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    Tres escenarios para la IA en educación: del apoyo responsable a la cocreación
    (Ediciones Universidad de Salamanca, 2025-11-13) García-Peñalvo, Francisco José
    Este artículo propone una vía pragmática y proporcionada para integrar la inteligencia artificial generativa en la educación superior mediante tres escenarios graduados por autonomía, agen-cia y riesgo (apoyo responsable, colaboración guiada y cocreación con declaración reforzada) que convierten principios amplios en decisiones docentes verificables y trazables a lo largo del ciclo docente (planificación, creación de materiales, apoyo y evaluación). El hilo conduc-tor es la inteligencia artificial como complemento bajo juicio académico, nunca sustituto, con transparencia (declaración de uso y marcado de contenido sintético), verificación externa de hechos y citas, y equidad e inclusión por diseño, en coherencia con la guía de la UNESCO (visión centrada en las personas, acciones inmediatas y refuerzo de capacidades), el AI Act (Artículo 50 sobre obligaciones de transparencia y marcado), el Safe AI in Education Manifesto (supervisión humana, privacidad, precisión, explicabilidad, transparencia) y el marco SAFE (Seguridad, Ren-dición de cuentas, Justicia y Eficacia) como puente operativo entre política y aula. En el Escena-rio 1 se priorizan bajo riesgo y alta transparencia; en el 2, la iteración trazable con post-edición humana significativa; en el 3, evidencias robustas y auditoría (prompts, versiones, verificación, sesgos/idiomas, revisión humana/pares), con controles reforzados por su mayor impacto. Este gradiente se alinea con la orientación sectorial, que promueve autenticidad, agencia y propie-dad del proceso y desaconseja depender de detectores, reforzando diseños que comprueban agencia y trazabilidad. Dos instrumentos facilitan la adopción y la evaluación homogénea. Por un lado, una rúbrica transversal (veracidad y actualidad, trazabilidad, corrección de alucinacio-nes, equidad e idioma, calidad de interacción) y, por otro lado, listas de verificación por tipo de tarea. El resultado es un mapa operativo para marcar, verificar y documentar con proporciona-lidad al riesgo, que permite convertir la inteligencia artificial en oportunidad pedagógica sin ceder en rigor, justicia y responsabilidad.
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    Three Scenarios for AI in Education: From Responsible Assistance to Co-Creation
    (Ediciones Universidad de Salamanca, 2025-11-13) García-Peñalvo, Francisco José
    This article proposes a pragmatic and proportionate pathway for integrating generative artificial intelligence into higher education through three scenarios graduated by autonomy, agency, and risk (responsible support, guided collaboration, and co-creation with a strengthened declaration). These scenarios convert broad principles into verifiable and traceable teaching decisions through-out the teaching cycle (planning, material creation, support, and assessment). The common thread is the use of artificial intelligence as a supplement to academic judgment, never as a substitute, with transparency (including disclosure and marking of synthetic content), external verification of facts and citations, and equity and inclusion by design. This is consistent with UNESCO’s guid-ance (a human-centred vision, immediate actions, and capacity building), the AI Act (Article 50 on transparency and marking obligations), the Safe AI in Education Manifesto (human supervision, privacy, accuracy, explainability, transparency), and the SAFE framework (Safety, Accountability, Fairness, and Efficacy) as an operational bridge between policy and the classroom. Scenario 1 prioritises low risk and high transparency; Scenario 2 focuses on traceable iteration with sig-nificant human post-editing; and Scenario 3 demands robust evidence and auditing (prompts, versions, verification, bias/language checks, human/peer review), with strengthened controls due to its higher impact. This gradient aligns with sector guidance, which promotes authenticity, agency, and ownership of the process and advises against relying on detectors, thereby reinforcing designs that verify agency and traceability. Two instruments facilitate adoption and consistent evaluation: firstly, a cross-cutting rubric (veracity and currency, traceability, correction of hallu-cinations, equity and language, and quality of interaction); and secondly, checklists for each type of task. The result is an operational map for marking, verifying, and documenting in proportion to risk, which enables artificial intelligence to be leveraged as a pedagogical opportunity without compromising on rigour, fairness, and responsibility.
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    LAMB: Creando asistentes virtuales educativos sin programar
    (Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoza, 2025-06-11) Alier-Forment, Marc; Pereira, Juanan; Casañ, María José; García-Peñalvo, Francisco José
    LAMB (Learning Assistants Manager and Builder) es una plataforma de código abierto que permite al profesorado diseñar, desplegar e integrar asistentes de aprendizaje en sistemas como Moodle sin necesidad de programar. Estos asistentes se diferencian de los chatbots genéricos porque el docente controla su comportamiento, limita las respuestas a fuentes que él mismo selecciona y recibe aporta las citas correspondientes. LAMB se integra sin problemas en el LMS institucional via el estándar IMS LTI, mantiene los datos del alumnado dentro del marco de privacidad europeo y funciona tanto con modelos locales como con servicios en la nube. LAMB ofrece a los centros educativos una vía asequible y viable para incorporar tutorías basadas en IA sin perder la soberanía pedagógica ni la protección de los datos..
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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.
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    Gincanas y búsqueda del tesoro en el proyecto HerStory: descubriendo la historia de las mujeres en Salamanca
    (Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoza, 2025-06-11) Verdugo-Castro, Sonia; García-Holgado, Alicia; García-Silva, Erika; García-Holgado, Lucía; García-Peñalvo, Francisco José
    La forma en que se ha contado la historia, desde una perspectiva androcéntrica, ha invisibilizado las contribuciones de las mujeres, perpetuando estereotipos de género y referentes culturales desiguales. En torno a esta problemática, el proyecto HerStory busca dar visibilidad a las mujeres a lo largo de la historia en diferentes ciudades europeas. El presente trabajo presenta la experiencia educativa desarrollada en Salamanca centrada en la implementación de gincanas y actividades de búsqueda del tesoro con enfoque de género. A través de un diseño metodológico basado en la gamificación, la exploración del entorno local y el aprendizaje experiencial, se han llevado a cabo tres gincanas con público de diferentes géneros y edades. Los resultados evidencian un impacto educativo favorable y una valoración positiva por parte de las personas participantes. La propuesta destaca por su sostenibilidad, accesibilidad tecnológica y potencial de transferibilidad a otros contextos educativos y culturales. Esta iniciativa supone una buena práctica para potenciar el conocimiento sobre la huella de las mujeres en las ciudades.
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    MOOCs para el desarrollo de competencias en prácticas remotas universitarias: Formación para la empleabilidad
    (Servicio de Publicaciones Universidad de Zaragoza, 2025-06-11) García-Holgado, Lucía; Verdugo-Castro, Sonia; Pinto-Llorente, Ana María; del Brío Nieto, Alba María; García-Peñalvo, Francisco José
    El trabajo remoto y la transformación digital han reconfigurado el escenario de las prácticas universitarias. Mediante el desarrollo de una serie de grupos focales y encuestas, se ha detectado la importancia de formar al estudiantado en habilidades digitales y competencia trasversales como la autonomía, la comunicación y la motivación. En este contexto, el proyecto europeo PREVIEW apuesta por un modelo innovador de prácticas a distancia acompañado de formación específica a través de MOOCs. En este artículo se presenta el diseño y desarrollo de tres cursos en línea para dotar al alumnado de las competencias necesarias para afrontar prácticas remotas en este nuevo contexto
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    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, Xingyue
    Este 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.
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    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, Roberto
    This 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.
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    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 Augusto
    Durante 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.