Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias
Volumen 3, Número 2, 2026, abril-junio
DOI: https://doi.org/10.71112/9hhcw303
USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN TRABAJOS FINALES UNIVERSITARIOS:
UNA GUÍA PARA SU IMPLEMENTACIÓN
USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN UNIVERSITY FINAL PROJECTS: A GUIDE
FOR IMPLEMENTATION
Marcelo Alejandro Di Inca
Argentina
DOI: https://doi.org/10.71112/9hhcw303
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Uso de inteligencia artificial en trabajos finales universitarios: una guía para su
implementación
Use of artificial intelligence in university final projects: a guide for
implementation
Marcelo Alejandro Di Inca
a,*
alediinca@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-7241-4739
*
Autor de correspondencia: alediinca@gmail.com,
a
Universidad Abierta Interamericana,
Argentina
RESUMEN
Este artículo propone una guía para regular el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la
elaboración y la defensa de trabajos finales universitarios de pregrado, grado y posgrado. Se
identifican los principales desafíos para docentes y alumnos, así como recomendaciones éticas
y metodológicas para su implementación. Para ello, se analizan los inconvenientes que
enfrentan los docentes al corregir trabajos prácticos en relación con el uso de la inteligencia
artificial por parte del alumnado. Se analizaron los artículos considerados más adecuados y,
posteriormente, se elaboró una propuesta de guía con las consideraciones pertinentes. Se
estipula que se sugiere al alumno consultar con la IA y se propone cómo es más conveniente
que el docente evalúe. A su vez, explica qué se considera trabajo original y cómo actuar
éticamente al realizar una presentación escrita. También se aborda el problema que enfrentan
los docentes en relación con las brechas.
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Palabras clave: Inteligencia Artificial; trabajos prácticos; docentes; estudiante; método de
evaluación.
ABSTRACT
This article proposes a comprehensive guideline for regulating the use of Artificial Intelligence
(AI) in the preparation and defense of undergraduate and postgraduate theses. It identifies the
primary challenges facing both educators and students and offers ethical and methodological
recommendations for implementation. The study analyzes the difficulties instructors face when
evaluating coursework in the context of students' AI use. Following a review of the most
pertinent literature, a formal guideline was developed. This proposal suggests frameworks for
student consultation with AI and outlines more effective evaluative methods for faculty.
Furthermore, the paper defines the criteria for original work, establishes ethical protocols for
written presentations, and addresses the digital divide as it affects teaching staff.
Keywords: Artificial Intelligence; practical assignments; faculty, student; assessment methods.
Recibido: 8 junio 2026 | Aceptado: 23 junio 2026 | Publicado: 24 junio 2026
INTRODUCCIÓN
El siguiente trabajo expone la necesidad de regular el uso de la IA en la elaboración y
corrección de los trabajos prácticos presentados por los alumnos en las universidades.
Sostiene Desai (Desai, 2025), en cuanto al modo de evaluar que:
En la educación se ha realizado históricamente con base a resultados mensurables, ya
sea como exámenes, ensayos o resolución de objetivos a resolver que valoran el
entendimiento, la retención de información y las habilidades técnicas. El mismo autor agrega
que, con la IA, estos modos de evaluación dejan de ser apropiados para su objetivo, ya que la
capacidad de los sistemas inteligentes para producir los resultados mensurables citados
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anteriormente debilita, por parte del docente, la fiabilidad de que dichos aprendizajes fueron
logrados mediante esfuerzos o comprensión individuales del alumno. Esto genera una crisis de
evaluación. La IA ha demostrado sobradamente que se especializa en repetir modelos, por lo
que las evaluaciones tendrían que promover la innovación o la resolución de un problema
mediante un resultado original. De esta manera, los estudiantes fomentan la creatividad al
realizar y presentar sus trabajos prácticos. Para obtener mejores soluciones, el autor indica que
la supervisión humana de los recursos de la IA debería utilizarse para potenciar la inventiva. En
cuanto al uso de los prompts, las evaluaciones deberían incluir cómo los generan los alumnos,
para lograr de esa manera resultados beneficiosos. De no incorporarse el uso de los prompts
por parte de los estudiantes, se corre el riesgo de que habilidades básicas como la escritura
queden mermadas. La evolución tradicional arrastra un cuestionamiento que la IA expuso: una
gran cantidad de las formas usuales de evaluación fueron durante mucho tiempo sustitutos
deficientes del aprendizaje relevante. Propendieron a premiar la memorización mecánica, el
desempeño insustancial y el seguimiento de fórmulas en contraposición a la innovación, al
desarrollo intelectual y a la interpretación genuina.
