Es necesario regular el uso de inteligencia artificial generativa en trabajos universitarios, con el fin de asegurar la calidad y la integridad de la formación académica..docx

🔴(AC-S07-PC1) - Práctica Calificada 1
¿Es necesario regular el uso de inteligencia artificial generativa
en trabajos universitarios, con el fin de asegurar la calidad y la
integridad de la formación académica?

Fuentes para la Práctica Calificada 1 (PC1)
Lee las siguientes fuentes informativas. Luego, anota las ideas que consideres más relevantes y aplica la
paráfrasis como estrategia de manejo de fuentes. La información analizada la usarás durante la
elaboración del esquema de producción de la Práctica Calificada 1.
Fuente 1
Implicaciones éticas del uso de inteligencia artificial generativa en la formación universitaria,
dilema entre la innovación tecnológica y la responsabilidad académica
Ética de la tecnología y educación: principios y tensiones
El uso de tecnologías emergentes en educación no es éticamente neutro. Desde la filosofía de la
tecnología, autores como López (2023) han advertido sobre la necesidad de una ética de la
responsabilidad en la innovación, basada en la anticipación de consecuencias y el respeto a la dignidad
humana. En el ámbito educativo, esto implica garantizar que el uso de la IA se alinee con los valores de
integridad, justicia, autonomía y equidad (Morán-Ortega et al., 2024).
Dilemas éticos del uso de IAG en contextos académicos
El empleo de inteligencia artificial generativa (IAG) en el ámbito universitario plantea un conjunto de
dilemas éticos que desafían los principios fundamentales de la educación superior, tales como la
integridad académica, la formación crítica y la igualdad de oportunidades (Cortes, 2024). Estos dilemas
no solo tienen implicaciones individuales para estudiantes y docentes, sino también consecuencias
institucionales y sistémicas que deben ser abordadas desde marcos éticos claros, políticas institucionales
robustas y una pedagogía crítica. A continuación, se examinan con mayor detalle algunos de los dilemas
más relevantes.
Autoría, originalidad y honestidad académica
Uno de los dilemas más debatidos es el relacionado con la autoría de los productos académicos cuando
se utiliza IAG para redactar textos, resolver problemas o generar ideas. ¿Quién es el verdadero autor de
un ensayo escrito parcialmente por una IA? ¿Debe el estudiante declarar el uso de estas herramientas?
La ausencia de criterios claros sobre la coautoría tecnológica puede llevar a confusiones respecto a los
límites entre apoyo y sustitución del trabajo intelectual. En muchos casos, los estudiantes pueden
considerar el uso de IA como una extensión legítima de sus recursos de estudio, mientras que los
docentes lo interpretan como una forma de deshonestidad o plagio (Degli- Esposti, 2023).
Plagio automatizado y desvalorización del esfuerzo académico
Aunque las plataformas de IAG como ChatGPT no copian directamente textos de internet, su
capacidad para producir contenido original a partir de información entrenada plantea el riesgo de plagio
automatizado. Esto complica la labor de los docentes al momento de evaluar la autenticidad de los
trabajos y puede erosionar la cultura del esfuerzo, la autorreflexión y la producción genuina de
conocimiento. Además, la posibilidad de “tercerizar” tareas intelectuales a una IA puede alentar
prácticas de dependencia que limitan el desarrollo de competencias esenciales, como el pensamiento
crítico, la escritura argumentativa o la capacidad de síntesis (Campi, 2023).
Dependencia tecnológica y superficialidad cognitiva
Otro dilema emergente es el riesgo de que la dependencia de IAG conduzca a una reducción en la
profundidad del aprendizaje. Cuando los estudiantes recurren a estas herramientas para obtener
respuestas rápidas o redactar textos sin una reflexión profunda, se debilitan procesos cognitivos clave
como la elaboración conceptual, la capacidad de análisis y la argumentación personal. La sustitución del
esfuerzo intelectual por automatización puede generar una forma de “pereza epistémica”
(García-Peñalvo et al., 2025), donde el aprendizaje se vuelve superficial y centrado en el resultado más
que en el proceso.

