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Uso ético y crítico en la universidad

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Betzy Pisco
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Ecuador

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IA Generativa y aprendizaje responsable
 

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Uso ético y crítico en la universidad

by Betzy Pisco
1

Un estudiante consulta una IA para redactar un ensayo y luego verifica las afirmaciones con fuentes académicas reales. ¿Qué aspecto ético se está promoviendo?

Escoge una o varias respuestas

2

La IA sugiere datos sensibles para un experimento. ¿Qué debe hacer el estudiante para proteger la privacidad y la ética?

3

Un profesor nota que un informe contiene párrafos muy parecidos a una fuente generada por IA. ¿Qué práctica académica se está evaluando?

4

Durante una tarea, la IA sugiere una metodología que no coincide con las normas del curso. ¿Qué debe hacer el estudiante?

5

¿Qué práctica ayuda a evitar plagio cuando se usa IA en trabajos académicos?

6

Una plataforma educativa registra que un estudiante usó IA para respuestas en un examen. ¿Qué enfoque ético debe seguirse para la evaluación?

7

Para proteger datos personales al usar IA, ¿qué práctica es adecuada?

8

¿Cuál es una forma responsable de usar IA para aprender?

9

Si la IA genera una respuesta con sesgo, ¿qué debe hacer el estudiante?

10

En evaluación final, ¿cómo se integra el uso de IA de forma responsable?

Explicación

La opción correcta destaca la necesidad de verificar y asumir responsabilidad por lo generado. Las otras opciones describen conductas no recomendadas.

Proteger la privacidad implica desidentificar o evitar datos sensibles, evitar compartir sin consentimiento.

Se evalúa si el estudiante identifica y cita el uso de IA, evitando plagio. Las demás opciones no abordan el reconocimiento.

El estudiante debe validar y adaptar, manteniendo integridad curricular. Otros enfoques socavan la responsabilidad.

Parafrasear y citar evita plagio y respeta las reglas de integridad. Las otras opciones violan normas.

Se debe reconocer la herramienta y evaluar comprensión, no ignorar ni sancionar sin contexto.

Nunca compartir credenciales ni datos sensibles; revisar políticas de privacidad.

La IA sirve como apoyo; la revisión humana y el aprendizaje activo siguen siendo esenciales.

Identificar sesgos es clave; contrastar con fuentes y corregir.

Se deben establecer límites, citar IA y explicar el razonamiento para integridad académica.

 
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