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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.Item ¿Cómo realizar una revisión sistemática de literatura?(Grupo GRIAL, 2025-06-05) García-Peñalvo, Francisco JoséCurso impartido en el ICE de la Universidad Politécnica de Madrid (ETSI Caminos) el 5 de junio de 2025 dentro del Plan de Formación del Profesorado del Curso 2024-2025. El sentido principal de esta acción formativa es introducir a los investigadores en la realización de revisiones sistemáticas de literatura o SLR (Systematic Literature Review). Se parte de la necesidad de realizar revisiones de literatura para conocer el estado de la cuestión, distinguiendo el concepto de revisión del de revisión sistemática. Hay varios tipos de revisiones sistemáticas que se presentan y se inciden en los dos tipos más utilizados, la revisión sistemática y los mapeos de literatura. Una vez que se tienen los conceptos básicos se introducen los marcos metodológicos de referencia para realizar las revisiones sistemáticas. Se describen en detalle las tres grandes fases de una revisión sistemática (planificación, realización e informe). Se termina con un sencillo caso de estudio de un mapeo sistemática de literatura. Los objetivos específicos del curso son: 1. Conocer qué se entiende por revisión sistemática de literatura. 2. Evaluar el esfuerzo necesario para realizar una revisión sistemática de literatura. 3. Planificar una revisión sistemática de literatura. 4. Realizar una revisión sistemática de literatura. 5. Plasmar el trabajo realizado en un informe o artículo de investigación. Los contenidos del seminario son: 1. Introducción a las revisiones sistemáticas 2. Revisiones sistemáticas de literatura vs. Revisiones de mapeo de literatura y Revisiones de alcance 3. Marcos metodológicos de referencia para la realización de revisiones sistemáticas de literatura 4. Fase de planificación 5. Fase de realización 6. Fase de informe 7. Caso de estudio 8. Bibliometrix 9. Colección de flujos de trabajo y herramientas para realizar revisiones de literatura 10. ConclusionesItem Inteligencia Artificial en el aula. De los mitos a la realidad(Grupo GRIAL, 2025-04-11) García-Peñalvo, Francisco JoséInvestigación Educativa, celebrado del 9 al 12 de abril de 2025 en Punta Cana (República Dominicana). La conferencia aborda de manera crítica y documentada cómo la irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAGen) está transformando la educación, especialmente en el aula universitaria, separando realidades de mitos que distorsionan la comprensión de su impacto. En primer lugar, se indica cada época ha tenido sus propios mitos tecnológicos y la IA no es una excepción: desde visiones apocalípticas al estilo Skynet o HAL 9000, hasta las utopías hipertecnológicas como Multivac de Asimov. Uno de los focos clave es la generación automática de contenidos educativos por parte de la IAGen, una tecnología que ha demostrado capacidad suficiente para producir materiales de alta calidad pero que también plantea dilemas sobre la autoría, la ética y la integridad académica. La presentación desmonta tres mitos principales que afectan especialmente al ámbito educativo. El primero es el mito de la sustitución del profesorado. Aunque se ha promovido la idea de que la IA puede reemplazar a los docentes, la conferencia demuestra que esta visión es reduccionista. La educación no se limita a la transmisión de conocimientos, sino que involucra una dimensión relacional, emocional y ética que la tecnología por sí sola no puede suplir. La IA debe entenderse como un complemento al profesorado, no como un sustituto. El segundo mito tratado es el de la autonomía del aprendizaje. Se analiza la promesa de la personalización radical mediante IA, que pretende empoderar al estudiante para que controle completamente su proceso de aprendizaje. Sin embargo, la automatización excesiva puede paradójicamente erosionar la autonomía del estudiante, fomentando la dependencia de las soluciones automáticas y restando oportunidades para el desarrollo de competencias como el pensamiento crítico y la autorregulación. Además, se advierte de los riesgos de que estos sistemas centren la interacción en el binomio individuo-máquina, limitando las oportunidades para la colaboración y el aprendizaje social. El tercer mito es el de la “muerte de la originalidad” en los trabajos académicos. Si bien la IA facilita la producción de textos originales desde el punto de vista formal, no siempre garantiza una aportación genuina del estudiante. Las herramientas de detección de IA son limitadas y