Cuando Rosie Ruiz cruzó la meta del 84.º Maratón de Boston, levantó los brazos triunfalmente. Su tiempo de 2:31:56 en el recorrido de 42 kilómetros fue uno de los más rápidos jamás registrados para una maratonista. 

Ocho días después, Ruiz fue acusada formalmente de hacer trampa en Boston y en un maratón anterior. Sin embargo, como esto era 1980 y las tecnologías que permitían hacer trampa eran más avanzadas que la tecnología disponible para detectarlas, no existían pruebas definitivas. El caso revela una pregunta relevante tanto para un maratón como para un curso académico: ¿Cómo se puede garantizar la integridad de los resultados cuando existe fácil acceso a tecnología que permite hacer trampa?

Resultados sorprendentes

La victoria de Ruiz en la categoría femenina del Maratón de Boston fue una sorpresa. Meses antes, había quedado undécima en el Maratón de Nueva York con un tiempo de 2 horas y 56 minutos. Un tiempo respetable, pero muy lejos de su tiempo en Boston. Como de costumbre, las ganadoras de cada categoría en Boston fueron entrevistadas justo después de la meta. A continuación, se incluye un fragmento de la entrevista de Ruiz con la reconocida maratonista y comentarista de la carrera, Katherine Switzer:

Switzer: “Mejoraste tu tiempo de 2 horas y 56 minutos (en Nueva York) a 2 horas y 31 minutos (hoy). ¿A qué atribuyes esa mejora?”

Ruiz: “Um, no lo sé.”

Switzer:  “¿Has estado haciendo muchos intervalos pesados?” 

Ruiz: “Eh, alguien más me preguntó eso. No estoy seguro de qué son los intervalos. ¿Qué son?”

Switzer: “Los intervalos son entrenamientos en pista diseñados para mejorar drásticamente tu velocidad… ¿Alguien te entrena o te aconseja?”

Ruiz: (riendo) “Eh… No, me lo aconsejo yo mismo.”

Switzer: (mirando directamente a la cámara) “…Rosie Ruiz. La misteriosa ganadora… la pasamos por alto en todos nuestros puntos de control…” 

En la rueda de prensa posterior a la carrera, Ruiz se mostró desconcertada por preguntas más sencillas sobre sus métodos de entrenamiento, la jerga del running, la estrategia para el día de la carrera y las observaciones a lo largo del recorrido. Su incapacidad para dar respuestas concretas generó sospechas sobre sus resultados.

La acusación, la prueba, la respuesta

Tras una investigación en la que participaron la policía, los oficiales de la carrera y los abogados, Ruiz fue descalificada. No se encontraron imágenes de Ruiz entre las 10.000 fotos de los primeros 40 kilómetros del recorrido. Al acercarse a la meta, su velocidad estaba lejos del ritmo casi récord mundial. 

En la conferencia de prensa posterior a la descalificación, Ruiz negó rotundamente cualquier irregularidad. A pesar de su promesa de volver a ganar al año siguiente, nunca volvió a correr un maratón. 

Señales perdidas de que había hecho trampa en su maratón anterior

La cobertura mediática de Boston llamó la atención de una neoyorquina llamada Susan Morrow. Morrow se sorprendió al leer que Ruiz había terminado en undécimo lugar en el Maratón de Nueva York. Morrow la había conocido mientras viajaba en el metro durante esa carrera . Ruiz le contó que se había lesionado el tobillo al principio del recorrido y que iba en metro a la carpa médica cerca de la meta. Morrow conversó con Ruiz durante todo el recorrido de 26 kilómetros. Luego, ella y Ruiz salieron del metro y vieron a las primeras mujeres en completar la carrera. Después, se separaron. 

Después de que Morrow compartiera su historia, una investigación sobre las acciones de Ruiz durante el Maratón de Nueva York reveló que, al llegar a la carpa médica, Ruiz le dijo a un oficial de la carrera que acababa de terminar, pero nadie había registrado su tiempo. El oficial corrigió el error anotando el tiempo que Ruiz le había indicado. Este tiempo la colocó en el undécimo lugar. Si su tiempo de menos de tres horas hubiera sido legítimo, habría sido increíble: en su formulario de inscripción, estimó que su tiempo de finalización sería de 4 horas y 10 minutos. Seis meses después de la conclusión del maratón de Nueva York, Ruiz fue descalificada retroactivamente de esa carrera.

