Tipo: guía

Temas: inteligencia artificial expresión escrita educación superior

Temas IA: ética de la IA IA y educación IA y evaluación

Resumen:

Pautas de la Conference on College Composition and Communication (CCCC) para el profesorado universitario de escritura sobre integridad académica, plagio e IA generativa. Ofrece primero un breve repaso de lo que la investigación en retórica y composición sabe sobre el plagio y los programas de detección, y después unas pautas para el aula.

Las pautas proponen priorizar el aprendizaje sobre la vigilancia del uso no autorizado de la IA (tareas con sentido, secuenciadas y actualizadas, que valoren el proceso, se apoyen en las fuentes y los debates de clase y lleven al aula la reflexión crítica sobre el plagio); facilitar decisiones informadas y la posibilidad de no usar la IA; respetar la privacidad y la propiedad intelectual del alumnado sin introducir sus textos en estas...

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Tipo: informe

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial evaluación grandes modelos de lenguaje

Temas IA: IA y evaluación IA y creación de materiales ética de la IA

Resumen:

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Documento de Cambridge University Press & Assessment sobre el uso de la IA generativa para crear los textos, tareas, ítems, audios e imágenes de los exámenes de lengua. Defiende que la IA solo puede tener un papel legítimo en esa tarea si se guía por principios éticos y de evaluación explícitos, con supervisión humana y con un control de calidad basado en datos. Parte de los riesgos propios de este uso —sobre todo la infrarrepresentación del constructo, que el contenido generado resulte fluido y coherente pero no cubra lo que el examen debe medir— y de las oportunidades que ofrece, como el borrador...

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Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial ChatGPT herramientas

Temas IA: IA y aprendizaje IA y evaluación chatGPT

Resumen:

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How much have students’ ordinary learning processes shifted in response to generative AI, and how does that affect their durable learning outcomes? Self-report surveys show little change, while small-scale behavioral studies report widespread AI use without the scale or duration to measure learning consequences. We address both questions using a ten-year panel of 3.2 million ALEKS learning interactions for the time-on-task analysis, complemented by ALEKS PPL placement-assessment data for the proctoring and retention analyses, with a quasi-experimental design exploiting within-curriculum variation in AI susceptibility: text-based word problems transcribable into AI prompts serve as the treated group; graph-based problems...

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Tipo: libro

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial educación superior evaluación

Temas IA: IA y educación IA y evaluación

Resumen:

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What is to be done? It is a question every university has asked about ‘artificial intelligence’ since the launch of ChatGPT in November 2022. Language models are now a routine part of how staff and students work, yet there is no agreement about what constitutes appropriate and inappropriate use. They have become ubiquitous without being normalised.

In this short book, Mark Carrigan argues that the result is a multidimensional crisis of trust, in which staff and students increasingly suspect one another of using models in problematic ways. Universities face a dilemma: they must adapt to AI to protect the value of their degrees,...

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Tipo: informe

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial evaluación integridad académica

Temas IA: IA y evaluación IA y educación

Resumen:

Documento de posición de Humanist, estudio de emprendimiento en IA, con el apoyo de la Walton Family Foundation. Parte de una constatación: el debate sobre la IA en la evaluación se ha centrado en detectar trampas y corregir más deprisa, y ha dejado de lado lo importante, que es rediseñar la evaluación para medir el aprendizaje auténtico y las capacidades que la escuela debe desarrollar: juicio, iniciativa, creatividad, colaboración, inteligencia contextual y dominio de la IA. Se apoya en entrevistas con decenas de expertos y docentes de universidades, organismos de evaluación y empresas de tecnología educativa (Khan Academy, Gates Foundation, Google, Duolingo, Western Governors University…).

Las doce provocaciones:

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Tipo: libro

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial educación superior alfabetización en IA

Temas IA: IA y educación ética de la IA IA y evaluación

Resumen:

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Volumen colectivo que desarrolla el Manifesto for Generative AI in Higher Education, una declaración elaborada en la red GenAI:N3 de la South East Technological University (Irlanda) sobre lo que significa enseñar y aprender en una época en la que la información es abundante y cada vez más generada por máquinas. Cada uno de sus treinta capítulos, breves y firmados por docentes, investigadores y responsables de educación superior, toma uno de los enunciados del manifiesto —«Prompting is pedagogy», «Transparency is the new integrity», «Detection chases the past; thoughtful design shapes the future»…— y lo comenta desde la práctica docente o la reflexión...

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Tipo: artículo

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial integridad académica evaluación

Temas IA: IA y evaluación ética de la IA

Resumen:

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The increasing use of generative artificial intelligence (AI) in student assessment has led to institutional reliance on detection tools. Unlike plagiarism detection, AI detection relies on unverifiable probabilistic estimates. In this paper, we argue that generative AI detection should not be used in education due to its methodological imperfections, violation of procedural fairness, and unverifiable outputs. Generative AI detectors cannot be tested in real-world conditions where the true origin of a text is unknown. Attempts to validate results through linguistic markers, multiple tools, or comparisons with past work introduce confirmation bias rather than independent verification. Moreover...

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Tipo: informe

Temas: inteligencia artificial tecnología educativa evaluación

Temas IA: IA y educación IA y aprendizaje IA y evaluación

Resumen:

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The OECD Digital Education Outlook 2026 explores emerging research on the use of generative AI in education and presents innovative tools and applications that show promise. The report examines the use of generative AI in different teaching and learning scenarios: by students to learn subject knowledge, by students and teachers together as part of instruction, and by teachers alone to support their work in the classroom. The Outlook also showcases how generative AI can enhance the efficiency of education institutions and systems, such as research, analysis of learning pathways and support for study advisors. While highlighting...

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Tipo: artículo

Metodología: propuesta didáctica

Temas: inteligencia artificial integridad académica expresión escrita

Temas IA: IA y enseñanza-aprendizaje de lenguas IA y evaluación ética de la IA

Resumen:

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What does it mean to write, learn to write, and teach writing in an age when students can use the latest artificial intelligence (AI) co‐authoring tools to produce entire essays without even adding an original idea or composing a single sentence? This article addresses questions of authorship and academic integrity concerning the use of AI writing assistants and the latest GPT‐3 (Generative Pre‐trained Transformer, Version 3) tools. It begins by problematizing the use of these tools, and then illustrates how students can use these tools to paraphrase, summarize, extend, and even create original texts with minimal original input, raising questions about authorship and academic integrity. The...

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Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial integridad académica evaluación

Temas IA: IA y evaluación análisis de producción de IA ética de la IA

Resumen:

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GPT detectors frequently misclassify non-native English writing as AI generated, raising concerns about fairness and robustness. Addressing the biases in these detectors is crucial to prevent the marginalization of non-native English speakers in evaluative and educational settings and to create a more equitable digital landscape.

El estudio comparó siete detectores de texto generado por IA con redacciones de estudiantes nativos y no nativos de inglés. Los detectores clasificaron como generadas por máquina más de la mitad de las redacciones del TOEFL escritas por estudiantes no nativos, mientras que acertaron casi siempre con las de estudiantes nativos. La causa es la menor «...

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