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Margarita Canal

Margarita Canal es profesora de la Facultad de Administración de la Universidad de los Andes. Junto con Jennifer Sánchez, asesora de DIDACTA, diseñó una experiencia para fortalecer el proceso de retroalimentación, mediante el uso de IA Gen, en el curso Perfil Negociador de la Especialización en Negociación. La experiencia articuló los propósitos de aprendizaje con los criterios definidos para la evaluación en la construcción del asistente. A partir de las transcripciones de las negociaciones de los estudiantes, el asistente ofrece una mirada complementaria a la retroalimentación de la profesora y favorece la reflexión crítica sobre su desempeño, sus fortalezas y sus oportunidades de mejora como negociadores.

Perspectiva ética. El ecualizador ético para estudiantes parte de una perspectiva de integridad académica en contexto de posplagio y trabajo hibridado. No presupone que un trabajo íntegro deba ser completamente humano en su origen, ni que sea posible reconstruir siempre con exactitud qué parte fue producida por la persona y qué parte por la IA. Su foco está en la responsabilidad intelectual que el estudiante conserva sobre el trabajo que entrega. 

Propósito. La herramienta busca ayudar a los estudiantes a reflexionar cómo usaron IAGen durante su proceso académico y si el resultado final conserva agencia, finalidad académica, precisión, complejidad, coherencia y autenticidad suficientes para ser asumido como un trabajo íntegro y propio. 

El ecualizador ético es una herramienta de reflexión. Funciona como la mesa de mezclas de un estudio de música: cada palanca representa una dimensión diferente del uso de la inteligencia artificial en un trabajo académico. 

Cuanto más arriba esté una palanca, más visible es la intervención humana en esa dimensión; cuanto más abajo, mayor es la delegación en la IA. Una posición baja no implica necesariamente una falta ética, pero sí exige mayor reflexión, supervisión y justificación. No hay una posición correcta única. El objetivo es que el estudiante sea consciente de dónde está y de si esa posición es coherente con los criterios de integridad académica del curso. 

La pregunta central no es si usó IAGen, sino si puede asumir intelectual y éticamente el trabajo que entrega.

El uso natural del ecualizador puede ser durante la entrega de tareas, donde puede invitar al estudiante a hacer una reflexión sobre su propio uso de la IAGen. A través de esta herramienta, el estudiante puede indagar más asertivamente sobre cómo es su uso de esta tecnología, sin que ello influya en la nota, pero si en su experiencia de usuario y, quizá, en un uso más responsable.

1. Agencia 

Hace referencia a quién condujo intelectualmente el trabajo: la idea central, el enfoque, los argumentos, la estructura y las conclusiones. La IA puede ayudar a explorar opciones, formular alternativas o poner a prueba ideas, pero no debería reemplazar la responsabilidad de pensar, decidir y elaborar. 

Preguntas orientadoras 

2. Finalidad 

Se refiere al uso que se le da a la IA dentro del proceso de trabajo: si actúa como herramienta de apoyo, exploración, contraste, revisión o texto mártir, o si se está usando directamente su output como entrega final. La finalidad permite distinguir entre usar IA para pensar mejor y usarla para sustituir el trabajo académico esperado. 

Preguntas orientadoras 

3. Precisión 

Evalúa en qué medida se verificó la veracidad, exactitud y límites del contenido generado o revisado con IA. Esta puede producir textos plausibles pero incorrectos, incompletos, sesgados o inventados; la responsabilidad de comprobarlos es del autor. 

Preguntas orientadoras 

4. Complejidad 

Evalúa si el trabajo demuestra el nivel de elaboración intelectual exigido por la actividad. Un texto producido con IA puede parecer sofisticado, pero la complejidad académica real exige relación con las lecturas, los problemas del curso, el contexto de análisis, los matices del tema y el criterio propio. 

Preguntas orientadoras 

5. Coherencia 

Indica si el resultado final mantiene una relación clara con tu intención inicial, la consigna de la actividad, los contenidos del curso y el propósito del argumento. La IA puede desviar el texto hacia respuestas formalmente correctas, pero poco pertinentes para la tarea. Es habitual que el resultado de la IA no concuerde con lo que el autor deseaba expresar en un primer momento. 