Asimismo, la UNESCO (UNESCO, 2026) tomó acciones en el uso de la IA:
Ya que creó la plataforma regional Observatorio de Inteligencia Artificial en Educación
para América Latina, dirigida a auxiliar a los Estados en la incorporación de la IA en sus
sistemas educativos. Dicha plataforma tiene como objetivo coordinar políticas públicas,
promover innovaciones corroboradas en aulas mediante marcos éticos y fortalecer la formación
docente. Uno de los grandes dilemas que enfrenta la región es la vertiginosa incorporación de
la IA en las aulas, ya que en países como Chile y Brasil más del 50 % de los profesores utilizan
dichas herramientas, pero menos del 10 % de las organizaciones de la región cuenta con
directrices formales y capacidades adecuadas para incorporarlas con normas precisas.
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A partir de estos enunciados, surgen algunas interrogantes: ¿Es necesario que todas
las instituciones educativas reglamenten oficialmente, de manera conjunta, el uso de la IA en la
creación y presentación de trabajos prácticos finales? ¿Cuáles son los métodos de corrección
que deberían usar los docentes? ¿Cuál es el uso ético de la IA que se debe permitir a los
estudiantes? ¿Qué se considera trabajo original? ¿Qué se le permitirá al alumno para consultar
con la IA? (Creación de instrucciones).
El término Inteligencia Artificial fue utilizado por primera vez en la Propuesta para el
Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial de 1956
(McCarthy, Minsky, Rochester, & Shannon, 1955). Según Nilsson (2010), McCarthy, al utilizar
el término IA, buscó una identidad propia originada en la lógica, distanciándose del término
“cibernética” impuesto por Norbert Wiener.
En el año 2017, un grupo de investigadores de la empresa Google publica un
documento en donde proponen una nueva arquitectura de red simple: el Transformer (Vaswani,
y otros, 2017). Dicha arquitectura es la base de los modelos GPT. En mayo de 2018, la
empresa OpenAI crea GPT-1, en donde GPT son siglas de Generativo, Pre-entrenado y
Transformer (SAPINN, s.f.). En noviembre de 2022, la empresa OpenAI creó ChatGPT-4
(Hernández Gutiérrez, Conde Díaz, Querol, & Reviriego Vasallo, 2023). Según la página web
de Sapinn, el total de asistentes de inteligencia que funcionan con la arquitectura Transformer,
como Google Gemini, Claude de Anthropic, Llama de Meta, Copilot de Microsoft, entre otros.
(SAPINN, s.f.).
A partir de la masificación de ChatGPT-4, el proceso de enseñanza y aprendizaje
cambió radicalmente, y la relación entre docentes y alumnos se modificó por completo, lo que
redefinió la función del profesor y brindó más recursos para que los estudiantes realicen sus
trabajos. (Cifuentes, 2024).
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El éxito de ChatGPT-4 se basa en que puede contestar preguntas, finalizar frases,
redactar y resumir artículos, entre otras cosas. (Shubham, 2023).
