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Item Evaluación de competencias socioemocionales en el trabajo en equipo a partir de interacciones reales: una rúbrica con apoyo de inteligencia artificial basada en el modelo CTMTC(Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoz, 2025-06-11) Fidalgo-Blanco, Ángel; García-Peñalvo, Francisco José; Sein-Echaluce, María Luisa; Wang, Ningjing; Zhang, XingyueEste trabajo presenta el análisis de una rúbrica diseñada para evaluar competencias socioemocionales en contextos de trabajo en equipo. La propuesta se enmarca en el modelo Comprehensive Training Model of the Teamwork Competence, que contempla el desarrollo grupal, las capacidades individuales y las habilidades socioemocionales como dimensiones complementarias de la competencia de trabajo en equipo. La rúbrica se aplicó al análisis de las interacciones reales entre los miembros de ocho equipos de estudiantes universitarios, en tres momentos clave del proceso colaborativo: elección del coordinador, elaboración de la normativa y reparto de tareas. A partir de estas evidencias, se evaluaron siete dimensiones: responsabilidad, empatía, cooperación, comunicación, iniciativa, apoyo/ayuda y flexibilidad/adaptación. Los resultados muestran una evolución positiva de las competencias socioemocionales a lo largo del trabajo en equipo y una alta consistencia interna de la rúbrica. La herramienta permite realizar un seguimiento formativo durante el desarrollo del equipo, aportando indicadores que orientan la intervención docente. Se concluye que este enfoque es válido para analizar de forma continua y precisa el comportamiento grupal en entornos educativos digitales.Item 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, RobertoThis 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.Item Integración de herramientas de IA generativa en el Diseño Centrado en el Usuario(Universidad de Salamanca. Instituto Universitario de Ciencias de la Educación, 2025-10-31) Therón-Sánchez, Roberto; García-Holgado, Alicia; Silva, Luis AugustoDurante los cursos académicos 2023-2024 y 2024-2025 se ha desarrollado una experiencia docente en la asignatura Interacción Persona-Ordenador del Grado en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca, centrada en la integración de herramientas de inteligencia artificial generativa (IAGen) en el proceso de Diseño Centrado en el Usuario (DCU). Esta práctica surge ante la necesidad de evitar un uso inadecuado o poco crítico de estas herramientas por parte del alumnado, promoviendo en su lugar una integración fundamentada, ética y coherente con los principios del DCU. La experiencia se estructura en torno a seis prácticas de evaluación continua que abarcan las distintas fases del diseño, desde la identificación de necesidades hasta la elaboración y evaluación de prototipos, incorporando ejemplos de uso de IAGen y pautas específicas para orientar al estudiantado. A lo largo del proceso, el alumnado debía documentar el uso de estas herramientas y reflexionar sobre las decisiones tomadas. Los resultados han sido moderadamente positivos: si bien se ha constatado un uso funcional de la IAGen como apoyo en tareas concretas, también se ha identificado una preocupante falta de pensamiento crítico y escasa capacidad para documentar adecuadamente su aplicación. La propuesta demuestra que ignorar o prohibir el uso de estas herramientas no resulta realista ni formativo; en cambio, su incorporación guiada puede contribuir al desarrollo de competencias clave como la toma de decisiones fundamentadas, la reflexión sobre el proceso de diseño y el uso responsable de la tecnología.Item Análisis PESTLE potenciado por IA Generativa: Una experiencia innovadora en la asignatura Gobierno de Tecnologías de la Información del Máster Universitario en Ingeniería Informática(Universidad de Salamanca. Instituto Universitario de Ciencias de la Educación, 2025-10-31) García-Peñalvo, Francisco JoséEste trabajo describe una experiencia docente en la que se empleó inteligencia artificial generativa para ayudar a estudiantes del Máster Universitario en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca a analizar el impacto de nuevas tecnologías usando el modelo PESTLE, que evalúa factores políticos, económicos, sociales, tecnológicos, legales y ambientales. Ante la dificultad de contar con expertos reales en temas emergentes, se diseñó un asistente virtual personalizado, configurado y utilizado por los propios estudiantes para “entrevistar” a un experto simulado. Esta metodología fomentó el trabajo en equipo, el pensamiento crítico y el uso ético y transparente