Ética Académica: Un reto para el uso de la IA Generativa en el Aula
Academic Ethics: A Challenge for the Use of Generative AI in the Classroom
Dra. Liliana Esmeralda Arellano Vázquez
Egresada del Centro de Estudios Superiores en Educación
Profesora de la Escuela Nacional Preparatoria.
Universidad Nacional Autónoma de México
Liliana.arellano@enp.unam.mx
Resumen:
La integración de la inteligencia artificial (IA) generativa en entornos educativos ha transformado las prácticas docentes y de aprendizaje. Su adopción plantea desafíos significativos, especialmente en relación con la integridad académica. Este artículo explora los retos éticos que plantea el uso de inteligencia artificial (IA) generativa en el aula, resultados de las reflexiones realizadas durante el diplomado Inteligencia Artificial en la Educación: Soluciones, Retos y Alcances que abordó temas desde los fundamentos de la IA creatividad, herramientas prácticas y políticas educativas hasta su aplicación práctica en la docencia. Con especial atención en el reto de mantener la ética académica en el uso de inteligencia artificial (IA) generativa en las aulas, se analizan los dilemas relacionados con la integridad académica, autoría, autonomía estudiantil y equidad. Se presentan estrategias como el diseño de evaluaciones auténticas, la alfabetización digital y la definición de políticas claras para integrar la IA de manera ética. Los resultados del análisis documental muestran que docentes formados en estas áreas son más conscientes de su papel en la promoción de un uso responsable de herramientas de IA que la ética académica es un componente clave para aprovecharlas sin comprometer los valores educativos.
Palabras clave: ética académica, inteligencia artificial, IA generativa, educación, integridad, docencia
Abstract
The integration of generative artificial intelligence (AI) in educational settings has transformed teaching and learning practices. Its adoption raises significant challenges, particularly regarding academic integrity. This article explores the ethical challenges posed by the use of generative AI in the classroom, presenting reflections from the diploma on Artificial Intelligence in Education: Solutions, Challenges, and Scope, which covered topics from AI fundamentals, creativity, practical tools, and educational policies to its practical application in teaching. Focused on the challenge of maintaining academic ethics, it analyzes dilemmas related to academic integrity, authorship, student autonomy, and equity. Strategies such as authentic assessment design, digital literacy, and clear policy definition are proposed. The analysis shows that trained teachers develop greater critical awareness of their role in promoting responsible AI use, recognizing academic ethics as a key component to leverage these tools without compromising educational values.
Keywords: academic ethics, artificial intelligence, generative AI, education, integrity, teaching
Introducción
La inteligencia artificial generativa ha transformado los escenarios educativos de formas y dimensiones antes difíciles de imaginar, ofrece un multiverso de posibilidades inéditas para la creatividad, el aprendizaje y la enseñanza. De acuerdo con Denny et. Al. (2024), las trasformaciones que produce la IA generativa en el campo educativo han impactado rápidamente la forma en que se concibe a la educación, desde cómo se enseña hasta las habilidades que el estudiantado necesita desarrollar, la IA generativa pone al alcance de la mano soluciones a una gran diversidad de preguntas vinculadas con los planes y programas de estudio de distintos niveles educativos, por lo que es fundamental que las comunidades académicas exploren de forma conjunta y articulada las implicaciones que el uso de IAG tiene para estudiantado y profesorado, así como la evolución que deberían tener los planes y programas de estudio para estar al día con los avances y disponibilidad de la IA; estrategias innovadoras de evaluación que al mismo tiempo sean justas y equitativas, fomentar el pensamiento crítico y creativo, las medidas pueden adoptarse para incrementar la accesibilidad de las herramientas educativas basadas en IA para comunidades desfavorecidas o subrepresentadas, así como los aspectos éticos implicados en el uso de la IA, son solo algunas de esas consideraciones. Los desafíos éticos en este campo son cada vez más evidentes: ¿cómo garantizar la integridad académica? ¿Cómo fomentar la autonomía estudiantil sin sustituir el aprendizaje por automatización? Pero sobre todo cómo sensibilizar al estudiantado respecto a la responsabilidad que implica el amplio espectro de la IAGen en relación con la ética académica. Cabe considerar que autores como Porayska-Pomsta, 2023) sostienen que la ética en el contexto de la IA parte desde el origen, es decir, desde la propia creación de las herramientas de IAED y con base en los conceptos fundamentales de la filosofía moral y los derechos humanos.