IA y aprendizaje
Uno de los temas más discutidos en la bibliografía sobre IA es cómo repercute en el
aprendizaje. Desde que se creó la IA y, sobre todo, tras la aparición de ChatGPT-4, han
surgido numerosos artículos al respecto. Podemos citar, por ejemplo, a Guardia y otros,
quienes concluyen que se debe integrar de manera responsable la colaboración para la
inclusión de la IA en la educación. Para ello, los docentes, formuladores de políticas, expertos
en privacidad y desarrolladores deben implementar pautas precisas que preserven el bienestar
de los estudiantes. (Guàrdia, Bekerman, & Zapata Ros, 2024). A su vez, ChatGPT brinda a los
alumnos respuestas preformuladas y saberes codificados, evitando que los estudiantes
generen por sí mismos ideas innovadoras o creativas (Castaneda & González Polo, 2025). La
empresa mexicana Qartuppi publicó un libro sobre IA y tecnologías digitales en la educación
superior. En esa publicación, Roa Rivera y otros sostienen que existe una gran necesidad de
capacitar a los profesores, ya que es esencial contar con capital humano calificado y
competente, capaz de desarrollar proyectos y modelos educativos innovadores que integren la
IA de manera interdisciplinaria (Roa Rivera, Figueroa Rochin, & Solís Cortés, 2025). Por otra
parte, con respecto a los alumnos, Ruiz y Pedroza afirman que es fundamental que los
estudiantes entiendan que su nota tiene valor por el conocimiento logrado y no porque una
máquina lo haya ayudado, por lo que las evaluaciones deberían ser consecuencias genuinas
de la comprensión verdadera. (Ruiz Mendoza & Pedroza Zúñiga, 2025). En cuanto a las
investigaciones, la IA ofrece herramientas que permiten a los docentes ser más eficientes,
productivos y creativos, abriéndoles nuevos horizontes en el conocimiento y la innovación.
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(Medina Aguirre, Rodríguez Loo, & Castillón Barraza, 2025). Asimismo, en un principio el
primer problema debatible se basó en cómo las instituciones iban a permitir el uso de la IA,
para pasar luego ante el avance de esta, en cómo usar la herramienta por parte de los
estudiantes, ya que negarle el uso de la IA a los alumnos no era el acercamiento necesario.
(Gómez Hernández, Sánchez González, & Murrieta Burruel, 2025).
En relación con la forma de pensar, Grimmet sostiene que los grandes modelos
lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) estarían estandarizando la expresión humana y, de
allí, influyendo sutilmente en nuestra manera de hablar, escribir y pensar. La diversidad
cognitiva estimula la creatividad y la resolución de problemas en las sociedades y los grupos.
Las personas usan el mismo número de chatbots de IA para una cantidad cada vez mayor de
trabajos. O sea, usan los chatbots para realizar textos, los mismos dejan de tener individualidad
estilística. (Grimmett, 2026). En concordancia con ello, Sourati afirma que todas las personas
poseen una manera de escribir, de razonar y de ver el mundo. Al homogeneizarse el estilo
lingüístico, las perspectivas y las estrategias, las expresiones y los pensamientos se
estandarizan entre los usuarios, perdiendo así su individualidad. (Sourati, Ziabari, & Dehghani,
2026).
La UNESCO realizó la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Educación
(UNESCO, 2019) y allí elaboró un documento que manifiesta que:
El desarrollo de tecnologías de IA en la educación tiene que estar orientado a aumentar
las capacidades humanas para, de esta manera, poder resguardar los derechos humanos,
colaborando eficazmente entre seres humanos y máquinas en la vida, el aprendizaje y el
trabajo y el desarrollo sostenible. Asimismo, se propone que los docentes sean empoderados
frente a la IA y no reemplazados por ella. Para ello sugiere desarrollar programas de
capacitación adecuados para que trabajen en conjunto tanto profesores como sistemas de IA.
Otra de las propuestas de la UNESCO fue la elaboración de una plataforma denominada
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Inteligencia Artificial para la Educación, que suministraría recursos fundamentales para la
consulta libre, como cursos y herramientas de IA de código abierto, así como políticas y buenas
prácticas. Se estimula a los países intervinientes a elaborar directivas y recursos adicionales
para un uso eficaz y equitativo de la IA en la educación. Este es el primer proyecto
internacional que busca regularizar la IA en el ámbito educativo.
