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Llicència de publicació

cc-by-nc-sa (c) Cuvicom - Ediciones Profesionales de la Información, 2025
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/223745

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

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Resum

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.

Descripció

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

Citació

Citació

CODINA, Lluís, AGUILERA CORA, Elisenda, LOPEZOSA, Carlos, FREIXA FONT, Pere. Pensamiento crítico e inteligencia artificial en la academia: procedimiento de análisis matricial cualitativo para evaluar sistemas de IA. _Capitol de llibre: Guallar_. J.. Vol.  Vállez, pàgs. & Ventura-Cisquella. [consulta: 5 de desembre de 2025]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/223745]

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