Sesgos algorítmicos y calidad de la información
Las IAG no están exentas de sesgos. Al haber sido entrenadas con grandes cantidades de datos
provenientes de internet, reproducen sesgos ideológicos, culturales, de género, raza y clase presentes en
los datos originales. En contextos académicos, esto puede afectar la neutralidad, precisión y diversidad
de las respuestas generadas por los sistemas, especialmente en áreas como historia, política, ciencias
sociales o temas sensibles. Los estudiantes podrían asumir como válidas o neutrales ideas que en
realidad están cargadas de juicios implícitos, afectando así su comprensión crítica del mundo (Ramírez
Autran, 2023).
Transparencia y explicabilidad algorítmica
La opacidad de los sistemas de IAG constituye un problema ético adicional. Muchos usuarios, incluidos
docentes, desconocen cómo funcionan estos modelos, cómo toman decisiones o qué fuentes de datos
utilizan. Esta “caja negra” tecnológica impide evaluar con claridad la confiabilidad del contenido
generado, y pone en riesgo el principio de transparencia que debe regir en entornos educativos. En
contextos de formación universitaria, esta falta de explicabilidad impide la comprensión crítica del
funcionamiento y los límites de la tecnología (Mendiola & Degante, 2023).
Protección de datos y consentimiento informado
El uso de plataformas de IAG implica la interacción constante con sistemas que almacenan, procesan o
incluso reutilizan los datos ingresados por los usuarios. En entornos universitarios, esto puede incluir
trabajos académicos, información personal o proyectos de investigación. La ausencia de políticas claras
sobre el consentimiento informado, la privacidad y el uso secundario de datos vulnera derechos
fundamentales de estudiantes y docentes, especialmente en contextos donde no se garantiza la soberanía
de los datos o se depende de plataformas extranjeras con marcos jurídicos distintos (López-Borrull,
2024).
Estos dilemas exigen una reflexión profunda por parte de la comunidad universitaria, no solo sobre los
usos permitidos de la IAG, sino sobre el modelo de formación que se desea promover. La solución no
radica únicamente en restringir su uso, sino en desarrollar enfoques éticos, pedagógicos y normativos
que permitan integrar esta tecnología de forma crítica, equitativa y formativa. En el siguiente apartado,
se discuten las respuestas institucionales que pueden orientar esta tarea.
Vega et al. (2025) Implicaciones éticas del uso de inteligencia artificial generativa en la formación
universitaria, dilema entre la innovación tecnológica y la responsabilidad académica.
https://www.reicomunicar.org/index.php/reicomunicar/article/view/428/719
Fuente 2
El impacto de la IA en la escritura de estudiantes
Los jóvenes de la secundaria la usan cada vez más, pero prefieren no declararlo. En cambio, en la
universidad se declara su uso, que todavía es limitado. Los desafíos que se platean en torno a un
correcto uso de las IA.
El proyecto de investigación “La escritura en Ciencias de la Comunicación”, del Consejo de
Investigación de la UNSa (CIUNSa), pretende reflexionar en torno al uso de la inteligencia
artificial (IA) en el ámbito educativo, específicamente en la escritura académica y su impacto en
estudiantes de secundaria y universitarios.
El director del proyecto, Sergio Gustavo Grabosky, recordó que, a partir de 2022, cuando se abre
el acceso a OpenAI, la empresa de tecnología que se especializa en inteligencia artificial (IA),
también se abrió el acceso al Chat GPT. Entonces empezaron a "indagar sobre el uso de esta
tecnología y de esta plataforma, o de lo que también podemos considerar como nueva interfaz”,
contó.

En ese marco se indagó sobre cómo estaba siendo tomada esta herramienta para la escritura por
los usuarios específicamente en el ámbito universitario y el nivel secundario.
"Lo primero que observamos en un público reducido, donde hacemos una investigación
etnográfica, porque estamos situados con los profesores que son docentes de los distintos cursos,
es que hay una utilización cada vez más cotidiana, pero no declarada, es decir, que se la ocultan a
los docentes, y los docentes, en general, no están indagando sobre esta utilización", reveló
Grabosky sobre los primeros resultados de su investigación.
