Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/2445/223745
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorCodina, Lluís-
dc.contributor.authorAguilera Cora, Elisenda-
dc.contributor.authorLopezosa, Carlos-
dc.contributor.authorFreixa Font, Pere-
dc.date.accessioned2025-10-20T11:34:46Z-
dc.date.available2025-10-20T11:34:46Z-
dc.date.issued2025-08-
dc.identifier.isbn9788412575750-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2445/223745-
dc.descriptionPodeu consultar la versió en anglès: https://hdl.handle.net/2445/223744-
dc.description.abstractEste 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.ca
dc.format.extent13 p.-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isospaca
dc.publisherEdiciones Profesionales de la Informaciónca
dc.relation.isformatofReproducció del document publicat a: https://doi.org/10.3145/cuvicom.12.esp-
dc.relation.ispartofCapitol 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-
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3145/cuvicom.12.esp-
dc.relation.urihttps://hdl.handle.net/2445/223744-
dc.rightscc-by-nc-sa (c) Cuvicom - Ediciones Profesionales de la Información, 2025-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.sourceLlibres / Capítols de llibre (Biblioteconomia, Documentació i Comunicació Audiovisual)-
dc.subject.classificationIntel·ligència artificialcat
dc.subject.classificationSistemes experts (Informàtica)cat
dc.subject.otherArtificial intelligenceeng
dc.subject.otherExpert systems (Computer science)eng
dc.titlePensamiento crítico e inteligencia artificial en la academia: procedimiento de análisis matricial cualitativo para evaluar sistemas de IAca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca
Appears in Collections:Llibres / Capítols de llibre (Biblioteconomia, Documentació i Comunicació Audiovisual)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
12_Codina_Aguilera_Lopezosa_Freixa-2.pdf232.7 kBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons