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

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• dc.contributor.author Codina, Lluís
• dc.contributor.author Aguilera Cora, Elisenda
• dc.contributor.author Lopezosa, Carlos
• dc.contributor.author Freixa Font, Pere
• dc.date.accessioned 2025-09-30T06:30:47Z
• dc.date.available 2025-09-30T06:30:47Z
• dc.date.issued 2025
• dc.description.abstract 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.
• dc.description.sponsorship Este trabajo forma parte del proyecto “Parámetros y estrategias para incrementar la relevancia de los medios y la comunicación digital en la sociedad: curación, visualización y visibilidad (CUVICOM)”. Ayuda PID2021-123579OB-I00 financiada por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por FEDER, UE.
• dc.format.mimetype application/pdf
• dc.identifier.citation Codina L, Aguilera-Cora E, Lopezosa C, Freixa, P. Pensamiento crítico e inteligencia artificial en la academia: procedimiento de análisis matricial cualitativo para evaluar sistemas de IA. En: Guallar J, Vállez M, Ventura-Cisquella A, coordinadores. Comunicación digital: tendencias y buenas prácticas. Barcelona: Ediciones Profesionales de la Información; 2025. p. 171-83. DOI: 10.3145/cuvicom.12.esp
• dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/71314
• dc.language.iso spa
• dc.publisher Ediciones Profesionales de la Información
• dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/ES/3PE/PID2021-123579OB-I00
• dc.rights Obra distribuida bajo una licencia CC BY-NC-SA 4.0
• dc.rights.accessRights info:eu-repo/semantics/openAccess
• dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• dc.subject.keyword Inteligencia artificial generativa
• dc.subject.keyword Evaluación cualitativa
• dc.subject.keyword Pensamiento crítico
• dc.subject.keyword Matrices de análisis
• dc.subject.keyword Ética académica
• dc.subject.keyword Sistemas de IA en el ámbito académico
• dc.subject.keyword Métodos de evaluación
• dc.title Pensamiento crítico e inteligencia artificial en la academia: procedimiento de análisis matricial cualitativo para evaluar sistemas de IA
• dc.type info:eu-repo/semantics/bookPart
• dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion