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Recent Submissions
¿Cómo preparamos nuestros repositorios para un ecosistema transformado por la inteligencia artificial?
(Grupo GRIAL, 2026-11-11) García-Peñalvo, Francisco José
En la conferencia «Repositorios digitales: de la infraestructura al liderazgo de la Ciencia Abierta en América Latina», organizada por ICI Academy el 11 de noviembre de 2026, Francisco José García-Peñalvo, de la Universidad de Salamanca y del Grupo GRIAL, presentó la intervención de once minutos «¿Cómo preparamos nuestros repositorios para un ecosistema transformado por la inteligencia artificial?». Su tesis central fue que los repositorios deben evolucionar desde infraestructuras de depósito hacia servicios confiables, interoperables y gobernables, capaces de responder a las dinámicas de la inteligencia artificial.
Cambian simultáneamente los mecanismos de descubrimiento, los consumidores de información y las cargas técnicas. Los buscadores generativos sintetizan respuestas y pueden invisibilizar las fuentes; los agentes automatizados procesan colecciones a gran escala; y los rastreadores comprometen la disponibilidad de los servidores. Según una encuesta de COAR de 2025, más del 90 % de los 66 repositorios participantes reportaron problemas con rastreadores agresivos. Frente a ello, se propone una defensa escalonada, con cortafuegos de aplicaciones, limitación de peticiones y canales específicos para accesos masivos legítimos.
Un eje sensible es la reutilización de contenidos abiertos para entrenar modelos comerciales. El acceso abierto no resuelve por sí solo las condiciones jurídicas de explotación. La ponencia examinó, como referencia, los artículos 3 y 4 de la Directiva europea 2019/790 sobre minería de textos y datos, así como el artículo 53 del Reglamento europeo de inteligencia artificial. Planteó reservas de derechos legibles por máquina y mecanismos de protección de las bases de datos, sin confundir la apertura del conocimiento con la extracción indiscriminada de valor.
En el plano técnico, defendió una secuencia de preparación: primero, identificadores persistentes, metadatos de calidad, licencias y procedencia; después, interoperabilidad mediante OAI-PMH, JSON-LD, Signposting y COAR Notify; posteriormente, preservación y confianza; y, finalmente, aplicaciones como la búsqueda semántica, la generación aumentada por recuperación y la curación asistida. El principio rector es que la IA sugiera, el repositorio valide y una persona decida, manteniendo la trazabilidad y la independencia tecnológica.
Las recomendaciones combinaron los principios FAIR y CARE para equilibrar la reutilización automatizada y los derechos de las comunidades, con especial atención a las lenguas, las disciplinas y los saberes locales. Como primeros pasos, propuso auditar los metadatos, validar la recolección, aprobar una política institucional de IA y medir el tráfico automatizado. Antes de desplegar sistemas inteligentes, pidió evaluar la calidad, los costes, los riesgos y la reversibilidad. El mensaje final sintetizó la orientación estratégica: repositorios preparados para la IA, pero no dependientes de ella; abiertos al conocimiento, no al extractivismo.
Tecnología, redes sociales y nuevas formas de violencia entre iguales
(Grupo GRIAL, 2026-11-07) García-Peñalvo, Francisco José; García-Holgado, Alicia
Conferencia plenaria invitada en VOCES 2026 – Acoso escolar. Voces contra el silencio. I Congreso Internacional, Científico-Cultural y de Transferencia Social (Salamanca, España, 6 y 7 de noviembre de 2026). La conferencia de 1 hora de duración se impartió el 7 de noviembre de 2026.
Se analiza cómo los entornos digitales y la inteligencia artificial generativa modifican las dinámicas de socialización, agresión y convivencia entre niños, niñas y adolescentes. Parte de una premisa: las redes sociales no son espacios neutrales. Sus algoritmos de recomendación, diseños orientados a captar la atención y modelos de interacción pueden amplificar estereotipos de género, relaciones de poder y comportamientos discriminatorios presentes también en la familia, la escuela y el grupo de iguales, y fuera del aula.