Ética
En cuanto a la ética, UNESCO toma la ética de la IA como “una reflexión normativa
sistemática, basada en un marco integral, global, multicultural y evolutivo de valores, principios
y acciones interdependientes, que puede guiar a las sociedades a la hora de afrontar de
manera responsable los efectos conocidos y desconocidos de las tecnologías de la IA en los
seres humanos, las sociedades y el medio ambiente y los ecosistemas, y les ofrece una base
para aceptar o rechazar las tecnologías de la IA. Considera la ética como una base dinámica
para la evaluación y la orientación normativas de las tecnologías de la IA, tomando como
referencia la dignidad humana, el bienestar y la prevención de daños, y apoyándose en la ética
de la ciencia y la tecnología”. (UNESCO, 2023).
En concordancia con esto último, Valenzuela y otros manifiestan que los graduados
pueden utilizar la IA con responsabilidad en las diversas profesiones que ejerzan, contando
para ello con bases éticas para desempeñar su responsabilidad profesional. Al fijarse en
criterios y principios éticos que posibiliten certificar su uso de manera responsable, la IA admite
la inclusión, la equidad y el aprendizaje. (Valenzuela Gómez, Baxin Melgoza, & Merchant Ley,
2025).
Asimismo, Pérez sostiene que es fundamental promover la IA, pero, a su vez, reforzar
las capacidades esenciales para evitar que las nuevas tecnologías se conviertan en formas de
copia de la creatividad, convirtiendo a las personas en autómatas que únicamente repliquen lo
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que obtengan de la IA. Nos encontramos al borde de una nueva revolución pedagógica. (Pérez
Rivas, 2025).
Otro de los temas importantes por abordar es el plagio. Henríquez afirma que se debe
delimitar el uso de la IA, ya que solicitarle a la IA que piense, estructure, refute, compruebe y
termine el trabajo no es lo mismo que usar la herramienta para que mejore una justificación ya
razonada. La misma autora ratifica que lo importante es quien razonó, quien evaluó, quien
resolvió y quien verificó, y no solo quien escribió. (Henríquez Orrego, 2026).
En concordancia con estas afirmaciones, Gutiérrez y otros aseveran que se deben
aplicar sanciones a quienes usen estas aplicaciones de forma irregular o inapropiada. A su
vez, afirman que es preponderante proponer un marco regulatorio que delimite el uso de la IA y
defina qué constituye la autoría. (Gutiérrez López, Saldaña Guevara, & Velázquez Bustamante,
2025).
Para concluir, otro de los dilemas en el uso de la IA para la realización de trabajos es lo
que Henríquez denomina la instalación progresiva de una ilusión de aprendizaje. Esto se debe
a que:
El alumno puede generar un texto lógico, resolver trabajos difíciles o argumentar
coherentemente sin entender cómo hacerlo. Por lo tanto, obtiene un resultado, pero no se
puede saber con certeza si logró aprender. Para ello, las universidades tienen la oportunidad
de adaptarse al entorno, repensando sus planes de estudio, sus métodos y sus formas de
evaluación para integrarlos en un sistema en el que está incluida la IA. Por consiguiente, no
hay que limitar su uso, pero sí incorporar esta herramienta con criterio pedagógico. La autora
sostiene que hay que rediseñar, lograr que el educando razone sin asistencia, que haya
momentos en que el alumno pueda utilizar la IA e instancias en donde el estudiante tenga que
explicar, defender y transferir lo que aprendió. De este modo, la evaluación se convierte en
evidencia progresiva del aprendizaje. (Henriquez Orrego, 2026).