Preguntas orientadoras 

6. Autenticidad 

Refleja el grado de apropiación y supervisión final del trabajo. Entregar un texto es firmarlo: implica que se leyó completo, se comprendió, corrigió y se puede asumir responsabilidad por lo que contiene. La autenticidad no exige que cada palabra haya surgido sin ayuda, pero sí que el resultado final sea comprendido, respaldado y defendido. 

Preguntas orientadoras 

Un trabajo académico íntegro no se define únicamente por la ausencia de IA. Se define por la responsabilidad intelectual que el estudiante conserva sobre lo que piensa, decide, verifica, elabora, organiza y entrega. En contextos de posplagio, la pregunta ética central no es si hubo ayuda tecnológica, sino si el resultado puede ser comprendido, defendido y asumido como propio de manera responsable. 

Escrito y creado por Valeriano López Segura, Jefe del Centro de Ética Aplicada.

¿Qué significa enseñar y aprender en la era de la inteligencia artificial generativa (IAGen)?

Impresiones del congreso de integridad académica: nuevos ojos para nuevos problemas

Escrito por Valeriano López Segura, Jefe del Centro de Ética Aplicada.

Bretag, T. (Ed.). (2016). Handbook of academic integrity. Springer. 

Eaton, S. E. (2023, febrero 25). 6 tenets of postplagiarism: Writing in the age of artificial intelligence [Entrada de blog]. Learning, Teaching and Leadership. https://drsaraheaton.com/2023/02/25/6-tenets-of-postplagiarism-writing-in-the-age-of-artificial-intelligence/ 

Goldsmith, K. (2011). Uncreative writing: Managing language in the digital age. Columbia University Press. 

Huebler, D. (1969). January 5–31, 1969 [Catálogo de exposición]. Seth Siegelaub. 

¿Qué significa enseñar y aprender en la era de la inteligencia artificial generativa (IAGen)?

Impresiones del congreso de integridad académica: nuevos ojos para nuevos problemas

La llegada de la IAGen a las aulas y a nuestra vida en general ha redefinido nuestras prácticas de enseñanza y aprendizaje. Esta tecnología está siendo usada de maneras que incluso pueden salir del ámbito académico: construcción de textos, generación de códigos, auxiliar de investigación, entre otros, para convertirse en el terapeuta de algunas personas.

Cada profesor ha empezado a buscar nuevas respuestas a preguntas como: ¿qué enseñar? ¿Qué deberían aprender los estudiantes? ¿Qué y cómo evaluar? Más allá de las respuestas a estas preguntas, el problema de fondo es cuál es la responsabilidad ética de los profesores con el uso e interacción de estas herramientas, así como con la integración o no de ellas en las prácticas de enseñanza y aprendizaje. Por eso, el docente debería preguntarse cómo esto cambia lo que significa ser profesor.

Esta cuestión es una invitación a preguntarnos por la naturaleza reflexiva que encarna la tarea del docente, que es una consideración activa, persistente y cuidadosa sobre la práctica educativa (Zeichner, 1993). Esto implica tres actitudes fundamentales: la apertura intelectual, la responsabilidad y la sinceridad.

La apertura intelectual se refiere al deseo activo de cuestionar y revisar las propias creencias que el docente tiene sobre la integración y el uso de herramientas de IAGen en la enseñanza y el aprendizaje, así como al reconocimiento de los usos que los estudiantes están dando a dichas tecnologías.

La responsabilidad se refiere a la orientación que cada profesor debe darles a sus estudiantes sobre cómo estas herramientas están redefiniendo lo que pensamos y aprendemos en cada disciplina del conocimiento, así como las implicaciones políticas y culturales que esto está teniendo, porque, como bien sabemos, estas tecnologías no son neutrales.