Explicó que este uso no declarado provoca una situación en la que “los chicos no saben usarlo
adecuadamente, y terminan presentando malos trabajos, de mala calidad". "Entonces surge la
necesidad de tomarlo como problemática de formación docente”, indicó.
En cambio, en el ámbito universitario se declara el uso de inteligencias artificiales. Grabosky, que
es docente del área lingüística, dijo que les sorprendió observar en las entrevistas y encuestas
realizadas en 2023 y 2024 que se mencionan las inteligencias artificiales, "pero no tienen un peso
fuerte o suficiente como para que sea relevante”.
Para Grabosky, el uso íntegro de las IA demanda que el ser humano “sea el que direccione la
comunicación, el que tome las decisiones, el que plantee la cuestión retórica, es decir, el que
marque el rumbo de lo que se quiere decir, cómo comunicar, a quién comunicar”. Esto es muy
distinto a un plagio, “que es cuando el ser humano delega absolutamente todas las decisiones de
la escritura en la inteligencia artificial generativa”.
El investigador dijo que por esto la investigación apunta a la necesidad de indagar sobre cómo se
usan las IA en distintas prácticas y también pretende profundizar sobre la didáctica de la
escritura, es decir, cómo se puede potenciar el aprendizaje de la escritura en la vida profesional.
Señaló en este sentido que programas como Word ya incorpora "la IA con el Copilot, que no sólo
te monitorea la escritura, sino que te puede brindar un panorama de integridad en cuanto a
porcentajes de cita online, al uso de un lenguaje respetuoso, que no discrimina, es decir,
realmente es una herramienta que enriquece la escritura si es que la utilizas de manera adecuada”,
afirmó.
El docente contó que un taller que dio en el Centro Cultural de España en Buenos Aires en el que
pudo trabajar sobre lo que significaba la producción de escritura con el Chat GPT le permitió
plantear, junto a su equipo de investigación, un abordaje de la escritura electrónica y cómo las
prácticas de los usuarios se han visto interpeladas e incluso modificadas por esta nueva
tecnología, en pos de garantizar un uso adecuado de las inteligencias artificiales.
En el taller, que fue con profesionales de la arquitectura, la fotografía, el arte de ficción y
abogados que estaban problematizando la influencia del Chat GPT en sus profesiones, abordó una
propuesta didáctica de escritura con esta herramienta, sobre cómo utilizarla de manera adecuada,
con integridad académica, que permite resolver el problema del plagio. En ese sentido, Grabosky
destacó que todos estos nuevos modos se están regulando de a poco, por ejemplo, las normas
APA ya han incluido una plantilla para citar trabajos hechos con inteligencia artificial. Mientras
que, en el área de las tecnologías en humanidades, se está trabajando sobre el uso que se hace en
cada disciplina.
“Nuestra indagación va sobre si hubiera un uso ético y un uso íntegro de la IA generativa para la
producción escrita en el ámbito académico”, explicó. Como ejemplo, planteó que, en las etapas
de la escritura, “para generar la ruptura de la página en blanco, que es un problema del escritor, el
Chat GPT puede ser una herramienta interesante para romper esa traba”. El GPT también “se ha
visto como un interlocutor, como un alter ego del escritor con quien vos podés generar ideas de
manera recíproca colaborativa”.
Regular o no regular

Grabosky se sumó al debate en torno a la regulación de las IA, las redes sociales y el uso de
celulares en las aulas. Consideró que lo primero que se debe hacer es desterrar la idea de la
regulación como prohibición, ya que “en realidad la regulación tiene que ver con la gobernanza,
tiene que ver con el control”.
“Es muy difícil que un Estado nacional pueda regular a empresas que son grandes corporaciones,
que están por encima de los Estados nacionales, pero es necesario hacerlo”, sostuvo. Por caso, en
Europa se está hablando sobre la necesidad de que la inteligencia artificial sea una inteligencia
humana, es decir, que esté en función de los seres humanos, de valores éticos. En ese caso, “es
fundamental que el Estado tome decisiones con relación a esto”, opinó.
