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Docentes e Investigadores

IA en la Enseñanza e Investigación: Directrices básicas

La inteligencia artificial generativa puede ser de gran ayuda en diversas tareas relacionadas con la enseñanza, como la elaboración de materiales didácticos, la organización de actividades o la generación de explicaciones complementarias. Estas herramientas pueden contribuir a que el trabajo diario sea más eficiente y flexible, siempre que se garantice la supervisión humana y se respeten los principios éticos, legales y académicos. A continuación se presentan las orientaciones generales para un uso adecuado y las principales prácticas que deben evitarse.

Aplicaciones anidadas

Docencia

IA para la Docencia

✅ Uso útil en las siguientes situaciones

  • Diseñar y estructurar cursos, asignaturas y secuencias didácticas.
  • Elaborar presentaciones, textos explicativos, ejemplos y resúmenes.
  • Adaptar materiales a necesidades educativas específicas o perfiles diversos de estudiantado.
  • Revisar y mejorar el estilo y la claridad de los textos.
  • Crear materiales multimedia (vídeos, pódcast, imágenes…).
  • Diseñar tutoriales, guías prácticas y actividades de aprendizaje autónomo.
  • Facilitar la búsqueda, clasificación y síntesis de bibliografía.
  • Proponer traducciones de apoyo para textos no confidenciales.
  • Generar ideas para actividades de evaluación o preguntas basadas en los contenidos (siempre con verificación docente).

 

❌ Prácticas que conviene evitar

  • Introducir datos personales del estudiantado o información confidencial en herramientas de IA.
  • Utilizar contenidos generados por IA sin revisarlos o verificarlos previamente.
  • Delegar la evaluación o la asignación de calificaciones en la IA.
  • Presentar como propios materiales creados por IA sin mencionar su uso.
  • Sustituir actividades que fomentan el pensamiento crítico o el aprendizaje activo por tareas generadas automáticamente.

Investigación

IA para Investigación

✅ Uso útil en las siguientes situaciones

  • Búsqueda y síntesis de literatura: organizar, filtrar y resumir fuentes.
  • Generación de hipótesis y preguntas de investigación, basadas en la literatura existente.
  • Apoyo al diseño de la investigación: propuestas metodológicas o estructuración de experimentos.
  • Tratamiento de datos: extracción, organización, simulaciones o análisis preliminares.
  • Redacción de textos científicos: elaboración de borradores o ayuda estructural.
  • Identificación de ideas nuevas y detección de lagunas de investigación (research gaps).
  • Elaboración de materiales de divulgación: resúmenes, explicaciones, infografías.
  • Traducciones de apoyo en textos no confidenciales.

 

❌ Prácticas que conviene evitar

  • Introducir datos personales, datos sensibles o información de estudiantes en herramientas de IA.
  • Subir documentos confidenciales (borradores de tesis, artículos en revisión, propuestas de proyecto…).
  • Utilizar contenido generado por IA sin verificarlo antes de incluirlo en publicaciones o presentaciones.
  • Realizar usos que puedan confundir la autoría, como no indicar la contribución de la IA.
  • Delegar en la IA el análisis estadístico o la interpretación de resultados, sin supervisión humana.
  • Emplear la IA de manera que pueda comprometer la integridad académica del proceso investigador.