El motivo

Se desconoce si Ruiz pretendía hacer trampa en Nueva York o si la oportunidad simplemente se presentó y la aprovechó. Lo que sí se sabe es que sus colegas del Instituto de Comercio de Metales de Nueva York estaban entusiasmados con su participación en el Maratón de Nueva York y Ruiz les había dicho que esperaba tener un buen desempeño en la carrera. Cuando regresó al trabajo el lunes después de la carrera, su jefe y colegas la recibieron como una heroína. Estaban tan impresionados con su 11.º puesto en Nueva York que contribuyeron a brindarle apoyo financiero para correr el Maratón de Boston. ¿Quizás, con su apoyo, podría mejorar su tiempo de clase mundial e incluso ganarse un lugar en el podio? No decepcionó. Cuando cruzó la línea de meta victoriosa, llevaba la camiseta  “MTI” que le habían regalado como muestra de orgullo para que la usara durante la carrera.

Responsabilizar a los estudiantes en la era de la IA

Ya sea un metro en el recorrido de una maratón o una herramienta de IA en un curso académico, la tecnología puede usarse indebidamente para tomar atajos que invalidan los resultados. Existen múltiples vías para responsabilizar a los estudiantes de su aprendizaje: una es centrarse en las trampas, la otra es centrarse en la integridad. 

A menudo se habla de la integridad como si fuera una moneda que dice “hizo trampa” por un lado y “no hizo trampa” por el otro. Pero la integridad es una moneda completamente distinta. Consideren estas definiciones que comparto en mi libro, IA con Intención: Principios y Pasos de Acción para Docentes y Líderes Escolares :

• Hacer trampa consiste en usar una herramienta o recurso para tergiversar los conocimientos y habilidades propios con el fin de obtener un reconocimiento indebido por una tarea. El acusador debe respaldar su afirmación de haber hecho trampa con pruebas de que se cometió. 
• La integridad describe el compromiso de garantizar que la finalización de una tarea refleje fielmente los conocimientos y habilidades que uno realmente posee. Una afirmación sobre la integridad se sustenta en la capacidad del estudiante para documentar y reflexionar con transparencia sobre el proceso de aprendizaje, así como para explicar o ampliar sus resultados.

El caso Ruiz es una advertencia sobre los límites de los esfuerzos para garantizar la rendición de cuentas centrándose en el fraude. Susan Morrow y Katherine Switzer revelaron un enfoque diferente para la rendición de cuentas: el poder de las relaciones, la transparencia y la explicabilidad para garantizar la integridad de los resultados. Los siguientes pasos pueden ayudarles a usted y a sus estudiantes a tomar medidas para garantizar la integridad académica.

1. Reconocer los límites para detectar y acusar a los estudiantes de hacer trampa. 

Los datos recopilados antes y después del lanzamiento de ChatGPT muestran que aproximadamente el 65 % de los estudiantes reportaron haber hecho trampa el mes anterior (Lee et al., 2024); estas tasas son casi idénticas a las reportadas por los estudiantes en años anteriores. En otras palabras, independientemente del acceso de los estudiantes a las herramientas de IA, hacer trampa ha sido y sigue siendo endémico. El hecho de que las herramientas de detección de IA no sean infalibles (Fleckenstein et al., 2023) y puedan ser manipuladas por los estudiantes (Dougall, 2024), significa que las acusaciones de trampa seguirán siendo difíciles de probar, requerirán mucho tiempo y requerirán que el profesor asuma la carga de la prueba acusatoria. 

La presión que sienten los estudiantes para obtener buenas calificaciones, y la presión que sienten los profesores para que se las den, son reales. Los estudiantes saben que habrá consecuencias si los pillan haciendo trampa, pero las comparan con las consecuencias de no lograr el objetivo. Por otro lado, los profesores saben que puede ser difícil demostrar que se hizo trampa y que una acusación injusta puede tener repercusiones significativas. 

