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Turnitin Clarity, un complemento con asistencia de IA guiada por educadores para evaluar la integridad académica.

«New Turnitin Product Offers AI-Powered Writing Tools with Instructor Guardrails.» The Journal, 4 de marzo de 2025. https://thejournal.com/Articles/2025/03/04/New-Turnitin-Product-Offers-AI-Powered-Writing-Tools-with-Instructor-Guardrails.aspx

Turnitin ha lanzado Turnitin Clarity, un complemento de pago para Turnitin Feedback Studio que ofrece un espacio de redacción con asistencia de IA guiada por educadores, retroalimentación automatizada y herramientas para evaluar la integridad académica.

Los estudiantes pueden acceder a sus tareas dentro de Turnitin Clarity, con instrucciones, rúbricas y directrices sobre el uso de IA generativa, y trabajar en sus textos en varias sesiones. Los docentes pueden habilitar un asistente de escritura con IA según las políticas del curso.

Para los educadores, Turnitin Clarity centraliza el establecimiento de pautas sobre el uso aceptable de la IA en cada asignación y facilita la promoción de un uso responsable de estas herramientas. Los docentes pueden visualizar la actividad de escritura de los estudiantes y acceder a información que les permite evaluar la originalidad, garantizando una evaluación justa y equitativa

Además, los instructores pueden visualizar el proceso de escritura del estudiante, incluyendo texto pegado, patrones de escritura, tiempo de construcción y versiones previas, detectando cualquier posible uso de IA. Esto les permite evaluar si el trabajo cumple con los estándares de integridad académica.

Según la directora de producto de Turnitin, Annie Chechitelli, la herramienta ayuda a docentes y estudiantes a integrar la IA en la escritura sin comprometer el aprendizaje. Además, Turnitin Clarity proporciona a las instituciones datos que respaldan las políticas de integridad académica y el uso de la IA, asegurando que las expectativas de aprendizaje se cumplan, ya sea con o sin asistencia de IA. Este enfoque busca equilibrar la integración de herramientas de IA en la educación, permitiendo a los estudiantes utilizarlas de manera ética y responsable bajo la supervisión de sus educadores.

Inteligencia artificial generativa en la educación superior: prácticas actuales y caminos a seguir

Liu, Danny Y.T., y Simon Bates. Generative AI in Higher Education: Current Practices and Ways Forward. Whitepaper del proyecto «Generative AI in Education: Opportunities, Challenges and Future Directions in Asia and the Pacific». Enero de 2025.

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El acceso generalizado a la inteligencia artificial generativa representa un momento crucial para la educación superior, que va más allá de simplemente acomodar una nueva innovación tecnológica. Este cambio desafía fundamentalmente nuestras suposiciones sobre la enseñanza, el aprendizaje, la investigación y el propósito mismo de las universidades.

Este informe, surgido de la colaboración entre universidades del Pacífico, presenta tanto un marco de acción como un llamado a un cambio transformador en la preparación de estudiantes, docentes e instituciones para un futuro habilitado por la IA.

Actualmente, las universidades enfrentan una presión sin precedentes para responder a la inteligencia artificial generativa, mientras mantienen la integridad y el valor de la educación superior. Los enfoques actuales suelen ser fragmentarios y reactivos, centrados en preocupaciones inmediatas como la integridad académica, en lugar de integrar de manera sistemática la IA en la práctica educativa de forma responsable y productiva. Mientras tanto, los estudiantes, que ya cuestionan el valor de la educación superior tradicional, están adoptando herramientas de IA sin importar la preparación institucional. El sector debe pasar rápidamente de la vigilancia a la exploración, del pánico al propósito.

El trabajo identifica cinco elementos interdependientes esenciales para una integración exitosa de la IA generativa, formando el marco «CRAFT»: cultura, reglas, acceso, familiaridad y confianza. La cultura representa tanto el mayor desafío como la mayor oportunidad. Más allá de las diferencias regionales e institucionales en la aceptación y adopción de la IA generativa, se deben abordar preguntas fundamentales sobre el papel de la universidad en un mundo habilitado por la IA. Las reglas deben ir más allá de las restricciones para permitir la experimentación e innovación, con marcos de gobernanza efectivos que proporcionen directrices claras. Las prácticas de evaluación deben rediseñarse para asegurar tanto la validez como la relevancia en un mundo habilitado por la IA.