En cuanto a la escritura de manera puntual, dijo que “las universidades como centros de
investigación y de escritura también están enfrentando la necesidad de generar regulación”. Por
ejemplo, las normas editoriales tienen que incorporar pautas del uso de la inteligencia artificial en
la producción académica. “Esa es una discusión necesaria, y desde el proyecto de investigación
estamos por presentar ahora una propuesta al Rectorado que tiene como intención generar una
comisión interdisciplinaria con todas las facultades para pensar estas normas de escritura
académica dentro del campus universitario”, adelantó.
Quizás “el miedo que genera hablar de IA o la posibilidad que genera la inteligencia artificial de
modificar un trabajo o un desempeño profesional tiene que ser superado por el conocimiento”,
reflexionó el investigador.
Con este fin apeló a que se continúe indagando en saber cómo funciona la inteligencia artificial,
cómo debe ser la interacción, cuál es la manera de procesar la información que tiene un “gran
modelo de lenguaje” como es el Chat GPT. “El que no sabe, el que desconoce cómo funciona,
por ahí tiene la fantasía de que se trataría de algo que viene a romper con todo lo humano o que
viene a tirar por tierra las posibilidades humanas. Y, al contrario, la mirada tiene que ser que no
se trata de algo ajeno al ser humano, sino que es algo que va a redundar, o que puede redundar en
beneficio de toda la humanidad”, subrayó.
Página 12. (2024). El impacto de la IA en la escritura de estudiantes.
https://www.pagina12.com.ar/786770-el-impacto-de-la-ia-en-la-escritura-de-estudiantes.
Fuente 3
¿Es ético usar ChatGPT para redactar trabajos de fin de grado?
El debate sobre el uso de inteligencia artificial generativa en la redacción de trabajos
universitarios genera controversias profundas en el ámbito educativo. Los estudiantes encuentran
en esta tecnología una herramienta poderosa, pero su aplicación indebida pone en riesgo la
integridad académica universitaria.
Esta práctica puede acarrear consecuencias legales del plagio y deteriorar las habilidades críticas
del estudiante, planteando dilemas sobre los límites de la ética en trabajos académicos.
La proliferación del uso de la inteligencia artificial en los trabajos universitarios
Los campus universitarios han experimentado una revolución silenciosa con la llegada de las
herramientas de IA universitaria. Estudiantes de todas las disciplinas recurren cada vez más a
estas tecnologías para resolver problemas académicos complejos, desde la generación de hipótesis
hasta la estructuración de argumentos. Esta transformación ha redefinido los métodos
tradicionales de investigación y escritura, creando nuevas dinámicas en el proceso educativo que
desafían las concepciones clásicas del aprendizaje autónomo.

La accesibilidad y sofisticación de la redacción académica asistida por IA han democratizado la
producción de textos de alta calidad. Los trabajos entregados muestran una coherencia y
pulimiento que antes requerían años de práctica académica. Sin embargo, esta facilidad plantea
dilemas éticos profundos sobre la autenticidad del conocimiento adquirido. El uso extendido de
ChatGPT genera interrogantes sobre si los estudiantes desarrollan verdaderamente las
competencias analíticas necesarias para su formación profesional.
Principales riesgos de delegar la redacción del TFG en ChatGPT
La inteligencia artificial puede escribir un trabajo, pero no puede pensar por ti.
La automatización de la escritura académica conlleva consecuencias cognitivas preocupantes para
el desarrollo intelectual estudiantil. Los jóvenes que delegan completamente sus trabajos
experimentan una pérdida del pensamiento crítico, ya que evitan el proceso reflexivo que implica
analizar fuentes, contrastar información y formular conclusiones propias. Esta práctica erosiona
gradualmente la capacidad de razonamiento independiente, habilidad fundamental para el
ejercicio profesional futuro y la toma de decisiones complejas.
La comodidad tecnológica genera una dependencia tecnológica estudiantil que trasciende el
ámbito académico. Los universitarios acostumbrados a obtener respuestas inmediatas desarrollan
menor tolerancia a la incertidumbre y al esfuerzo intelectual prolongado. Esta situación provoca
un deterioro de habilidades metacognitivas, limitando su capacidad para autorregular el
aprendizaje y adaptarse a situaciones profesionales que demanden creatividad y pensamiento
estratégico original.
