e-Repositori UPF :: Comunicació. Recursos Educatius Oberts (REO)

Recent Submissions

Uso de sistemas de inteligencia artificial en tesis doctorales en comunicación
(2025-12-03) Codina, Lluís
Presentación de los puntos cardinales de utilización desistemas de inteligencia artificialen tesis doctorales, de los que se desprende la necesidad de marcos de actuación que preserven la integridad de la autoría humana y las buenas practicas académicas en materia de plagio y cadena de atribución. La presentación propone modelos como la interacción crítica escalonada (“human-in-the-loop”) y el marco Veritas de evaluación, verificación, atribución y edición de los contenidos generados por IA, como forma a la vez ética y eficiente de utilizar sistemas de inteligencia artificial en tesis doctorales. La razón es que, aunque se reconoce la utilidad de la IA en tareas exploratorias y en determinadas fases metodológicas, la IA no puede aportar contenidos de forma directa a una tesis doctoral, ni en general, a trabajos académicos evaluativos. La IA tampoco puede sustituir el análisis ni la síntesis a cargo del investigador en revisiones de la literatura en tesis doctorales. La IA puede ofrecer asistencia significativa y agilizar tareas como búsqueda de referencias, exploración inicial de marcos teóricos y metodológicos,así como asistencia en análisis y síntesis de documentos, pero genera riesgos cognitivos cuando reemplaza competencias humanas, lo que genera una “deuda cognitiva” y debilita el proceso de formación investigadora. Se subraya la importancia ética de que el investigador mantenga responsabilidad total sobre el contenido, aplicando pensamiento crítico, verificación de fuentes y edición personalizada antes de incorporar aportes de IAen una tesis. Dado que el trabajo académico es evaluativo, cualquier uso sustancial de IA debe declararse conforme a normativas institucionales y recomendaciones internacionales. La presentación analiza los principales sistemas de IA tanto generalistas como especializados que pueden ser útiles en tesis doctorales y trabajos académicos en general. Se analizan con detalle algunos sistemas de IA en especial Notebook LM, Consensus, Undermind y Elicit. Se proponen modelos de prompts especializados en ideación para tesis doctorales y de clarificación conceptual para trabajos académicos en general. Adicionalmente, hay apartados dedicados a ilustrar temas de adaptación y personalización de los sistemas de inteligencia artificial y a la deuda cognitiva. Diversas diapositivas contienen enlaces a recursos útiles sobre los temas tratados. La sección de referencia incluye enlaces a normativas y guías, así como una lista de referencias relacionadas con los temas tratados.
Revisiones sistemáticas de la literatura con bases de datos académicas
(Universitat Pompeu Fabra, 2025) Aguilera Cora, Elisenda; Codina, Lluís
Presentación de las revisiones sistemáticas de la literatura de tipo Scoping Review como base para mapear áreas de conocimiento, detectar huecos de investigación y planificar investigaciones sólidas y de impacto. Presentación del framework SALSA como método para articular una revisión de la literatura. Uso de las bases de datos académicas para constituir la base de la evidencia.
Inteligencia artificial en revisiones de la literatura para tesis doctorales: procedimientos, riesgos, implicaciones éticasy declaración
(Universitat Pompeu Fabra, 2025) Codina, Lluís; Aguilera Cora, Elisenda
La presentación aborda el uso de inteligencia artificial (IA) en tesis doctorales, especialmente su aplicación en revisiones de la literatura y scoping reviews. Se destaca que la IA puede ofrecer asistencia significativa en tareas como búsquedas exploratorias, exploración de marcos teóricos y metodológicos, y categorización de documentos, pero advierte sobre los riesgos de reemplazar competencias humanas, lo que genera una “deuda cognitiva” y debilita el proceso de formación investigadora. Se subraya la importancia ética de que el investigador mantenga responsabilidad total sobre el contenido, aplicando pensamiento crítico, verificación de fuentes y edición personalizada antes de incorporar aportes de IA. El trabajo académico debe ser evaluativo y cualquier uso sustancial de IA debe declararse conforme a normativas institucionales y recomendaciones internacionales. La presentación analiza los riesgos del uso de sistemas de inteligencia artificial para generar revisiones de la literatura completas y señala que estas carecen de validez y de fiabilidad al ser generadas enteramente sin control humano. Además, con las revisiones de la literatura generadas por IA se pierden los bienes de proceso, esto es, la formación del doctorando. La presentación propone modelos como la interacción humano-IA en ciclos escalonados (“human-in-the-loop”) y el marco Veritas para transformar, verificar y atribuir los contenidos generados por IA. Aunque se reconoce la utilidad de la IA en tareas exploratorias y metodológicas, se concluye que no puede sustituir el análisis ni la síntesis en revisiones de la literatura en tesis doctorales.