de la inteligencia artificial. Los resultados fueron muy positivos: la mayoría del alumnado obtuvo calificaciones excelentes y valoró muy bien la experiencia. Además, la práctica es fácilmente adaptable a otras asignaturas y destaca la importancia de reflexionar sobre el uso seguro y responsable de la inteligencias artificial en la universidad.Item Chatbot ético y supervisado para la enseñanza de UML: Una experiencia en Ingeniería del Software(Universidad de Salamanca. Instituto Universitario de Ciencias de la Educación, 2025-10-31) Vázquez-Ingelmo, Andrea; García-Holgado, Alicia; García-Peñalvo, Francisco José; Therón-Sánchez, Roberto; Conde-González, Miguel ÁngelEsta buena práctica presenta el diseño, implementación y evaluación de un sistema basado en inteligencia artificial para apoyar el aprendizaje del modelado conceptual con diagramas de clases UML. Desarrollado en dos asignaturas del Grado en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca (curso 2024-2025), el sistema funciona de forma local, ética y segura, mediante un chatbot especializado supervisado por el profesorado. Su objetivo es ofrecer un entorno interactivo que facilite la comprensión del modelado UML, promoviendo el razonamiento autónomo y la reflexión crítica sobre el uso de la IA. La herramienta permite generar enunciados, subir soluciones en imagen y recibir retroalimentación asíncrona, todo de forma anónima y en servidores institucionales. Durante la fase piloto, se registraron 110 mensajes de 13 estudiantes, con resultados positivos en facilidad de uso y potencial de adopción según la escala SUS. Sin embargo, se identificaron desafíos técnicos (sobrecarga, errores en español) y una baja adhesión a los requisitos de trazabilidad en el uso de IA. La experiencia evidencia la importancia de reforzar la alfabetización digital crítica, aclarar el alcance funcional y acompañar pedagógicamente el uso de estas herramientas.Item Modelo de predicción para evaluar la adaptabilidad de los estudiantes en educación virtual: Un enfoque basado en Machine Learning(ITMA, 2025-06-16) Navarro, N.Este estudio emplea modelos de Machine Learning (ML) para predecir la adaptabilidad de los estudiantes en entornos de educación virtual. A través de variables como el género, nivel educativo, condiciones financieras y acceso a tecnología, se construyó un modelo predictivo que clasifica a los estudiantes según su capacidad de adaptación. El modelo Random Forest (RF) alcanzó una precisión del 88.8%, proporcionando herramientas útiles para que educadores y administradores anticipen necesidades y ajusten estrategias pedagógicas, promoviendo una experiencia de aprendizaje más eficiente y personalizadaItem From spreadsheets to interfaces: redesigning clinical variable definition through interactive workflows(CEUR-WS.org, 2025-09-03) Vázquez-Ingelmo, Andrea; Nieto-Campo, Islem Román; García-Holgado, Alicia; García-Peñalvo, Francisco José; Sánchez-Puente, Antonio; Sánchez, Pedro L.Spreadsheets remain a common but fragile foundation for clinical data management, often leading to errors and inefficiencies in defining and collecting structured variables. This paper presents a user-centered redesign of the variable definition workflow in a platform for managing structured clinical data and medical images. The proposed solution replaces manual spreadsheet-based schema creation with an interactive web interface that enables users to define, categorize, and reuse variables more effectively. It also introduces automated generation of validated spreadsheet templates based on the platform’s internal schema, reducing the likelihood of formatting and semantic errors during data entry. A revised workflow illustrates the improved process, and the system addresses key usability issues previously identified through heuristic evaluations. Remaining limitations, such as continued reliance on offline data entry, are discussed, along with future work directions that include usability validation and AI-assisted variable generation.Item A maturity model for Test-Driven Development adoption in professional settings(Programa de Doctorado en Ingeniería Informática, 2025-05-22) Marabesi, Matheus; García-Holgado, Alicia; García-Peñalvo, Francisco JoséThis paper presents preliminary results on developing a Test-Driven Development (TDD) maturity model, incorporating organizational context and testing strategy. A qualitative study provided initial insights, while an evaluation by experts study further refined and evaluated each level. Our results indicate that the model captures the complexity of TDD adoption in professional