La integridad acad�mica frente a la Inteligencia Artificial:
reflexiones y discusiones en torno a la regulaci�n de ChatGPT en el aula de clase
Daniel Alejandro Contreras Castro[1]
Resumen
Este art�culo examina los desaf�os �ticos surgidos en el �mbito acad�mico debido al uso creciente de la Inteligencia Artificial (IA) en la producci�n de trabajos estudiantiles. A trav�s de una exhaustiva revisi�n bibliogr�fica, se exploran las implicaciones de la automatizaci�n en la autenticidad del trabajo acad�mico y se plantean dos enfoques principales para abordar este problema: regulaci�n y prohibici�n de las IA en las aulas de clase. Se argumenta que, si bien la IA ofrece beneficios en t�rminos de eficiencia y precisi�n, su uso descontrolado puede socavar la integridad acad�mica al facilitar la copia y el plagio. Se analizan los l�mites de la autenticidad en la producci�n acad�mica, destacando la importancia de mantener la originalidad y el pensamiento cr�tico en el proceso educativo. En cuanto a las soluciones propuestas, se examinan los enfoques regulatorios que buscan establecer pautas claras para el uso �tico de la IA en las aulas. El art�culo concluye que se debe promover un uso responsable y �tico de la tecnolog�a, garantizando que los beneficios tecnol�gicos se aprovechen sin comprometer la autenticidad y la integridad del conocimiento acad�mico, pues prohibir la IA podr�a limitar las oportunidades educativas y de investigaci�n.
Palabras clave: inteligencia artificial, integridad acad�mica, producci�n acad�mica, ChatGPT.
Abstract
This article examines the ethical challenges arising in academia due to the increasing use of Artificial Intelligence (AI) in the production of student work. Through a comprehensive literature review, the implications of automation on the authenticity of academic work are explored and two main approaches are put forward to address this issue: regulation and banning of AI in classrooms. It is argued that while AI offers benefits in terms of efficiency and accuracy, its uncontrolled use can undermine academic integrity by facilitating copying and plagiarism. The limits of authenticity in academic production are analyzed, highlighting the importance of maintaining originality and critical thinking in the educational process. As for proposed solutions, regulatory approaches that seek to establish clear guidelines for the ethical use of AI in classrooms are examined. The article concludes that responsible and ethical use of technology must be promoted, ensuring that technological benefits are harnessed without compromising the authenticity and the integrity of academic knowledge, given that banning AI could limit educational and research opportunities.
Keywords: artificial intelligence, academic integrity, academic production, ChatGPT.
Introducci�n
La integraci�n de la inteligencia artificial-IA, especialmente representada por herramientas como ChatGPT, en el �mbito acad�mico est� transformando la forma en que se realiza la investigaci�n, se ense�a y se aprende. Esta revoluci�n tecnol�gica promete eficiencia y avances significativos en la producci�n de conocimiento, pero tambi�n plantea interrogantes cr�ticos sobre la autenticidad y la �tica en la academia.
En primer lugar, la IA como ChatGPT ha demostrado ser una herramienta invaluable para asistir en la redacci�n, la correcci�n ling��stica y la generaci�n de ideas. Su capacidad para procesar grandes vol�menes de texto y generar respuestas coherentes ha facilitado tareas repetitivas y ha ofrecido nuevas formas de iterar y refinar ideas en entornos acad�micos. No obstante, esta misma capacidad plantea desaf�os significativos, especialmente en t�rminos de veracidad y originalidad. Sin embargo, puede generar contenido que, aunque coherente y bien estructurado, carece de fundamento en hechos reales y puede incluso propagar informaci�n err�nea si no se supervisa adecuadamente (Sabzalieva y Valentini, 2023; D�az y Ribera, 2024).
Esto plantea la necesidad urgente que los usuarios, especialmente en contextos acad�micos, sean conscientes de estas limitaciones y supervisen activamente el trabajo de la IA para garantizar la precisi�n y la integridad de los resultados. Desde una perspectiva �tica, la introducci�n de la IA en las aulas de clase requiere un marco regulatorio que equilibre la innovaci�n tecnol�gica con la preservaci�n de est�ndares acad�micos rigurosos. La regulaci�n debe abordar no solo la supervisi�n de la IA en la producci�n de conocimiento, sino, abarcar a su vez la formaci�n �tica y el fomento del pensamiento cr�tico entre estudiantes y acad�micos.