pueden generar falsos positivos, por lo que no deben convertirse en el eje central del control académico. La clave está en fomentar la reflexión crítica y valorar el proceso de aprendizaje, más que únicamente el producto final. La conferencia concluye enfatizando la necesidad de pasar del “modo pánico” al “modo diseño”. Se apuesta por un enfoque basado en la creatividad, la responsabilidad compartida y la construcción de comunidades de práctica que promuevan una integración equilibrada de la IA. Además, se presenta el “Manifiesto para una IA segura en la educación”, que propone principios como la supervisión humana, la confidencialidad, la explicabilidad y la alineación con las estrategias pedagógicas. En definitiva, la IA no es ni una amenaza absoluta ni una solución mágica. Su impacto dependerá de cómo se diseñen las prácticas educativas y de la capacidad de las comunidades académicas para aprovechar sus ventajas sin renunciar a los valores esenciales de la educación: pensamiento crítico, ética, agencia y aprendizaje auténtico.Item Desarrollo de un GPT personalizado para la orientación universitaria(Grupo GRIAL, 2025-03-06) García-Peñalvo, Francisco José; Vázquez-Ingelmo, AndreaEl taller “Desarrollo de un GPT personalizado para la orientación universitaria” se impartió el 6 de marzo de 2025 en las I Jornadas de Orientación Profesional y Competencias CRUE España, celebradas en la Universidad de Salamanca. En el taller se explora cómo las tecnologías de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) y, en particular, los modelos GPT personalizados, pueden transformar la orientación académica en las universidades. La presentación arranca contextualizando la revolución tecnológica que ha supuesto la IAGen, destacando cómo los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) han cambiado la producción de contenidos y la interacción con la información. Los LLM funcionan prediciendo la siguiente palabra en un contexto dado, lo que les permite generar texto coherente. Su efectividad depende de la cantidad de parámetros (pueden superar los 10.000 millones) y de la amplitud de la ventana de contexto, que define cuánta información puede considerar el modelo a la vez. Una mayor ventana permite mantener el contexto en conversaciones largas o analizar documentos extensos. El taller también presenta el “Manifiesto para una IA segura en la educación”, un conjunto de principios que garantizan el uso ético y seguro de la IA en el entorno educativo. Entre estos principios destacan la supervisión humana, la protección de la confidencialidad, la alineación con las estrategias educativas, la precisión y explicabilidad de las respuestas, y la transparencia en el comportamiento del asistente. El taller subraya la necesidad de desarrollar asistentes virtuales inteligentes adaptados a necesidades específicas, como la orientación universitaria. Un GPT personalizado no es simplemente una versión adaptada de ChatGPT, sino un asistente ajustado a un propósito concreto, que sigue instrucciones específicas, accede a información relevante y ofrece respuestas alineadas con las políticas y el contexto institucional. La diferencia clave es que ChatGPT es un generalista, mientras que un GPT personalizado es un especialista entrenado con manuales, procedimientos y documentación concreta. La personalización de un GPT implica definir su propósito, el tono de sus respuestas y el nivel de detalle. Es crucial proporcionar al modelo un conjunto de instrucciones claras y ejemplos de respuestas esperadas, además de establecer restricciones para evitar respuestas ambiguas o erróneas. Un aspecto clave es la personalización del conocimiento, cargando documentos específicos (normativas, reglamentos o guías de la universidad) que el GPT puede consultar para generar respuestas precisas. El proceso técnico de creación de un GPT personalizado en la plataforma ChatGPT de OpenAI es descrito paso a paso. OpenAI ofrece una interfaz de configuración intuitiva, donde es posible definir el comportamiento del asistente, subir documentos de conocimiento, habilitar la consulta de información en la web, e incluso conectar el GPT con API externas para realizar tareas avanzadas. Además, OpenAI recomienda redactar instrucciones de forma clara, granular y estructurada, dividiendo procesos complejos en pasos simples, utilizando ejemplos concretos y promoviendo la revisión cuidadosa de las respuestas generadas. En resumen, el taller muestra cómo los GPT personalizados pueden convertirse en herramientas clave para mejorar la orientación universitaria, ofreciendo a estudiantes y