El acceso sigue siendo una cuestión crítica de equidad, ya que, sin intervención deliberada, la IA podría ampliar las brechas digitales existentes. Las instituciones deben asegurar un acceso equitativo no solo a las herramientas, sino también a la infraestructura, el apoyo y las oportunidades necesarias para aprovechar la IA de manera efectiva. La familiaridad requiere un desarrollo sistemático entre todos los actores involucrados. Además de la alfabetización digital básica, es necesario un entendimiento profundo de las capacidades, limitaciones e implicaciones éticas de la IA, lo que demanda una inversión sostenida en desarrollo y apoyo a los estudiantes. La confianza es fundamental para todo el progreso: debe construirse y mantenerse de manera activa a través de la transparencia, la colaboración y el valor demostrado.

Las respuestas institucionales individuales no son suficientes para la magnitud del cambio requerido. El informe propone dos prioridades clave para una acción inmediata a nivel sectorial: la formación de clústeres colaborativos donde las universidades pasen de la competencia a la cooperación en áreas clave, como el desarrollo conjunto de aplicaciones de IA generativa, enfoques pedagógicos, marcos compartidos para el rediseño de evaluaciones, promoción coordinada del acceso equitativo, iniciativas combinadas de desarrollo del profesorado y marcos de gobernanza unificados que respeten los contextos locales. En segundo lugar, se propone elevar a los estudiantes como socios a través de redes de apoyo entre pares, programas de embajadores de IA, co-diseño de experiencias de aprendizaje, participación directa en el rediseño de evaluaciones y desarrollo colaborativo de recursos.

La aparición de la IA generativa podría ser nuestra mejor oportunidad para reimaginar la educación superior para el siglo XXI. El éxito requiere que pasemos de la adaptación incremental a una transformación fundamental, preservando nuestros valores educativos fundamentales. Este informe proporciona una hoja de ruta sugerida, pero su implementación requiere una acción coordinada inmediata a nivel sectorial. Es necesario desarrollar estrategias institucionales de IA que aborden la cultura, las reglas, el acceso, la familiaridad y la confianza, trabajando juntos para abordar desafíos compartidos y aprovechar oportunidades compartidas. La elección que enfrentamos no es si debemos comprometernos con la IA, sino cómo moldear su integración para mejorar, en lugar de disminuir, el valor y el poder transformador de la educación superior.

Educase 2025: impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior

Robert, Jenay, y Mark McCormack. 2025 EDUCAUSE AI Landscape Study: Into the Digital AI Divide. EDUCAUSE, 17 de febrero de 2025. https://www.educause.edu/content/2025/2025-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings

Este estudio examina el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, abordando estrategias institucionales, normativas, casos de uso, el impacto en la fuerza laboral y la brecha digital entre instituciones. La investigación se basó en una encuesta realizada entre el 4 y el 18 de noviembre de 2024.

Los hallazgos clave incluyen el aumento en la percepción de la IA como una prioridad estratégica, la expansión de políticas de uso aceptable, la predominancia de la enseñanza y el aprendizaje como áreas de aplicación y la diferencia de recursos entre instituciones grandes y pequeñas. Además, el estudio destaca la necesidad de alfabetización en IA y el desafío de financiar su implementación.