Por lo anterior, es esencial que los usuarios comprendan no solo c�mo utilizar la IA de manera responsable, sino tambi�n c�mo mitigar los riesgos asociados, como la generaci�n de contenido inexacto o la dependencia excesiva de la IA en detrimento del pensamiento humano cr�tico y creativo (Khalil & Er, 2023; Rahimi y Abadi, 2023). La falta de conocimiento espec�fico en dominios particulares y la incapacidad para aplicar sentido l�gico en contextos complejos son limitaciones bien documentadas de la IA generativa como ChatGPT (Ji, 2022; Puertas, 2024).
En conclusi�n, mientras que la IA promete revolucionar la educaci�n y la investigaci�n acad�mica, su implementaci�n como el caso de ChatGPT, debe ser guiada por principios �ticos y regulaciones que aseguren su uso responsable y beneficioso. La discusi�n sobre los l�mites de la autenticidad en la producci�n acad�mica frente a la IA no solo es pertinente, sino crucial para garantizar un futuro acad�mico donde la innovaci�n tecnol�gica y la integridad intelectual coexistan de manera armoniosa. Por otro lado, la prohibici�n total de la IA en las aulas podr�a ser contraproducente, limitando las oportunidades de exploraci�n y descubrimiento que estas tecnolog�as ofrecen. En cambio, una regulaci�n adaptativa y bien dise�ada podr�a facilitar un entorno educativo en el cual la IA se utilice como una herramienta complementaria para mejorar la eficiencia y la calidad del aprendizaje, sin comprometer la originalidad y la integridad acad�mica.
Presentaci�n del caso
Los comienzos del siglo XXI se caracterizan por las transformaciones sociales, culturales, pol�ticas y econ�micas que han cambiado las din�micas en la sociedad frente a otras �pocas de la humanidad, debido a la influencia y dependencia hacia la tecnolog�a que se ha consolidado en las diferentes dimensiones del ser humano. Ahora, un fen�meno emergente como las inteligencias artificiales-IA parece ser un punto de inflexi�n que va acrecentar m�s esta dependencia debido a que se est� integrando en las nuevas tecnolog�as, ambientes digitales y procesamiento de datos de las redes, planteando nuevos dilemas, retos y peligros frente a nuestra identidad digital, la creatividad y la �tica (Khalil� &� Er, 2023; Lopezosa, 2023), debido a que �stas son sistemas inform�ticos que realizan acciones atribuidas antes a la capacidades e inteligencia humana (Ortiz y Buchaca, 2024).
De esta manera, uno de los campos de acci�n de las inteligencias artif�ciales que han generado una mayor influencia en los sectores no especializados es el Procesamiento del Lenguaje Natural-PNL, el cual permite a las computadoras entender y generar lenguaje humano, al utilizar una arquitectura llamada Transformer, que organiza capas de codificaci�n y decodificaci�n para procesar y generar texto. Este modelo es "preentrenado", lo que significa que se ha alimentado con grandes cantidades de datos para aprender patrones ling��sticos. En el a�o 2022 surgi� ChatGPT �como una IA que se fundamenta en el PLN, a partir del entrenamiento con una gran cantidad de datos generales, pero puede tener lagunas en conocimientos espec�ficos como medicina o historia local (Puertas, 2024).
Ahora, cuando se usa el ChatGPT, �ste puede predecir palabras o completar texto basado en el contexto proporcionado, por lo cual, se hace �til en aplicaciones como asistencia virtual y generaci�n de texto, facilitando interacciones m�s naturales con usuarios no especializados (Ortiz y Buchaca, 2024). Esto ha conllevado que las IA se conviertan en herramientas clave para el proceso creativo humano, permitiendo resultados sorprendentes, sin embargo, planteando cuestiones �ticas sobre autor�a, originalidad y sesgo, debido a la responsabilidad que se debe asumir al publicar y utilizar los resultados generados por IA, dado que, estas pr�cticas desaf�an las nociones tradicionales de creatividad, fusionando tecnolog�a y creatividad humana, y abriendo nuevas formas de colaboraci�n en las producciones textuales y visuales �(P�rez y Gurieva, 2024; L�pez et al., 2023; Puertas, 2024).
