COMPETENCIAS DIGITALES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR: ESTRATEGIAS DOCENTES PARA LA TUTORIZACIÓN Y DIRECCIÓN DE TRABAJOS ACADÉMICOS

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente los procesos de enseñanza y aprendizaje en la educación superior, generando nuevas oportunidades para la innovación docente y el desarrollo de competencias digitales tanto en el profesorado como en el estudiantado. En este contexto, la dirección y tutorización de Trabajos Fin de Grado, Trabajos Fin de Máster y otras investigaciones académicas constituye uno de los ámbitos en los que la IA está teniendo un mayor impacto, modificando las formas de búsqueda, análisis, producción y evaluación del conocimiento. La integración de herramientas basadas en IA exige repensar el papel del profesorado universitario, que pasa de ser un transmisor de contenidos a un facilitador, mentor y guía del aprendizaje, capaz de acompañar al estudiantado en un uso crítico, responsable y ético de estas tecnologías. Asimismo, requiere fortalecer competencias relacionadas con la alfabetización algorítmica, la evaluación crítica de contenidos generados por IA, la ética digital, la protección de datos y el diseño pedagógico de procesos de supervisión académica. Este simposio pretende constituirse en un espacio de reflexión e intercambio de experiencias orientadas a analizar el papel de las competencias digitales en la dirección de trabajos académicos en tiempos de inteligencia artificial. Se abordarán estrategias, herramientas y buenas prácticas que permitan optimizar los procesos de tutorización, potenciar la autonomía investigadora del estudiantado y garantizar la integridad académica. Desde una perspectiva innovadora y alineada con los marcos europeos de competencia digital y las recomendaciones internacionales sobre el uso ético de la IA, las contribuciones presentadas ofrecerán evidencias, propuestas metodológicas y experiencias institucionales orientadas a mejorar la calidad de la formación superior y afrontar los desafíos emergentes de la transformación digital universitaria.

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ÁNGEL LUIS GONZÁLEZ OLIVARES

facultad de educación de ciudad real. uclm

Ponencias

MARIA DEL CARMEN DEL AMO CHICHARRO

UNIVERSIDAD DE CASTILLA LA MANCHA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA TUTORIZACIÓN ACADÉMICA: OPORTUNIDADES, DESAFÍOS Y LÍMITES EN LA SUPERVISIÓN DE TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN

MARIA DEL CARMEN DEL AMO CHICHARRO

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA TUTORIZACIÓN ACADÉMICA: OPORTUNIDADES, DESAFÍOS Y LÍMITES EN LA SUPERVISIÓN DE TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN

La incorporación de la inteligencia artificial en el ámbito universitario está transformando los procesos de enseñanza-aprendizaje y los procesos de tutorización académica, promoviendo nuevas posibilidades de acompañamiento del alumnado en la elaboración de trabajos de investigación. En este contexto, se analiza el potencial de herramientas de inteligencia artificial (IA) como recursos de apoyo en la tutorización y dirección de trabajos académicos, centrándonos en sus oportunidades, limitaciones y condiciones para un uso responsable. Abordaremos el empleo de herramientas como ChatGPT y Copilot, entre otros asistentes académicos para facilitar fases del proceso investigador, desde la formulación de preguntas de investigación, el desarrollo de hipótesis con sus correspondientes objetivos hasta la revisión de los trabajos. También se analizarán las opciones que ofrece la IA para buscar y revisar bibliografía, estructurar contenidos, generación de propuestas de organización del trabajo y apoyo a procesos de escritura y revisión, con su correspondiente análisis y reflexión. Asimismo, se expondrán los riesgos asociados al uso de la IA al supervisar trabajos de investigación, se plantearán buenas prácticas para promover un uso ético y crítico de estas herramientas y se aportarán estrategias para una integración responsable y reflexiva en la tutorización académica. Con el objetivo de mejorar la enseñanza y aprendizaje del alumnado.