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METODOLOGÍA
Para realizar este trabajo, se utilizó el enfoque metodológico cualitativo basado en el
diseño de investigación-acción. (Vizcaíno Zúñiga, Cedeño Cedeño, & Maldonado Palacios,
2023), (Latorre Beltran, 2023). Se recopiló la bibliografía considerada más adecuada para
evidenciar el problema analizado en esta investigación. Con los datos obtenidos, se elaborará
una propuesta de guía para reglamentar el uso de la IA en los trabajos prácticos y su
corrección posterior.
Se utilizaron las siguientes instrucciones o prompts:
• Corrección de IA en Google Scholar (Google) para obtener bibliografía sobre la
corrección de trabajos realizados con IA. Se obtuvieron capítulos del libro Adopción
de la Inteligencia Artificial y tecnologías digitales en la educación superior, así como
cuatro informes de la UNESCO publicados en Referencias.
• Buscar bibliografía sobre quien inventó el término Inteligencia Artificial en Meta AI de
Google para obtener McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C.
(1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial
Intelligence. Consultado previamente en Wikipedia.
• Buscar bibliografía sobre qué es ChatGPT en Meta AI para obtener Sánchez, C.
(2023). Cómo citar ChatGPT y SAPINN. (s.f.) ¿Qué significan las siglas gpt en la
historia de los Transformers?
• Corregir el Abstract en Meta AI de Google al inglés.
• Corregir la ortografía en Grammarly de Grammarly, Inc.
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RESULTADOS
Propuesta de guía
Luego de analizar las investigaciones previas, la propuesta de una guía para la
presentación y corrección de trabajos prácticos resulta muy pertinente. Para ello se tendrá en
cuenta (preguntas de la Introducción):
• ¿Es necesario que todas las instituciones educativas reglamenten oficialmente, de
manera conjunta, el uso de la IA en la creación y presentación de trabajos prácticos
finales?
• ¿Cuáles son los métodos de corrección que deberían usar los docentes?
• ¿Cuál es el uso ético de la IA que se les debe permitir a los estudiantes?
• ¿Qué se considera trabajo original?
• ¿Qué se le permitirá al alumno consultar con la IA? Creación de instrucciones
Tomando como ejemplo el trabajo publicado en la materia Introducción al Turismo de la
Universidad Nacional de Mar del Plata (Argentina), en el que se reglamentó la presentación de
trabajos prácticos, indicando a los estudiantes cómo utilizar la IA para diseñar guiones
mediante ChatGPT o la generación de chatbots. Estas acciones se realizan en las plataformas
indicadas por la cátedra. (Romero Trucco, Riquert, & Jones, 2025).
Entonces, al alumno se le deben dar instrucciones sobre qué puede hacer en la
plataforma. El estudiante podrá consultar ideas, pedir comparaciones y análisis de los textos,
pero no corresponde solicitar a la IA que genere el texto, ya que el resultado del trabajo debe
ser producto de su esfuerzo intelectual. Para ello, debe regularse por todas las instituciones el
uso de la IA para la creación y presentación de trabajos prácticos finales. En este caso se
necesitará un cuerpo docente capacitado, que entienda cómo acompañar al alumnado y sepa
qué plataformas son convenientes utilizar; en fin, un profesorado actualizado en el uso de la IA.
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En cuanto a los métodos de corrección más acordes a este tipo de tareas, lo propuesto
son los exámenes orales, en los que los estudiantes pueden demostrar los aprendizajes
obtenidos. Otra alternativa son los exámenes mixtos, ya que muchas instituciones prefieren que
algunos de ellos sean escritos. Esto se debe a que existe una corriente que sostiene que, al
realizar exámenes escritos, se evitan los plagios con IA. (Dillon, 2025).
Con respecto a la ética de los alumnos, al existir reglas claras, en las que el estudiante
tiene la posibilidad de utilizar las plataformas permitidas y demostrar en el examen oral lo
aprendido, están dadas las condiciones para evidenciar que, éticamente, el trabajo fue
realizado correctamente. Siempre es importante preguntar cómo se le ocurrió la idea o cómo
llegó a esa conclusión.