Diferencias entre el plagio tradicional y utilización de IA en trabajos académicos
El plagio tradicional constituye una apropiación indebida de obras ajenas, presentándolas como
creaciones propias sin reconocer la autoría según la legislación española. Esta práctica vulnera
directamente los derechos de propiedad intelectual establecidos, ya que implica la copia literal o
parcial de contenidos protegidos. La definición legal del plagio se fundamenta en la existencia de
un autor humano identificable cuya obra ha sido utilizada sin autorización ni reconocimiento.
Por el contrario, la utilización de inteligencia artificial genera un vacío jurídico particular. Los
textos producidos por estas herramientas no poseen autor humano directo, lo que plantea
interrogantes sobre los derechos de autoría en IA. Las máquinas no pueden ostentar la titularidad
de una obra según el marco legal actual, creando así una zona gris donde la apropiación no se
ajusta completamente a las definiciones tradicionales de plagio académico.
Métodos existentes para identificar textos escritos con inteligencia artificial
Las instituciones educativas han desarrollado sofisticadas herramientas de detección del fraude
especializadas en identificar contenido generado artificialmente. Estos sistemas analizan aspectos
como la coherencia textual, la variabilidad estilística y las estructuras sintácticas características de
la escritura automatizada. Los algoritmos examinan miles de muestras textuales para establecer
patrones distintivos entre la redacción humana y artificial.
Los patrones lingüísticos artificiales incluyen repeticiones estructurales, uso excesivo de
conectores formales y ausencia de marcadores personales típicos del discurso humano. Sin
embargo, la precisión de los detectores anti-IA presenta limitaciones significativas, con tasas de
acierto que oscilan entre el 70% y 90% según estudios independientes. Esta variabilidad depende
de factores como la sofisticación del modelo utilizado y las técnicas de enmascaramiento
empleadas por los usuarios.
Los falsos positivos: errores frecuentes en detección de textos generados por IA

Los sistemas actuales de detección presentan limitaciones técnicas que generan identificaciones
erróneas en textos académicos originales. Estos programas analizan patrones específicos del
lenguaje artificial reconocible, pero su algoritmo puede confundir estructuras gramaticales
complejas o vocabulario técnico con contenido generado automáticamente. La tecnología de
detección aún se encuentra en desarrollo y sus resultados no siempre reflejan la realidad de la
autoría textual.
Los errores de identificación provocan situaciones injustas para estudiantes que han redactado sus
trabajos de manera original. Los fallos en detectores antifraude pueden marcar como sospechoso
un texto auténtico, creando conflictos académicos innecesarios. Estas herramientas digitales
requieren supervisión humana y análisis complementario para evitar decisiones precipitadas
basadas únicamente en resultados automatizados que podrían perjudicar la trayectoria estudiantil.
• Dependencia excesiva en patrones lingüísticos predecibles
• Riesgo de daño reputacional por errores de identificación
• Variabilidad en la precisión entre diferentes sistemas
• Necesidad de actualización constante de algoritmos
• Dificultades para distinguir modificaciones intencionadas de escritura genuina
Consecuencias académicas y disciplinarias del uso de ChatGPT para redactar el TFG
Las instituciones educativas españolas han establecido protocolos severos contra el fraude
académico que incluyen medidas disciplinarias progresivas. La normativa universitaria española
contempla desde amonestaciones escritas hasta la anulación completa del trabajo final,
dependiendo de la gravedad y extensión del uso indebido. Cada universidad define sus propios
criterios sancionadores, pero todas mantienen tolerancia cero hacia prácticas que comprometan la
integridad académica.
Las penalizaciones pueden trascender el ámbito académico inmediato y afectar el futuro
profesional del estudiante. Las sanciones por fraude académico quedan registradas en el
expediente estudiantil, limitando oportunidades de becas, intercambios o estudios de posgrado.
La expulsión temporal universitaria representa la medida más severa, impidiendo la continuidad
formativa y retrasando significativamente los objetivos profesionales del estudiante infractor.
Las iniciativas adoptadas por las universidades españolas frente a la IA
Numerosas instituciones de educación superior han comenzado a implementar medidas concretas
para abordar el uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito académico. Estas
medidas incluyen la creación de protocolos específicos universitarios que establecen directrices
claras sobre cómo y cuándo los estudiantes pueden emplear estas tecnologías. Algunos centros
han optado por requerir una declaración de uso ético de IA como parte obligatoria de la entrega
de trabajos académicos.
La respuesta institucional ha variado considerablemente entre diferentes universidades del país.
Mientras algunas han adoptado posturas más permisivas, otras han establecido restricciones más
estrictas para combatir el fenómeno. Las universidades españolas frente al plagio han tenido que
redefinir sus políticas tradicionales para adaptarse a esta nueva realidad tecnológica,
desarrollando marcos normativos específicos que distingan entre el uso legítimo y el abuso de
estas herramientas.
Recomendaciones para un uso aceptable y limitado de la inteligencia artificial
El uso responsable de la IA requiere transparencia absoluta y respeto por los principios
académicos fundamentales.

El empleo responsable de herramientas como ChatGPT debe limitarse a funciones específicas y
bien definidas. Los estudiantes pueden recurrir al apoyo documental con ChatGPT para tareas
como la búsqueda inicial de información, la organización de ideas o la corrección de errores
gramaticales básicos. Sin embargo, la redacción del contenido principal debe ser obra exclusiva
del autor del trabajo.
Establecer límites éticos claros resulta fundamental para mantener la integridad del proceso
educativo. Toda utilización de inteligencia artificial debe ir acompañada de una declaración
obligatoria de originalidad donde el estudiante especifique exactamente qué herramientas empleó
y para qué propósitos concretos. Esta transparencia permite a los evaluadores comprender el
alcance real del trabajo realizado por el estudiante y garantiza que el proceso de aprendizaje no se
vea comprometido.
Habilidades cognitivas esenciales afectadas por el uso excesivo de IA
La dependencia excesiva de herramientas como ChatGPT genera consecuencias profundas en el
desarrollo intelectual de los estudiantes universitarios. Las capacidades metacognitivas, que
permiten a los alumnos analizar y regular sus propios procesos de aprendizaje, se ven gravemente
comprometidas cuando delegan estas funciones en sistemas automatizados. Los estudiantes
pierden progresivamente la habilidad de evaluar la calidad de su trabajo, identificar sus fortalezas
y debilidades académicas, y desarrollar estrategias personalizadas de estudio.
La investigación activa estudiantil experimenta un deterioro preocupante cuando los alumnos
recurren sistemáticamente a respuestas generadas artificialmente. Esta práctica reduce
significativamente su curiosidad intelectual y su capacidad para formular preguntas pertinentes,
buscar fuentes primarias y contrastar información de manera crítica. Paralelamente, la reflexión
crítica personal se ve erosionada, ya que los estudiantes dejan de procesar información de manera
profunda y pierden la capacidad de desarrollar argumentos sólidos basados en su propia
comprensión y análisis del material académico.
Alternativas recomendadas para fomentar la originalidad en trabajos académicos
Las instituciones educativas pueden implementar estrategias innovadoras que contrarresten la
tendencia hacia la dependencia artificial. La evaluación oral presencial se presenta como una
herramienta valiosa que obliga a los estudiantes a demostrar su comprensión real del material,
revelando inmediatamente cualquier déficit en su aprendizaje. Esta modalidad permite a los
profesores evaluar no solo el conocimiento adquirido, sino también la capacidad de articular ideas
de manera coherente y responder preguntas espontáneas.
La implementación de una metodología activa universitaria transforma radicalmente la
experiencia educativa al involucrar a los estudiantes como protagonistas de su aprendizaje. Los
proyectos colaborativos, estudios de caso y simulaciones prácticas estimulan el pensamiento
crítico y la creatividad. Simultáneamente, el desarrollo de una competencia digital transversal
estudiantil enseña a los alumnos a utilizar la tecnología de manera ética y productiva,
distinguiendo entre herramientas que apoyan el aprendizaje y aquellas que lo sustituyen.
• Organizar defensas orales donde los estudiantes expliquen detalladamente su proceso de
investigación y las decisiones metodológicas adoptadas.
• Crear diarios reflexivos que documenten el progreso intelectual y las dificultades encontradas
durante el desarrollo del trabajo.
