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Explorando el comportamiento informacional

Wilson, T. D. (2026). Explorando el comportamiento informacional. (Trad. Martha Sabelli y José Vicente Rodríguez Muñoz). (Ed. y Trad. Francisco Javier Martínez Méndez). Editum. Ediciones de la Universidad de Murcia. https://doi.org/10.6018/editum.3204

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Original en inglés

El autor revisa los principales modelos teóricos del campo e incorpora enfoques de disciplinas como la psicología, la sociología y la comunicación, destacando la influencia de factores contextuales, cognitivos y emocionales. Además, amplía la visión tradicional centrada en la “búsqueda de información” hacia un concepto más amplio de “comportamiento informacional”, que incluye tanto la búsqueda intencional como el descubrimiento accidental de información.

En conjunto, el libro ofrece una introducción estructurada que combina teoría y evidencia, consolidando un enfoque centrado en el usuario clave para la investigación, la enseñanza y el diseño de sistemas de información.

Guía integral para la elaboración, presentación y difusión de trabajos de investigación académica

Schmelkes, Corina, y Nora Elizondo Schmelkes. Manual para la presentación de anteproyectos e informes de investigación (tesis). México: [editorial no especificada], s. f.

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El manual de Corina Schmelkes y Nora Elizondo Schmelkes constituye una obra de carácter didáctico y metodológico orientada a guiar, paso a paso, el proceso completo de elaboración de una investigación académica, desde su fase inicial hasta su difusión final. Su estructura tripartita refleja una concepción integral del trabajo científico, entendiendo la investigación no solo como producción de conocimiento, sino también como un proceso que exige planificación, sistematicidad, claridad expositiva y capacidad de comunicación.

La primera parte del libro se centra en la elaboración del anteproyecto de investigación, que es concebido como la base estructural sobre la cual se construirá todo el trabajo posterior. En este bloque inicial, las autoras comienzan abordando los aspectos de la planeación, destacando la importancia de definir con precisión el problema de investigación, los objetivos, la justificación y la viabilidad del estudio. A continuación, se presenta un capítulo dedicado al formato que debe seguirse antes de iniciar el desarrollo formal, lo que permite al investigador organizar sus ideas dentro de un marco coherente y aceptado académicamente. Posteriormente, a lo largo de doce capítulos, se desglosan de manera detallada todos los elementos que debe contener un anteproyecto: desde la formulación del problema hasta el marco teórico, la hipótesis, la metodología, el cronograma y las referencias. Esta sección destaca por su enfoque práctico, proporcionando orientaciones claras que facilitan la estructuración lógica y rigurosa del proyecto.

La segunda parte del manual aborda el desarrollo del informe final de investigación, es decir, la tesis propiamente dicha. En este apartado, nuevamente a través de doce capítulos, se explican los componentes esenciales que deben integrarse en el documento final. Se hace especial hincapié en la coherencia entre los objetivos planteados en el anteproyecto y los resultados obtenidos, así como en la correcta presentación de los datos, el análisis y las conclusiones. Las autoras insisten en la importancia de la claridad expositiva, la precisión conceptual y el respeto a las normas académicas, subrayando que el informe final no es solo un requisito formal, sino el producto tangible del proceso investigativo.

La tercera parte del libro se orienta a la fase final de revisión, edición y comunicación de la investigación. Incluye una útil lista de cotejo que permite al investigador verificar que su trabajo cumple con los estándares exigidos antes de su entrega definitiva. Además, se ofrecen recomendaciones prácticas para la presentación oral, con especial atención a la defensa de la tesis, un momento clave en el que el investigador debe demostrar dominio de su tema y capacidad argumentativa. Este apartado amplía la perspectiva del manual al considerar no solo el documento escrito, sino también las habilidades comunicativas necesarias para exponerlo eficazmente.

Finalmente, el manual incorpora un capítulo dedicado a la transformación del informe de investigación en artículos científicos, así como a su publicación. Este enfoque resulta especialmente relevante, ya que conecta el trabajo académico con el circuito de la comunicación científica, fomentando la difusión del conocimiento generado. En conjunto, la obra se configura como una guía completa que acompaña al investigador a lo largo de todo el proceso, integrando dimensiones metodológicas, formales y comunicativas, y contribuyendo a la formación de competencias esenciales en el ámbito académico.

Las humanidades y la humanidad en un mundo de IA: un manifiesto para educadores

Real Discussion. “Humanities and Humanity in an AI World: An Educator’s Manifesto.” Real Discussion. Accedido abril de 2026.

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El manifiesto se articula como una llamada a la acción: recuperar el valor de lo humano en un entorno tecnológico acelerado. Propone que la educación del futuro debe centrarse en formar ciudadanos capaces de convivir con la inteligencia artificial sin perder su capacidad de juicio, su sensibilidad ética y su creatividad. En última instancia, sostiene que el objetivo no es competir con las máquinas, sino reafirmar aquello que nos hace irreductiblemente humanos: la capacidad de pensar, sentir, interpretar y dar sentido al mundo.

El manifiesto plantea una defensa firme del papel de las humanidades en un mundo cada vez más dominado por la inteligencia artificial, subrayando que el verdadero desafío no es tecnológico, sino profundamente humano. En este contexto, la educación se convierte en el principal campo de batalla donde se decide si la IA será una herramienta al servicio del desarrollo humano o un sustituto de capacidades esenciales como el pensamiento crítico, la creatividad y la reflexión ética. El texto advierte que el riesgo no reside únicamente en la automatización, sino en la posible delegación de procesos cognitivos fundamentales a sistemas algorítmicos, lo que podría empobrecer la experiencia educativa y reducir la autonomía intelectual de los estudiantes.

El documento insiste en que las humanidades —filosofía, literatura, historia, artes— no son disciplinas accesorias, sino el núcleo que permite interpretar el mundo, cuestionarlo y dotarlo de significado. Frente a una IA capaz de generar respuestas rápidas y aparentemente coherentes, el manifiesto reivindica la lentitud del pensamiento crítico, la ambigüedad como espacio de aprendizaje y el error como parte indispensable del proceso educativo. En este sentido, alerta sobre el peligro de que los estudiantes utilicen la inteligencia artificial como sustituto del esfuerzo intelectual, debilitando su capacidad para argumentar, analizar y crear conocimiento propio.

Asimismo, el manifiesto propone una pedagogía renovada que no rechaza la inteligencia artificial, pero sí exige una integración consciente y crítica. La IA debe ser utilizada como apoyo, nunca como reemplazo del pensamiento humano. Esto implica rediseñar las metodologías educativas para priorizar habilidades que las máquinas no pueden replicar plenamente, como la empatía, el juicio ético, la interpretación contextual y la imaginación. En esta línea, coincide con otros enfoques humanistas que subrayan que la educación no puede reducirse a eficiencia o productividad, sino que debe cultivar la dimensión moral y relacional del ser humano.

Otro eje fundamental del texto es la defensa de la autonomía del profesorado. Los docentes no deben convertirse en meros supervisores de herramientas tecnológicas, sino seguir siendo guías intelectuales capaces de orientar el aprendizaje desde una perspectiva crítica. El manifiesto advierte que una adopción acrítica de la IA en el aula puede desplazar la autoridad pedagógica hacia sistemas automatizados diseñados por grandes corporaciones, lo que plantea riesgos no solo educativos, sino también políticos y culturales.

Acelerando la investigación cualitativa con inteligencia artificial

Acelerando la investigación cualitativa con inteligencia artificial. 2024. Lima: Lidera. ´

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El informe presenta la inteligencia artificial como un aliado estratégico para la investigación cualitativa, capaz de acelerar procesos, mejorar la eficiencia y abrir nuevas posibilidades analíticas. Sin embargo, insiste en que su implementación debe ser crítica, ética y consciente de sus limitaciones. La IA no sustituye la interpretación humana, sino que la potencia, siempre que el investigador mantenga el control sobre el proceso y preserve el objetivo fundamental de comprender en profundidad la complejidad de la experiencia humana.

El documento analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la investigación cualitativa, destacando su papel como herramienta transformadora que no sustituye al investigador, sino que amplifica sus capacidades. La IA permite automatizar tareas repetitivas y laboriosas, como la transcripción de entrevistas o el procesamiento inicial de datos, lo que libera tiempo para que los investigadores se concentren en la interpretación profunda y el análisis crítico. Esta complementariedad humano-máquina constituye uno de los ejes centrales del texto, subrayando que el valor de la investigación cualitativa sigue residiendo en la capacidad humana para comprender significados y contextos.

Uno de los principales aportes del informe es la identificación de áreas concretas en las que la IA acelera el proceso investigador. Entre ellas destacan la transcripción automatizada de entrevistas, el análisis de grandes volúmenes de datos textuales y la detección de patrones o temas emergentes. Estas capacidades no solo incrementan la eficiencia, sino que también permiten ampliar la escala de los estudios cualitativos, tradicionalmente limitados por el tiempo y los recursos disponibles. Además, la IA introduce nuevas perspectivas analíticas al facilitar enfoques más sistemáticos y consistentes en el tratamiento de los datos.

El texto también enfatiza los beneficios derivados del uso de la IA, como la mejora en la consistencia metodológica, el aumento del rigor analítico y la posibilidad de explorar información de manera más exhaustiva. Al automatizar procesos, se reduce el riesgo de errores humanos en tareas mecánicas y se favorece una mayor homogeneidad en el análisis. Sin embargo, estos avances no eliminan la necesidad de supervisión humana; al contrario, refuerzan la importancia del criterio investigador para validar resultados y contextualizar hallazgos.

No obstante, el documento advierte sobre una serie de desafíos y consideraciones éticas asociados al uso de la IA. Entre ellos se encuentran el sesgo algorítmico, que puede reproducir o amplificar prejuicios presentes en los datos; la posible pérdida de matices en la interpretación; y los riesgos relacionados con la privacidad y la seguridad de la información. Asimismo, se señala el peligro de una dependencia excesiva de estas herramientas, lo que podría debilitar la capacidad crítica del investigador si no se mantiene un uso reflexivo y controlado.

Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa

Manuel Etesse. Introducción al análisis de datos cualitativos con inteligencia artificial: guía práctica para usar ChatGPT en la investigación social y educativa. Lima: Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024.

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La obra constituye una guía práctica orientada a investigadores del ámbito social y educativo que desean incorporar herramientas de inteligencia artificial, especialmente ChatGPT, en el análisis de datos cualitativos.

El texto parte de una premisa clara: la IA no sustituye el trabajo del investigador, sino que actúa como un apoyo técnico que permite optimizar tareas complejas como la organización, codificación e interpretación de grandes volúmenes de información textual. En este sentido, el manual combina fundamentos metodológicos con aplicaciones concretas, facilitando la integración de estas tecnologías en procesos de investigación rigurosos.

Uno de los ejes centrales del libro es la propuesta de un marco metodológico estructurado que organiza el análisis cualitativo en fases como la anotación, exploración y codificación de datos. A través de estrategias como el modelo AEXCO, el autor muestra cómo utilizar la IA para identificar patrones, extraer citas relevantes de entrevistas y sintetizar información compleja. Además, introduce procedimientos específicos —como el entrenamiento “cori-f”— que permiten configurar el comportamiento de la herramienta para obtener respuestas alineadas con los objetivos de investigación, destacando la importancia de diseñar instrucciones precisas (prompts) para mejorar la calidad del análisis.

El libro también subraya el valor de la IA en la eficiencia del proceso investigador. Gracias a estas herramientas, es posible reducir significativamente el tiempo dedicado a tareas como la transcripción, clasificación y organización de datos, especialmente en estudios con gran cantidad de material cualitativo. Sin embargo, el autor insiste en que estos beneficios deben ir acompañados de una supervisión constante por parte del investigador, quien mantiene la responsabilidad sobre la interpretación final y la validez de los resultados.

Un aspecto especialmente relevante es la dimensión ética del uso de la inteligencia artificial. La guía propone un protocolo que incluye la anonimización de los տվյալos, la protección de la privacidad de los participantes y el uso de sistemas en entornos controlados para evitar la exposición de información sensible. Este enfoque refuerza la idea de que la incorporación de la IA en la investigación no solo es una cuestión técnica, sino también metodológica y deontológica.

En conjunto, el libro de Manuel Etesse se presenta como una herramienta accesible —sin requerir conocimientos avanzados de programación— que democratiza el uso de la inteligencia artificial en la investigación cualitativa. Su principal aportación radica en ofrecer un equilibrio entre innovación tecnológica y rigor científico, mostrando cómo la IA puede integrarse de forma crítica y responsable en las prácticas investigadoras contemporáneas.

