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La inteligencia artificial en la educación y la integridad académica, marco teórico y estudio de caso en Colombia

La integración de la inteligencia artificial generativa en entornos educativos exige una reconfiguración de los marcos de integridad académica para equilibrar la innovación tecnológica con la ética institucional. Este trabajo examina los desafíos sistémicos y propone estrategias de gobernanza basadas en la evidencia para fortalecer la autenticidad del aprendizaje en el contexto colombiano.

Objetivo

Proponer un marco de actuación institucional que fomente la integridad académica mediante la gobernanza y la alfabetización digital.

Tareas

  • •Definir el marco conceptual de la integridad en la era de la IA.
  • •Identificar los riesgos éticos y operativos en la educación superior.
  • •Evaluar estrategias de respuesta institucional frente a la automatización.
  • •Formular recomendaciones para la adopción ética en instituciones colombianas.

Ejemplo de escritura académica

Muestra estilo y lógica, no un fragmento final del documento.

Método

Criterios de análisis documental

La metodología adopta un diseño cualitativo basado en la revisión sistemática de documentos de política institucional y marcos regulatorios. Siguiendo las directrices de [1] y [2], el análisis se centra en la identificación de brechas en la infraestructura digital, la formación docente y los mecanismos de evaluación. Se utilizan criterios de gobernanza, capacidad instalada y respuesta ética para categorizar las estrategias de las instituciones educativas frente a la IA.

Análisis

Dilemas éticos en la adopción institucional

El análisis revela una tensión crítica entre la restricción absoluta y la legislación flexible de la IA generativa [4]. Mientras que la restricción es vista como una medida de contención inmediata, la evidencia sugiere que una gobernanza basada en la alfabetización digital y la reforma de la evaluación es más sostenible a largo plazo [3]. Los hallazgos indican que la falta de formación docente y la ausencia de lineamientos claros son los principales factores que debilitan la integridad académica en el entorno actual.

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Trabajo de curso

Grado académico:
La inteligencia artificial en la educación y la integridad académica, marco teórico y estudio de caso en Colombia

Autor/a:

Group

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Tutor/a:

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Ciudad, 2026

Introducción

La irrupción de la inteligencia artificial generativa ha transformado los paradigmas tradicionales de enseñanza y aprendizaje, generando tensiones significativas en los sistemas de integridad académica [1]. La capacidad de estas herramientas para producir contenido complejo requiere una revisión urgente de las políticas de evaluación y los códigos de ética institucional.

En el contexto colombiano, la falta de marcos regulatorios unificados y la brecha en la formación docente intensifican la vulnerabilidad de las instituciones frente a prácticas inadecuadas. La ausencia de directrices claras, combinada con la presión por la innovación, crea un escenario donde la integridad académica se ve comprometida por una respuesta reactiva en lugar de estratégica [3].

Este trabajo tiene como objetivo analizar el impacto de la inteligencia artificial en la integridad académica y proponer un marco de gobernanza adaptado a la realidad nacional. Mediante un enfoque cualitativo y el análisis de documentos normativos, se busca identificar las mejores prácticas para la implementación de políticas de uso ético [2][4].

El documento se estructura en tres bloques principales: una revisión teórica sobre la gobernanza de la IA, una metodología centrada en el análisis comparativo, y una propuesta de recomendaciones orientadas a la sostenibilidad institucional y la calidad educativa.

Bibliografía

  1. A COMPREHENSIVE ACADEMIC INTEGRITY ECOSYSTEM FOR THAI HIGHER EDUCATION IN THE AGE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE: ALIGNING WITH SDG 4 (QUALITY EDUCATION) (2025)
    S. Roengtam
    Código abierto
  2. Governing Academic Integrity: Ensuring the Authenticity of Higher Thinking in the Era of Generative Artificial Intelligence (2025)
    Hamish Coates, G. Croucher, Angel Calderon
    Código abierto
  3. Assessing the Adoption of Artificial Intelligence in Higher Education: A Case Study of Hanoi Metropolitan University (2026)
    N. Hung, Ngoc Son Pham, N. My et al.
    Código abierto
  4. Decision-Making Framework for the Utilization of Generative Artificial Intelligence in Education: A Case Study of ChatGPT (2024)
    U. Bukar, M. Sayeed, Siti Fatimah Abdul Razak et al.

Bibliografía

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