{"id":11231,"date":"2026-10-24T14:24:09","date_gmt":"2026-10-24T20:24:09","guid":{"rendered":"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/?p=11231"},"modified":"2026-10-24T14:24:09","modified_gmt":"2026-10-24T20:24:09","slug":"integridad-academica-inteligencia-artificial-educacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/uvp.mx\/uvpblog\/integridad-academica-inteligencia-artificial-educacion\/","title":{"rendered":"Integridad acad\u00e9mica e IA: retos para la educaci\u00f3n universitaria"},"content":{"rendered":"

Integridad acad\u00e9mica e inteligencia artificial: nuevos retos para la educaci\u00f3n universitaria<\/span><\/h1>\n

\"\"<\/p>\n

La expansi\u00f3n de la inteligencia artificial en la educaci\u00f3n<\/strong> est\u00e1 transformando la manera en que estudiantes y docentes buscan informaci\u00f3n, producen contenidos y desarrollan actividades acad\u00e9micas. Al mismo tiempo, estas herramientas plantean nuevos desaf\u00edos relacionados con el plagio, la autor\u00eda, la evaluaci\u00f3n y la confiabilidad de las fuentes.<\/p>\n

Ante este escenario, especialistas de la Universidad del Valle de Puebla (UVP<\/a>)<\/strong> participaron en una mesa de di\u00e1logo para analizar la relaci\u00f3n entre integridad acad\u00e9mica e inteligencia artificial<\/strong>, en el marco del D\u00eda de Acci\u00f3n Internacional por la Integridad Acad\u00e9mica, celebrado el 21 de octubre e impulsado globalmente por el International Center for Academic Integrity<\/em> (ICAI).<\/p>\n

Durante el encuentro, docentes e investigadores coincidieron en un punto fundamental: enfrentar la deshonestidad acad\u00e9mica no significa simplemente prohibir herramientas digitales, sino desarrollar pensamiento cr\u00edtico, alfabetizaci\u00f3n informacional y criterios claros para utilizar la tecnolog\u00eda de manera \u00e9tica.<\/p>\n

Inteligencia artificial y deshonestidad acad\u00e9mica<\/h2>\n

La deshonestidad acad\u00e9mica no comenz\u00f3 con la inteligencia artificial.<\/p>\n

Entre las pr\u00e1cticas que tradicionalmente han afectado a las instituciones educativas se encuentran:<\/p>\n

    \n
  • Plagio.<\/li>\n
  • Ciberplagio.<\/li>\n
  • Autoplagio.<\/li>\n
  • Uso indebido de fuentes.<\/li>\n
  • Manipulaci\u00f3n de informaci\u00f3n.<\/li>\n
  • Presentaci\u00f3n de trabajos realizados por terceros.<\/li>\n<\/ul>\n

    Sin embargo, la aparici\u00f3n de herramientas de inteligencia artificial generativa<\/strong> ha a\u00f1adido nuevas posibilidades para producir textos, im\u00e1genes, an\u00e1lisis y contenidos pr\u00e1cticamente de manera inmediata.<\/p>\n

    El problema surge cuando estas herramientas sustituyen el proceso intelectual que corresponde realizar al estudiante.<\/p>\n

    El Dr. Mauricio Pi\u00f1\u00f3n Vargas, director de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n de la UVP<\/strong>, se\u00f1al\u00f3 que la cultura de la inmediatez puede llevar a los estudiantes hacia una especie de \u201cc\u00e1rcel de oro\u201d<\/em>, donde obtener respuestas r\u00e1pidas resulta atractivo, pero puede reducir el esfuerzo cognitivo necesario para construir un aprendizaje significativo.<\/p>\n

    En este contexto, el reto no consiste solamente en identificar qui\u00e9n utiliz\u00f3 inteligencia artificial, sino en preguntarnos qu\u00e9 aprendizaje ocurri\u00f3 durante el proceso<\/strong>.<\/p>\n

    Los riesgos tambi\u00e9n existen en la investigaci\u00f3n cient\u00edfica<\/h2>\n

    La integridad acad\u00e9mica no corresponde exclusivamente al estudiantado.<\/p>\n

    El Dr. Marcelino Trujillo M\u00e9ndez, profesor de tiempo completo de la Direcci\u00f3n de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n<\/strong>, destac\u00f3 que los problemas relacionados con la integridad tambi\u00e9n afectan al \u00e1mbito cient\u00edfico.<\/p>\n

    La presi\u00f3n por publicar y producir resultados acad\u00e9micos puede favorecer pr\u00e1cticas como:<\/p>\n

      \n
    • Falsificaci\u00f3n de datos.<\/li>\n
    • Manipulaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/li>\n
    • Presentaci\u00f3n de resultados inexistentes.<\/li>\n
    • Publicaciones duplicadas.<\/li>\n
    • Uso de revistas depredadoras.<\/li>\n
    • Participaci\u00f3n en paper mills<\/em> o f\u00e1bricas de art\u00edculos cient\u00edficos.<\/li>\n<\/ul>\n