• Desarrollar proyectos interdisciplinarios que requieran la integración de conocimientos de
múltiples áreas académicas.
• Implementar talleres sobre ética digital y uso responsable de herramientas tecnológicas en el
ámbito académico.
• Establecer sesiones de peer review donde los estudiantes evalúen críticamente los trabajos de

sus compañeros.
Bautista, (2025). ¿Es ético usar ChatGPT para redactar trabajos de fin de grado?
https://www.estoesdxt.es/es-etico-usar-chatgpt-para-redactar-trabajos-de-fin-de-grado/
Fuente 4
Inteligencia artificial en educación superior: integridad académica y nuevas formas de
escritura
[…] Esta investigación evidencia que el uso de la IA está ampliamente extendido entre los
estudiantes de la Universidad Pedagógica Nacional de la Ciudad de México, ya que el 85.6%
recurre a ella con fines académicos. La adopción de esta tecnología se está dando a un ritmo
vertiginoso y es muy posible que en poco tiempo su empleo sea prácticamente universal entre la
población estudiantil.
Los usos más frecuentes incluyen el aprendizaje personalizado, la asistencia en la redacción y
como fuente de información, con un patrón de utilización de varias veces al semestre; sin
embargo, este panorama contrasta con la postura del profesorado, que habitualmente prohíbe su
uso. Además, solo una minoría de estudiantes ha recibido cursos o explicaciones sobre cómo
utilizar esta tecnología, lo que evidencia una carencia de programas formativos en esta área,
carencia que no solo afecta a los estudiantes en sí, sino que limita la capacidad que tendrán en el
futuro, en tanto que profesionales de la educación, para enseñar el adecuado aprovechamiento de
la IA. Por lo tanto, en línea con lo planteado por la UNESCO (2019), resulta esencial desarrollar
más programas de formación que promuevan un uso ético y responsable de esta tecnología. Los
programas de formación en literacidad de IA han demostrado ser herramientas eficaces para
mejorar diversas competencias, desde la formulación de prompts y otras habilidades técnicas
hasta el empleo ético y creativo (Laupichler et al., 2022; Ng et al., 2021; Wang, 2024b).
Sobre los usos que le dan a la IA, uno de los más productivos parece ser el aprendizaje
personalizado, ya que los estudiantes la emplean para resolver dudas, preparar ejercicios y, en
general, como una especie de tutor virtual. Otro de los usos más comunes es como fuente de
información. Pero esto puede representar un problema, pues, como han señalado investigaciones
previas, casi nunca verifican la información recibida, lo que puede derivar en la proliferación de
datos falsos (Baldrich y Domínguez-Oller, 2024; Santiago-Ruiz, 2023). Este panorama subraya la
necesidad urgente de promover el desarrollo de la literacidad de información.
La IA también se emplea con gran frecuencia como asistente de redacción, sobre todo para la fase
de planificación. Como ya se ha señalado, esta fase es especialmente relevante para el desarrollo
de habilidades cognitivas complejas. En ella se gestan las ideas, los argumentos y la perspectiva
personal. Delegar estas tareas a la IA podría ser perjudicial para el aprendizaje a largo plazo, al
impedir el ejercicio de dichas habilidades. Consideramos que sería más apropiado enseñar a los
estudiantes a desarrollar sus propias ideas, mientras se aprovecha la IA para las fases de
textualización y revisión, donde las tareas son más mecánicas, como la corrección ortográfica y
gramatical.
Cerca de la mitad de los estudiantes que utilizan IA admite haberla empleado, al menos una vez,
de manera deshonesta en sus textos académicos, especialmente en la elaboración de trabajos
completos. Este uso no aporta nada a su formación, ya que quienes recurren a esta práctica no
leen, no escriben y, en consecuencia, no aprenden. Por otro lado, se identificó una correlación
negativa entre las variables estrategias de escritura y deshonestidad con IA. Este hallazgo indica
que los estudiantes más propensos a cometer actos deshonestos son aquellos que poseen menores
habilidades de escritura. No obstante, la correlación es baja, lo que sugiere que existen muchos
otros factores implicados en la deshonestidad académica. En futuras investigaciones sería
conveniente explorar otras causas, por ejemplo, es posible que los estudiantes opten por usar la
IA

de manera deshonesta cuando disponen de poco tiempo, perciben que el docente no revisa sus
trabajos o en asignaturas o temas que no les resultan interesantes.