MARÍA JESÚS MARTÍNEZ OCAÑA

educadora infantil

Repensar la integridad académica ante la inteligencia artificial: desafíos en los trabajos fin de título

MARÍA JESÚS MARTÍNEZ OCAÑA

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Repensar la integridad académica ante la inteligencia artificial: desafíos en los trabajos fin de título

La incorporación de la inteligencia artificial generativa (IAG) a las prácticas académicas universitarias plantea nuevos desafíos para la integridad académica y, particularmente, para la dirección y evaluación de los Trabajos Fin de Grado y Trabajos Fin de Máster. El problema trasciende el plagio o la autoría textual e incorpora cuestiones relacionadas con la fiabilidad de la información, la transparencia, la responsabilidad y, especialmente, con la posibilidad de atribuir al estudiante los aprendizajes que el trabajo pretende acreditar. En este contexto, las respuestas basadas exclusivamente en la prohibición, la vigilancia o la detección de contenidos generados mediante IA resultan insuficientes. Esta contribución propone reconsiderar la tutorización de los trabajos fin de título como un espacio privilegiado para continuar educando en integridad académica y, simultáneamente, generar oportunidades para que el alumnado haga visibles sus procesos de razonamiento y toma de decisiones. A partir de la literatura reciente sobre integridad académica, inteligencia artificial y evaluación en educación superior, se plantean cinco pautas de actuación susceptibles de adaptación a diferentes disciplinas y modalidades de trabajo: acordar desde las primeras tutorías el papel que puede desempeñar la IA; hacer explícitos sus usos académicamente relevantes; incorporar evidencias significativas del proceso sin convertirlas en mecanismos de vigilancia; utilizar determinados momentos de la tutorización para promover la explicación y justificación de decisiones; y aprovechar la defensa oral como una oportunidad adicional para demostrar comprensión y aprendizaje. Se concluye que el desafío no consiste en hacer invisible la inteligencia artificial, sino en diseñar procesos de tutorización que permitan hacer visible el aprendizaje y demostrarlo de manera íntegra.

JULIÁN ALBERTO RUBIO NAVARRO

CEIP DIEGO de ALMAGRO

Aprendizaje autónomo con IA en educación superior: oportunidades, riesgos y competencias necesarias del estudiante

JULIÁN ALBERTO RUBIO NAVARRO

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Aprendizaje autónomo con IA en educación superior: oportunidades, riesgos y competencias necesarias del estudiante

La ponencia plantea, desde una perspectiva teórica y pedagógica, una reflexión sobre las competencias que debe desarrollar el alumnado universitario para utilizar la inteligencia artificial como una herramienta que favorezca realmente su aprendizaje, en lugar de limitarse a facilitar la resolución de tareas. Se parte de la consideración de la IA como un posible andamiaje cognitivo y metacognitivo capaz de ofrecer apoyos personalizados, explicaciones adaptadas, retroalimentación inmediata, ejemplos, preguntas y orientaciones que contribuyan a la comprensión y a la construcción de aprendizajes significativos. Desde esta perspectiva, se analizarán las capacidades necesarias para que el estudiante mantenga un papel activo y conserve el control sobre su propio proceso de aprendizaje, en estrecha relación con la competencia de aprender a aprender. Entre ellas se abordarán la planificación y autorregulación, el pensamiento crítico, la verificación de la información, la metacognición, el juicio propio y el pensamiento computacional, entendido como la capacidad para descomponer problemas, organizar procesos, formular estrategias, identificar patrones y evaluar posibles soluciones. Junto a las oportunidades que ofrece la IA para favorecer la autonomía y personalizar los apoyos al aprendizaje, se analizarán los riesgos derivados de un uso acrítico que pueda generar dependencia cognitiva, especialmente cuando la herramienta sustituye procesos de razonamiento, comprensión, toma de decisiones o resolución de problemas que deberían permanecer bajo control del estudiante. La propuesta pretende, en definitiva, avanzar desde la idea de enseñar a utilizar herramientas de inteligencia artificial hacia la necesidad de enseñar a aprender con ellas, aprovechando su potencial como andamiaje sin comprometer la autonomía intelectual, la capacidad de razonamiento ni la construcción activa del conocimiento.