Ante el incremento del uso de inteligencia artificial en la educaci�n, Graham (2023) y L�pez et al. (2023) se�alan que se han identificado desaf�os significativos relacionados con el aumento del plagio y la deshonestidad intelectual. Este fen�meno subraya la necesidad que los educadores y las instituciones educativas enfrenten el desaf�o de cultivar habilidades en los estudiantes para la generaci�n de ideas originales, la promoci�n de aprendizajes efectivos y aut�nomos, as� como la capacidad para discernir los l�mites �ticos de la IA en el uso de fuentes acad�micas.
De esta forma, los docentes deben adaptar sus m�todos pedag�gicos para fomentar la creatividad y el pensamiento cr�tico, aspectos esenciales para contrarrestar el impacto negativo del uso indiscriminado de IA en la educaci�n, adem�s, es crucial que los programas educativos incluyan formaci�n espec�fica sobre �tica acad�mica y el uso responsable de herramientas tecnol�gicas como la IA, preparando a los estudiantes para enfrentar los desaf�os �ticos y pr�cticos que estas tecnolog�as presentan en el contexto acad�mico moderno (L�pez et al., 2023; Ribera & D�az, 2024).
As�, al analizar las limitaciones y desaf�os de las IA en el �mbito acad�mico, se evidencia que estas tecnolog�as a�n enfrentan obst�culos significativos que requieren atenci�n cuidadosa y �tica. Como se�al� Ji (2022) que �stas pueden incurrir en lo que se conoce como "alucinaci�n", completando informaci�n con datos falsos o inventados. Adem�s, como destaca Puertas (2024), las respuestas de las IA, aunque pueden ser coherentes superficialmente, carecen a menudo de sentido l�gico en el contexto espec�fico de una conversaci�n o de una investigaci�n acad�mica. Este aspecto resalta la importancia de no solo utilizar estas herramientas tecnol�gicas como apoyo, sino tambi�n de integrar un juicio cr�tico humano para evaluar la relevancia y coherencia de los resultados generados.
Por lo cual, P�rez y Gurieva (2024) a�aden una capa adicional de preocupaci�n al se�alar que el aumento del plagio, las fuentes acad�micas falsas y la falta de originalidad son problemas emergentes exacerbados por la disponibilidad y la utilizaci�n de IA como ChatGPT en entornos educativos. Esto subraya la necesidad urgente de implementar pol�ticas y pr�cticas que promuevan un uso �tico y responsable de la IA en la producci�n acad�mica, enfoc�ndose en preservar la autenticidad y la integridad de las contribuciones acad�micas y cient�ficas.
Ante este panorama, este fen�meno plantea riesgos graves en contextos acad�micos, donde la precisi�n y la veracidad de la informaci�n son fundamentales para la integridad acad�mica, relegando la funci�n que ten�an el diccionario, libros de textos especializados y enciclopedias como fuentes de apoyo y documental, a IA como ChatGPT, Meta AI, Copilot, Gemini, entre otras. Ocasionando que los estudiantes en diferentes niveles e incluso en los primeros semestres de la educaci�n superior, sean transcriptores de la informaci�n que les suministra las IA sin juicio cr�tico a las inquietudes, ex�menes, actividades y talleres. Esto conlleva analizar los l�mites de la autenticidad en las producciones acad�micas frente a la IA en el contexto de la integridad acad�mica y la preservaci�n de la originalidad (Currie, 2023), especialmente en una sociedad donde la informaci�n es accesible y abierta.
Metodolog�a
La metodolog�a sigui� revisi�n sistem�tica de 50 documentos seleccionados mediante una metodolog�a rigurosa. Para identificar los estudios primarios, consultaron bases de datos reconocidas, como Scopus, Web of Science y Google Scholar, utilizando t�rminos clave como �integridad acad�mica�, �ChatGPT en educaci�n� y �regulaci�n de IA en el aula�, combinados con operadores booleanos. Los criterios de inclusi�n contemplaron publicaciones en ingl�s y espa�ol entre 2018 y 2024, que abordaran la relaci�n entre inteligencia artificial y la integridad acad�mica en contextos educativos (Pardal-Refoyo, 2023; Moreno et al., 2018).