En este artículo se han expuesto diversos problemas vinculados al uso de la IA, sin embargo, no
buscamos que esto se interprete como una postura de rechazo a su aplicación en la educación
superior. Al contrario, creemos firmemente que posee un gran potencial para mejorar los procesos
de enseñanza-aprendizaje. No obstante, para que estos beneficios se hagan realidad, es
fundamental que las instituciones de educación superior, docentes y estudiantes asuman un rol
más proactivo. Por ello presentamos las siguientes recomendaciones:
• Desarrollar la literacidad de IA. Implementar programas educativos que concienticen sobre qué
es esta tecnología, cómo funciona y cuáles son sus características, limitaciones y aplicaciones
prácticas.
• Desarrollar la literacidad de información. Fomentar el uso de fuentes confiables y desarrollar
habilidades para verificar datos y detectar sesgos.
• Desarrollar habilidades de pensamiento complejo. Mientras que la IA se puede encargar de los
aspectos más mecánicos de la escritura, es necesario promover el desarrollo de habilidades
cognitivas complejas, como la creatividad, el pensamiento crítico y el pensamiento analítico.
• Incorporar la escritura asistida por IA en la alfabetización académica. Es necesario enseñar
estrategias de escritura académica en conjunto con la IA, con especial énfasis en las fases de
textualización y revisión.
• Evaluación integral de textos asistidos por IA. Brindar a los docentes estrategias para la
evaluación de textos escritos con IA. Estas estrategias podrían incluir la evaluación formativa de
borradores, la revisión crítica de los prompts, el análisis de las respuestas generadas por la IA, la
implementación de portafolios en línea que hagan transparente el proceso de escritura, así como
evaluaciones orales que complementen la evaluación escrita.
• Establecer lineamientos claros para el uso de IA en escritura e investigación. Definir
normativas específicas que regulen el uso de IA en la producción escrita y en la investigación
académica, asegurando la transparencia, así como un uso ético y responsable.
• Generar conciencia sobre las transformaciones de la escritura en la era de la IA. Es esencial
que la comunidad académica y estudiantil reconozca las profundas transformaciones que la IA
está provocando en la escritura, desde el acceso a la información hasta la enseñanza, creación y
evaluación de textos. Para integrar esta tecnología de manera efectiva, es crucial promover un
diálogo inclusivo y abierto en toda la comunidad.
En un contexto como el de América Latina, donde la investigación sobre la escritura con IA es
aún escasa, se corre el riesgo de no poder seguir el ritmo de los cambios que se están generando.
Esta tecnología no puede ser simplemente ignorada; es imperativo que las instituciones de
educación superior emprendan acciones para garantizar que la IA se aproveche adecuadamente.
Santiago et al. (2025). Inteligencia artificial en educación superior: integridad académica y
nuevas formas de escritura. IE Revista De Investigación Educativa De La REDIECH.
https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v16i0.2225

Indicaciones de la tarea
Consigna para Práctica Calificada 1
¡Te damos la bienvenida a tu primera Práctica Calificada!
Lee a detalle las consideraciones que debes tener en cuenta para la presentación.
1. Logro a evaluar:
Al finalizar la unidad, el estudiante redacta un texto argumentativo organizado con la estrategia
de la generalización utilizando información propia y extraída de diversas fuentes, con oraciones
coherentes y cohesionadas, además con referentes y conectores.
2. Indicación general:
Evaluación flexible.
Después de revisar las postulaciones recibidas, el Comité de selección de la revista Perspectivas
Académicas te ha preseleccionado para continuar en el proceso. Para esta segunda etapa, el
Comité te solicita redactar un texto argumentativo de tres párrafos que, en su desarrollo, utilice
la estrategia de generalización y responda a la siguiente pregunta:
¿Es necesario regular el uso de inteligencia artificial generativa en trabajos universitarios,
con el fin de asegurar la calidad y la integridad de la formación académica?

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