Si se alega que se hizo trampa, debe probarse atrapando al tramposo en el acto, encontrando pruebas irrefutables o obteniendo una confesión. El caso de Ruiz es análogo a cómo suele ocurrir esto en el aula: las pruebas irrefutables son difíciles de conseguir, y las confesiones rara vez ocurren. Incluso cuando se les descubre en el acto, los estudiantes adoptan una actitud defensiva similar a la de Ruiz; rompen los límites de la lógica y las leyes de la física para negar cualquier irregularidad. 

Muchos profesores han intentado disuadir las trampas con IA amenazando con consecuencias más graves. Pero estas consecuencias pueden tener un efecto paradójico: cuanto mayores sean las consecuencias para el tramposo, mayor será la carga de la prueba para quien lo acusa. Esto ocurrió en Boston; minutos después de que Ruiz fuera coronada ganadora, los árbitros dudaron de sus sorprendentes resultados. Pero el riesgo de descalificar a la ganadora dejó a los árbitros paralizados; se requeriría una investigación formal antes de reconocer cualquier comportamiento sospechoso. 

En esta era de textos generados por IA, fáciles de crear pero difíciles de detectar, muchos docentes se encuentran en un estado de parálisis similar. Sin herramientas de detección infalibles, se sienten impotentes cuando dudan de los resultados de un estudiante. Pero esta parálisis se basa en la falsa premisa de que solo si las herramientas de detección de IA son perfectas se puede hacer algo para prevenir las trampas o garantizar la integridad. Al reconocer las limitaciones de las estrategias que buscan controlar la integridad detectando a los estudiantes haciendo trampa, podemos centrar nuestra atención en un conjunto más completo de estrategias que minimicen las trampas y maximicen la integridad.

2. Minimizar las condiciones en las que es más probable que se produzcan trampas.

Abordar el engaño principalmente como una conducta desviada que se puede corregir con políticas y sanciones pasa por alto sus causas fundamentales. Cuando la presión por lograr algo supera el miedo a ser descubierto, los estudiantes justifican fácilmente por qué hacer trampa es una decisión lógica y justificable (Challenge Success, 2021). Considere las siguientes condiciones en el aula asociadas con un aumento del engaño:

• Los estudiantes son más propensos a hacer trampa cuando se enfrentan a expectativas poco realistas. La camiseta de la empresa que Ruiz llevaba en Boston simbolizaba las expectativas poco realistas que llevaba consigo. Tener expectativas altas es importante para cada estudiante; sin embargo, el peso de las expectativas poco realistas y el miedo a decepcionar a los demás pueden superar fácilmente el miedo a ser descubierto. 
• Los estudiantes son más propensos a hacer trampa cuando creen que son anónimos. Ruiz aprendió en Nueva York que, entre la multitud, los árbitros de la carrera no pueden seguirles la pista. Cuando los estudiantes creen que sus profesores no los conocen bien o desconocen sus capacidades académicas, son más propensos a hacer trampa. 
• Los estudiantes son más propensos a hacer trampa cuando no tienen tiempo para obtener resultados de calidad. Entrenar para un maratón o desarrollar habilidades y conocimientos en un curso académico requiere adherirse a un plan de varios meses. Cualquiera que haya trabajado con adolescentes sabe que la planificación y la gestión del tiempo son un desafío para los estudiantes. Cuando las fechas límite se adelantan, los estudiantes buscan atajos.
• Los estudiantes son más propensos a hacer trampa cuando los profesores priorizan los objetivos de rendimiento en lugar de los de aprendizaje. En las aulas donde los profesores priorizan los objetivos de rendimiento (rendimiento sin errores en las tareas, puntos y calificaciones), los estudiantes son más propensos a hacer trampa (Miller, Murdock, Grotewiel, 2017). 

Cuando los docentes son conscientes de estos factores y toman medidas para minimizarlos, pueden tomar medidas para minimizar las trampas.