Se excluyeron estudios que no enfocaban espec�ficamente a ChatGPT o que carec�an de revisi�n por pares. Tras la selecci�n, los autores llevaron a cabo un an�lisis cr�tico de los art�culos, extrayendo datos pertinentes para evaluar la evidencia y las implicaciones de la IA en la integridad acad�mica. Se utiliz� un an�lisis cualitativo hermen�utico y de triangulaci�n para evaluar tendencias y conclusiones relevantes. Adem�s, se eval�o los posibles sesgos de los estudios seleccionados y el grado de evidencia aportado, reconociendo tanto las fortalezas de la revisi�n sistem�tica como sus limitaciones inherentes, como la posible exclusi�n de estudios no accesibles o no publicados (Pardal-Refoyo, 2023; Moreno et al., 2018).
Discusi�n
A lo largo de la historia, numerosos descubrimientos cient�ficos y avances tecnol�gicos han marcado la evoluci�n del ser humano, influenciando tambi�n el �mbito educativo. En la actualidad, la transformaci�n digital y las tecnolog�as basadas en Inteligencia Artificial-IA est�n encontrando aplicaci�n en el aula y fuera de ella, como son la realidad aumentada, la realidad virtual, las redes sociales, las aplicaciones m�viles y los chatbots (D�az y Ribera, 2024). Adem�s, la anal�tica de aprendizaje, que recopila y procesa datos de los educandos, est� optimizando el proceso educativo. Esta evoluci�n implica una adaptaci�n de los m�todos de ense�anza por parte de los docentes, quienes utilizan la tecnolog�a para mejorar su motivaci�n y participaci�n (D�az y Ribera, 2024; P�rez y Guviera, 2024; Khalil & Er, 2023).
De esta forma, seg�n D�az y Ribera (2024) la integraci�n de la IA en el contexto educativo est� destinada a mejorar el proceso de ense�anza-aprendizaje, al brindar automatizaci�n de las tareas del profesorado como el procesamiento de documentos, la planificaci�n y la atenci�n individualizada a los estudiantes, al usarse como una herramienta que no s�lo optimiza estas funciones administrativas, sino que tambi�n facilita la tutor�a personalizada, lo que podr�a mejorar significativamente la experiencia educativa.
Por otro lado, Dave & Singh (2023) subrayan que la expansi�n de la IA en la producci�n acad�mica presenta tanto desaf�os como oportunidades significativas. Destacando herramientas avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural y los algoritmos de aprendizaje autom�tico, los cuales est�n transformando la manera en que se redactan y eval�an las investigaciones. Esta revoluci�n tecnol�gica abre nuevas dimensiones en la creaci�n de conocimiento al permitir an�lisis m�s profundos y precisos de los datos, lo que puede llevar a descubrimientos y avances innovadores en diversos campos acad�micos. Ante esto, Sabzalieva y Valentini (2023) se enfocaron en determinar cu�ndo es apropiado utilizar ChatGPT en la producci�n acad�mica poniendo �nfasis en la autenticidad y precisi�n de los resultados para esto proponen un diagrama de flujo con preguntas clave para asegurar un uso responsable de la IA.
De esta forma, primero, se eval�a la importancia de la veracidad: si no es crucial, el uso de ChatGPT es seguro; de lo contrario, se procede al siguiente paso. Luego, se considera la experiencia del usuario en verificar la precisi�n de los resultados, para finalizar, se analiza la responsabilidad por errores, destacando la necesidad de supervisi�n humana y responsabilidad �tica en el uso de IA en entornos acad�micos (Sabzalieva y Valentini, 2023). En contraste, �guilera-Egu�a et al. (2024) plantean una cr�tica fundamentada en la resistencia hacia los cambios que la IA est� introduciendo en el �mbito acad�mico. Cuestionan c�mo se puede mantener la integridad cient�fica cuando las m�quinas desempe�an roles cruciales en la redacci�n y revisi�n de trabajos acad�micos.