Este artículo recoge algunos de los aprendizajes y reflexiones surgidos en el marco del diplomado Inteligencia Artificial en la Educación: Soluciones, Retos y Alcances, con el propósito de aportar claves para un uso ético y responsable de la IA en las aulas. Incorporar herramientas tecnológicas para la Información y las Comunicaciones (TIC) con un equilibrio pertinente entre el componente pedagógico y el tecnológico constituía ya un desafío relevante que se ha solventado paulatinamente a través de políticas educativas gubernamentales e institucionales que han incidido en la formación del profesorado, la infraestructura necesaria para el uso de tecnología, la formalización de programas y la incorporación de la agenda digital para la construcción de un marco normativo tanto para reducir la brecha digital en México como para promover la transición del país hacia la sociedad de la información y el conocimiento, es decir, hacia esa transformación social que de acuerdo con Krüger (2006) se estaba produciendo en la sociedad moderna, y llevaba a una concepción futurista en las diferentes ciencias estrategias y recursos didácticos para la enseñanza, una concepción de futuro que ya alcanzó a la docencia. Hoy sabemos que para incorporar las TIC a los procesos de enseñanza y aprendizaje es fundamental considerar criterios y factores que permitan no solo diseñar e implementar procesos educativos y de aprendizaje de calidad, también para estar en posibilidad de innovar, de tal suerte que no bastan los saberes empíricos ni las competencias básicas para planear, organizar e implementar actividades didácticas mediadas por tecnología (Rivero:2013) es necesario usar las TIC de forma didáctica, sistemática y creativa, lo que significa entrar en una dinámica que demanda a su vez, una formación docente integral que trascienda el uso de las herramientas tecnológicas como materiales desarticulados de los objetivos de enseñanza y de aprendizaje tanto como mera fuente de información.
En este sentido, es fundamental que la formación docente considere un enfoque integral que haga hincapié en el desarrollo de competencias digitales como un eje transversal que cruza todos los campos disciplinares. La formación de las personas ciudadanas del siglo XXI conlleva diversos retos y uno de ellos consiste precisamente en formar al estudiantado para que sean capaces de usar las tecnologías digitales de forma ética, responsable y crítica para informarse, aprender y participar en la sociedad, en este escenario, el profesorado juega un papel muy importante, de acuerdo con Verdú-Piña (2021) transformar la educación, innovar en las aulas y mejorar la calidad de los aprendizajes son tareas que la docencia debe asumir, las personas docentes deben ser capaces de usar la tecnología para guiar al estudiantado en el desarrollo de las capacidades y competencias necesarias tanto para la vida como para desempeñarse en el campo laboral. La Inteligencia Artificial, de acuerdo con la autora debe encontrar su propio espacio en la transversalidad de las competencias digitales que las y los docentes deben estar ya desarrollando para aprender, enseñar y formarse. En este sentido, las instituciones públicas y privadas han tomado importantes iniciativas para contribuir a la formación del profesorado de todos los niveles educativos en procesos de impacto inmediato y corto plazo que buscan seguir el paso del desarrollo tecnológico en general y del uso educativo de la IA en particular.
Metodología
El propósito del presente estudio es analizar los retos éticos en el uso de la IA generativa y proponer estrategias de enseñanza, para el uso ético de la inteligencia artificial y promover la integridad académica entre el estudiantado. Para ello se aplicó un cuestionario de escala Likert con frecuencia a dos grupos muestra de último año de bachillerato para identificar el uso de inteligencia artificial, las actividades académicas para las que usan herramientas de IA y el tipo de herramienta a la que recurren con mayor frecuencia. El estudio es de carácter descriptivo, no probabilístico, mixto con base en un muestreo por conveniencia. También se analizaron materiales del diplomado y se realizaron entrevistas semiestructuradas a veinte docentes participantes de la Escuela Nacional Preparatoria. A partir de este análisis se identificaron percepciones, preocupaciones y estrategias sobre el uso ético de la IA generativa en entornos educativos.