Explorar la inteligencia artificial en educación: guía práctica para una integración pedagógica crítica y creativa

Arbó Trabado, Andreu, Mònica Blasco Paüls, Maria de Lluc Coli Mulet, Mar Fernández Montenegro, Jordi Planes Cid, Gerard Santiveri Ribalta, Cristina Torrent Pujol, Javier Badia Clavera, Oriol Capdevila Morro, Anna de Dios Pifarré, et al. Guia: Explorant la Intel·ligència Artificial (IA). Lleida: Universitat de Lleida, Institut de Ciències de l’Educació, 2025.

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La obra Guia: Explorant la Intel·ligència Artificial (IA) constituye un recurso educativo desarrollado por el grupo de trabajo del Institut de Ciències de l’Educació de la Universitat de Lleida con el propósito de acercar la inteligencia artificial al ámbito docente desde una perspectiva práctica, aplicada y pedagógicamente fundamentada. El documento se enmarca en un contexto de creciente digitalización de la educación y responde a la necesidad de dotar al profesorado de herramientas que faciliten la integración efectiva de tecnologías emergentes en el aula, no solo como instrumentos técnicos, sino como elementos que transforman los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Uno de los ejes centrales de la guía es su orientación práctica. A diferencia de aproximaciones teóricas o meramente conceptuales, el documento recopila experiencias reales de aplicación de la inteligencia artificial en distintos niveles educativos y áreas curriculares. Estas experiencias incluyen propuestas para mejorar la comprensión lectora, el aprendizaje de lenguas, la resolución de problemas matemáticos o incluso la creación musical mediante herramientas de IA. Cada actividad está cuidadosamente estructurada, incorporando objetivos pedagógicos, instrucciones paso a paso, resultados obtenidos y una reflexión crítica sobre sus fortalezas y limitaciones, lo que convierte la guía en un instrumento directamente transferible al aula.

Además, la guía no se limita a promover el uso instrumental de la inteligencia artificial, sino que insiste en la necesidad de desarrollar una actitud crítica y reflexiva hacia estas tecnologías. En este sentido, plantea la importancia de que tanto docentes como estudiantes comprendan las implicaciones éticas, sociales y educativas de la IA, fomentando un uso responsable, creativo y consciente. La propuesta pedagógica subyacente apuesta por una integración equilibrada en la que la tecnología no sustituya al docente, sino que amplifique sus capacidades y enriquezca la experiencia educativa.

Otro aspecto relevante es la organización de los contenidos, que facilita su accesibilidad y aplicabilidad. Las actividades están clasificadas tanto por áreas de conocimiento como por herramientas de inteligencia artificial, lo que permite a los docentes seleccionar fácilmente aquellas propuestas más adecuadas a sus necesidades. Asimismo, la inclusión de materiales complementarios, como presentaciones para trabajar con el alumnado, refuerza el carácter didáctico de la obra y su vocación de ser utilizada como guía de referencia en contextos educativos diversos.

En conjunto, la guía representa una aportación significativa al campo de la innovación educativa, al ofrecer un modelo concreto de incorporación de la inteligencia artificial en el aula basado en la experimentación, la reflexión crítica y la mejora continua. Su enfoque combina la dimensión técnica con la pedagógica, contribuyendo a preparar al profesorado para afrontar los retos y oportunidades que plantea la inteligencia artificial en la educación contemporánea.

Inteligencia artificial y edición científica en el contexto de la Ciencia Abierta: desafíos, riesgos y oportunidades

Vechi, Bernardo Dionízio, Milton Shintaku, Maria Aniolly Queiroz Maia y Rosilene Paiva Marinho de Sousa. 2026. Inteligência artificial na editoração científica em Ciência Aberta. Brasília: Ibict Editora. https://omp-editora.prd.ibict.br/index.php/edibict/catalog/book/385

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La obra analiza de manera sistemática el impacto de la inteligencia artificial, especialmente la generativa, en los procesos de edición científica dentro del marco de la Ciencia Abierta.

Los autores parten de la constatación de que estas tecnologías están transformando profundamente todas las etapas del ciclo editorial, desde la redacción de manuscritos hasta la evaluación por pares, la normalización de contenidos y su posterior difusión. En este sentido, el libro no solo describe las posibilidades técnicas de la IA, sino que también se adentra en sus implicaciones estructurales para el ecosistema de la comunicación científica.