personal académico un asistente conversacional inteligente, fiable y adaptado a las necesidades de cada institución. Este enfoque combina la potencia de la IA Gen con las buenas prácticas de personalización y un fuerte compromiso con la ética y la transparencia en el uso de la IA en la educación superior.Item Uso seguro de la IA en la Educación. Perspectivas tras dos años de ChatGPT(Grupo GRIAL, 2024-12-12) García-Peñalvo, Francisco JoséLa conferencia magistral invitada “Uso seguro de la IA en la Educación. Perspectivas tras dos años de ChatGPT” se impartió el 12 de diciembre de 2024 de forma virtual dentro del 5º Congreso Internacional de Tendencias en Innovación Educativa (CITIE 2024), celebrado del 11 al 13 de diciembre de 2024 en el Centro Universitario de los Valles de la Universidad de Guadalajara (México). Se aborda cómo la inteligencia artificial generativa (IAGen), ejemplificada por ChatGPT, ha transformado el panorama educativo desde su lanzamiento el 30 de noviembre de 2022. Este análisis destaca tanto el impacto positivo como los desafíos asociados con la integración de estas tecnologías en el ámbito académico. El contenido explora los conceptos básicos de los modelos de lenguaje grande (LLM), incluyendo su arquitectura, tamaño, y costos económicos y energéticos de entrenamiento. Se discuten las capacidades de generación de contenido, como texto, imágenes y audio, y se subraya el papel crítico del diseño de prompts y del contexto en la calidad de las respuestas generadas. En el ámbito educativo, la presentación evalúa cómo la IA ha potenciado la creatividad, productividad y personalización del aprendizaje, beneficiando tanto al profesorado como al estudiantado. Sin embargo, se identifican riesgos como la despersonalización, el uso deshonesto y la dependencia tecnológica. Para mitigar estos problemas, se proponen buenas prácticas que incluyen formación continua, integración equilibrada y fomento de un uso ético. Se introduce el Manifiesto para una IA Segura en la Educación, que propone principios clave como la supervisión humana, la confidencialidad, y la alineación con estrategias educativas y prácticas didácticas. Se concluye reflexionando sobre el impacto disruptivo de la IAGen y subrayando la necesidad de un enfoque ético, inclusivo y colaborativo para garantizar que esta tecnología sea una herramienta beneficiosa en el futuro de la educación. Finalmente, se resalta la importancia de preparar a profesores y estudiantes para un uso crítico y responsable, alineando estas tecnologías con los valores educativos y sociales.Item Escenarios de innovación educativa con Inteligencia Artificial Generativa(Grupo GRIAL, 2024-03-13) García-Peñalvo, F. J.Conferencia magistral impartida en las XIII Jornadas de Innovación Docente de la UNED “Tejiendo conexiones: innovación docente y la respuesta a los desafíos de la modernidad”, celebradas para los días 12 y 13 de marzo de 2024, en la Facultad de Educación de la UNED en Madrid. Estas jornadas son resultado de una iniciativa conjunta del Instituto Universitario de Educación a Distancia (IUED) y el Vicerrectorado de Innovación Educativa. Se ofrece un análisis profundo y prospectivo sobre la evolución y el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en el ámbito educativo, comparando su estado en enero de 2023 con el de enero de 2024. La IAGen se define como la capacidad de crear contenidos sintéticos inéditos en diversas formas para apoyar cualquier tarea, mediante el uso de modelos generativos. Este concepto se sitúa en el centro de un debate sobre la interacción entre seres humanos e inteligencias artificiales, abordando cómo estudiantes, profesores, tomadores de decisiones en la academia y desarrolladores de aplicaciones perciben y se relacionan con esta tecnología. La conferencia destaca la rápida adopción de herramientas de IAGen, como ChatGPT, por parte del estudiantado de todos los niveles educativos, marcando un hito en la historia educativa. Por primera vez, una generación de profesores se enfrenta a estudiantes equipados con dispositivos tecnológicos avanzados y acceso inmediato a la inteligencia artificial, lo que supone nuevos desafíos y oportunidades pedagógicas. Se subraya la capacidad disruptiva de la Inteligencia Artificial, especialmente aquella que puede generar contenidos indistinguibles de los producidos por humanos y que interactúa con los usuarios mediante el lenguaje natural. Esta característica la posiciona como una de las herramientas tecnológicas con mayor potencial de transformación social en nuestra era. La conferencia invita a reflexionar