El cuestionario consistió en 20 preguntas que se clasificaron en cuatro rubros: nociones respecto al plagio, conocimiento acerca del Código de ética de la UNAM, frecuencia y forma en que se usa la IA para realizar tareas y trabajos académicos, así como las herramientas de IAG que se usan con mayor frecuencia por el alumnado, respecto al profesorado las preguntas se centraron en sus percepciones respecto al uso de IA en relación con el plagio y las implicaciones éticas de su uso.
Fundamentación teórica
El análisis se basa en literatura reciente (Dwivedi et al., 2023; Wang et al., 2023; Perkins et al., 2023), que aborda la relación entre IA, ética académica, autoría y equidad. También se consideran aportaciones de organismos educativos como Educause (2025), que reflexionan sobre los límites y responsabilidades del docente en un ecosistema digitalizado. Asimismo, se fundamenta en el enfoque ecosistémico de la educación que propone comprender los procesos de enseñanza y aprendizaje como sistemas complejos e interrelacionados, donde diversos factores—sociales, culturales, tecnológicos y ambientales—interactúan dinámicamente. Este enfoque, que se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Agenda 2030 de las Naciones Unidas, reconoce que la educación no ocurre en aislamiento, sino que está influenciada por múltiples niveles de contexto y relaciones (Hopkins et. al.,2021).
En estos sistemas, las instituciones educativas juegan un papel fundamental para reorientar, desde sus propias agendas, la docencia y la investigación hacia procesos articulados y sistémicos sostenibles que impacten más allá de las aulas contribuyendo a transformar la sociedad.
La implementación de un enfoque integral es muy importante en la formación de ciudadanía que trabaje de forma colaborativa por un futuro sostenible.
En este contexto, las competencias digitales docentes (CDD), cobran relevancia cuando tienen el objetivo de innovar en la educación, por eso, deben ser desarrolladas y mejoradas de forma permanente por el profesorado para obtener el máximo partido de las tecnologías digitales (García San Martín, 2024)
De esta manera, se han establecido marcos regionales o locales que definen pautas orientadoras importantes en la materia, por ejemplo el Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF), además de establecer estándares para la educación digital de calidad y quince estándares de calidad para evaluar recursos educativos, propone un marco común sobre CDD para el estado español basado en el Marco Europeo para la Competencia Digital de los Educadores (DIGCOMP-Edu) cuya aplicación en el ámbito español, ha servido de parámetro y guía a nivel internacional no solo en Europa, ya que se trata de un marco fundamentado científicamente que describe las competencias digitales con las que debe contar un docente (INTEF,2022). En 2025, el INTEF presentó un conjunto de estrategias para impulsar la integración responsable de la inteligencia artificial en la formación permanente del profesorado. La definición del término también es objeto de diferentes concepciones ya que no hay un consenso entre la comunidad educativa y científica respecto al concepto de “competencia digital docente” que abarque las diferentes dimensiones de esta competencia a nivel internacional (Verdú-Piña:2023).
De acuerdo con Verdú-Piña et. al., en América Latina destacan propuestas de marcos referenciales como las de Chile, Competencias y Estándares TIC para la Profesión Docente (2011) que abarca cinco dimensiones: social ética y legal, de gestión, desarrollo y responsabilidad profesional, pedagógica y técnica, así como las Competencias TIC para el Desarrollo Docente de Colombia, este documento establece el marco de competencias tecnológicas para docentes en Colombia, promoviendo el uso pedagógico de las TIC y su integración en la práctica educativa. En él se establecen cinco niveles de competencia: tecnológica, pedagógica, comunicativa, de gestión e investigativa; además de cinco principios que define como características esenciales que deben cumplir todos los procesos de desarrollo profesional docente.
No obstante, las dimensiones no siempre son coincidentes en los diferentes marcos de referencia en virtud no solo de las visiones y políticas de Estado o regionales, también de los contextos de aplicación específicos, de tal suerte que una de las dimensiones más complejas de abordar es la que se refiere a los aspectos legales por lo que los referentes en este ámbito, se han construido hasta el momento, desde una perspectiva más axiológica que legal, en torno a la ética y a la integridad en el uso de las herramientas tecnológicas en general y de las IA en particular.