Uno de los ejes centrales del análisis es la tensión entre eficiencia y calidad. La inteligencia artificial permite acelerar procesos editoriales, automatizar tareas repetitivas y mejorar la accesibilidad a los contenidos científicos. Sin embargo, esta misma automatización introduce riesgos significativos, como la generación de textos con errores o “alucinaciones”, la pérdida de originalidad y la posible homogeneización del discurso académico. Los autores advierten que el uso indiscriminado de estas herramientas puede afectar negativamente a la integridad científica si no se establecen mecanismos de control adecuados.

El libro también aborda con profundidad las implicaciones éticas del uso de la IA en la edición científica. Entre los problemas más destacados se encuentran la falta de transparencia en el uso de estas herramientas, la dificultad para rastrear la autoría real de los textos generados y los desafíos relacionados con la responsabilidad editorial. En este contexto, se subraya la necesidad de desarrollar políticas claras que regulen el uso de la inteligencia artificial, así como de establecer criterios que permitan identificar cuándo y cómo ha sido utilizada en la producción de contenidos científicos.

Otro aspecto relevante es la cuestión de la gobernanza de los datos y la protección de la información. La integración de sistemas de inteligencia artificial en plataformas editoriales implica el tratamiento de grandes volúmenes de datos, lo que plantea interrogantes sobre la privacidad, la seguridad y el control de dichos datos. Los autores insisten en que estas cuestiones deben ser abordadas desde una perspectiva crítica, especialmente en un entorno de Ciencia Abierta que promueve el acceso y la reutilización de la información.

Finalmente, la obra propone un enfoque equilibrado que reconoce tanto las oportunidades como los riesgos de la inteligencia artificial. Se defiende que, aunque estas tecnologías pueden mejorar significativamente los procesos editoriales, las decisiones clave deben seguir siendo responsabilidad de los seres humanos. En este sentido, el libro aboga por una integración ética y responsable de la IA, basada en principios de transparencia, rendición de cuentas y preservación de la calidad científica. En conjunto, se trata de una contribución relevante para editores, bibliotecarios, investigadores y gestores de información que buscan comprender y gestionar el impacto de la inteligencia artificial en la comunicación científica contemporánea.

Gestión de documentos en la e-administración

García Morales, E. [Elisa]. (2013). Gestión de documentos en la e-administración. Editorial UOC. https://hdl.handle.net/10609/154636

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Estamos en el siglo de la información y el avance hacia lo digital es imparable, tanto en las empresas como en las administraciones públicas. Acabar con el papel supone uno de los grandes retos de la administración electrónica. Para pasar de gestionar electrónicamente documentos a gestionar documentos electrónicos nacidos digitalmente es imprescindible una aplicación sistemática de la gestión documental, basada en metodologías reconocidas que aseguren la captura, el control y la preservación de los documentos como evidencia de las actuaciones administrativas y garantía de los derechos de los ciudadanos.

Gestión de la calidad en la biblioteca: diseña un sistema de gestión de la calidad basado en la norma ISO 9001

Balagué, N. [Núria] & Saarti, J. [Jarmo]. (2014). Gestión de la calidad en la biblioteca: diseña un sistema de gestión de la calidad basado en la norma ISO 9001. Editorial UOC. https://hdl.handle.net/10609/154909

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En la era de los servicios, la calidad se ha convertido en un valor indiscutible para las organizaciones. La capacidad de responder a las diversas necesidades y expectativas de los clientes es un factor tan sumamente importante que determina la supervivencia de la organización. Las bibliotecas son organizaciones de servicios y existen en entornos dinámicos donde los usuarios son cada vez más exigentes. Esto plantea retos a la gestión de la biblioteca: se necesita un enfoque sistemático y una manera de responder a este desafío es adoptando un sistema de gestión de la calidad (SGC). Este libro ofrece orientación práctica que ayuda a las bibliotecas que deseen dotarse de un sistema de gestión de la calidad.

Gestión de la reputación online.

Leiva-Aguilera, J. [Javier]. (2012). Gestión de la reputación online. Editorial UOC. https://hdl.handle.net/10609/154644

La reputación es algo que todos tenemos, queramos o no. En la calle tiene un alcance limitado, pero las características de la comunicación en internet facilitan que cualquier mensaje sobre nosotros pueda tener un alcance mundial en apenas unas horas. Esta realidad nos obliga a trabajar proactivamente para la construcción y gestión de nuestra reputación online. Este libro te dará las claves para desarrollar de forma práctica y fácil una estrategia de presencia en la Red.