Revisiones de la literatura con inteligencia artificial
(2025) Codina, Lluís
La presentación “Revisiones de la literatura con inteligencia artificial” de Lluís Codina (UPF) aborda el impacto, riesgos, y recomendaciones sobre el uso de IA en procesos académicos, centrándose en revisiones de literatura como scoping reviews y sistemáticas. Expone que la IA puede mejorar notablemente la eficiencia, gestión y análisis de datos bibliográficos, pero advierte sobre la pérdida de bienes de proceso, es decir, habilidades investigadoras y pensamiento crítico, al delegar parcialmente tareas esenciales en sistemas automáticos. Se detalla que la cadena de atribución y la responsabilidad epistémica son pilares fundamentales en la academia; por ello, cualquier contenido generado por IA debe ser sometido a un proceso transformador (modelo Veritas), que incluya verificación, atribución, edición y declaración transparente del uso de la IA. Es inaceptable copiar y pegar textos generados por IA sino que antes deben transformarse críticamente y con supervisión humana (“humano en el ciclo”). Además, se subrayan riesgos éticos y cognitivos: atrofia, deuda y sedentarismo intelectual, así como el riesgo de sesgos y falta de validez y fiabilidad en contenidos automatizados. Finalmente, se recomienda aplicar interacción crítica escalonada y transparencia, considerando la IA como herramienta para la asistencia o la expansión del investigador, pero no como sustitución del trabajo del investigador. El contexto regulatorio, los principios éticos y el futuro de la IA consciente también se revisan brevemente.
Utilización de la IA como parte de los procesos de enseñanza/aprendizaje fuera del aula
(2025-05-12) Garde Cano, Cristina; Codina, Lluís
Uso de sistemas de inteligencia artificial en la docencia universitaria. Presentación de un caso de utilización de sistemas de inteligencia artificial generativa como parte de las materias de Documentación en grados de Periodismo y de Comunicación Audiovisual. Presentación de un esquema de evaluación de la calidad de sistemas de inteligencia artificial generativa como parte del pensamiento crítico de los estudiantes y académicos en el uso de la IA.
Sistemas de inteligencia artificial para la síntesis del conocimiento: marcos teóricos y revisiones de la literatura.
(2025) Codina, Lluís
Presentación de las fases y los procedimientos principales del uso de inteligencias artificiales generativas para trabajos y publicaciones académicas, con especial dedicación a la producción de síntesis del conocimiento: marcos teóricos y revisiones de la literatura. Presentación de procedimientos para rapid review y meta síntesis narrativas. Procesos de evaluación de sistemas de IA. Presentación de funcionalidades de Perplexity y Phind y sistemas especializados de IA para el entorno académicos. Procedimientos prácticos. Aspectos éticos
Aplicación de sistemas de IA en un trabajo de final de máster universitario: presentación de un caso
(Universitat Pompeu Fabra, 2025) Ren, Yunzhuo; Mohammadi, Leila; Codina, Lluís
En el contexto académico actual, el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una estrategia emergente para mejorar la eficiencia y calidad de los trabajos de investigación. La IA permite a los investigadores optimizar la búsqueda de literatura, sistematizar información y facilitar la construcción de marcos teóricos y metodológicos. A medida que estas tecnologías avanzan, su implementación en la academia plantea nuevas oportunidades y desafíos, lo que requiere un análisis crítico de sus ventajas y limitaciones
Academic databases and AI systems for doctoral theses
(2024) Codina, Lluís; Aguilera Cora, Elisenda; Lopezosa, Carlos
Key aspects in the use of academic databases and generative artificial intelligence in academic works in the light of ethics and critical thinking. Review of how to use Scopus and Web of Science. Discussion aboutthe intervention points (loci) of databases and artificial intelligence systems: introduction, theoretical framework, state of the art, methodological framework and discussion. Review of six main points of work with artificial intelligence systems: sources, attribution, verification, linking, search spaces, privacy. Presentation of the main phases and procedures for the use of generative artificial intelligence for academic work. Characteristics of AI systems for academic use. The problem of attribution as a new source of plagiarism, voluntary or involuntary. Evaluation: variables, phases and procedures.