La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) elaboró un marco de referencia para el desarrollo profesional docente en el que establece estándares de competencias TIC para orientar a los países en la implementación de las TIC con un enfoque integral de acuerdo con las necesidades de cada país, a partir de seis aspectos: comprensión del papel de las TIC en la educación, currículo y evaluación, pedagogía, aplicación de competencias digitales, organización y administración, y aprendizaje profesional de los docentes cruzados por tres etapas progresivas que van de la alfabetización tecnológica hasta la creación del conocimiento pasando por una fase de profundización. Asimismo, establece las sociedades del conocimiento, el diseño universal para el aprendizaje y la educación inclusiva como principios transversales cuya aplicación recomienda para la integración de las TIC en las políticas educativas, normas para la docencia, criterios de evaluación, o cursos informatizados para la formación de los docentes (UNESCO; 2018)
En este marco de referencia se establece la IA como una de las innovaciones tecnológicas específicas que no solo utiliza ya en la educación a través de programas de aprendizaje adaptativo, diagnósticos de rastreo y seguimiento, automatización de las calificaciones e instructores de IA, también establece que brinda nuevas oportunidades para mejorar el aprendizaje durante toda la vida haciendo hincapié en la ética como una de las grandes inquietudes que surgen a medida que la IA se inserta en el campo de la educación, además de los derechos humanos y la seguridad de los datos.
En cuanto a la noción de IA, para el presente estudio se consideró la definición elaborada por la UNESCO (2018) que considera que el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina simula el pensamiento humano o comportamientos asociados con la inteligencia humana.
En el ámbito nacional, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), en el documento Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial generativa en la docencia de define a la IAG como una rama de la inteligencia artificial que utiliza técnicas de aprendizaje profundo, aplicadas en modelos generadores de lenguaje, entrenados mediante enfoques supervisados y no supervisados (UNAM, 2024). Asimismo, establece el respeto por las fuentes, el reconocimiento de la autoría y la responsabilidad en el manejo de la información como aspectos relevantes ante el desafío que su uso implica para la integridad académica.
Implementar, promover y compartir buenas prácticas en el uso de IAGen allana el camino para el logro del aprendizaje y la generación del conocimiento mediados por IA de forma honesta, confiable y veraz. Insistir en un código ético sobre el uso de las plataformas, enfatizar la responsabilidad compartida de las personas usuarias, diseñar actividades educativas que requieran de habilidades como la creatividad, el pensamiento crítico-analítico y la colaboración son acciones más recomendables para disuadir prácticas que atentan contra la honestidad académica que confiar en los detectores de contenido generado con IA ya que sus resultados no son siempre ni del todo acertados (UNAM:2024).
El lugar de la IA entre las competencias digitales docentes
De acuerdo con García San Martín (2024) las personas docentes deben conocer el papel de la IA dentro de las destrezas que constituyen la alfabetización informacional y de datos para poder guiar al alumnado en los múltiples usos de la IA y en una mejor comprensión de cómo funcionan los algoritmos para que puedan reflexionar respecto a por qué los algoritmos hacen diferentes sugerencias a diferentes personas y en este sentido puedan discernir y tomar decisiones sustentadas en procesos críticos de pensamiento.
Evaluar las ventajas y riesgos para la privacidad de datos que puede implicar el uso de IA, la información sesgada o incorrecta que pueden generar los motores de búsqueda contribuyendo a la construcción de posverdad también son parte de los retos que implica el uso de IA generativa para la docencia, retos para los que las y los docentes deben formarse de manera continua y sistemática.
Integridad académica y uso de la IA Generativa para la enseñanza y el aprendizaje
Respecto al uso de la IA generativa todavía existen opiniones e incluso emociones encontradas que fluctúan en un amplio espectro, entre el amor, la desconfianza y el temor. Sin embargo, difícilmente es posible abstraerse su uso y resulta para docentes y alumnado, inconveniente aislarse de su conocimiento (Dwivedi et al., 2023).
De acuerdo con Dwivedi et. al., es fundamental que tanto el profesorado como el alumnado comprenda, se familiarice y evalúe el uso de las herramientas de IA generativa, ya que aún si deciden no usarlas o no incorporarlas a su práctica docente, conviene adoptar una perspectiva reflexiva, crítica y ética para evaluar la pertinencia de su uso y el grado de autonomía con que el estudiantado usa estas herramientas para no comprometer la ética académica. La alfabetización digital en este sentido, implica necesariamente considerar aspectos como la ética, la privacidad y la equidad. Aspectos que si bien se han definido a la luz del uso académico de la IA y sus implicaciones; aún plantean cuestiones abiertas, preguntas y aspectos legales que emergen a medida que el uso de las herramientas de IA se extiende y permea en la educación.