Finalmente, la sinceridad exige que cada docente enuncie de manera honesta y transparente el uso que está teniendo o no de las herramientas de IAGen en su rol como guía en la construcción del conocimiento. Esto es un valor que puede ser ejemplar para sus estudiantes. Que el docente sea sincero con el uso que le da a estas herramientas puede incentivar a que los estudiantes también lo sean con el uso que hacen de ellas.

Algunas cuestiones que podrían orientar la naturaleza reflexiva sobre la tarea de enseñar en la era de la IAGen son: ¿Qué pasa cuando los estudiantes trasladan su capacidad de pensar a las máquinas? ¿Cómo convertir las prácticas de enseñanza y aprendizaje en el aula con la llegada de la IAGen en oportunidades para la invención y construcción del conocimiento? ¿Se debería sacrificar la interacción directa con los estudiantes para el aprendizaje y la evaluación a favor de los modelos basados en IAGen? Duckor y Holmberg (2025) proponen cinco pilares que podrían orientar a los profesores en la reflexión e integración de la IAGen:

La llegada de la IAGen a las aulas de clase trae, por un lado, un reto: el cómo integrar de forma reflexiva y ética estas tecnologías en nuestros quehaceres como profesores, y, por otro, una oportunidad en la que cada uno de nosotros ayuda a los estudiantes a reflexionar sobre su agencia como actores centrales en la construcción de su aprendizaje. La llegada de estas nuevas tecnologías es también una invitación a revisar nuestros presupuestos educativos y pedagógicos, siguiendo la propuesta educativa de Paulo Freire (2012): un encuentro entre el educador y el educando en el que ambos son capaces de asumir una postura crítica frente a la llegada de esta nueva tecnología. La educación es, entonces, un proceso en el que el educador y el educando construyen un diálogo crítico que ayuda a transformar la realidad.

Escrito por Didier Santiago Franco, PhD Coordinador de investigación, Centro de Ética Aplicada, DIDACTA. Universidad de los Andes.

Duckor, B., & Holmberg, C. (2025). Five pillars of ethical AI use for teaching and learning. Phi Delta Kappan, 107(3-4), 14-18. 

Freire, P. (2012). Pedagogía de la autonomía: Saberes necesarios para la práctica educativa (2.a ed.). Siglo XXI editores. 

Zeichner, K. M. (1993). El maestro como profesional reflexivo (Pablo Manzano Bernárdez, Trans.). 11o University of Wisconsin Reading Symposium: «Factors Related to Reading Performance», 3(40). https://hdl.handle.net/20.500.12365/18007 

1 El autor contó con el apoyo de Claude Sonnet 5 (Anthropic, 2026), una herramienta de inteligencia artificial generativa, para la revisión de la ilación y la presentación de las ideas de este texto. Las ideas, los argumentos y las decisiones editoriales finales son responsabilidad exclusiva del autor. 

Marcela Castro recibe reconocimiento internacional por su integración de IAGen a la enseñanza del derecho

Nuevos recursos autodidactas sobre técnicas de evaluación para profesores

Como todo buen congreso que se precie, el tema que nos acompañó durante este XII Congreso de Enseñanza de la Ética y VI Congreso Latinoamericano de Éticas Aplicadas “Integridad académica: contextos, retos y oportunidades para la educación en América Latina”, permeó todos los espacios de la semana, los académicos y los lúdicos, donde las conversaciones se enriquecieron y profundizaron, donde las alianzas se cimentaron y donde las promesas se encarnaron en tareas personales.   

Hablar de integridad académica en 2026 no sólo era necesario, como siempre lo ha sido, era más que nunca una urgencia para la subsistencia de nuestro sistema académico. En esta época de tan profundas transformaciones educativas y laborales, donde la forma en la que se produce conocimiento, se transmite y se valida ha sufrido un giro copernicano, es inevitable sentir que no estamos hablando de un tema restringido a unos pocos y que la propia naturaleza del cambio, a través de la incursión de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en nuestras vidas, ha redibujado el problema hasta convertirlo en algo totalmente distinto.  