Por otra parte, se entiende por trabajo original aquel enviado por el educando, realizado
con ideas propias y sustentado con fuentes debidamente citadas. (Turnitin, s.f.). Existe una
diferencia entre la idea original e idea pedida a la IA. El estudiante puede solicitar la ayuda de
la plataforma para reducir el objeto de estudio o para encontrar el tema más conveniente para
su investigación.
Partiendo de la premisa de que delimitar las instrucciones solicitadas a la IA evita el
plagio, se analizará cómo se utilizan esas instrucciones o prompts.
Una instrucción o pregunta que se le realiza a la IA para obtener una respuesta
específica se denomina prompt, en la que un modelo de IA genera el contenido solicitado a
partir de dicha pregunta. (Universidad Europea, 2025).
Por consiguiente, el alumno puede:
• Consultar bibliografía: solicitar que busque escritos o videos sobre temas que no
están fácilmente disponibles.
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• Preguntar cómo citar un artículo encontrado, pero sin tener datos precisos del autor
u otros datos solicitados. Esto se da al encontrar temas inherentes en redes sociales
o en Wikipedia, por ejemplo.
• Solicitar a la IA que corrija la ortografía únicamente si el texto fue escrito por el
alumno.
• Involucrar a los estudiantes en la creación de instrucciones (prompts) y de
respuestas que utilizará la plataforma elegida para la realización de los trabajos
prácticos.
• Comparar cómo lo habría hecho el programa con cómo lo hizo el alumno para
obtener una versión mejorada del trabajo. Se puede modificar la investigación, pero
debe explicitarse. Para evitar inconvenientes, sería útil que el educando presentara
avances periódicos para analizar su evolución.
• Pedir a la IA que genere gráficos.
Citar todo lo consultado con la plataforma. Las normas APA 7 permiten citar textos
generados por la IA. Por ejemplo, cuando no se encuentra el autor de una idea, se puede citar
a la plataforma como autora. De este modo, si consultamos, por ejemplo, “Cuando se le
pregunta: “¿Quién nació primero, el huevo o la gallina?’”, el texto generado por ChatGPT indicó
que se trata de una pregunta clásica, sin una respuesta definitiva. Luego, se obtiene la
respuesta y se cita al lado (OpenAI, 2023). La referencia queda: OpenAI. (2023). ChatGPT
(versión del 15 de julio) [Modelo de lenguaje de gran tamaño]. https://chat.openai.com/chat
(Sanchez, 2023).
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Aspecto
Recomendación/Norma
Uso permitido de la IA
Consultar bibliografía, realizar análisis y corregir ortográficamente
textos propios, etc.
Uso no permitido de la IA
Generar textos completos, resolver íntegramente el trabajo,
respuestas automáticas
Métodos de evaluación
Exámenes orales, exámenes mixtos, presentación de avances
periódicos
Criterios de originalidad
Trabajo propio, fuentes citadas, explicitación del uso de IA
Citas de IA
Seguir normas APA 7ª edición
DISCUSIÓN
Una de las discusiones que surgen a partir de la bibliografía analizada y de la propuesta
de guía es la relativa a la capacitación del docente. En países como Argentina la educación
superior se encuentra en crisis. Debido a la pérdida de poder adquisitivo, algunas
universidades no cuentan con profesores para dictar clases. Como ejemplo, los gremios
docentes de la Universidad Técnica Nacional de Argentina denuncian que hubo 1000 docentes
que renunciaron, imposibles de retener o reemplazar. (Gestion Sindical, 2026).
Por lo tanto, es pertinente plantear este dilema: ¿Cuántos docentes tiene la institución?
¿Cuántos de ellos están capacitados en IA? ¿Están motivados para realizar la tarea de
supervisión y corrección de las nuevas tecnologías?
