Retos y desafíos para evitar el plagio
Actualmente, el uso de tecnologías de inteligencia artificial, como ChatGPT, plantean desafíos significativos en el ámbito educativo, generando preocupaciones específicas entre las instituciones de educación superior y los docentes. En este contexto, uno de los principales asuntos que genera intranquilidad es el potencial riesgo de plagio entre los estudiantes que emplean algún tipo de inteligencia artificial para la elaboración de tareas, pruebas o exámenes.
Una manera de responder a esta problemática, es implementar buenas prácticas docentes para reducir el riesgo de plagio, considerando la irrupción de la IA:
Buenas prácticas para evitar el plagio |
Ejemplos |
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Cambio en las situaciones evaluativas: como reemplazar informes por pruebas escritas o presentaciones. |
En lugar de solicitar un encargo tipo ensayo escrito, planificar un encargo del tipo estudio de caso donde los estudiantes tomen decisiones prácticas y presenten sus respuestas en un formato oral. |
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Diversificación de tipos de evaluación: diseñar evaluaciones que difícilmente puedan producir las inteligencias artificiales, tales como reflexiones, presentaciones, trabajos grupales, podcasts, entre otras. |
Sustituir una evaluación tradicional por una grabación de un podcast sobre un tema asignado. |
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Actualización de pautas y rúbricas: modificar las instrucciones y las pautas de evaluación para permitir el uso de inteligencia artificial, como ChatGPT, con condiciones específicas. |
Permitir el uso de ChatGPT para la planificación del trabajo, pero establecer que el texto final debe ser elaborado de manera autónoma por el estudiante. |
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Incorporación de bibliografía: considerar como un aspecto de evaluación la presentación de las fuentes utilizadas para la elaboración de trabajos académicos. | Evaluar con un puntaje significativo la correcta incorporación de bibliografía, incentivando la práctica de citar fuentes y promoviendo la integridad académica. |
Resulta clave que las instituciones de educación superior reflexionen acerca de las prácticas de evaluación con el propósito de mejorar la adaptación a los desafíos presentados por las tecnologías de inteligencia artificial.
