Reúne los fundamentos conceptuales, guías prácticas, estudios empíricos y orientaciones institucionales sobre la incorporación de sistemas de inteligencia artificial en la docencia, el aprendizaje y la investigación universitaria. Los materiales distinguen entre el funcionamiento técnico de los modelos probabilísticos, las decisiones pedagógicas que mantienen la dirección intelectual en manos de las personas y las condiciones éticas e institucionales necesarias para un uso transparente y verificable.
Una actividad de alfabetización algorítmica donde los estudiantes evalúan la neutralidad de la IA y proponen formas de mitigar sesgos en su uso académico.
Una actividad de argumentación en la que la IA actúa como «abogado del diablo» para que los estudiantes refinen sus ideas antes del debate presencial. Es una propuesta para adaptar, no el reporte de una aplicación observada.