Esta reflexi�n destaca preocupaciones �ticas sobre c�mo la eficiencia de la IA podr�a reemplazar o comprometer el pensamiento cr�tico y la creatividad, elementos inherentes a la labor acad�mica. Esto puede desincentivar el cotejo, contraste y verificaci�n de la veracidad en entornos como Meta AI, Copilot, Gemini y ChatGPT. Asimismo, se est�n creando ciclos de producci�n acad�mica con m�nima intervenci�n humana, ya que se emplean herramientas de IA como ChatPDF, Humata.AI y Claude AI para procesar documentaci�n. Posteriormente, otras IA generadoras de texto son utilizadas para realizar an�lisis expositivo-argumentativos, lo que evidencia la falta de creatividad y pensamiento cr�tico en la producci�n de conocimiento, debilitando as� el sentido formativo dentro del aula.
En este contexto, Desaire et al. (2023) y Alkhaqani (2023) defienden la originalidad y la integridad acad�mica como principios fundamentales en la educaci�n superior, sin embargo, Alharbi (2023) y Cotton et al. (2023) argumentan que los estudiantes deben cultivar habilidades para generar ideas aut�nticas y comunicar hallazgos con honestidad y claridad, sin embargo, se�alan que la IA puede desempe�ar un papel positivo al mejorar la detecci�n de plagio y verificar la autenticidad de los contenidos acad�micos.
En el �mbito acad�mico contempor�neo, el uso de IA como herramientas para preservar la originalidad y la integridad acad�mica ha generado un debate profundo, por lo cual, Eager & Brunton (2023), Desaire et al. (2023) y Kumar (2023), destacan la importancia de adoptar un enfoque �tico y competente en entornos educativos que est�n cada vez m�s influenciados por la tecnolog�a. As�, Kumar (2023) enfatiza la necesidad de fortalecer la formaci�n �tica de los individuos frente a la convergencia tecnol�gica, subrayando c�mo la IA puede ser una aliada en este proceso de formaci�n.
Por otro lado, Currie (2023) y Li et al. (2023) abogan por una revisi�n cr�tica y exhaustiva de las aplicaciones de IA en la educaci�n superior. Este enfoque busca identificar tendencias emergentes y desaf�os pendientes para desarrollar pol�ticas m�s �ticas y robustas que gu�en el uso de estas tecnolog�as emergentes en el �mbito educativo. Este an�lisis no se limita �nicamente a la eficiencia en la detecci�n de plagio, sino que tambi�n explora c�mo la IA est� transformando la cultura acad�mica en su totalidad, planteando nuevas preguntas sobre la �tica y el impacto cultural de estas herramientas tecnol�gicas.
Ahora bien, este panorama refleja una discusi�n m�s profunda sobre el sentido y significado de la formaci�n pedag�gica de los educadores dentro de la pr�ctica pedag�gica, cuestionando la perspectiva epistemol�gica constructivista de la ense�anza y de la did�ctica, en entornos de formaci�n cada vez m�s din�micos y complejos que se interrelacionan competencias, habilidades digitales y la formaci�n integral, en el contexto de la educaci�n en sus diferentes niveles, lo que cuestiona el papel y pertinencia de la institucionalidad de la Escuela y la Universidad.
En este punto, Moya et al. (2023) ampl�an a�n m�s el debate al considerar c�mo la IA puede influir en la cultura acad�mica en general. Este enfoque promueve una reflexi�n profunda sobre los efectos �ticos y pr�cticos de la integraci�n de la IA en la educaci�n y la investigaci�n. Ante esto, Khalil & Er (2023) subrayan la importancia de desarrollar competencias �ticas y creativas en los individuos que utilizan estas tecnolog�as, destacando la necesidad de un enfoque integral que no solo valore la eficiencia tecnol�gica, sino tambi�n los principios �ticos que gu�en su aplicaci�n en contextos educativos y profesionales.
Por su parte, seg�n P�rez y Gurieva (2024) se�alan que las inteligencias artificiales, como ChatGPT, han emergido como herramientas poderosas que facilitan respuestas r�pidas y apoyo en la creaci�n art�stica y acad�mica. Sin embargo, existe el riesgo inherente de simplificar el proceso creativo humano al priorizar respuestas r�pidas y superficiales sobre la reflexi�n cr�tica profunda. Este fen�meno plantea interrogantes sobre la influencia de la IA en la calidad y la originalidad del trabajo acad�mico y art�stico, sugiriendo que la eficiencia ofrecida por la IA podr�a comprometer la profundidad y la autenticidad del proceso creativo.