      Estas pr\u00e1cticas ponen en riesgo la confiabilidad del conocimiento acad\u00e9mico.<\/p>\n

      Por ello, hablar de integridad implica tambi\u00e9n analizar las condiciones bajo las cuales se produce, eval\u00faa y publica la investigaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n

      \u00bfLa inteligencia artificial puede ser autora de un trabajo?<\/h2>\n

      Uno de los puntos centrales de la mesa estuvo relacionado con la autor\u00eda de contenidos generados mediante inteligencia artificial<\/strong>.<\/p>\n

      La Dra. Lucero Alicia Alarc\u00f3n Rinc\u00f3n, coordinadora de la Licenciatura en Derecho, y el Dr. Marcelino Trujillo M\u00e9ndez analizaron las implicaciones jur\u00eddicas y \u00e9ticas de considerar a una IA como autora.<\/p>\n

      Desde el marco jur\u00eddico mexicano, la autor\u00eda y los derechos derivados de una obra est\u00e1n relacionados con personas f\u00edsicas.<\/p>\n

      Por esta raz\u00f3n, las herramientas de inteligencia artificial deben entenderse principalmente como instrumentos de asistencia o acompa\u00f1amiento<\/strong>, y no como sustitutos de la responsabilidad intelectual de quien presenta un trabajo.<\/p>\n

      \u00abLa IA es una realidad que lleg\u00f3 para quedarse, pero requiere reglas claras y regulaci\u00f3n uniforme.\u00bb
      \nDra. Lucero Alicia Alarc\u00f3n Rinc\u00f3n<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

      Este planteamiento refuerza una idea importante: aunque una herramienta pueda ayudar a generar contenido, la responsabilidad sobre su veracidad, pertinencia y utilizaci\u00f3n contin\u00faa siendo humana<\/strong>.<\/p>\n

      El riesgo de las citas y referencias generadas por IA<\/h2>\n

      Uno de los principales problemas detectados en el uso acad\u00e9mico de herramientas de inteligencia artificial es la generaci\u00f3n de informaci\u00f3n aparentemente confiable que, en realidad, puede ser incorrecta.<\/p>\n

      Los modelos generativos pueden producir:<\/p>\n

        \n
      • Referencias bibliogr\u00e1ficas inexistentes.<\/li>\n
      • Autores incorrectos.<\/li>\n
      • DOI falsos.<\/li>\n
      • Datos imprecisos.<\/li>\n
      • Interpretaciones equivocadas de investigaciones reales.<\/li>\n<\/ul>\n

        Estas referencias, conocidas de manera informal como \u201ccitas fantasma\u201d<\/strong>, pueden pasar inadvertidas cuando el estudiante copia la respuesta sin verificarla.<\/p>\n

        Por esta raz\u00f3n, el uso responsable de IA requiere comprobar cualquier fuente en bases de datos acad\u00e9micas, repositorios institucionales o publicaciones originales.<\/p>\n

        La inteligencia artificial puede ayudar a buscar caminos, pero no sustituye la validaci\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

        De sancionar el plagio a construir una cultura de integridad<\/h2>\n

        Otro de los principales acuerdos de la mesa fue la necesidad de superar los modelos exclusivamente punitivos.<\/p>\n

        Las sanciones forman parte de los mecanismos institucionales, pero por s\u00ed mismas dif\u00edcilmente construyen una cultura de integridad.<\/p>\n

        La Mtra. Mercedes Ben\u00edtez Santiago, coordinadora de Tutor\u00edas<\/strong>, destac\u00f3 que algunas malas pr\u00e1cticas acad\u00e9micas pueden originarse tambi\u00e9n en el desconocimiento.<\/p>\n

        Un estudiante puede tener dificultades para:<\/p>\n

          \n
        • Identificar una fuente confiable.<\/li>\n
        • Realizar una cita correctamente.<\/li>\n
        • Parafrasear.<\/li>\n
        • Organizar referencias.<\/li>\n
        • Utilizar una base de datos acad\u00e9mica.<\/li>\n
        • Diferenciar colaboraci\u00f3n de plagio.<\/li>\n
        • Reconocer cu\u00e1ndo debe declarar el uso de inteligencia artificial.<\/li>\n<\/ul>\n

          Por ello, una estrategia preventiva requiere fortalecer la alfabetizaci\u00f3n informacional<\/strong> desde los primeros niveles de la formaci\u00f3n universitaria.<\/p>\n

          Herramientas para mejorar la alfabetizaci\u00f3n informacional<\/h2>\n

          La alfabetizaci\u00f3n informacional implica desarrollar las habilidades necesarias para buscar, evaluar, organizar y utilizar informaci\u00f3n de manera responsable.<\/p>\n

