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Enseñanza con IA Generativa: Desafíos en Salud e Ingeniería
(Grupo GRIAL, 2025-09-05) García-Peñalvo, Francisco José
Seminario de 2 horas de duración impartido en el Salón de Actos de la Facultad de Ciencias de la Salud de la Universidad de Burgos el viernes 5 de septiembre de 2025, organizado por el GIR DATAHES, UIC JCYL N.º 348 y GID B-LCS. Los objetivos específicos del seminario son: 1. Concienciar sobre el uso ético y responsable de la IA generativa en contextos educativos, especialmente en áreas sensibles como la salud y la ingeniería. 2. Presentar el marco del AI Safe in Education Manifesto y otros referentes internacionales como base de buenas prácticas en la docencia. 3. Explorar herramientas de IA generativa actuales y mapear actividades docentes donde profesores y estudiantes puedan integrarlas de manera segura y productiva. 4. Fomentar el debate crítico y reflexivo entre docentes y estudiantes para identificar riesgos, oportunidades y estrategias de implementación responsable. Se propone una hoja de ruta práctica para un uso responsable y eficaz de la IAGen en educación superior. Parte de una alfabetización crítica: qué es la IAGen, cómo funciona (modelos, datos y límites), cuáles son sus riesgos (sesgos, alucinaciones, dependencia) y qué significa evaluar calidad y trazar responsabilidad humana. Introduce técnicas de prompting y el patrón de “deep research” para fundamentar contenidos y decisiones docentes. En el eje normativo-ético, se sintetizan las directrices de la UNESCO (visión humanocéntrica, capacidad institucional y desarrollo docente), el marco regulatorio europeo (EU AI Act, enfoque basado en riesgos y obligaciones de transparencia y documentación) y el marco SAFE de EDSAFE AI (Seguridad, Accountability, Equidad, Eficacia), además del Safe AI in Education Manifesto como guía de principios operativos y compromiso institucional. Estas referencias sirven para alinear políticas de centro, prácticas de aula y diseño de materiales con estándares internacionales y obligaciones legales. El “mapa de actividades” organiza usos de IAGen por fases del ciclo docente: 1) planificación (análisis de resultados de aprendizaje, detección de riesgos y datos necesarios); 2) creación de materiales (guiones de clase, casos, cuestionarios, visualizaciones con trazabilidad y citación de fuentes); 3) apoyo al aprendizaje (tutoría guiada por rúbricas, andamiaje y metacognición); 4) evaluación auténtica (diseños que preservan agencia humana, criterios de divulgación y registro del uso de IA). Se acompañan catálogos de herramientas actuales (LLM generalistas, verificadores y buscadores académicos, copilotos de código, generadores de imágenes con C2PA, gestores de referencias) y pautas de adopción segura.
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LA POLÍTICA BIBLIOTECARIA Y LA INSTITUCIONALIZACIÓN DE LAS BIBLIOTECAS PÚBLICAS. EL CASO PERUANO EN EL CONTEXTO LATINOAMERICANO
(Programa de Doctorado Formación en la Sociedad del Conocimiento, 2025-07-31) Vergara Rodríguez, Fabiola Isabel
LA POLÍTICA BIBLIOTECARIA Y LA INSTITUCIONALIZACIÓN DE LAS BIBLIOTECAS PÚBLICAS. EL CASO PERUANO EN EL CONTEXTO LATINOAMERICANO Fabiola Isabel Vergara Rodríguez DIRECTOR Dr. José Antonio Merlo Vega PLAN DE INVESTIGACIÓN PROGRAMA DE DOCTORADO FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO UNIVERSIDAD DE SALAMANCA Salamanca, 30 de julio del 2025
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Transformando lo público: IA y gestión administrativa del siglo XXI
(Grupo GRIAL, 2025-07-24) García-Peñalvo, Francisco José
La conferencia “Transformando lo público: IA y gestión administrativa del siglo XXI” se impartió en el 24 de julio de 2025 dentro del Curso de Verano “Aplicaciones y desafíos de la inteligencia artificial en el ámbito público” de la Universidad de Burgos, celebrado del 23 al 25 de julio de 2025. La inteligencia artificial (IA) está transformando de forma acelerada la manera en que se organiza y gestiona la Administración pública. Esta conferencia ofrece una panorámica sobre cómo la IA generativa, especialmente, está posicionándose en el centro de los procesos de transformación digital del sector público. En primer lugar, se contextualiza la evolución de la IA desde sus etapas pre-generativas, basadas en modelos estadísticos y algoritmos clásicos, hasta el auge de los modelos generativos actuales, capaces de razonar, generar texto, código o imágenes, y asistir en tareas complejas. Se destacan tres fases clave: el auge de los modelos de lenguaje (2022–2023), la incorporación de capacidades de razonamiento multimodal (2024), y la irrupción de los sistemas agénticos (2025), capaces de actuar de forma casi autónoma con mínima intervención humana. La charla pone el foco en cómo estas tecnologías afectan específicamente al sector público. La automatización de tareas burocráticas, como el procesamiento de