ALMUDENA PRADO CAÑADAS

Funcionaria docente en Educación Primaria, Pedagogía Terapéutica y Audición y Lenguaje. Doctoranda por la Universidad de Castilla- La Mancha

DE LA PROHIBICIÓN A LA ALFABETIZACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL: POTENCIALIDADES, RIESGOS Y CRITERIOS PARA UN USO RESPONSABLE DE LA IA EN LOS TRABAJOS ACADÉMICOS UNIVERSITARIOS

ALMUDENA PRADO CAÑADAS

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DE LA PROHIBICIÓN A LA ALFABETIZACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL: POTENCIALIDADES, RIESGOS Y CRITERIOS PARA UN USO RESPONSABLE DE LA IA EN LOS TRABAJOS ACADÉMICOS UNIVERSITARIOS

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa está transformando profundamente los procesos de enseñanza, aprendizaje y producción académica en la educación superior, especialmente en la elaboración y evaluación de Trabajos Fin de Grado, Trabajos Fin de Máster y otras investigaciones académicas. Esta situación obliga a replantear el valor del producto final como evidencia de aprendizaje y a reflexionar sobre cómo garantizar que los conocimientos y competencias acreditados correspondan realmente al estudiante. La ponencia sostiene que la respuesta universitaria no debe centrarse exclusivamente en la prohibición o detección del uso de IA, sino avanzar hacia una auténtica alfabetización en inteligencia artificial que permita comprender sus posibilidades, limitaciones y usos responsables. Diversos organismos y estudios destacan tanto su potencial para personalizar el aprendizaje, generar materiales, ofrecer retroalimentación y apoyar procesos cognitivos, como los riesgos asociados a errores, sesgos, pérdida de autoría intelectual, dependencia tecnológica y disminución del pensamiento crítico. Desde esta perspectiva, la IA debe concebirse como un apoyo al aprendizaje y no como un sustituto de las tareas intelectuales que corresponden al alumnado. Por ello, resulta fundamental promover competencias relacionadas con la verificación de la información, la toma de decisiones fundamentadas, el juicio crítico y la responsabilidad académica. Asimismo, la evaluación universitaria debe evolucionar hacia modelos que valoren no solo el resultado final, sino también los procesos de trabajo, la transparencia en el uso de la IA y la capacidad del estudiante para justificar y defender sus decisiones. Esto exige una transformación del papel docente y el desarrollo de nuevas estrategias de supervisión y evaluación.

ÁNGEL LUIS GONZÁLEZ OLIVARES

facultad de educación de ciudad real. uclm

COMPETENCIAS DIGITALES DEL PROFESORADO UNIVERSITARIO PARA LA DIRECCIÓN DE TFG Y TFM EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

ÁNGEL LUIS GONZÁLEZ OLIVARES

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COMPETENCIAS DIGITALES DEL PROFESORADO UNIVERSITARIO PARA LA DIRECCIÓN DE TFG Y TFM EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La transformación digital y la irrupción de la inteligencia artificial (IA) están redefiniendo profundamente la educación superior, exigiendo una revisión de las competencias digitales del profesorado universitario. Aunque marcos de referencia como DigCompEdu han proporcionado una base sólida para el desarrollo de dichas competencias, la expansión de herramientas basadas en IA, como los sistemas generativos, la analítica del aprendizaje o los algoritmos de recomendación, plantea nuevos desafíos pedagógicos, éticos y formativos que requieren una actualización de los modelos vigentes. Esta ponencia analiza críticamente el papel de las competencias digitales docentes en la era de la IA y propone una ampliación de su alcance más allá del dominio instrumental de la tecnología. Se identifican áreas clave vinculadas a la alfabetización algorítmica, la ética y gobernanza de los datos, la integración pedagógica de herramientas inteligentes, la evaluación crítica de sistemas automatizados y el acompañamiento del estudiantado en el uso responsable de la IA. Asimismo, se examinan los principales desafíos que enfrenta el profesorado universitario para desarrollar estas competencias, entre ellos la formación insuficiente, la persistencia de culturas académicas tradicionales, la sobrecarga laboral y la falta de incentivos institucionales. Desde una perspectiva estratégica, se destaca la necesidad de implementar políticas universitarias que promuevan la formación continua, la creación de comunidades de práctica, los centros de innovación educativa y marcos normativos que garanticen el uso ético y transparente de la IA. Se concluye que la inteligencia artificial no sustituye la función docente, sino que transforma su papel como mediador, facilitador y guía del aprendizaje. En consecuencia, el fortalecimiento de competencias digitales críticas, éticas y pedagógicas constituye una condición imprescindible para impulsar una educación superior más inclusiva, personalizada y socialmente comprometida.