Con esta visión arrancó la semana, donde nuestra invitada Sarah Eaton, en el marco de su teoría del posplagio, nos enfocó el tema con una óptica diferente. Es evidente que el plagio y la integridad académica nunca volverán a ser lo mismo, ni se restringe a un grupo de malas prácticas. Va mucho más allá. La hibridación con la que trabajamos de la mano de la IAGen hace, a día de hoy, mucho más difícil trazar la línea entre lo que está bien y lo que está mal. De hecho, no es que esa línea se haya difuminado, es de facto, un borrado total. Con esa premisa, la del trabajo mancomunado entre estudiante e IAGen, arrancamos una nueva mirada a la integridad, en la que el trabajo diario se crea entre ideas propias, datos minados de fuentes lejanas y escritura perfeccionada por una máquina. Es inevitable dudar sobre la autoría de los textos que nos entregan los estudiantes ya que, sólo la intención detrás del mismo puede alumbrar una respuesta adecuada. Hasta qué punto un texto es propio cuando nos apoyamos en nuestro chat amigo, sólo se puede resolver sabiendo qué nivel de control hemos cedido a la máquina, qué tanto hemos revisado el resultado y cómo de fiel es frente a nuestra intención primigenia. Cuando somos capaces de suscribir cada coma y cada punto del producto bajo nuestros propios valores y concepciones de la realidad, podemos comenzar a suponer que estamos haciendo un uso legítimo del apalancamiento digital. Este entendimiento confronta nuestro pensamiento crítico a una realidad social donde la inmediatez prima sobre la calidad y donde no importa que los resultados obtenidos sean igual de inútiles que los propios objetivos establecidos.  

Es en este escenario donde nos damos cuenta de que la integridad académica ha dejado de ser responsabilidad de los estudiantes para convertirse en un valor compartido por toda la comunidad educativa y por tanto un problema que debemos resolver de la mano, tal como apuntaba Beatriz Moya en su última intervención.   

Nuestro queridísimo invitado Pablo Ayala propuso “abrazar la desesperanza”, no con su aliento pesimista, sino como esperanza auténtica basada en realidades palpables. La creación de centros de ética aplicada en nuestras universidades; la formación docente en marcha y el enfoque en formación, y no sólo sanción, de los comités disciplinares hablan de un cambio real en las dinámicas universitarias en América Latina. Si bien, estos avances deben ir de la mano de la fundamentación ética del discurso de la integridad académica. Esta es una tarea pendiente y urgente: sin sustrato moral, toda acción se vuelve un indicador vacío.  

Nuestro líder en integridad Uniandina, Andrés Mejía, identificó puntos claves de convergencia entre los participantes en el congreso. El cambio de los enfoques punitivos, insuficientes y desalentadores, están dando paso, en nuestras instituciones, a acciones dirigidas por la pedagogía, la capacidad de instalar en el estudiante una clara agencia moral y un trabajo de alineación por parte del profesorado que facilite el aprendizaje, aislando de raíz los escenarios que pueden llevar más fácilmente a las conductas no íntegras. Sin embargo, nos advierte también de la dimensión política de la integridad académica, la cual requiere de un mayor desarrollo para no caer en los posibles abusos que el propio discurso pueda suscitar. Como suele suceder, el perfeccionismo en las formas puede desembocar en un discurso autoritario y banal, que se aleje del foco más rápido aún de lo que la tecnología corre para crear los problemas que nos preocupan.  

Tampoco debemos tratar de tapar el sol con un dedo, los problemas de integridad académica no son el resultado de la IAGen, ella solamente los ha acelerado, como mencionó nuestra querida Juny Montoya. La obsesión con los resultados, por encima de los procesos hace que el problema se vuelva más visible, pero no nuevo.  El profesor que antes creía que eso no pasaba en su curso, no puede dejar de preocuparse ahora ante la sencillez con las conductas poco integras se hacen patentes. Ante esta realidad, no podemos detenernos, y este congreso sólo es un paso más en el camino, tal como señaló nuestro invitado Jean Guerrero Dib: la evolución del movimiento latinoamericano en estos últimos diez años (más publicaciones, congresos más científicos, más resultados medibles) llama a fortalecer el consorcio latinoamericano y la colaboración entre instituciones.  