3. Enfatizar la integridad centrándose en la transparencia, la explicabilidad y las relaciones. 

La indagación sobre el engaño comienza con la pregunta “¿Realmente hizo el estudiante el trabajo?”. La indagación sobre la integridad comienza con la pregunta “¿Representa este trabajo con precisión las habilidades y los conocimientos del estudiante?”. Los docentes pueden ayudar a los estudiantes a respaldar las afirmaciones sobre la integridad de su trabajo pidiéndoles constantemente que muestren evidencia de transparencia y explicabilidad (Frontier, 2025). 

• La transparencia ocurre cuando los estudiantes documentan los pasos y los recursos utilizados para prepararse y participar en una tarea.
• La explicabilidad ocurre cuando los estudiantes pueden explicar, ampliar y reflexionar sobre lo que han aprendido y su evidencia de aprendizaje. 

¿Cómo se ve esto en la práctica? Podemos aprender algunas lecciones de la historia de Rosie Ruiz.

Katherine Switzer no acusó a Ruiz de hacer trampa en Boston. Simplemente le planteó las preguntas que le haría a cualquier maratonista para describir con transparencia sus métodos de entrenamiento y explicar lo que vieron y aprendieron durante el recorrido. Estas preguntas no eran acusaciones. De hecho, quienes completaron el recorrido completo serían bienvenidas como muestras de interés. La incapacidad de Ruiz para reflexionar con transparencia sobre su entrenamiento o explicar sus resultados demostró que su tiempo final fue injusto.

De igual manera, Susan Morrow no acusó a Ruiz de hacer trampa en Nueva York. Simplemente fue la única persona que vio a Ruiz como una persona única el día de la carrera. Nadie más lo veía como algo más que un número. El interés de Morrow en Ruiz desveló el anonimato y le permitió ayudar a exigirle responsabilidades. 

Estas anécdotas se pueden transferir a estrategias específicas que apoyan la integridad, maximizan el aprendizaje y minimizan las trampas en un curso académico.

4. Utilice estrategias que apoyen la integridad, maximicen el aprendizaje y minimicen las trampas.

Como sostengo en mi libro IA con Intención , si queremos que los estudiantes utilicen las herramientas de IA con integridad, debemos enseñarles cómo. Las estrategias que fomentan la integridad ayudan a los estudiantes a priorizar sus esfuerzos para participar en el proceso de aprendizaje (Frontier, 2021), a responsabilizarlos de la evidencia de conocimientos importantes (Wiggins y McTighe, 2006) y a minimizar las probabilidades de hacer trampa (Miles et al., 2022). 

4.1 Alinear las expectativas con las oportunidades de aprendizaje. Cuanto mayor sea la alineación entre las prioridades docentes establecidas y las oportunidades de aprendizaje de los estudiantes, mejor podrán estos perseguir metas rigurosas y realistas. 

• Comparta el mapa del curso con anticipación para que los estudiantes puedan ver los estándares importantes, los objetivos de aprendizaje, el contenido, los conceptos y las habilidades. 
• Comunique las tareas y evaluaciones principales con antelación y brinde a los estudiantes oportunidades para planificar su tiempo y esfuerzo. 

• Alinear las tareas formativas con los objetivos sumativos para garantizar que los estudiantes hayan tenido la oportunidad de aprender el contenido y las habilidades requeridas en los proyectos y las tareas.
• Utilice las rúbricas como un lenguaje común que profesores y estudiantes pueden usar de forma formativa para alcanzar un trabajo de alta calidad, en lugar de como una herramienta sumativa para justificar las calificaciones. Por ejemplo, si desea que los estudiantes “fundamenten sus afirmaciones con detalles relevantes”, esta expectativa debe indicarse en una rúbrica que se les entrega con bastante antelación a la fecha de entrega de la tarea y debe ser el foco de las clases, la retroalimentación formativa y la reflexión estudiantil. 
• Céntrese en los objetivos de aprendizaje en lugar del rendimiento sin errores o la finalización de tareas para que los estudiantes sepan que está bien buscar ayuda y aprender de sus errores. En un aula centrada en evitar errores y completar tareas, los estudiantes pueden ver el propósito de una tarea de matemáticas como completar los puntos 1 a 17 sin errores para que pueda ser revisada y calificada. Puede cambiar este enfoque estableciendo normas para hacer preguntas aclaratorias, corregir errores y reflexionar sobre el progreso hacia las metas y el dominio como los elementos más importantes de la tarea. 