settings, suggesting its applicability for evaluating and improving TDD practices. Future work will refine the model and explore its application in di˙erent organizational contexts.Item Enfoque abierto de cambio basado en soluciones ágiles para organizaciones OpenSource y comunidades OSS cuyo motor de innovación es el desarrollo de proyectos de código abierto(Programa de Doctorado en Ingeniería Informática, 2025-05-22) González Blázquez, José Luis; García-Holgado, Alicia; García-Peñalvo, Francisco JoséEn un contexto global de incertidumbre y cambio constante, las orga-nizaciones necesitan ser cada vez más flexibles y agiles en la toma de decisiones para poder responder con rapidez y eficacia a las oportunidades de negocio. Esta necesidad es especialmente evidente en escenarios de alta variabilidad como son los contextos del desarrollo colaborativo de software, donde operan organizacio-nes cuyo motor de innovación es el desarrollo de proyectos de código abierto junto con comunidades de contribuidores de software. Cuando ambas colaboran en estos contextos deben afrontar en sus interacciones diarias problemas y diná-micas complejas que ponen de relieve la urgencia de abordar decisiones impor-tantes sobre transformaciones en sus ámbitos culturales, estructurales y operati-vos, para posicionarlas dentro de los paradigmas evolutivos en los que operan las organizaciones ágiles, que las permitan encontrar soluciones y herramientas con las que afrontar estas dificultades.Item AI in the Research Lifecycle(GRIAL Research Group, 2025-10-21) García-Peñalvo, Francisco José; Vázquez-Ingelmo, AndreaThe Workshop on AI in the Research Lifecycle was held on October 21, 2025, at the 13th Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (TEEM) conference, which took place at the Research Institute for Educational Sciences (IUCE) of the Universidad de Salamanca from October 21 to 24, 2025, and lasted one hour. AI in the Research Lifecycle offers a critical, practice-oriented tour of how generative AI (GenAI) can responsibly augment research from ideation to dissemination. The session begins by situating GenAI as the branch of AI driving today’s disruption and clarifies why its everyday integration represents a qualitative inflection point for knowledge work. It then sets a clear objective: to foster ethical, well-informed, and productive research practices when deploying GenAI. A unifying framework maps GenAI support to each stage of the research cycle (idea formation, proposal writing, state-of-the-art reviews, data collection, coding and analysis, reporting, publishing, and communication) while emphasizing that prompt quality and contextual grounding are decisive for output quality (illustrated by the prompt–context–response schema). Concrete exemplars show how to: 1) brainstorm and structure objectives and hypotheses; 2) interrogate papers with targeted questions; 3) run “deep research” workflows for evidence-bound drafts; 4) convert and manage references (APA/BibTeX); 5) analyze public datasets with transparent code; and 6) generate outreach artifacts such as spotlights, slides, and infographics. The deck also inventories current multimodal tools (text, audio, image, video) and introduces practical pipelines, for instance, transforming recorded interviews into analyzable text and word-cloud summaries with GenAI assistance. Ethics and transparency are treated as first-class concerns rather than afterthoughts. The talk operationalizes four principles for responsible use: Reliability, Honesty, Respect, and Accountability, and aligns them with actionable practices, such as, disclose tool use and methods; verify and reproduce claims; protect privacy and intellectual property; and maintain human agency and oversight. In literature workflows, the session recommends pairing general LLMs (for example, ChatGPT) with research-oriented tools (for example, Elicit, Consensus, SciSpace), while insisting on critical appraisal: do not accept outputs without checking consistency against the best available evidence, apply informal and formal logic, and verify compatibility with prior knowledge. The conclusions balance opportunity and caution. GenAI demonstrably increases efficiency and expands the researcher’s toolkit, yet current limitations, especially around data and provenance traceability, demand measured adoption, explicit acknowledgments, and rigorous review. Used wisely, GenAI automates the repetitive and accelerates exploration, freeing researchers to focus on creativity, judgment, and intellectual autonomy, without displacing the essential human capacities that make research scientific.