La inserción de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito académico ha supuesto una revolución en múltiples frentes, desde la investigación hasta la docencia y la administración. Este cambio paradigmático ofrece tanto oportunidades como desafíos, impulsando una profunda reflexión sobre las metodologías tradicionales y las estructuras institucionales vigentes.
La capacidad de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para procesar y generar información a escalas antes inimaginables, plantea preguntas fundamentales sobre el rol de la educación y la investigación en la era digital. La integración de la IA en las universidades y bibliotecas no solo optimiza procesos existentes sino que también abre nuevas vías para el acceso y la gestión del conocimiento, transformando las prácticas pedagógicas y de investigación.
Sin embargo, la adopción de tales tecnologías conlleva consideraciones éticas significativas, especialmente en relación con la privacidad de datos y la autonomía intelectual. Asimismo, la eficacia de la IA en la academia depende de la creación de marcos normativos que aseguren su uso responsable y equitativo.
La presente convocatoria de trabajos busca explorar estas dimensiones, ofreciendo un foro para el análisis crítico y la discusión sobre cómo la IA está reconfigurando el paisaje académico. Sin intentar ofrecer una lista exhaustiva y limitada de temas, se recibirán con agrado contribuciones relacionadas con las siguientes cuestiones:
- Competencias docentes e investigadoras en herramientas de IA: Estrategias para la actualización profesional en el uso de las tecnologia IA
- Automatización en la investigación: Uso de IA en procesos de investigación, desde tareas menores de edición de texto a tareas avanzadas como desarrollo metodológico.
- Impacto de la IA en la publicación académica: Transformaciones en los procesos editoriales (peer review) y en las prácticas de difusión del conocimiento.
- Impacto de la IA en la integridad académica: Retos y soluciones frente al uso de IA en la elaboración de trabajos académicos (TFG, TFM, Tesis) y científicos (artículos, libros, etc…)
- Evaluación automatizada de estudiantes mediante IA: Implicaciones y efectividad de los sistemas de evaluación frente a contenidos elaborados por IA. Asimismo implementación de técnicas evaluativas asistidas por IA
- Personalización de la enseñanza: Implementación de sistemas que ajustan los contenidos y ritmos de aprendizaje a las necesidades individuales.
- IA en la administración académica: Análisis de cómo la IA contribuye a la eficiencia operativa y tareas de gestión y administración en contextos académicos
- Desarrollo de herramientas de IA para bibliotecas: Innovaciones en la gestión, consultas y acceso a colecciones u otras aplicaciones documentales.
- IA y ética en la academia: Debates sobre la equidad, la transparencia y la privacidad en el uso de estas nuevas tecnologías.