          Durante la mesa se destac\u00f3 la importancia de que estudiantes y docentes conozcan herramientas como:<\/p>\n

            \n
          • Mendeley<\/strong>, para organizar fuentes y referencias bibliogr\u00e1ficas.<\/li>\n
          • Zotero<\/strong>, para gestionar bibliograf\u00eda y documentos acad\u00e9micos.<\/li>\n
          • Bases de datos cient\u00edficas.<\/li>\n
          • Repositorios universitarios.<\/li>\n
          • Plataformas de ciencia abierta.<\/li>\n<\/ul>\n

            El conocimiento de estas herramientas permite disminuir la dependencia de b\u00fasquedas superficiales y favorecer el acceso a fuentes acad\u00e9micas verificables.<\/p>\n

            Ciencia abierta e investigaci\u00f3n universitaria<\/h2>\n

            La disponibilidad de repositorios y proyectos de ciencia abierta<\/strong> representa otra oportunidad para fortalecer la integridad acad\u00e9mica.<\/p>\n

            Facilitar el acceso a investigaciones, datos y publicaciones contribuye a que estudiantes e investigadores puedan verificar informaci\u00f3n y construir nuevo conocimiento a partir de fuentes confiables.<\/p>\n

            Sin embargo, la tecnolog\u00eda debe mantenerse al servicio de la curiosidad cient\u00edfica.<\/p>\n

            El Mtro. Enrique de Jes\u00fas Gardu\u00f1o G\u00f3mez, responsable de Eficiencia Terminal en UVP Tehuac\u00e1n<\/strong>, se\u00f1al\u00f3 que la investigaci\u00f3n contin\u00faa siendo una actividad esencialmente humana.<\/p>\n

            \u00abNo debemos perder la pasi\u00f3n cient\u00edfica frente a una investigaci\u00f3n mecanizada o industrializada dedicada \u00fanicamente a producir por producir.\u00bb<\/p><\/blockquote>\n

            La tecnolog\u00eda puede acelerar determinados procesos, pero formular preguntas relevantes, interpretar resultados y construir conocimiento contin\u00faa requiriendo criterio humano.<\/p>\n

            C\u00f3mo debe cambiar la evaluaci\u00f3n ante la inteligencia artificial<\/h2>\n

            La llegada de la IA generativa obliga tambi\u00e9n a revisar algunas pr\u00e1cticas tradicionales de evaluaci\u00f3n.<\/p>\n

            Si una actividad puede resolverse completamente con una instrucci\u00f3n b\u00e1sica en una plataforma de inteligencia artificial, probablemente resulte necesario analizar qu\u00e9 competencia est\u00e1 evaluando realmente.<\/p>\n

            Una de las propuestas discutidas consiste en dar mayor importancia al proceso de aprendizaje<\/strong> y no \u00fanicamente al producto final.<\/p>\n

            Entre las alternativas se encuentran:<\/p>\n

              \n
            • Evaluaciones orales.<\/li>\n
            • Estudios de caso.<\/li>\n
            • Presentaciones y defensas de proyectos.<\/li>\n
            • Bit\u00e1coras de trabajo.<\/li>\n
            • Entregas progresivas.<\/li>\n
            • An\u00e1lisis de problemas reales.<\/li>\n
            • Evidencias del proceso de investigaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n

              Este tipo de actividades permite conocer mejor c\u00f3mo piensa el estudiante y c\u00f3mo lleg\u00f3 a determinada conclusi\u00f3n.<\/p>\n

              Cuatro estrategias para integrar la IA de manera responsable<\/h2>\n

              La mesa de di\u00e1logo identific\u00f3 cuatro ejes que pueden ayudar a las instituciones de educaci\u00f3n superior a responder a los retos actuales.<\/p>\n

              1. Establecer pol\u00edticas claras sobre el uso de IA<\/h3>\n

              Las instituciones y docentes necesitan comunicar de manera expl\u00edcita cu\u00e1ndo puede utilizarse inteligencia artificial.<\/p>\n

              Una posible clasificaci\u00f3n contempla tres escenarios:<\/p>\n

                \n
              • IA prohibida:<\/strong> actividades en las que su uso no est\u00e1 permitido.<\/li>\n
              • IA permitida con declaraci\u00f3n:<\/strong> puede utilizarse siempre que se informe c\u00f3mo fue empleada.<\/li>\n
              • IA integrada pedag\u00f3gicamente:<\/strong> la herramienta forma parte intencional del proceso de aprendizaje.<\/li>\n<\/ul>\n

                Esta diferenciaci\u00f3n permite evitar reglas ambiguas y facilita que los estudiantes conozcan claramente los l\u00edmites de cada actividad.<\/p>\n

