Inteligencia artificial generativa e integridad académica en educación superior
hacia un modelo de gobernanza institucional para la innovación educativa
Palabras clave:
Integridad académica, Inteligencia artificial generativa, Gobernanza universitaria, Evaluación formativa, Equidad educativaResumen
La irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación superior plantea dilemas éticos, culturales y de gobernanza que obligan a replantear la integridad académica más allá de la detección del plagio, orientándola hacia el aprendizaje auténtico y la justicia educativa. Se desarrolló un estudio cualitativo multimétodo, basado en una teoría fundamentada y en la codificación axial. El corpus se integró con mesas académicas de la UNAM (2023–2026) disponibles en YouTube bajo licencia de Creative Commons. Los videos fueron transcritos con Google AI y analizados en MAXQDA. Se elaboraron matrices longitudinales que sistematizaron 81 dimensiones, 85 preguntas, 55 especialistas y 28 instituciones. La triangulación incluyó la revisión de la literatura internacional (ERIC) y un marco interpretativo lakatosiano. Emergieron categorías axiales centradas en la integridad académica: autenticidad del aprendizaje, rediseño de la evaluación, revalorización docente, principios éticos, gobernanza institucional, soberanía tecnológica y analítica humana del aprendizaje. Se observó una evolución discursiva: de la preocupación por el fraude (2023) al rediseño pedagógico (2024–2025) y, finalmente, a la gobernanza y la soberanía tecnológica (2026). Los hallazgos muestran que el uso responsable de la IAG requiere articular ética situada, cultura organizacional, gestión de datos y equidad de acceso, lo que configura un modelo institucional centrado en el aprendizaje auténtico.
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