Bases de datos y sistemas de IA para tesis doctorales
(2024) Codina, Lluís; Aguilera Cora, Elisenda; Lopezosa, Carlos
Aspectos principales en el uso de bases de datos académicas y de inteligencias artificiales generativas en trabajos académicos bajo la luz de la ética y el pensamiento crítico. Revisión de la forma de utilizar Scopus y Web ofScience. Discusión de los puntos de intervención (loci) de las bases de datos y de los sistemas de inteligencia artificial: introducción, marco teórico, estado de la cuestión, marco metodológico y discusión. Revisión de seis puntos principales de trabajo con sistemas de inteligencia artificial: fuentes, atribución, verificación, vinculación, espacios de búsqueda, privacidad. Presentación de las fases y los procedimientos principales del uso de inteligencias artificiales generativas para trabajos académicos. Características de los sistemas de IA para uso académico. El problema de la atribución como nueva fuente de plagio, voluntario o involuntario. Evaluación: variables, fases y procedimientos.
IA en trabajos académicos: la perspectiva de la publicación y las revistas científicas
(2024) Codina, Lluís; Lopezosa, Carlos; Aguilera Cora, Elisenda
Aspectos principales en el uso de inteligencias artificiales generativas en trabajos académicos desde el punto de vista de la publicación y las revistas académicas. Revisión de siete puntos principales: fuentes, atribución, verificación, vinculación, espacios de búsqueda, privacidad, permisos de las revistas. Presentación de las fases y los procedimientos principales del uso de inteligencias artificiales generativas para trabajos académicos. Características de los sistemas de IA para uso académico. El problema de la atribución como nueva fuente de plagio, voluntario o involuntario. Evaluación: variables, fases y procedimientos.
Ética, pensamiento crítico y responsabilidad en el uso de la IA en trabajos académicos
(2024) Codina, Lluís
Aspectos principales en el uso de inteligencias artificiales generativas en trabajos académicos bajo la luz de la ética y el pensamiento crítico. Revisión de seis puntos principales: fuentes, atribución, verificación, vinculación, espacios de búsqueda, privacidad. Presentación de las fases y los procedimientos principales del uso de inteligencias artificiales generativas para trabajos académicos. Características de los sistemas de IA para uso académico. El problema de la atribución como nueva fuente de plagio, voluntario o involuntario. Evaluación: variables, fases y procedimientos.
Más allá de ChatGPT: curación de contenidos con modelos de inteligencia artificial
(2024) Codina, Lluís
Presentación de las fases y los procedimientos principales del uso de inteligencias artificiales generativas en la curación de contenidos. Presentación detallada de funcionalidades de Perplexity y Phind. Procedimientos prácticos. Aspectos éticos. Otros sistemas de IA. Incluye sugerencia de actividades.
La revisión por pares en revistas científicas: qué es y por qué necesita reconocimiento
(2024) Codina, Lluís
Presentación de la naturaleza, fases y procedimientos principales del peer review en revistas científicas. Razones éticas para ser evaluador. Razones egoístas para ser evaluador. Principales problemas. Procedimientos prácticos. Argumentos a favor del reconocimiento del peer review como parte de la evaluación de carreras académicas. La oportunidad de la evaluación abierta para mejorar la ciencia abierta y el peer review.
Curso de utilización de bases de datos académicas y de buscadores con inteligencia artificial
(2024) Codina, Lluís; Aguilera Cora, Elisenda; Lopezosa, Carlos
Presentación de las fases y los procedimientos principales búsqueda en bases de datos académicas y en buscadores con inteligencia artificial. Fases y procedimientos. Uso de Scopus. Uso de Web ofScience. Uso de Elicit, Perplexity y otros modelos de IA. Tipología de prompts para modelos de IA con usos académicos. Sugerencia de actividades.
Plagio en revistas académicas: definición, delimitación e implicaciones
(2024-04-16) Codina, Lluís
Definición de plagio en el contexto académico. Significación del plagio como mala conducta científica e implicaciones para la ciencia. Tipología de plagios. El software antiplagio y sus problemas. La necesaria diferenciación entre plagio y texto reciclado. Compromiso de las revistas contra el plagio. Medidas contra el plagio que pueden tomar todos los actores involucrados.
Comunicació acadèmica: articles científics, revistes depredadores, IA i ciència oberta
(2024-02-06) Codina, Lluís
Presentació de la comunicació acadèmica com a disciplina acadèmica, i alguns dels seus problemes actuals. El caràcter privilegiat no sempre ben entès de les revistes científiques. La necessitat d’un criteri de demarcació de les revistes depredadores basat en el peer review. L'ús de llistes negres i de llistes blanques. El nou escenari de la IA en la ciència oberta a través de les bases de dades i els cercadors. Revisió dels principals sistemes d'intel·ligència artificial generalistes. Revisió de sistemes d'intel·ligència artificial per a usos acadèmics. Consideracions sobre el rol de les biblioteques universitàries i els nous sistemes d'IA.
Revisiones de la literatura sistematizadas: scoping reviews con frameworks SALSA y PRISMA
(2023-11-14) Codina, Lluís
Presentación de las revisiones de la literatura sistemáticas. Explicación de las revisiones denominadas scoping reviews o revisiones sistemáticas de alcance. Presentación de los frameworks SALSA y PRISMA. Fases explicadas paso a paso de una scoping review aplicando los componentes de SALSA y los puntos de chequeo PRISMA ScR, PRISMA Searching y PRISMA Flow-diagrama. Ilustración con un caso.
Use of Scopus and WoS in literature reviews for doctoral theses: a case study illustration
(2023-11-07) Aguilera Cora, Elisenda; Codina, Lluís
Presentation of a case study and practical guidelines for conducting a scoping review using academic databases. Emphasis on the SALSA framework and its phases, while underscoring key steps for academic writing and dissemination.
Use of Scopus and WoS in literature reviews for doctoral theses: procedures and functions
(2023-11-07) Codina, Lluís; Aguilera Cora, Elisenda
Fundamentals of the use of literature reviews in doctoral theses. Use of the Scopus and Web of Science databases for literature reviews and scoping reviews. Use with Mendeley. Advanced search functions. Boolean operators. Parametric search. Use of the results page. Using the record for information discovery functions.
Analysing digital journalism. Vol. 2, n. 2. Media analysis
(2023-09-13) Díaz Noci, Javier
This is a volume which gathers the best analysis done by the students of the course Analysing Digital Journalism, Journalism Degree, Pompeu Fabra University (Barcelona), during the academic year 2022-2023. The comparative media analysis was performed ina wide variety of media outlets all over the world, applying and analysing the core topics of this course, e g. quality in online journalism, accountability, interactivity and use of multimedia skills, relation with the (active) audiences, media ownership and corporate analysis, routines and practices in the newsroom (and adaptation to the online environment), or any other topic suggested by the students. Topics the reader may find in these media analysis include: The characteristics of the digital language and its use in that media organization (hypertext, interactivity, multimediality, immediacy, memory…), Business models, Newsroom convergence and organization, Production routines and strategies, transparency, trust, objectivity

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