Hallazgos clave

  1. Estrategia y liderazgo
    • El 57% de los encuestados considera que la IA es una prioridad estratégica, un aumento respecto al 49% del año anterior.
    • La formación en IA para el profesorado (63%) y el personal administrativo (56%) es un enfoque clave en la planificación estratégica.
    • Solo el 2% de las instituciones financia los costos adicionales de la IA con nuevas fuentes de financiación, y el 34% de los líderes ejecutivos considera que se han subestimado estos costos.
  2. Políticas y normativas
    • El número de instituciones con políticas de uso aceptable de IA aumentó del 23% al 39% en un año.
    • Solo el 9% considera que sus políticas de ciberseguridad y privacidad son adecuadas para gestionar los riesgos asociados con la IA.
  3. Casos de uso
    • La enseñanza y el aprendizaje son los principales ámbitos de aplicación de la IA, con énfasis en la integridad académica (74%), la realización de trabajos (65%), las evaluaciones (54%) y el diseño curricular (54%).
    • El 68% de los encuestados indica que los estudiantes usan IA más que los docentes, aunque la formación está más centrada en el profesorado.
  4. Fuerza laboral
    • El 37% de las instituciones están enfocadas en mejorar las habilidades de IA del personal existente en lugar de contratar nuevos empleados (1%).
    • Se destaca la importancia de la «alfabetización en IA» para todos los trabajadores y el uso de IA para aumentar la productividad.
  5. Brecha digital en IA entre instituciones
    • Instituciones pequeñas y grandes tienen percepciones similares sobre el uso personal y futuro de la IA.
    • Sin embargo, las instituciones más grandes cuentan con más recursos y capacidades para adoptar la IA de manera efectiva.

Este informe resalta la creciente importancia de la IA en la educación superior, la necesidad de políticas claras y formación especializada, y la persistente desigualdad en el acceso a los beneficios de la IA entre instituciones de distintos tamaños.

OpenAI podría marcar con una «marca de agua» el texto generado por ChatGPT, pero aún no lo ha hecho

Beschizza, Rob. «OpenAI Could Watermark the Text ChatGPT Generates, but Hasn’t.» Boing Boing, 5 de agosto de 2024. https://boingboing.net/2024/08/05/openai-could-watermark-the-text-chatgpt-generates-but-hasnt.html

OpenAI ha desarrollado un sistema de «marca de agua» para detectar cuando ChatGPT genera texto, pero ha decidido no implementarlo, según informes de The Wall Street Journal. El sistema, que podría detectar con precisión si un estudiante usó ChatGPT para escribir un ensayo, ha estado listo durante un año, pero ha sido objeto de debates internos dentro de la compañía.

OpenAI afirma que aunque el sistema es 99.9% fiable en textos sin editar, es «fácil de evadir». La marca de agua funciona bien contra alteraciones locales, como la paráfrasis, pero es menos efectiva contra ediciones más globales, como la traducción o el uso de otros modelos generativos. Además, la compañía ha señalado que este método podría tener efectos negativos, como estigmatizar a los no hablantes nativos de inglés que usan la IA como herramienta de escritura.

De modo que aunque la tecnología de marca de agua de OpenAI es precisa en situaciones controladas, se puede eludir fácilmente con modificaciones más profundas, lo que hace que su uso sea poco confiable para detectar textos generados por IA en la práctica.

La docencia universitaria en tiempos de IA

«La docencia universitaria en tiempos de IA | Editorial Octaedro», accedido 20 de enero de 2025,

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¿Está la inteligencia artificial (IA) transformando la enseñanza universitaria? En este volumen, se exploran los desafíos y oportunidades que surgen al integrar la IA en el ámbito educativo superior. El libro reúne investigaciones y experiencias innovadoras, evaluadas mediante un riguroso proceso de revisión por pares, con contribuciones de académicos y expertas/os de diversas universidades.

La obra, compuesta por 8 capítulos, abarca un amplio espectro de temas, incluyendo el uso de sistemas de tutoría inteligente, análisis de datos educativos y herramientas generativas como ChatGPT. Se presentan casos prácticos y reflexiones críticas sobre cómo estas tecnologías están redefiniendo los roles docentes, transformando las dinámicas de aula y modificando el proceso de aprendizaje de las y los estudiantes.

En este monográfico, se destaca la capacidad del profesorado para adaptarse y liderar el cambio, demostrando una vez más su maestría al integrar estas herramientas emergentes en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Una lectura indispensable para quienes buscan comprender el impacto de la IA en la educación superior y explorar estrategias pedagógicas que potencien el aprendizaje en la era digital.