Por otro lado, Ji (2022) y Puertas (2024) se�alan que la capacidad de la IA para llenar lagunas en conocimientos espec�ficos con informaci�n inventada es una preocupaci�n significativa. Aunque ChatGPT puede generar respuestas coherentes y bien estructuradas, carece de sentido l�gico y comprensi�n contextual en �reas donde no tiene datos suficientes o relevantes. Esta falta de discernimiento puede resultar en respuestas inexactas o incluso en la propagaci�n involuntaria de desinformaci�n, lo cual subraya la importancia de aplicar un pensamiento cr�tico riguroso al utilizar estas herramientas tecnol�gicas.
La dualidad entre eficiencia y precisi�n resalta la necesidad urgente de desarrollar y aplicar marcos �ticos s�lidos en el uso de IA en entornos acad�micos y profesionales. Lopezosa (2023) destaca la importancia de integrar principios �ticos en la formaci�n y la aplicaci�n de IA para mitigar riesgos como la desinformaci�n y garantizar la integridad acad�mica. Esto conlleva para Rahimi y Abadi (2023) enfatizar la transparencia y la responsabilidad como pilares fundamentales en la implementaci�n de estas tecnolog�as, promoviendo su uso como herramientas complementarias pero no sustitutivas en procesos cr�ticos como la verificaci�n de informaci�n, donde la supervisi�n humana sigue siendo crucial para asegurar la exactitud y la fiabilidad de los resultados.
Conclusiones
En el contexto de la integridad acad�mica frente a la inteligencia artificial-IA, emergen reflexiones y discusiones en torno a la autenticidad en la producci�n acad�mica y su regulaci�n en el aula, se destacan conclusiones fundamentales que orientan hacia la necesidad de una supervisi�n rigurosa y una responsabilidad �tica. La IA, representada por herramientas como ChatGPT, ofrece indudables ventajas para la investigaci�n y la creaci�n acad�mica, pero tambi�n plantea riesgos significativos de desinformaci�n y falta de veracidad. Por lo tanto, es necesario establecer mecanismos que garanticen la supervisi�n humana y la responsabilidad �tica para mitigar estos riesgos (P�rez y Gurieva, 2024; Ji, 2022).
De esta manera, se recomienda utilizar la IA como asistente, inspiraci�n y corrector ling��stico, �til para transformar textos y refinar ideas. Sin embargo, su falta de conocimiento del mundo puede llevar a errores graves si se utiliza sin supervisi�n cr�tica (Sabzalieva y Valentini, 2023; D�az y Ribera, 2024). Adem�s, es esencial proporcionar una formaci�n �tica y fomentar el pensamiento cr�tico entre estudiantes y acad�micos. Esto les permitir� utilizar la IA de manera responsable, asegurando la preservaci�n de la originalidad y la integridad acad�mica en sus investigaciones y trabajos acad�micos (Khalil & Er, 2023; Lopezosa, 2023).
A pesar de las mejoras que la IA puede ofrecer en tareas como la detecci�n de plagio, persisten limitaciones significativas en su capacidad para comprender contextos espec�ficos y aplicar l�gica coherente en sus respuestas (Puertas, 2024; Diakopoulos, 2023). Por lo tanto, la implementaci�n de regulaciones adaptativas y pol�ticas educativas que gu�en el uso de IA en las aulas es crucial. Estas regulaciones deben encontrar un equilibrio entre fomentar la innovaci�n tecnol�gica y asegurar est�ndares acad�micos rigurosos y �ticos (Rahimi y Abadi, 2023).
Por �ltimo, al reflexionar en torno sobre la regulaci�n o prohibici�n de la IA en las aulas, la literatura analizada demuestra una contundente evidencia que sugiere que la regulaci�n cuidadosa es preferible a la prohibici�n absoluta, por lo que, prohibir la IA podr�a limitar las oportunidades educativas y de investigaci�n, mientras que una regulaci�n adecuada puede promover un uso responsable y �tico de la tecnolog�a, garantizando que los beneficios tecnol�gicos se aprovechen sin comprometer la autenticidad y la integridad del conocimiento acad�mico.