4.2 Afirmar a los estudiantes desde el principio. Cuando los estudiantes creen que sus profesores se preocupan por ellos y conocen sus capacidades actuales, es más probable que actúen con integridad. 

• Utilice un inventario de intereses para conocer los intereses, aspiraciones y condiciones preferidas de aprendizaje de los estudiantes. 

• Afirme sus intereses personales haciéndoles saber a los estudiantes que le importó leer sus inventarios. Las respuestas de los estudiantes pueden utilizarse para entablar conversaciones, orientar el uso de estrategias o establecer conexiones con el contenido del curso.
• Recopilar evidencia de referencia sobre las habilidades de escritura en todas las disciplinas académicas mediante una sencilla instrucción en clase que requiere que los estudiantes presenten una afirmación y evidencia que la respalde en un párrafo completo. Esto establece una base del estilo de escritura, el vocabulario y las habilidades de cada estudiante. 
• Afirme y brinde retroalimentación (pero no califique) sobre la evidencia de referencia para que los estudiantes sepan que usted conoce y acepta su punto de partida. Una retroalimentación rápida como “Disfruté leyendo tu párrafo sobre (tema específico)” puede ir seguida de una observación como “Tu uso de detalles de apoyo bien alineados hizo que esta lectura fuera interesante”. O, si se amerita una retroalimentación más crítica, incluya un mensaje de apoyo: “He notado algunos problemas con tu uso de detalles de apoyo (ver comentarios). La escritura y el razonamiento mejoran con retroalimentación y esfuerzo. ¡Estoy aquí para ayudarte!”. 

4.3 Establecer límites claros sobre qué recursos pueden y no pueden utilizarse para el trabajo formativo y sumativo. Supongamos que los oficiales de la carrera establecieran una regla que dijera: «Cualquier participante que use el metro será descalificado». ¿Eso incluye tomar el metro hasta la línea de salida? ¿O hasta una pista de atletismo para una carrera de entrenamiento? En una era de acceso ubicuo a las herramientas de IA, decir simplemente «Usar IA es hacer trampa» puede ser interpretado por los estudiantes como: «Bueno, entonces supongo que todos hacen trampa, así que todo vale».

• Establezca claramente los límites para el uso inaceptable, para que los estudiantes sepan que copiar o replicar respuestas de cualquier fuente o herramienta sin el crédito correspondiente es hacer trampa. 
• Establezca límites estatales para el uso aceptable, de modo que los estudiantes sepan cuándo es aceptable utilizar herramientas de IA para generar ideas, resumir información, participar en un diálogo como compañero de pensamiento, recibir comentarios, etc. 
• Enseñe estrategias para usar la IA adecuadamente, de modo que los estudiantes puedan usar estas herramientas como algo más que un simple atajo. Es necesario enseñarles a usar la IA para participar en el proceso de aprendizaje, comprender el contenido, aclarar conceptos erróneos y recibir retroalimentación significativa. El potencial de las herramientas de IA para usarse de estas maneras es notable, pero es necesario enseñar a los estudiantes a usarlas adecuadamente.
• Mantener expectativas consistentes y equitativas de transparencia que requieran que los estudiantes documenten y divulguen su uso de cualquier recurso, incluidas herramientas de IA, tutores, compañeros de clase, etc.

4.4 Reconocer el progreso en los puntos de control. Los puntos de control a lo largo de la ruta no son punitivos. Garantizan que los participantes estén bien encaminados hacia una meta exitosa.