Luces y sombras de la IA en la educación superior: didáctica para el pensamiento crítico

Manuel Area Moreira, «Luces y sombras de la IA en la educación superior: Didáctica para el pensamiento crítico», 2024, https://riull.ull.es/xmlui/handle/915/40470.

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El propósito de Luces y sombras de la IA en la educación superior: Didáctica para el pensamiento crítico es ofrecer una reflexión pedagógica sobre cómo la tecnología, en especial la inteligencia artificial (IA), influye en las creencias y prácticas de la docencia universitaria. Además, el autor propone un modelo didáctico para organizar las tareas de aprendizaje que fomenten el desarrollo del pensamiento crítico y autónomo en los estudiantes universitarios.

El modelo didáctico se estructura en seis dimensiones o competencias específicas de aprendizaje con la IA: Interrogación, Comparación, Diálogo crítico, Verificación, Reelaboración personal y Reflexión. Estas competencias buscan promover habilidades de pensamiento independiente y análisis en los estudiantes. El autor también incluye testimonios de alumnado y profesorado novel que han implementado este modelo en sus prácticas de enseñanza-aprendizaje.

El proceso de creación del libro fue profundamente interactivo, con el autor utilizando herramientas de IA generativa como ChatGPT, Copilot y Gemini para colaborar en la elaboración del contenido. El diálogo con estas máquinas permitió al autor ajustar, modificar y reelaborar el texto hasta lograr el producto final, mostrando la potencial simbiosis entre el humano y la máquina en la creación de conocimiento.

El índice del libro está compuesto por tres capítulos y diez apartados:

  1. Capítulo I: Enseñar con máquinas digitales. Un largo viaje
    1.1. La búsqueda de la máquina inteligente que enseña
    1.2. La docencia universitaria con tecnologías: del libro impreso a la IA
  2. Capítulo II: La IA en la educación superior. Promesas y temores
    2.1. Superar la tecnofilia y tecnofobia ante la inteligencia artificial
    2.2. Las luces de la IA para la docencia y el aprendizaje en la educación superior
    2.3. La IA también genera sombras: plagios, alucinaciones, sesgos y otras disfunciones
  3. Capítulo III: Didáctica universitaria con la IA. Formar para el pensamiento crítico
    3.1. Las metas educativas. ¿Qué competencias debe adquirir el alumnado sobre la IA?
    3.2. Estrategias de integración y uso docente de la IA en la enseñanza
    3.3. Un modelo didáctico para el aprendizaje crítico de los estudiantes con la IA
    3.4. La evaluación de las tareas realizadas con IA
    3.5. Un caso docente real: ejemplos de una asignatura y testimonios de alumnado sobre la experiencia en distintos títulos

La IA generativa en la educación: ¿Aliada o amenaza para la escritura académica?

Van Niekerk, Johan, Petrus M.J. Delport, e Iain Sutherland. «Addressing the Use of Generative AI in Academic Writing.» Computers and Education: Artificial Intelligence 5 (2024): 100342. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100342.

El objetivo principal del estudio fue evaluar el impacto de ChatGPT en el desarrollo de habilidades de escritura académica, explorando tanto sus beneficios como sus limitaciones. Se buscó entender cómo los estudiantes perciben esta tecnología y de qué manera su interacción con textos generados por inteligencia artificial influye en sus intenciones de uso futuro. La investigación implementó una intervención educativa basada en aprendizaje activo, donde los estudiantes utilizaron ChatGPT para redactar artículos académicos. Posteriormente, analizaron y criticaron los textos generados por la IA, enfocándose en identificar sus debilidades, como la falta de coherencia, originalidad y profundidad en los razonamientos presentados.

Los resultados revelaron que, inicialmente, los estudiantes consideraban a ChatGPT como una herramienta útil y fácil de usar, especialmente por su capacidad para ahorrar tiempo y generar ideas de manera rápida. Sin embargo, tras la revisión crítica de los textos generados, identificaron limitaciones importantes. Los documentos creados por la IA presentaban una falta de profundidad analítica, lo que reducía su calidad académica. Asimismo, los textos mostraban problemas de coherencia, con argumentos confusos o contradictorios, y una ausencia de originalidad, ya que dependían en gran medida de fuentes existentes sin aportar ideas novedosas.

