DIPLOMADO EN EDUCACIÓN SUPERIOR APLICADO A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Estudiante: Lic. Maria Fernanda Mancachi Balboa
Docente: Pablo
Aranda Manrique PhD
1. Introducción
La
presente investigación se enmarca en la descripción de la realidad para
identificar las dinámicas sociales que influyen en el proceso educativo. El
paradigma crítico, se centra en promover que los participantes analicen su contexto
de manera reflexiva. Aplicado al ámbito de las herramientas de asistencia como Cite
this for me en la educación superior.
Este enfoque
permite evaluar la eficiencia de la herramienta para generar referencias y las
implicaciones éticas sobre la fuente al algoritmo, con la metodología de
investigación se aborda desde un enfoque cualitativo con el objetivo principal de
comprender la profundidad de la experiencia de los estudiantes y docentes al
interactuar con herramientas de gestión bibliográfica.
2.
Problema
La
automatización de la citación mediante herramientas como CITE THIS FOR ME
ofrece una solución práctica al tedioso proceso de formato bibliográfico, liberando
tiempo para el análisis de contenido. Su uso generalizado plantea las normativas
como APA, existe una preocupación sobre si el estudiante delega completamente
la revisión de la fuente y la precisión de la cita al sistema, contemplando su
habilidad para verificar la información críticamente y comprender la
importancia de la correcta atribución autoral.
Formulación del Problema
¿De
qué manera el uso constante de la herramienta de gestión bibliográfica Cite
this for me influye en la comprensión de la integridad académica y la precisión
en la citación de fuentes por parte de los estudiantes?
3. Propósitos
Propósito General
Describir
la relación entre la dependencia de herramientas de citación automatizada, como
Cite this for me, y el desarrollo de la responsabilidad ética con la
verificación de las fuentes de documentos académicos por parte de los
estudiantes.
Propósitos Específicos
Describir las prácticas de
verificación de fuentes que realizan los estudiantes al utilizar las referencias
generadas automáticamente.
Investigar la frecuencia de errores
en las citas bibliográficas generadas con Cite this for me en
comparación con la citación manual.
4. Justificación
Justificación Académica
El
estudio contribuirá a la literatura académica en el campo de la tecnología educativa
y la ética de la investigación, ofreciendo datos cualitativos sobre un aspecto la
integridad académica asistida por IA. Una base empírica para el diseño de
talleres y cursos que enseñen la citación como un acto de pensamiento crítico,
y no como una simple tarea de formato.
Justificación Metodológica
La aplicación
del paradigma crítico con un enfoque cualitativo permitirá contrastar la
intención de la herramienta con la experiencia del usuario en la dependencia y
comprensión. La matriz de categorías de análisis se enfocará en la exactitud de
los metadatos bibliográficos generados, proporcionando una evaluación técnica y
ética.
Justificación Social
La
investigación busca asegurar que las futuras generaciones de profesionales
comprendan que la citación correcta es el pilar del diálogo académico, un acto
de respeto y transparencia fundamental para la sociedad. El documento final
servirá como una guía para responsables de políticas que buscan equilibrar la
eficiencia tecnológica con la formación de valores éticos.
5. Supuesto de investigación
El uso
de la herramienta Cite this for me reduce el tiempo dedicado a la
formalidad de la citación, pero simultáneamente disminuye la atención del
estudiante a la precisión de los metadatos bibliográficos y fomenta una
percepción de que la responsabilidad de la integridad de la fuente recae en el
software.
6. Estado del arte
Marco Conceptual: Herramientas de Gestión
Bibliográfica
El
análisis del marco conceptual debe comenzar por definir las herramientas de gestión
bibliográfica. López (2023) afirma que las plataformas de citación en línea,
son interfaces automatizadas diseñadas para reducir el error de formato, pero
nunca para sustituir el juicio humano sobre la fuente primaria, lo que obliga
al usuario a la verificación activa. Esta afirmación subraya que la
funcionalidad está limitada a la forma y no al fondo del contenido citado, lo
cual es crucial para esta investigación. Se entiende por gestión la capacidad
de guardar, organizar y generar citas en múltiples formatos, liberando al
estudiante de las reglas manuales.
Marco Teórico: Ética de la Citación y Autoría
Digital
La
ética de la citación y la autoría digital exige analizar cómo la inteligencia artificial
está redefiniendo las habilidades cognitivas necesarias en el aprendizaje
actual; en esta línea, se reconoce que “la habilidad para discernir la calidad
y veracidad de una respuesta de IA, más que la habilidad de escribir una
respuesta original, se ha convertido en el nuevo indicador de pensamiento
crítico en la era digital” (Martínez, 2024). Lo que desplaza el énfasis
tradicional de la producción hacia la evaluación metacognitiva. Esta
reconfiguración coincide con los fundamentos del constructivismo social,
especialmente con la perspectiva de Vygotsky, quien sostiene que el aprendizaje
se construye mediante la interacción, por lo que la IA puede considerarse un
mediador emergente o un “otro más capaz” dentro de la Zona de Desarrollo
Próximo, ampliando las oportunidades de acompañamiento y desarrollo cognitivo
del estudiante.
Marco Legal e Institucional: Estudios Empíricos
sobre la Precisión
Varios
estudios se han dedicado a cuantificar la precisión de los metadatos generados
por las herramientas de gestión bibliográfica. Un metaanálisis reciente (Sánchez,
2023) encontró CITE THIS FOR ME presenta una tasa de error de formato
del 15% en referencias de tipo sitio web y del 5% en artículos de revistas indexadas,
lo que demuestra que la revisión humana sigue siendo indispensable”. Esta
evidencia directa justifica la preocupación de la presente investigación, ya
que un error de formato puede llevar a la incomprensión de las reglas de
citación. La confianza ciega en la automatización, alimentada por la percepción
de que la IA es infalible, es el principal riesgo identificado por los
investigadores en este campo.
Bibliografía
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Sánchez,
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Taylor,
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