sobre las vastas posibilidades, riesgos y desafíos que esta tecnología plantea, enfatizando que aún estamos en las etapas iniciales de comprender su alcance completo. Finalmente, se argumenta que el desarrollo futuro de la IAGen no debe quedar exclusivamente en manos de los tecnólogos. Es crucial fomentar espacios de co-creación inter y transdisciplinaria que aseguren un desarrollo ético, seguro e inclusivo de la tecnología. Esta perspectiva aboga por una aproximación holística al avance de la IA, considerándola no solo como una herramienta técnica, sino como un fenómeno socio-tecnológico que, hasta hace poco, pertenecía al ámbito de la ciencia ficción. La conferencia concluye destacando la importancia de una colaboración amplia y diversa para navegar el futuro de la educación en la era de la IAGen.Item Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior: Una Perspectiva de 360°(Grupo GRIAL, 2024-01-23) García-Peñalvo, F. J.Conferencia magistral en el IFE Conference Special Event; Artificial Intelligence in Education Summit, celebrado en el contexto de la IFE Conference 2024, Tecnológico de Monterrey, Monterrey, México, 23-25 de enero de 2024. En la actualidad, la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) se ha convertido en un punto focal en el panorama de la educación superior. Este enfoque innovador promete revolucionar no solo la forma en que el estudiantado aprende, sino también cómo el profesorado enseña y las instituciones educativas evolucionan. En esta conferencia, exploraremos cómo la IA Generativa afecta a los diferentes actores en el ámbito educativo: desde profesores y estudiantes hasta tomadores de decisiones y expertos en desarrollo tecnológico. Se analizarán los pros y los contras desde cada uno de los actores para tener una visión integral y holística. También se discutirán los retos éticos y sociales que implica la incorporación de estas tecnologías, como la privacidad de los datos y la equidad en el acceso a recursos educativos avanzados. Desde la perspectiva del profesorado, se abordará cómo la IA Generativa puede ser una herramienta para enriquecer el contenido del curso y ofrecer metodologías de enseñanza más interactivas y atractivas. Por otro lado, se examina el impacto de esta tecnología en la toma de decisiones institucionales, con especial énfasis en la planificación curricular y la gestión de recursos. Esta conferencia busca proporcionar una comprensión integral de cómo la IA Generativa está moldeando el futuro de la educación, mirando a todos los actores involucrados en este proceso transformador. La presentación también está disponible en inglés.Item Inteligencia artificial generativa en la educación universitaria(Grupo GRIAL, 2023-12-07) García-Peñalvo, F. J.Participación en el conversatorio en el Foro Internacional “Conectando la Educación Superior con la Inteligencia Artificial”, celebrado los días 6, 7 y 8 de diciembre, organizado por la Universidad Nacional, la Universidad de Costa Rica. el Instituto Tecnológico de Costa Rica y la Red InnovaCesal. Esta actividad busca reunir a docentes de universidades estatales de Latinoamérica comprometidos con la innovación de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Específicamente este conversatorio se centra en el tema “Inteligencia artificial generativa en la educación universitaria” y se desarrolló el día 7 de diciembre de 2023 de forma virtual.Item La era de la inteligencia artificial generativa en educación(Grupo GRIAL, 2023-12-04) García-Peñalvo, F. J.Conferencia invitada en el 4º Congreso de Educación, Innovación, Normalismo y Neuroeducación (CEINN 2023), celebrado en las instalaciones H. Congreso de la Unión en la Ciudad de México, México. Esta conferencia se impartió el 4 de diciembre de 2023. Este Congreso se organiza por parte de la Asociación Normalista de Docentes Investigadores (ANDIAC), la Federación Mexicana de Ciencias Aplicadas al Deporte (FEMECAD), la Escuela Normal Profesor Carlos A. Carrillo (ENPCAC), la Escuela Normal Rural “J. Guadalupe Aguilera” (ENRJGA) y el Centro de Estudios Neurociencia Educativa Monterrey (CENE).Item La era de la Inteligencia Artificial en la Educación(Grupo GRIAL, 2023-11-20) García-Peñalvo, F. J.Clase magistral y taller de ChatGPT impartidos en el contexto de la Unidad I: Gestión de la Tecnología y del Conocimiento, de la asignatura Diseño y Evaluación de Recursos Informáticos del Máster Universitario en las TIC en la Educación: Análisis y Diseño de Procesos, Recursos y Prácticas Formativas, el día 20 de noviembre de 2023 en la Facultad de Educación, Universidad de Salamanca.