Implicaciones éticas y desafíos del uso de la inteligencia artificial en la actividad investigativa de los docentes universitarios
Descripción del Articulo
La investigación analizó críticamente las implicaciones éticas y los desafíos del uso de la inteligencia artificial (IA) en la investigación docente, con el propósito de sintetizar la evidencia reciente y proponer orientaciones institucionales. Mediante una revisión documental sistemática realizada...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/177690 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/177690 |
| Nivel de acceso: | acceso embargado |
| Materia: | Inteligencia artificial Docencia Investigación Tecnología Ética https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.00 |
| Sumario: | La investigación analizó críticamente las implicaciones éticas y los desafíos del uso de la inteligencia artificial (IA) en la investigación docente, con el propósito de sintetizar la evidencia reciente y proponer orientaciones institucionales. Mediante una revisión documental sistemática realizada entre 2021 y 2025 bajo el modelo PRISMA, en bases indexadas y con criterios rigurosos de selección, se examinaron 784 estudios y se seleccionaron 10 para el análisis profundo. Los resultados evidencian un panorama ambivalente: aunque la IA facilita la redacción, el análisis y el procesamiento de datos, también genera preocupaciones relacionadas con la falta de transparencia, la presencia de sesgos algorítmicos, la protección de datos, la autoría, la trazabilidad de las fuentes, el riesgo de plagio, intencional o no, y la posible disminución del pensamiento crítico y la creatividad. Asimismo, se observaron diferencias institucionales en políticas de adopción, brechas formativas y limitaciones metodológicas. Se concluye que la integración de IA en la investigación docente requiere normas éticas claras, mecanismos de vigilancia humana, mayor capacitación y lineamientos sólidos para resguardar la información y detectar sesgos. Se recomienda fortalecer diseños mixtos y longitudinales, así como ampliar muestras y contextos, a fin de comprender los efectos a largo plazo en la probidad científica, la calidad de la evidencia y el rol del investigador en entornos educativos. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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