Enseñar e investigar con inteligencia artificial: una llamada a la reflexión

Resum:

La intel·ligència artificial generativa (IAgen) està transformant la universitat, afectant-ne les funcions essencials: docència, recerca, gestió i serveis. La integració massiva de models de llenguatge com ChatGPT planteja noves oportunitats per automatitzar tasques cognitives, però també genera reptes ètics, epistemològics i pedagògics. En la docència, l’ús intensiu d’aquestes eines per part de l’estudiantat, superior al 85 %, implica una redefinició de les pràctiques educatives, ja que comencen a evidenciar-se efectes negatius com el deute cognitiu o el sedentarisme intel·lectual. Això exigeix noves estratègies d’alfabetització en IA, avaluació adaptada i formació docent crítica. En la recerca, tot i que l’ús de la IAgen encara no està plenament estès, ja compleix funcions en redacció, traducció, anàlisi i generació de codi, encara que la seva implementació sense una supervisió adequada pot comprometre la integritat científica i la qualitat de les publicacions. El context demana reflexions rigoroses i propostes sobre com integrar la IA a l’acadèmia, objectiu central del monogràfic de la revista BiD, que convida a explorar els contorns, riscos i possibilitats d’aquesta nova universitat impulsada per la IA.

Abstract:

Generative artificial intelligence (GenAI) is radically transforming the university, impacting its core functions: teaching, research, management, and services. The widespread integration of language models such as ChatGPT and Claude presents new opportunities for automating cognitive tasks, but also raises ethical, epistemological, and pedagogical challenges. In teaching, the intensive use of these tools by students, exceeding 85%, calls for a redefinition of educational practices, as negative effects such as “cognitive debt” and intellectual sedentarism are beginning to emerge. This demands new strategies for AI literacy, adapted assessment models, and critical teacher training. In research, although GenAI is not yet fully established, it already plays roles in writing, translation, analysis, and code generation; however, unsupervised use can compromise scientific integrity and publication quality. The current context calls for rigorous reflection and constructive proposals on how to ethically integrate AI into academia—precisely the aim of the BiD journal’s special issue, which invites contributions exploring the contours, risks, and possibilities of this new AI-driven university.