La intervención educativa tuvo un impacto significativo en las percepciones de los estudiantes. Si bien reconocieron que ChatGPT puede ser útil como herramienta complementaria para generar ideas o facilitar etapas iniciales del proceso de escritura, también concluyeron que no puede reemplazar el esfuerzo intelectual necesario para crear textos académicos de calidad. La experiencia destacó la importancia de desarrollar habilidades críticas y reflexivas, que no se adquieren cuando los estudiantes dependen excesivamente de la IA.

El estudio concluye que, aunque las herramientas de IA generativa representan una innovación poderosa, deben ser utilizadas con precaución en contextos educativos. Los autores enfatizan que un uso excesivo o inapropiado puede limitar el aprendizaje profundo y las habilidades críticas de los estudiantes. Sin embargo, cuando se integran de manera pedagógica, como en esta intervención, pueden convertirse en un recurso valioso para identificar deficiencias y mejorar el aprendizaje.

Finalmente, el artículo propone recomendaciones para un uso responsable de la inteligencia artificial en la educación. Los educadores deben promover el uso ético y complementario de estas herramientas, subrayando que no deben sustituir las habilidades fundamentales de escritura. Además, se sugiere diseñar intervenciones educativas que enseñen a los estudiantes a evaluar críticamente los textos generados por IA, al mismo tiempo que las instituciones académicas establecen directrices claras sobre su uso en actividades de evaluación y aprendizaje. De esta manera, se busca aprovechar el potencial de la IA, minimizando los riesgos asociados con su implementación en el ámbito académico.

Formación en Bibliotecología en Argentina con Rossana Villagra. Planeta Biblioteca 2024/12/04

Formación en Bibliotecología en Argentina entrevista con Rossana Villagra.

Planeta Biblioteca 2024/12/04.

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Rossana Beatríz Villagra, destacada bibliotecóloga argentina, comparte su trayectoria profesional y reflexiona sobre los desafíos y transformaciones de las bibliotecas modernas. Subraya la importancia de adaptarse a las nuevas tecnologías y a las cambiantes demandas de los usuarios, además de promover espacios inclusivos y participativos. Como presidenta de la Asociación Salteña de Bibliotecarios, trabaja en la formación continua y en la visibilización de la profesión. Desde la docencia y la gestión académica, impulsa planes de estudios actualizados y estrategias prácticas para preparar a futuros profesionales. Con una visión innovadora, Villagra aboga por políticas públicas que fortalezcan el acceso equitativo a los recursos culturales, posicionando a las bibliotecas y museos como pilares del desarrollo social.

Cómo incorporar IA generativa al aula

Cómo incorporar IA generativa al aula: una orientación en ChatGPT para docentes. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Educ.ar S.E., 2024.

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El texto aborda cómo la inteligencia artificial, representada por herramientas como ChatGPT, está transformando la educación. Plantea que esta tecnología supone una revolución en el ámbito educativo, ofreciendo tanto desafíos como oportunidades para docentes, estudiantes e instituciones.

Capítulo 1: ChatGPT, definición y primeros pasos
Se describe qué es ChatGPT, cómo funciona y sus principales funcionalidades. Además, se reflexiona sobre aspectos éticos y de privacidad necesarios para un uso responsable de la herramienta en contextos educativos.

Capítulo 2: Cómo optimizar la gestión institucional con IA
Este capítulo explora las aplicaciones de la IA en la organización y gestión institucional, como la planificación de reuniones escolares, la implementación de actividades interactivas y la elaboración de informes sobre el desempeño de los estudiantes.

Capítulo 3: Cómo transformar la enseñanza con IA
Se analiza cómo la IA puede personalizar el aprendizaje, gestionar el aula, planificar clases, enseñar idiomas y fomentar la creatividad. También se incluyen aplicaciones como la creación de estudios de caso y el diseño de evaluaciones sumativas.

