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Author: search.filters.author.Fonseca, DavidHas files: Yes

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    Model of Characterization of Teamwork Competence Based on Three Types of Capabilities
    (Springer, 2025-07-15) Fidalgo-Blanco, Ángel; Sein-Echaluce, María Luisa; Fonseca, David; García-Peñalvo, Francisco José
    here are various teamwork models with different orientations regard-ing the conceptual model, member involvement, evidence management, and even the training process for acquiring teamwork-related skills. This research defines a hybrid model that integrates the two main theoretical models (focused on group achievements and team member involvement) and an open-box method (with continuous generation and verification of both group and individual evidence). Therefore, teamwork competence is associated with a set of capabilities of dif-ferent types, classified into three main categories: group, individual, and general (soft skills), which are related to teamwork but not exclusive to it. This paper also presents the evidence that allows for continuous and transparent training and evaluation of these three types of capabilities.
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    Inteligencia Artificial Generativa en Investigación
    (Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoza, 2025-06-11) García-Peñalvo, Francisco José; Fonseca, David
    Taller impartido en la VIII Edición del Congreso Internacional sobre Innovación, Aprendizaje y Cooperación, CINAIC 2025. La Inteligencia Artificial Generativa se ha consolidado como una herramienta de uso extendido en múltiples ámbitos, incluyendo el académico, y tiene impacto en todas las funciones universitarias. En el contexto de la investigación, su presencia puede abarcar todas las fases del proceso: desde la formulación de propuestas y la revisión del estado de la cuestión, hasta la redacción de artículos científicos y la difusión de resultados a la comunidad académica y a la sociedad. La prohibición de estas herramientas no resulta una estrategia realista ni eficaz. Por tanto, se hace imprescindible comprender su potencial, sus limitaciones y los principios éticos que deben guiar su integración responsable en la práctica investigadora. Este taller ofrece una reflexión crítica y práctica sobre el uso de la IA generativa en investigación, promoviendo un enfoque ético, informado y productivo.
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    La Inteligencia Artificial Generativa como facilitadora de la atención a la Diversidad en Educación
    (Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoza, 2025-06-11) Fonseca, David; García-Peñalvo, Francisco José
    Taller impartido en la VIII Edición del Congreso Internacional sobre Innovación, Aprendizaje y Cooperación, CINAIC 2025. Gracias a los actuales procesos diagnósticos, cada vez en más cantidad, y más pronto, se identifican a los estudiantes afectados por todo tipo de trastornos mentales y situaciones que afectan a su aprendizaje, lo que conocemos como trastornos del aprendizaje. En este sentido, las instituciones educativas han desarrollado e implementado, en mayor o menor medida, políticas que ayudan a atender y mejorar la inclusión de estos perfiles. No obstante, la implementación de dichas políticas suele ser compleja o controvertida en determinadas materias, siendo un nicho de oportunidad para el uso de la Inteligencia Artificial Generativa como método de soporte en la creación, adaptación e incluso evaluación de materiales y estudiantes. En este sentido, la IA generativa brinda una oportunidad para mejorar la inclusión en nuestras aulas a partir de mejorar los actuales formatos educativos y evaluativos en ejecución.