• Divida los proyectos principales en segmentos, pasos y plazos más pequeños para que los estudiantes puedan participar en el proceso incremental de planificación, desarrollo, revisión, edición y uso de la retroalimentación para perfeccionar su trabajo. 
• Realice comprobaciones rápidas para comprender dónde se requiere que los estudiantes completen y entreguen respuestas breves por escrito a un problema o una indicación en clase. Esto podría ser una salida relacionada con un objetivo de aprendizaje importante o para obtener información sobre sus esfuerzos y progreso en tareas más extensas.
• Enseñe a los estudiantes a establecer un ritmo adecuado , preguntando y esperando respuestas por escrito a preguntas como: “La fase final de tu proyecto vence en una semana: ¿Qué has logrado? ¿Cuáles son tus próximos pasos? ¿Qué preguntas tienes?”.

4.5 Establecer expectativas consistentes para el reconocimiento de fuentes y ayuda externa. La aplicación arbitraria de políticas confunde a los estudiantes. Por ejemplo, una política de integridad académica podría indicar que “recibir ayuda externa” es hacer trampa, pero rara vez se les pregunta a los estudiantes sobre la ayuda de padres, tutores o aplicaciones. O una política podría indicar que “no citar correctamente las fuentes” es plagio. Sin embargo, a menudo se les pide a los estudiantes que incluyan información específica de los textos asignados en su trabajo diario, pero rara vez se les pide que reconozcan esos textos como fuentes.

• Enseñe a los estudiantes a citar fuentes. Ofrezca ejemplos de formato de cita adecuado, incluso para herramientas de IA y libros de texto, y espere que los usen a lo largo del curso escolar. Esto puede hacerse con formato formal o informal.

• Enseñe a los estudiantes cuándo reconocer el trabajo o las ideas de otros. Citar fuentes implica más que simplemente usar el formato correcto. Dé tiempo a los estudiantes para que comprendan cuándo es esencial reconocer las ideas de otros. 
• Espere el reconocimiento de fuentes a lo largo del curso para que los estudiantes tengan oportunidades formativas para desarrollar estas habilidades en tareas de menor riesgo durante el año.

4.6 Busque constantemente evidencia de transparencia y explicabilidad. Al formular preguntas como las de Katherine Switzer, puede ayudar a los estudiantes a demostrar su esfuerzo, estrategia y comprensión a lo largo del proceso de aprendizaje. 

• Reúna evidencia de transparencia con indicaciones como: (a) ¿Qué proceso o estrategias utilizó para completar esta tarea?  (b) Enumere todos los recursos (incluyendo personas, libros, medios, tecnología y herramientas de IA) que utilizó para esta tarea o evaluación. (c) Adjunte las indicaciones y respuestas de las herramientas de IA a su trabajo completado. 

• Reúne evidencia de explicabilidad formulando preguntas constantes como: (a) Selecciona una cita original de tu escrito de la que estés más orgulloso… Escríbela y luego explica tu razonamiento con más detalle.  (b) Ahora que has completado esta tarea, ¿cuáles crees que son los tres aspectos más importantes que debes saber sobre este tema y por qué?  (c) Resume tu respuesta/las ideas más importantes de tu trabajo en 50 palabras o menos.
• Recopilar evidencia de integridad es la norma, no la excepción . Si solo buscamos evidencia de integridad cuando se sospecha que un estudiante hace trampa, hemos errado el objetivo. Las indicaciones pueden proporcionarse como ejercicios rápidos en papel o publicarse en un sistema de gestión de contenido y completarse durante la clase en diferentes puntos de control y al entregar una tarea. 
• Asegúrese de que exista evidencia de integridad antes de otorgar calificaciones. Si un estudiante entrega un trabajo significativamente mejor (o diferente) que su evidencia de explicabilidad, no es necesariamente evidencia de trampa. Sin embargo, sí es evidencia de que el estudiante no comprende el trabajo realizado. Esto puede servir como catalizador para pedirle que retome la tarea original y así asegurar que su evidencia refleje su comprensión real. 

4.7 Considere la integridad como base de su asociación para una enseñanza y un aprendizaje eficaces. 

Independientemente de la política de integridad académica de su escuela, considere cómo una declaración como la que aparece a continuación en su programa de estudios (Frontier, 2025) podría aclarar la importancia de la integridad como base de su asociación para enseñar y aprender de manera eficaz.