expedientes o la redacción de documentos, ya es una realidad en ámbitos como la sanidad o la gestión administrativa, liberando tiempo para tareas de mayor valor humano como el diagnóstico clínico o la atención ciudadana personalizada. Sin embargo, el impacto de la IA no es neutral. Se señalan riesgos como la pérdida de autoría, el uso inadecuado, la dependencia tecnológica, los sesgos, o la inequidad en el acceso. Por ello, se subraya la necesidad de una gobernanza de la IA que equilibre la innovación con principios como la legalidad, la transparencia, la neutralidad y la promoción del interés público. Se presenta una matriz de gobernanza que cruza estos principios con las fases de generación del conocimiento (datos, algoritmos, usos), basada en normativas como el GDPR y el AI Act. La conferencia concluye con una llamada a la formación especializada del personal público. Aunque la IA generativa parece accesible, su aprovechamiento real requiere competencias éticas, dominio conceptual y conocimiento de herramientas. Sin una preparación adecuada, la tecnología puede convertirse en una fuente de errores, dependencia o frustración. En definitiva, se propone ver la IA no como una amenaza, sino como una herramienta estratégica para mejorar la eficiencia, la equidad y la calidad del servicio público en el siglo XXI, siempre que se utilice con inteligencia, responsabilidad y visión a largo plazo.
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AI-Assisted UML Learning: Toward Ethical Integration of Generative Artificial Intelligence in Software Engineering Education
(Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoza, 2025-06-11) Vázquez-Ingelmo, Andrea; Castillo-Salguero, Cristian Alejandro; García-Peñalvo, Francisco José; Conde, Miguel Ángel; García-Holgado, Alicia; Therón, Roberto
This paper presents a web-based chatbot platform designed to support the teaching of UML domain modeling in software engineering education. Leveraging locally executed generative AI (DeepSeek-v2), the tool provides students with anonymized, interactive feedback and problem generation capabilities while preserving data privacy and promoting ethical AI use. The platform fosters autonomy, digital literacy, and critical reflection, offering a scalable and sustainable solution for integrating AI into higher education.
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IA Generativas aplicadas a la investigación
(Grupo GRIAL, 2025-06-30) García-Peñalvo, Francisco José; Conde, Miguel Ángel
El curso “IA Generativas aplicadas a la investigación” (FPU1576) se impartió de forma presencial el 30 de junio de 2025 en la Universidad de León, dentro de su Programa de Formación del Profesorado para el curso 2024-2025, de 4 horas de duración. La presentación aborda el impacto y las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial generativa (IAGen) en los procesos de investigación académica. Comienza contextualizando el papel de la IAGen en la sociedad del conocimiento y su inclusión en el marco europeo de competencias digitales para la ciudadanía (DigComp). Se destaca cómo estas herramientas están transformando tanto la docencia como la producción científica. A continuación, se introducen diferentes herramientas de IA generativa, diferenciando entre modelos de lenguaje de propósito general, como ChatGPT, Claude o Gemini, y herramientas especializadas en escritura académica, traducción, programación, minería de textos o generación de imágenes. Se enfatiza la importancia de elegir la herramienta adecuada según el contexto y el tipo de tarea. Una parte central del taller se dedica a explicar cómo aprovechar la IAGen en las distintas fases del proceso investigador: desde la ideación y el diseño del proyecto, pasando por la búsqueda y organización de información, hasta la redacción, revisión y publicación de resultados. Se proponen actividades prácticas con prompts orientados a generar ideas de investigación, sintetizar bibliografía, mejorar la redacción científica o transformar textos en varios estilos. También se exploran casos de uso con herramientas específicas como Scite, Elicit, Perplexity o Research Rabbit, que permiten navegar la literatura científica de forma más eficiente, automatizar tareas repetitivas y fomentar nuevas formas de análisis bibliográfico. Asimismo, se aborda el uso de la IAGen en la escritura científica y la evaluación de la calidad de textos académicos, incluyendo recomendaciones sobre ética, transparencia y citación de herramientas IA. En este sentido, se hace hincapié en la necesidad de uso crítico y reflexivo de la tecnología. Por último, se presentan retos y oportunidades derivados de la integración de la IAGen en la investigación, entre ellos la redefinición de la autoría, la reproducibilidad científica y la capacitación del personal investigador. El taller finaliza con una invitación al debate sobre el papel transformador de estas tecnologías en la academia.