Si las universidades no cuentan con docentes para impartir clases y esos mismos
docentes deben tener otro trabajo para subsistir, se suma a la problemática de la cantidad de
horas de trabajo, la obligación de producir investigación, la superposición de cargos, etc.
En relación con estos dilemas, surge otra discusión: ¿Cómo actualizar a los docentes para que
interactúen con los alumnos nómades digitales?
En abril de 2026, la empresa OpenAI anunció el lanzamiento del modelo de
programación GPT-5.5. La nueva herramienta puede ordenar tareas a partir de textos
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desordenados de varias formas, así como revisar, planificar y concluir el trabajo. Y, según la
empresa, esa evolución comienza a propagarse en la investigación científica. (OpenAI, 2026).
Con respecto a esto, podemos incorporar la brecha digital a la discusión. La escasa
formación de algunos educadores en IA también puede generar una brecha generacional en el
uso de plataformas digitales con respecto a sus alumnos, sumada al acceso a plataformas de
IA, ya sea en dispositivos, infraestructura o acceso a internet. (Nasif & Pérez, 2025). A eso hay
que sumar que las plataformas de IA de pago son más rápidas que las de acceso libre, por lo
que quienes están en condiciones de acceder a IA bajo suscripción tienen ventajas sobre
quienes no pueden pagar.
Desafío identificado
Posible solución/propuesta
Escasez de profesores
Formación continua, actualización en IA
Brecha digital docente-estudiante
Acceso a formación, infraestructura, normas de acceso
Plagio y originalidad
Contrato pedagógico, exámenes orales, uso de IA ético
CONCLUSIONES
La primera conclusión es que es necesario regular el uso de la IA en la elaboración y la
presentación de los trabajos prácticos finales. La necesidad de implementar esta guía radica en
ofrecer a directivos, docentes y alumnos universitarios una norma que regule el uso de la IA en
la creación y la corrección posterior de los trabajos prácticos. Es necesario que no haya
ninguna brecha.
La segunda conclusión a la que se llegó es que los exámenes deben ser
preferentemente orales, en los que el alumno demuestre el conocimiento adquirido.
La tercera conclusión trata del uso ético de la IA que el alumno debe adoptar. Para ello,
las consignas deben ser claras y concisas, delimitar cómo utilizar la plataforma, evitar el plagio
y citar todo aquello que no sea juicio propio.
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La cuarta conclusión es que se recomienda implementar un contrato pedagógico que
valore el trabajo original del alumno, en el que se especifique cómo utilizó la IA, qué
instrucciones le dio y qué aprendió durante su investigación.
Como quinta y última conclusión, presentamos las consultas que el estudiante puede
formular a la IA. Se deben estipular previamente, al inicio del curso, qué acciones están
permitidas y cómo. Siempre tener presente que lo deseable es que especifiquen qué
consultaron, la fuente y las conclusiones a las que llegaron. Es menester que las instrucciones
o prompts sean elaborados por docentes y alumnos.
En síntesis, que el alumno demuestre que fue el creador del análisis y que la IA solo fue
un asistente.
Declaración de conflicto de interés
El autor declara no tener ningún conflicto de interés relacionado con esta investigación.
Declaración de contribución a la autoría
Marcelo Alejandro Di Inca: Conceptualización, Curación de datos, Análisis formal,
Obtención de financiación, Investigación, Metodología, Administración del proyecto, Recursos,
Software, Supervisión, Validación, Visualización, Redacción – borrador original y Redacción –
revisión y edición.
Declaración de uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que utilizaron la inteligencia artificial como apoyo para este artículo
, y también que esta herramienta no sustituye de ninguna manera la tarea o proceso
intelectual. Después de rigurosas revisiones con diferentes herramientas en la que se
comprobó que no existe plagio, como constan en las evidencias, los autores manifiestan y
reconocen que este trabajo fue producto de un trabajo intelectual propio, que no ha sido escrito
ni publicado en ninguna plataforma electrónica o de IA.
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3448 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 2, 2026, abril-junio
REFERENCIAS
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