Pensamiento crítico e inteligencia artificial en la academia: procedimiento de análisis matricial cualitativo para evaluar sistemas de IA

Data de publicació

2025-10-20T11:34:46Z

2025-10-20T11:34:46Z

2025-08

Resum

Podeu consultar la versió en anglès: https://hdl.handle.net/2445/223744


Este capítulo presenta el Procedimiento Matricial de Análisis de Sistemas de IA (MASIA), un método cualitativo basado en matrices, diseñado para evaluar el rendimiento y la calidad de los sistemas de inteligencia artificial generativa en entornos académicos. MASIA se centra en el análisis de tres componentes clave en las respuestas generadas por IA: síntesis narrativa, uso de fuentes y formulación de nuevos prompts. De esta forma, fomenta el pensamiento crítico en los usuarios de la IA y ofrece valiosas herramientas tanto para la docencia como para la investigación. El procedimiento define variables y parámetros analíticos que permiten la comparación de diferentes sistemas de IA, lo que facilita la toma de decisiones informada en entornos académicos y de investigación. Además, MASIA integra consideraciones éticas, como la trazabilidad, la atribución correcta y la prevención del plagio, lo que lo convierte en un instrumento flexible y adaptable a diversas necesidades y proyectos académicos. El capítulo concluye que MASIA es una herramienta sencilla pero potente para potenciar el pensamiento crítico, optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje y sentar las bases para la investigación comparativa sobre inteligencia artificial en el ámbito académico.

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Capitol de llibre: Guallar, J., Vállez, M., & Ventura-Cisquella, A. (Coords), Comunicación digital. Tendencias y buenas prácticas, Ediciones Profesionales de la Información, 2025, [ISBN: 9788412575750], pp. 171-183

https://doi.org/10.3145/cuvicom.12.esp

https://hdl.handle.net/2445/223744

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