Referencias
Aguilera-Egu�a, R. A., Amaya, J. P., Roco Videla, �., Polevoy, G., & Fuentes-Barria, H. (2024). Exploring new realities: An analogy between AI in scientific writing and Plato's allegory of the cave. Revista Chilena de Nutrici�n, 51(2), 101-102. https://dx.doi.org/10.4067/s0717-75182024000200101
A�meur, E., Amri, S. y Brassard, G. (2023). Fake news, disinformation and misinformation in social media: a review. Social Network Analysis and Mining, 13, 30. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s13278- 023-01028-5
Alharbi,� W.� (2023).� AI� in� the� Foreign� Language� Classroom:� A� Pedagogical� Overview� of Automated�� Writing�� Assistance�� Tools. Education�� Research�� International, 2023. https://doi.org/10.1155/2023/4253331
Alkhaqani, A. L. (2023). ChatGPT and Academic Integrity in Nursing and Health Sciences Education� ChatGPT� and� academic� integrity� in� nursing� and� health� sciences� education. OURNAL OF MEDICAL RESEARCH AND REVIEWS, 1(1). https://doi.org/10.5455/JMRR.20230624044947
Carbajal-Degante, E., Guti�rrez, M. H., & S�nchez-Mendiola, M. (2023). Hacia revisiones de la literatura m�s eficientes potenciadas por inteligencia artificial. Investigaci�n en Educaci�n M�dica, 12(47), 111�119.
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic� integrity� in� the� era� of� ChatGPT. Innovations� in� Education� and� Teaching International, 00(00), 1�12. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Currie, G. M. (2023). Academic integrity and artificial intelligence: is ChatGPT hype, hero or heresy? Seminars in Nuclear Medicine, 53(5), 719-730. https://doi.org/https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed.2023.04.008
Currie, G. M. (2023). Academic integrity and artificial intelligence: is ChatGPT hype, hero or heresy? Seminars in Nuclear Medicine, 53(5), 719�730. https://doi.org/https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed.2023.04.008
Dave, T., Athaluri, S. A., & Singh, S. (2023). ChatGPT in medicine: An overview of its applications, advantages, limitations, future prospects, and ethical considerations. Frontiers in Artificial Intelligence, 6. https://doi.org/10.3389/frai.2023.00000
Diakopoulos, N. (2023). Can ChatGPT help journalist�s fact-check faster? Medium. https://generative-ai-newsroom.com/can-chatgpt-help-journalists-fact-check-faster-351e64a2ef32
D�az, O., Ribera, M. (2024). Introducci�n en Ribera, M., & D�az, O. (Coords.), ChatGPT y educaci�n universitaria: posibilidades y l�mites de ChatGPT como herramienta docente. Universitat de Barcelona. IDP/ICE & Ediciones. https://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/206141/1/9788410054011.pdf
Eager,� B.,� &� Brunton,� R.� (2023).� Prompting� Higher� Education� Towards� AI-Augmented Teaching�� and�� Learning�� Practice. Journal�� of�� University�� Teaching�� and�� Learning Practice, 20(5). https://doi.org/10.53761/1.20.5.02
Frąckiewicz, M. (2023). ChatGPT-4 and the future of fake news detection: AI-driven fact-checking and information verification. TS2. https://ts2.space/en/chatgpt-4-and-the-future-of-fake-news-detection-ai-drivenfact-checking-and-information-verification/
Graham,� A.� (2023).� ChatGPT� and� other� AI� tools� put� students� at� risk� of� plagiarism allegations,���� MDU���� warns. BMJ���� (Clinical���� Research���� Ed.), 381,���� p1133. https://doi.org/10.1136/bmj.p1133
Hoes, E., Altay, S. y Bermeo, J. (2023). Leveraging ChatGPT for efficient fact-checking. PsyArCiv Preprints, 16. https://doi.org/10.31234/osf.io/qnjkf
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Jin, Y., Bang, J., Madotto, A. y Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55 (12), 1-38. https://doi.org/10.1145/3571730�
Khalil,� M.,� &� Er,� E.� (2023). Will� ChatGPT� get� you� caught?� Rethinking� of� Plagiarism Detection. 1�13. http://arxiv.org/abs/2302.04335
Kumar, R. (2023). Faculty members� use of artificial intelligence to grade student papers: a case� of� implications. International� Journal� for� Educational� Integrity, 19(1),� 1�10. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00130-7
Li,Z., Zhang, Y., Liu, Y., Wu, Y., & Wu, S. (2023). Applying Coding Behavior Features to Student� Plagiarism� Detection� on� Programming� Assignments. Journal� of� Circuits, Systems and Computers. https://doi.org/10.1142/S0218126623502869
L�pez,� O.,� Navarro,� V.,� & Cu�llar,� F.� (2023). Escritura� ,� creatividad� e� inteligencia artificial��� .��� ChatGPT��� en��� el��� contexto��� universitario. 47�57.Disponible��� en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9010088
Lopezosa, C. (2023). ChatGPT and scientific communication: towards the use of artificial intelligence that is as useful as it is responsible. Hipertext.Net, 26, 17-21. https://doi.org/https://doi.org/10.31009/hipertext.net.2023.i26.03
Moreno, B., Mu�oz, M., Cuellar, J., Domancic, S., Villanueva, J., & Moreno, B., et al. (2018). Revisiones sistem�ticas: Definici�n y nociones b�sicas. Revista Cl�nica de Periodoncia, Implantolog�a y Rehabilitaci�n Oral, 11(3), 184-186.