Es importante que envíes tu propio trabajo para que pueda brindarte retroalimentación significativa que te ayude a orientar tus próximos esfuerzos de aprendizaje. Si no sé qué haces o qué no sabes, no puedo adaptar mi instrucción para apoyar mejor tu aprendizaje. No importa si no sabes. No importa si preguntas. Si ya supieras todo esto, no tendrías necesidad de tomar esta clase. 

La integridad académica significa que eres responsable de lo que sabes, reconoces lo que desconoces y eres transparente sobre las ideas o palabras que utilizas, extraídas del trabajo de otros o mediante el uso de herramientas de IA. En ocasiones, te pediré que repase tus pasos para poder confirmar o ayudarte con el proceso que has seguido para completar una tarea. Siempre te pediré que cites tus fuentes. Siempre esperaré que des el crédito a otros o a una herramienta tecnológica cuando corresponda. 

La deshonestidad académica implica cualquier intento de atribuirse el mérito de conocimientos o habilidades que no posees. Si no puedes explicar tu trabajo una vez finalizado, puede que sea o no evidencia de deshonestidad académica. Sin embargo, sí demuestra que aún no has asimilado esos conocimientos o habilidades. Si es así, necesito saberlo para ayudarte a dar los pasos necesarios para aprender.

El camino a seguir

Los estudiantes de hoy pueden acceder fácilmente a herramientas de IA para simplificar cualquier curso académico. Al usar estrategias que promueven la integridad, la transparencia y la explicabilidad, podemos colaborar con nuestros estudiantes para ayudarlos a usar las herramientas y los recursos de forma que garanticemos numerosas oportunidades para observar su aprendizaje y celebrar sus resultados. Y cuando se pongan al micrófono después de haber dado lo mejor de sí mismos, podrán hablar con confianza y orgullo sobre las estrategias que utilizaron, lo que aprendieron sobre contenido y habilidades importantes, y lo que aprendieron sobre sí mismos. 

Referencias

Desafiar el Éxito (2021). ¿Hacer trampa o ser engañado? Lo que sabemos sobre la integridad académica . Recuperado de: https://challengesuccess.org/resources/cheat-or-be-cheated-what-we-know-about-academic-integrity

Dougall, J. (2024). Mi experimento de IA: ¿Cuántos estudiantes pueden superar el software de detección? Revista Tes . https://www.tes.com/magazine/teaching-learning/secondary/how-easy-is-it-to-cheat-with-AI-without-being-detected-in-school

Fleckenstein, J., Meyer, J., Jansen, T., Keller, SD, Köller, O. y Möller, J. (2024). ¿Detecta el profesorado la IA? Evaluación de la detectabilidad de textos generados por IA en ensayos de estudiantes. Computers and Education: Artificial Intelligence , 6 , 100209. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100209

Frontier, T. (2021). Enseñar con claridad: Cómo priorizar y reducir el esfuerzo para que los estudiantes comprendan más . ASCD.

Frontier, T. (2025). IA con intención: Principios y medidas de acción para docentes y líderes escolares . ASCD.

Lee, VR, Pope, D., Miles, S. y Zárate, RC (2024). Hacer trampa en la era de la IA generativa: Un estudio de encuesta en escuelas secundarias sobre comportamientos de trampa antes y después del lanzamiento de ChatGPT. Computers and Education: Artificial Intelligence , v7:1-10.

Miles, P., Campbell, M., Ruxton, G. (2022). ¿Por qué hacen trampa los estudiantes y cómo comprender esto puede ayudar a reducir la frecuencia de la mala conducta académica en la educación superior?: Una revisión bibliográfica. Revista de Educación en Neurociencia de Pregrado . 20(2), 150-160. 

Miller, A., Murdock, T., y Grotewiel, M. (2017). Abordando la deshonestidad académica entre los estudiantes de mayor rendimiento. De la teoría a la práctica . 56:1-8. 10.1080/00405841.2017.1283574.

Wiggins, G., y McTighe, J. (2006). Comprensión por diseño . ASCD.

FUENTE: TIERRA PURA