Enseñanza con IA Generativa: Desafíos en Salud e Ingeniería

Abstract

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.