Moya,� B.� A.,� Eaton,� S.,� Pethrick,� H.,� Hayden,� K.� A.,� Brennan, R.,� Wiens,� J.,� McDermott, B.,� &� Lesage,� J.� (2023).� Academic� Integrity� andArtificial� Intelligence� in� Higher Education Contexts : A Rapid Scoping Review Protocol. Canadian� Perspectives� on Academic Integrity, 5(2), 59�75. https://doi.org/10.11575/cpai.75990
Ortiz, D. y Buchaca, D. (2024). La tecnolog�a tras ChatGPT en Ribera, M., & D�az, O. (Coords.), ChatGPT y educaci�n universitaria: posibilidades y l�mites de ChatGPT como herramienta docente. Universitat de Barcelona. IDP/ICE & Ediciones. https://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/206141/1/9788410054011.pdf
Pardal-Refoyo, Jos� Luis. (2023). Los art�culos de revisi�n. Orientaciones para los autores y revisores. Revista ORL, 14(3), e31646. Epub 04 de marzo de 2024.https://dx.doi.org/10.14201/orl.31646
P�rez Aguilera, C. A., & Gurieva, N. (2024). Desaf�os �ticos y Creativos de la Inteligencia Artificial en el Arte. J�VENES EN LA CIENCIA, 26, 1�9. https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/4227
Puertas, E. (2024). Indicaciones pr�cticas para usar ChatGPT en Ribera, M., & D�az, O. (Coords.), ChatGPT y educaci�n universitaria: posibilidades y l�mites de ChatGPT como herramienta docente. Universitat de Barcelona. IDP/ICE & Ediciones. https://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/206141/1/9788410054011.pdf
�Rahimi, F. y Abadai, A. T. B. (2023). ChatGPT and publication ethics. Archives of Medical Research, 54 (3), 272-274. https://doi.org/10.1016/j.arcmed.2023.03.004
Ribera, M., & D�az, O. (2024). ChatGPT y educaci�n universitaria: posibilidades y l�mites de ChatGPT como herramienta docente. Universitat de Barcelona. IDP/ICE & Ediciones Octaedro. https://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/206141/1/9788410054011.pdf
Sabzalieva, E. y Valentini, A. (2023). ChatGPT e inteligencia artificial en la educaci�n superior: gu�a de inicio r�pido. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385146_spa�
Xames,� M.� D.,� &� Shefa,� J.� (2023).� ChatGPT� for� research� and� publication:� Opportunities and�� challenges. Journal�� of�� Applied�� Learning�� and�� Teaching, 6(1),�� 390�395. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.20
[1] Doctorando en Ciencias de la Educaci�n de la Universidad Cuauht�moc de M�xico, Mag�ster en Pedagog�a e Investigaci�n en el Aula de la Universidad de la Sabana, Licenciado en Lengua Castellana y Literatura de la USTA, Normalista Superior de la ENS de Villavicencio. Miembro del grupo de investigaci�n Nakota categor�a A de la USTA. Docente e investigador, enfocado en los campos de la pedagog�a, la formaci�n docente y la investigaci�n formativa.