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Item Enseñanza con IA Generativa: Desafíos en Salud e Ingeniería(Grupo GRIAL, 2025-09-05) García-Peñalvo, Francisco JoséSeminario 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.Item Inteligencia artificial generativa en docencia y la investigación: impacto, estrategias y ética en la práctica(Grupo GRIAL, 2025-06-05) García-Peñalvo, Francisco JoséCurso impartido en el ICE de la Universidad Politécnica de Madrid (ETSI Caminos) el 5 y 6 de junio de 2025 dentro del Plan de Formación del Profesorado del Curso 2024-2025. La inteligencia artificial generativa (IAGen) está transformando la educación superior, impactando tanto en la docencia como en la investigación. Herramientas como ChatGPT, DALL·E, Deepseek, Gemini, Claude y otros modelos de generación de contenido abren nuevas posibilidades para la enseñanza, el aprendizaje y la producción académica, pero también plantean desafíos éticos, metodológicos y estratégicos que docentes e investigadores deben conocer y gestionar. Este curso presencial de 8 horas ofrece una perspectiva práctica sobre la integración de la IAGen en el ámbito académico. A través de talleres interactivos y debates, exploraremos el impacto de estas tecnologías en la enseñanza y la investigación, proporcionando herramientas y estrategias para su uso responsable y efectivo. En el ámbito de la docencia, la IAGen puede actuar como un asistente para la creación de materiales educativos, el diseño de actividades personalizadas y la evaluación del aprendizaje. Sin embargo, también plantea cuestiones sobre la originalidad del trabajo de los estudiantes, la necesidad de nuevas competencias digitales en el profesorado y los riesgos asociados al uso indiscriminado de estas herramientas. Este curso abordará cómo los docentes pueden aprovechar la IA sin comprometer la calidad y la ética en la enseñanza. En el campo de la investigación, la IAGen está facilitando la redacción de textos científicos, la síntesis de información y la exploración de nuevos enfoques en distintas disciplinas. No obstante, su uso también suscita preocupaciones sobre la veracidad de los datos, la integridad académica y los posibles sesgos en los modelos de IA. A lo largo del curso, analizaremos cómo los investigadores pueden incorporar estas tecnologías sin comprometer la rigurosidad y el pensamiento crítico en sus trabajos. Además del impacto técnico y práctico, este curso pondrá un fuerte énfasis en la ética y la regulación de la IAGen. Discutiremos los límites de su uso en el ámbito académico, las normativas emergentes y las mejores prácticas para garantizar un empleo transparente y responsable de estas herramientas. A través de una combinación de sesiones teóricas, actividades prácticas y discusiones en grupo, este curso proporcionará a los participantes una comprensión profunda y aplicable de la IAGen en la academia. Al finalizar, los docentes e investigadores no solo habrán adquirido conocimientos práctica, sino que, lo más importante, también contarán con estrategias para integrar estas tecnologías de manera ética y efectiva en su labor académica. Los objetivos específicos del curso son: 1. Comprender el impacto de la IA generativa en la educación superior Analizar cómo la inteligencia artificial generativa está transformando la docencia y la investigación, identificando tanto sus oportunidades como sus desafíos en el ámbito académico. 2. Explorar aplicaciones prácticas de la IA generativa en la docencia Identificar y experimentar con herramientas de IA generativa para la creación de materiales educativos, el diseño de actividades interactivas y la evaluación del aprendizaje, garantizando su uso pedagógico adecuado. 3. Desarrollar estrategias para el uso responsable de la IA en la investigación Examinar cómo la IA generativa puede facilitar la redacción académica, la síntesis de información y el análisis de datos, asegurando la integridad científica y el rigor metodológico en los procesos de investigación. 4. Fomentar el pensamiento crítico y la ética en el uso de la IA generativa Reflexionar sobre las implicaciones éticas del uso de la IA generativa en la academia, abordando temas como la seguridad, el plagio, la originalidad, la transparencia y los sesgos en los modelos de IA. 5. Conocer el marco normativo y las mejores prácticas en el uso de IA generativa Explorar regulaciones, recomendaciones y guías institucionales emergentes sobre el uso de la IA en la educación superior, con el fin de promover un uso alineado con estándares académicos y éticos. 6. Diseñar estrategias personalizadas para la integración de la IA en la labor académica Facilitar la creación de planes de acción individuales para que los participantes puedan implementar la IA generativa en su enseñanza o investigación de manera efectiva y adaptada a sus necesidades específicas. Los contenidos del seminario son: 1. Bloque I: Expectativas, ética y marco normativo. 2. Bloque II: Fundamentos de la IAGen. 3. Bloque III. Docencia universitaria con IAGen. 4. Bloque IV: Investigación académica con IAGen 5. Bloque V: Estrategias y conclusiones.