Guia

Lo que existe y lo que aún no existe en regulación de IA universitaria en México: ANUIES, GIAES, observatorio interinstitucional y vacíos pendientes.

Guion adaptable de tres sesiones de dos horas, con secuencia, plantillas y rúbrica. Está pensado para coordinaciones académicas que preparan formación en diseño didáctico con IA.

Lo esencial de los lineamientos UNESCO sobre IA en educación, traducido a decisiones operativas para docentes y coordinaciones académicas.

El principio de transparencia se queda en lo abstracto si no se traduce a prácticas de aula. Esta guía propone cinco intervenciones operativas, con ejemplo y alcance.

Una adaptación de ASCCC y McMaster/eCampusOntario para hacer preguntas, documentar respuestas y separar una revisión preliminar de una autorización institucional.

Diagramas Mermaid de tres procesos docentes recurrentes, con puntos de decisión humana visibles. Pensados para que coordinaciones académicas estandaricen criterios sin uniformar prácticas.

Plantilla, criterios de calidad y errores frecuentes al capturar una intervención docente con IA. Pensado para coordinaciones que reciben envíos de docentes.

De la denuncia del sesgo a la auditoría pedagógica: cómo convertir los sesgos de los modelos generativos en objeto de aprendizaje y no en error reproducido.

La integridad con IA depende de reglas comprensibles, declaración, atribución, responsabilidad y evidencia proporcional; ningún detector reconstruye por sí solo la autoría.

Cuatro ejes que llevan los criterios internacionales sobre IA en educación a sugerencias operativas para la docencia universitaria.