Ethical Integration of Generative AI in Higher Education
Rethinking Assessment
DOI:
https://doi.org/10.55420/2693.9193.v16.n2.365Palabras clave:
inteligencia artificial generativa, educación superior, avalúo, integridad académica, diseño instruccionalResumen
El rápido desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial generativa ha introducido transformaciones significativas en la educación superior, especialmente en los entornos de aprendizaje en línea donde las tecnologías digitales ya median los procesos de enseñanza y aprendizaje. Los modelos de lenguaje de gran escala y otros sistemas generativos permiten ahora producir respuestas escritas sofisticadas, lo que genera nuevas oportunidades pedagógicas pero también importantes preocupaciones éticas relacionadas con la autoría, la integridad académica y el diseño de evaluaciones significativas. Este artículo examina la integración ética de la inteligencia artificial generativa en la educación superior en línea y explora cómo las prácticas de evaluación deben evolucionar para mantenerse pedagógicamente relevantes y éticamente fundamentadas. A partir de literatura interdisciplinaria sobre inteligencia artificial, ética y educación superior, el artículo analiza las tensiones emergentes entre los modelos tradicionales de evaluación y los entornos de aprendizaje apoyados por inteligencia artificial. En particular, examina principios éticos como la transparencia, la responsabilidad, la autonomía y la equidad que deberían guiar la integración de tecnologías de inteligencia artificial en contextos educativos. Asimismo, el artículo propone estrategias prácticas para rediseñar las evaluaciones de manera que enfaticen el aprendizaje auténtico, los procesos reflexivos y el uso responsable de la inteligencia artificial. Estas estrategias incluyen evaluación basada en procesos, evaluaciones auténticas, actividades iterativas y declaraciones explícitas sobre el uso de inteligencia artificial. Al replantear la evaluación como un proceso reflexivo y participativo en lugar de una evaluación estática de productos finales, los educadores pueden mantener el rigor académico mientras preparan a los estudiantes para desenvolverse en ecosistemas de conocimiento cada vez más mediados por inteligencia artificial.
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