embargo, cuando la inteligencia artificial constituye una parte relevante del método de investigación, su utilización debe documentarse obligatoriamente.

Uno de los aspectos más valiosos del documento es su análisis comparativo de distintos estilos de citación. La UOC señala que, aunque todavía no existe una normalización universal, algunos estilos han comenzado a desarrollar pautas específicas. Entre ellos destaca especialmente APA, considerado el sistema que ofrece actualmente las orientaciones más completas y detalladas para referenciar contenidos generados mediante inteligencia artificial. Además, se subraya que las respuestas de los sistemas generativos son dinámicas y pueden variar entre sesiones, por lo que es importante documentar el texto exacto utilizado, incorporándolo en anexos o materiales suplementarios cuando resulte relevante para la comprensión del trabajo.

El documento dedica apartados específicos a los estilos APA, Vancouver, ISO 690, Chicago y Harvard. Para cada uno de ellos proporciona modelos concretos de referencia bibliográfica y ejemplos de citas dentro del texto. En términos generales, la recomendación es incluir la conversación en la bibliografía únicamente cuando exista una URL pública y permanente. En caso contrario, la referencia debe limitarse al texto o a notas explicativas. La guía adapta además las normas de estilos que todavía no contemplan oficialmente la inteligencia artificial, ofreciendo propuestas prácticas para mantener la coherencia académica y la trazabilidad de las fuentes utilizadas.

Finalmente, la guía insiste en la necesidad de actuar con transparencia académica. Los autores recomiendan informar siempre del uso de herramientas de IA cuando estas hayan intervenido en la elaboración, revisión, traducción o generación de contenidos. Esta transparencia permite evaluar adecuadamente el proceso de trabajo, favorece la reproducibilidad de la investigación y contribuye a mantener la integridad académica en un contexto en el que las tecnologías generativas están adquiriendo un papel cada vez más relevante en la producción de conocimiento