Todos coincidimos en tres grandes compromisos: trabajar más en red, integrar sinérgicamente la perspectiva de la ética aplicada con la de la integridad académica y explorar más los modelos de prácticas restaurativas. Sin embargo, la premisa del posplagio es que el plagio ha cambiado. En esta tesitura, la invitación es a salir de la “pista de baile”, mirar la situación con nuevos ojos y buscar soluciones genuinamente nuevas. No servirá seguir poniendo los mismos parches a un problema que ya es otro. 

Escrito por Valeriano López Segura, Jefe del Centro de Ética Aplicada.

Aprender a aprender desde el primer semestre

Acompañamiento para la creación de Recursos Educativos Digitales

Diego Páramo, Ingeniero industrial, emprendedor y conferencista internacional, con una trayectoria sólida en la intersección entre tecnología, negocios y toma de decisiones estratégicas. Es fundador de PulseUP y cofundador de EPICA, compañías dedicadas al desarrollo e implementación de soluciones de inteligencia artificial y machine learning para organizaciones de distintos sectores.

¿Cómo está transformando la inteligencia artificial las diferentes industrias? ¿Qué significa poner al ser humano en el centro de esa transformación? Esta conferencia explorará el concepto de humanismo digital y reflexionará sobre el impacto de la IA, con especial énfasis en la educación como un escenario para potenciar el desarrollo humano mediante un uso consciente y responsable de estas tecnologías.

Espacio de exploración de herramientas de IA desarrolladas y utilizadas en la Facultad de Administración. Profesores, estudiantes y equipos administrativos podrán recorrer pósters digitales, videos, estaciones interactivas y experiencias demostrativas aplicadas a la docencia, el aprendizaje y la gestión académica. La actividad busca visibilizar innovaciones concretas y abrir conversaciones sobre nuevas posibilidades para cursos, programas y proyectos académicos. 

Herramientas IAGen para el aprendizaje, por profesores de forma autónoma, con apoyo de IDEA o DIDACTA: Minoru Higa, Santiago Rodríguez, Nubia Velasco, Margarita Canal, Óscar Naranjo, Juana García, Nathalia Franco, Rodrigo Britto, Mariano López, Diana Trujillo, Bart Van Hoof

Herramientas IA creadas en IDEA para soportar procesos pedagógicos: Mariano López, Glenis Peñuela.

Dirige: Diana Trujillo y Margarita Canal

Reflexionar, mediante un caso real, sobre las evaluaciones alineadas con los objetivos de aprendizaje y con el uso ético de la IA y ofrecer ideas para aplicarlas en sus cursos. Está dirigido a profesores y monitores que tienen retos en el diseño de evaluaciones en un mundo permeado por la IA.

Dirige: Maximiliano González y Norma Ortiz

Las universidades disponen hoy en día de una amplia variedad de recursos educativos, como casos de estudio, simulaciones, ejercicios de toma de decisiones, juegos de roles y otras herramientas de aprendizaje activo. Sin embargo, el reto no consiste únicamente en disponer de estos materiales, sino en adaptarlos de manera efectiva a los objetivos de aprendizaje, el perfil de los estudiantes y las condiciones específicas de cada curso.

En este taller práctico e interactivo exploraremos cómo la IA generativa puede apoyar a los docentes en la adaptación de recursos provenientes de Harvard Business Impact y otras colecciones académicas, para alinearlos con el nivel de formación (pregrado o posgrado), el tamaño del grupo, los conocimientos previos de los estudiantes y los resultados de aprendizaje esperados.

A través de ejemplos y ejercicios aplicados, los participantes aprenderán a utilizar la IA para:

Le animamos a unirse a esta experiencia para seguir alimentando la conversación, compartir preguntas y experiencias, y pensar, en diálogo con otros, el lugar que queremos que ocupe la IAGen en nuestros procesos de enseñanza y aprendizaje.