Marco normativo para el uso de IAGen
Por lo que se refiere al marco normativo en México, cabe considerar que si bien no se cuenta aún con un marco regulatorio específico que atienda de forma integral el uso de la IA, existe un marco jurídico aplicable que toca aspectos relacionados que se desprenden de leyes como la Ley Federal del Derecho de Autor, la Ley de la Propiedad Industrial Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP), la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados (LGPDPPSO), Código Penal Federal en materia de delitos informáticos, la Ley Federal para Prevenir y Eliminar la Discriminación.
La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de 2018 (ENIA), establece líneas de acción para el desarrollo ético, inclusivo y sostenible de IA, aunque no se trata de un documento de carácter vinculante 8Gobierno de México, 2018)
En febrero de 2024 se presentó una iniciativa de Ley para regular la Inteligencia Artificial siguiendo la tendencia internacional en la materia. Sin embargo, un marco regulatorio que considere los derechos humanos, la ética, la sostenibilidad y la perspectiva de género y el desarrollo de CDD en el uso de la IA es todavía una tarea en proceso.
Resultados
Los participantes a los que se aplicó la entrevista identificaron como principales riesgos el plagio automatizado, la dependencia acrítica de las herramientas y la falta de lineamientos claros.
Aunque las y los profesores entrevistados manifestaron preocupaciones como la falta de capacitación para el uso de IAGen (situación que les hace sentirse rebasados por el alumnado y poco entrenados para identificar prácticas con el uso de herramientas de IA que atenten contra la ética y la integridad académica), también destacaron el potencial de estas herramientas para enriquecer procesos educativos si se acompaña de estrategias pedagógicas, alfabetización digital y reflexión crítica. Otra de las inquietudes expresadas por las personas docentes se refiere al acceso a cursos y diplomados en materia de IA ya que la oferta formativa gratuita generalmente tiene cupo limitado y se llenan con mucha rapidez por lo que no consideran que han podido formarse de forma suficiente ante el reto que la IA representa en este sentido.
En cuanto al estudiantado, de 100 personas encuestadas, solo 18 % consideró que usar IAG para realizar tareas sin citar ni referenciar es una práctica que atenta contra la ética académica, 63% estuvieron parcialmente de acuerdo, 12% no lo consideraron una mala práctica y 7% no lo habían pensado y no establecieron una postura al respecto, por lo que se refiere al uso de IA para hacer tareas el 54% indicó haber usado IA algunas veces, sobre todo ChatGPT y Gemini, solo 2% aceptaron recurrir a los asistentes de IA para hacer sus tareas siempre debido a la falta de tiempo para hacerlas por su cuenta y 29 estudiantes manifestaron que nunca han recurrido a la IA para sus trabajos escolares.
Este uso reiterado de IA que se observó como resultado de la encuesta se suma al 26% de estudiantes que expresaron no hacer citas ni referencias y a un 37% que no estaban seguros respecto a haber incluido citas y referencias en las tareas generadas con IA; 21% de las y los estudiantes manifestaron por lo menos hacer mención de la herramienta usada en sus trabajos escolares.
Respecto a la gestión de la información que genera la IA, 66% del estudiantado no verifica la información antes de incluirla en sus tareas o trabajos de investigación o incluso presentarlos como un trabajo propio en su totalidad.
Conclusiones
La formación docente en ética académica frente a la IA es todavía, un amplio camino por andar, para ello es indispensable contar con oferta formativa accesible para el profesorado que no solo contribuya al desarrollo de CDD sino que insista en aspectos éticos y legales relacionados con el uso de IA para evitar que estas herramientas comprometan valores fundamentales como la equidad, la autonomía y la integridad.
El estudio concluye que solo a través de una integración consciente, intencionada y deliberada se podrá aprovechar el verdadero potencial de la IA generativa en la educación.
El diplomado Inteligencia Artificial en la Educación: Soluciones, Retos y Alcances, desarrollado por el Centro de Estudios Superiores en Educación es un ejemplo de espacio formativo en la materia. De acuerdo con los resultados del diplomado, las personas docentes que participaron desarrollaron una mayor conciencia crítica sobre su papel para integrar la IA de manera ética y responsable.
Referencias
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