                2. Redise\u00f1ar la evaluaci\u00f3n universitaria<\/h3>\n

                El segundo eje consiste en valorar m\u00e1s el proceso mediante el cual se construye el conocimiento.<\/p>\n

                Evaluaciones orales, casos pr\u00e1cticos y proyectos desarrollados por etapas pueden ayudar a reducir la posibilidad de delegar completamente el trabajo a una herramienta tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

                3. Fortalecer la alfabetizaci\u00f3n digital e informacional<\/h3>\n

                Utilizar inteligencia artificial responsablemente requiere conocimientos t\u00e9cnicos y criterios cr\u00edticos.<\/p>\n

                Tanto docentes como estudiantes necesitan formaci\u00f3n en:<\/p>\n

                  \n
                • B\u00fasqueda de informaci\u00f3n.<\/li>\n
                • Verificaci\u00f3n de fuentes.<\/li>\n
                • Privacidad y protecci\u00f3n de datos.<\/li>\n
                • Uso \u00e9tico de informaci\u00f3n sensible.<\/li>\n
                • Funcionamiento b\u00e1sico de modelos generativos.<\/li>\n
                • Ingenier\u00eda de prompts.<\/li>\n
                • Identificaci\u00f3n de errores o alucinaciones de IA.<\/li>\n<\/ul>\n

                  La alfabetizaci\u00f3n digital no consiste \u00fanicamente en saber utilizar una herramienta, sino en comprender cu\u00e1ndo confiar en ella y cu\u00e1ndo cuestionarla<\/strong>.<\/p>\n

                  4. Considerar el impacto ambiental de la inteligencia artificial<\/h3>\n

                  El uso de herramientas digitales tambi\u00e9n implica infraestructura f\u00edsica.<\/p>\n

                  Servidores, centros de datos y sistemas de refrigeraci\u00f3n requieren recursos energ\u00e9ticos e h\u00eddricos.<\/p>\n

                  Por ello, la alfabetizaci\u00f3n en inteligencia artificial puede incorporar tambi\u00e9n una dimensi\u00f3n ambiental que ayude a comprender que cada interacci\u00f3n digital forma parte de una infraestructura tecnol\u00f3gica m\u00e1s amplia.<\/p>\n

                  La IA como acompa\u00f1amiento y no como sustituci\u00f3n<\/h2>\n

                  Una de las principales conclusiones del encuentro fue que la discusi\u00f3n sobre inteligencia artificial no debe reducirse a decidir entre permitirla o prohibirla.<\/p>\n

                  La pregunta m\u00e1s relevante es c\u00f3mo integrarla sin disminuir la capacidad de estudiantes e investigadores para pensar, cuestionar y crear<\/strong>.<\/p>\n

                  Una herramienta puede ayudar a organizar informaci\u00f3n, revisar argumentos, formular preguntas o explorar nuevas posibilidades.<\/p>\n

                  Sin embargo, el estudiante debe continuar siendo responsable de:<\/p>\n

                    \n
                  • Las ideas que presenta.<\/li>\n
                  • Las fuentes que utiliza.<\/li>\n
                  • Los argumentos que construye.<\/li>\n
                  • La verificaci\u00f3n de la informaci\u00f3n.<\/li>\n
                  • Las conclusiones que defiende.<\/li>\n<\/ul>\n

                    Recuperar la pasi\u00f3n por ser autores<\/h2>\n

                    El encuentro concluy\u00f3 con una reflexi\u00f3n del Dr. Enrique Moreno Ceballos, coordinador de Editorial y Publicaciones de la UVP<\/strong>, quien plante\u00f3 la necesidad de recuperar la \u201cpasi\u00f3n por buscarse como autores\u201d<\/em>.<\/p>\n

                    En un entorno donde producir texto resulta cada vez m\u00e1s sencillo, la formaci\u00f3n universitaria tiene el desaf\u00edo de ense\u00f1ar que escribir no consiste \u00fanicamente en generar palabras.<\/p>\n

                    Ser autor implica investigar, cuestionar, contrastar informaci\u00f3n, construir una postura y asumir responsabilidad sobre aquello que se comunica.<\/p>\n

                    La inteligencia artificial puede convertirse en una aliada de ese proceso siempre que funcione como una herramienta de acompa\u00f1amiento y no como sustituto del pensamiento.<\/p>\n

                    Construir una cultura de integridad acad\u00e9mica en la era de la inteligencia artificial<\/strong> requiere entonces algo m\u00e1s que nuevas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

                    Requiere estudiantes capaces de preguntar, docentes dispuestos a replantear la evaluaci\u00f3n e instituciones comprometidas con formar personas que no solamente produzcan informaci\u00f3n, sino que sean capaces de generar conocimiento con responsabilidad, \u00e9tica y sentido cr\u00edtico<\/strong>.<\/p>\n

                     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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