%0 Generic
%A Alonso Sainz, Tania
%A Gil Cantero, Fernando
%A Reyero García, David
%A Jodra Chuan, Marina
%A del Pozo Armentia, Araceli
%A Sánchez Rojo, Alberto
%A García Villamisar, Domingo Antonio
%A Sánchez Tortosa, José
%A Sánchez Gómez, Pedro Juan
%A Nicolás López, Rocío
%A Muñoz Arranz, Milagros María
%A Ibáñez Ayuso, María José
%A Casas Bañares, María
%A Ayose Cancela Val, David
%A Larrañaga Altuna, Sofía
%A Perales Nieto, Álvaro
%A Thoilliez Ruano, Bianca
%A García Gutiérrez, Juan
%T ChatGPTeaching II: Usos éticos y pedagógicos de la IA en la docencia universitaria
%D 2025
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/129405
%X Si algo ha puesto de manifiesto el trabajo de este año es que los riesgos asociados a la IA en el contexto universitario son múltiples, pero también las ventajas. Por un lado, se detectan riesgos éticos, como la posibilidad de que aumenten conductas deshonestas al sustituir el esfuerzo y el pensamiento propio por la máquina, atribuyendo los resultados al trabajo y esfuerzo humanos. Y por otro, y más importante, tenemos los riesgos pedagógicos, es decir, delegar actividades y prácticas en las herramientas de software que serían imprescindibles hacer por estudiantes y docentes, con el objetivo de crecer como mejores profesionales, investigadores o docentes. Es decir, delegar ciertas prácticas que impidan la transformación que el conocimiento, el esfuerzo, o el desarrollo de virtudes intelectuales generan en la persona (estudiante, investigador o docente) que las hace. En este panorama, hemos llegado a tres conclusiones que dan sentido y orientación a la continuación del proyecto: (1) que hay que distinguir aquellos usos de la IA que mejoran proyectos (trabajos, informes, ensayos, actividades) de aquellos que mejoran personas (su inteligencia, su capacidad crítica, su crecimiento); (2) que la IA puede ser un gran apoyo para la creación de actividades docentes universitarias que desafíen a los estudiantes y que permitan a los docentes centrarse en aquello en lo que ellos añaden valor; y (3) que hemos de encaminarnos hacia modelos no-híbridos, en contra de las corrientes actuales, es decir, el mayor aprovechamiento de la IA lo extraen quienes se han formado con criterios que no han podido encontrar en ella, y por tanto, proteger los momentos offline, se muestra tanto o más importante como el tiempo de uso de la IA.
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