A partir de ejemplos como el fenómeno de los curis, los memes escolares y la circulación de contenidos humillantes, se examina cuándo el humor se convierte en violencia digital. La conferencia subraya que la responsabilidad no corresponde exclusivamente a quien inicia una agresión: quienes la amplifican, la observan o intervienen para detenerla también influyen en sus consecuencias. Esta dimensión colectiva resulta especialmente relevante cuando las publicaciones cosifican, estigmatizan o atacan a personas identificables.
En una segunda parte se aborda el acoso sintético mediado por IA, que permite fabricar imágenes, audios o identidades falsas con escasos recursos técnicos y distribuirlos masivamente. Se distinguen cuatro manifestaciones: desnudez sintética y deepfakes sexuales, suplantación y clonación de voz, acoso automatizado y difusión masiva, y manipulación o dependencia conversacional. Casos documentados en Almendralejo, Pikesville, Corea del Sur y Character.AI ilustran sus consecuencias personales, educativas y jurídicas, así como la necesidad de verificar las evidencias digitales antes de adoptar medidas disciplinarias.
Frente a estos riesgos, se presenta un enfoque basado en los derechos de la infancia. Se revisan las orientaciones de las Naciones Unidas, la UNESCO y UNICEF, la Declaración del Foro de Salamanca sobre la Inteligencia Artificial y los Derechos de la Infancia, el marco regulador europeo y las garantías existentes o en tramitación en España. La protección requiere privacidad, inclusión, transparencia, supervisión humana, participación infantil y responsabilidad por parte de quienes diseñan y prestan servicios tecnológicos.
La propuesta final combina prevención y respuesta: alfabetización algorítmica crítica, empatía digital, formación docente, acompañamiento familiar, liderazgo del alumnado, protocolos específicos, canales seguros de comunicación, retirada rápida de contenidos y apoyo prioritario a las víctimas. Se defiende una respuesta educativa, proporcionada y coordinada, sin trasladar a las personas afectadas la carga de protegerse. La idea central es que la IA no crea la violencia entre iguales, pero reduce las barreras, acelera su propagación y puede aumentar su credibilidad: aunque el contenido sea falso, el daño es real.
Definición de estrategias para el gobierno de la IA en las universidades congruentes con el Manifiesto para el uso seguro de la IA en educación
(Grupo GRIAL, 2026-10-28) García-Peñalvo, Francisco José
Webinar impartido el 28 de octubre de 2026 en el contexto del proyecto EdU-InA - Políticas y prácticas sobre la IA generativa en la educación universitaria (PID2023-149069OA-I00), un espacio dedicado a la difusión de los procesos y resultados de la investigación, financiada por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en las universidades exige repensar la transformación digital desde una perspectiva estratégica, ética y centrada en las personas. El reto trasciende la digitalización de procesos y la adopción de herramientas tecnológicas para abordar la gestión de ecosistemas sociotécnicos en los que la supervisión humana, la responsabilidad institucional y la innovación educativa deben coexistir.
La IA ofrece oportunidades para mejorar la docencia, la investigación y la administración universitaria, pero también plantea riesgos relacionados con los sesgos, la privacidad, la opacidad algorítmica y el incumplimiento normativo. Ante este escenario, las universidades necesitan políticas de gobernanza que equilibren la innovación y la responsabilidad, garantizando la coherencia con sus valores y objetivos institucionales.
El Manifiesto para una IA Segura en la Educación proporciona un marco de referencia articulado en siete principios: supervisión humana y responsabilidad, confidencialidad, alineación con las estrategias educativas, adecuación a las prácticas didácticas, precisión y explicabilidad, interfaces y comportamientos comprensibles, y entrenamiento ético y transparencia. Su aplicación requiere combinar estrategias orientadas a las personas, decisiones sobre infraestructura tecnológica y mecanismos transversales de gobernanza y aseguramiento.
El análisis de las políticas universitarias evidencia avances significativos, aunque persisten importantes vacíos éticos, organizativos y regulatorios. Por ello, resulta imprescindible promover una alfabetización crítica en IA entre todos los colectivos universitarios, desarrollar comunidades de práctica y compartir experiencias institucionales.