Capítulo 4: Aportes de la IA generativa en proyectos sociocomunitarios
Se destaca el potencial de la IA para crear materiales educativos destinados a proyectos comunitarios, promoviendo el aprendizaje más allá del aula y fortaleciendo el vínculo entre la escuela y su entorno.

Capítulo 5: ChatGPT como herramienta educativa: reflexiones finales
El texto concluye con precauciones sobre el uso de ChatGPT, como el plagio y el uso indebido, y reflexiona sobre el papel de la formación docente y la investigación educativa. Finalmente, se proyecta el impacto futuro de la IA en la educación, subrayando las nuevas oportunidades que esta tecnología puede ofrecer.

Google NotebookLM: una herramienta de inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a organizar, resumir y escuchar la información contenida en documentos

Google NotebookLM

Google NotebookLM es una herramienta innovadora y potente para organizar y procesar grandes volúmenes de información, ofreciendo un apoyo significativo para el estudio y el trabajo en entornos académicos y profesionales. Su capacidad para transformar texto en audio, resumir contenido y responder preguntas personalizadas representa un paso hacia una mayor accesibilidad y personalización en el aprendizaje y el manejo de información, aunque también requiere un uso consciente y ético.

Google NotebookLM es una herramienta de inteligencia artificial lanzada para ayudar a los usuarios a organizar, resumir y explorar el contenido de sus documentos de manera eficiente. Su propósito es facilitar el estudio y la comprensión de grandes volúmenes de información, permitiendo a estudiantes, investigadores y profesionales manejar sus notas de forma interactiva. La herramienta se basa en la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), que le permite comprender y manipular texto de manera avanzada.

NotebookLM utiliza modelos avanzados de lenguaje, como los de la serie de Google, para analizar y sintetizar información de documentos. Los usuarios pueden cargar diferentes tipos de archivos, como documentos de texto, artículos académicos o apuntes de clases, y NotebookLM se encarga de extraer los puntos clave, resumiendo el contenido en un formato más accesible. También permite hacer preguntas directamente sobre el contenido del documento, proporcionando respuestas contextuales en tiempo real.

Además, NotebookLM va más allá del resumen tradicional. Su capacidad para transformar textos en audios con un formato de estilo conversacional hace que los estudiantes puedan, por ejemplo, escuchar sus notas como si fuera un podcast. Este tipo de innovación está orientada a diferentes estilos de aprendizaje y necesidades, especialmente útil para aquellos que prefieren métodos auditivos o buscan optimizar el tiempo de estudio mientras realizan otras actividades.

¿Cómo funciona?

Los usuarios pueden cargar documentos a NotebookLM desde su Google Drive, ya sea en formato PDF, Google Docs, o textos de otros tipos. Esto permite una integración sencilla con los archivos de estudio que los usuarios ya tienen almacenados. A continuación NotebookLM analiza automáticamente el contenido de los documentos y genera resúmenes detallados que capturan los puntos más relevantes. Este proceso ahorra tiempo, ya que evita la necesidad de leer el documento completo para entender su esencia.

Una función clave es la posibilidad de hacer preguntas sobre el contenido del documento. NotebookLM puede responder de manera precisa y contextual a estas preguntas, basándose en la información contenida en el archivo. Por ejemplo, un estudiante que esté revisando un artículo complejo puede preguntar por las conclusiones principales, y NotebookLM responderá en segundos con una respuesta relevante.

También da la posibilidad de permite modificar el tono del texto, adaptándolo para que suene más formal, académico o casual, según las necesidades del usuario. Esto es útil para adaptar documentos como informes o correos electrónicos, cambiando el tono para que sea adecuado según el contexto.

Otra característica de la herramienta es la transformación de las notas de contenido a audio. Lo que permite que los estudiantes escuchen el contenido de sus notas en formato de audio conversacional, que simula un podcast o diálogo. Es especialmente útil para quienes prefieren estudiar mediante la escucha o desean repasar información mientras realizan otras actividades.