Otra decisión estratégica afecta a la infraestructura tecnológica: soluciones propias basadas en modelos abiertos frente a productos comerciales basados en modelos propietarios. La elección debe considerar la privacidad, la soberanía tecnológica, la transparencia, los costes, las capacidades internas y la autonomía institucional, y contemplar también estrategias híbridas.
Como ejemplo de desarrollo institucional, se presenta LAMB, un entorno abierto para crear asistentes inteligentes de aprendizaje integrados en ecosistemas educativos.
La conferencia defiende que la gobernanza universitaria de la IA debe ser estratégica, participativa y ética, orientada a construir una cultura académica potenciada por la IA. Su finalidad es preservar la autonomía universitaria, fortalecer el juicio crítico y garantizar que las decisiones tecnológicas respondan a las necesidades educativas y al interés colectivo.
Introducción a la IA y su impacto en el empleo
(Grupo GRIAL, 2026-11-09) García-Peñalvo, Francisco José
Participación en el curso “Cómo aprovechar la Inteligencia artificial para la búsqueda de empleo”, organizado por el Servicio de Empleo y Emprendimiento (SIPPE) de la Universidad de Salamanca, con el tema “Introducción a la IA y su impacto en el empleo”, de 6 horas de duración, impartido en noviembre de 2026.
En este tema se ofrece una visión divulgativa y rigurosa de la inteligencia artificial (IA), su evolución, sus fundamentos tecnológicos y sus implicaciones para el mercado laboral, prestando especial atención a las oportunidades y los desafíos que plantea para quienes buscan empleo.
A partir de un recorrido histórico, se explica cómo la IA ha evolucionado hasta convertirse en una tecnología de propósito general, capaz de aprender a partir de los datos, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones. Se presentan los principales paradigmas de aprendizaje automático y se analiza la irrupción de la inteligencia artificial generativa, especialmente desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Se describen los fundamentos de los grandes modelos de lenguaje, sus posibilidades para generar contenidos y mejorar la productividad, así como sus limitaciones y riesgos: alucinaciones, sesgos, privacidad, dependencia tecnológica e impacto medioambiental.
La conferencia aborda posteriormente las consecuencias de esta transformación en el empleo, destacando la creciente demanda de competencias digitales y conocimientos sobre IA. Se explica cómo funcionan los sistemas de seguimiento de candidaturas (ATS) y cómo adaptar los currículos a las ofertas laborales mediante palabras clave, evidencias de competencias y logros verificables. También se presentan estrategias para emplear la IA como apoyo en la búsqueda de empleo.
Finalmente, se defiende la necesidad de una alfabetización crítica en IA que integre conocimientos tecnológicos, pensamiento crítico, responsabilidad ética y capacidad de adaptación. Frente a la aceleración del cambio tecnológico, se propone una visión de inteligencia híbrida basada en la colaboración entre personas y sistemas inteligentes, en la que el juicio humano, la supervisión y la toma de decisiones sigan siendo esenciales para el desarrollo profesional y social de las personas.
First-Month LMS Behaviours Associated with Success in an AI-Permissive Software Engineering Course
(Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE), 2026-09-02) Vázquez-Ingelmo, Andrea; Paule-Ruiz, M. Puerto; García-Peñalvo, Francisco José; García-Holgado, Alicia
This extended abstract profiles the highest-performing behavioural cluster during the first milestone of a Software Engineering course governed by an explicit artificial-intelligence (AI) usage policy. Moodle traces from two post-AI cohorts (n = 146) yielded three clusters: an integrator group (n = 32), an intermediate group (n = 73), and an at-risk group (n = 41). Integrators achieved a higher mean milestone grade than at-risk students (6.37 versus 4.81; Hedges’ g = 0.92) and a higher pass rate (71.9% versus 44.0%). Their profile combined access volume and anticipation: they accessed theoretical materials, task specifications, rubrics, and modelling tools more often, and reached theoretical materials about ten days earlier. A logistic model based on theoretical-material volume, task volume, and task first-access timing separated integrators from the remaining students with an ROC AUC of 0.86. The results support first-month onboarding that introduces rubrics and modelling tools early, triggers early task access, uses analytics for positive recognition, and treats forum activity as a complement rather than a substitute for task- and rubric-anchored engagement.