Acceso usuarios
México
El artículo trata sobre cómo el uso masivo de IA generativa para escribir en la universidad, presencial o virtual, tensiona aprendizaje vs desempeño, autoría vs asistencia y evaluación vs automatización. Desde un enfoque de ciudadanía digital (ética, participación, seguridad, pensamiento crítico y derechos/deberes), propone una ruta para sostener la integridad académica sin prohibicionismo. Plantea pasos operables: declarar el uso y alcance de la IA; asumir autoría y rendición de cuentas por todo el contenido; verificar datos y, sobre todo, referencias; proteger datos personales y atender sesgos; y usar la IA solo como andamiaje (esquema, claridad, corrección) sin sustituir lectura y argumentación. Como resultado, ofrece un decálogo y recomendaciones para docentes e instituciones: rediseñar tareas y rúbricas centradas en proceso, exigir evidencias trazables y acordar políticas comunes que promuevan equidad y gobernanza.
The article examines how widespread use of generative AI for academic writing in universities—on campus or online—creates tensions between learning and performance, authorship and assistance, and assessment and automation. Framed through digital citizenship (ethics, participation, safety, critical thinking, and rights/duties), it outlines a non-prohibitionist pathway to protect academic integrity. It proposes actionable steps: disclose the purpose and scope of AI use; keep student agency and full accountability for the text; verify facts and especially references; protect personal data and check for bias; and use AI as scaffolding (outlines, clarity, proofreading) rather than replacing reading and argumentation. As a result, it offers a practical decalogue and recommendations for teachers and institutions: redesign tasks and rubrics around process, require traceable evidence, and adopt shared policies that promote equity and governance.
Der Artikel befasst sich damit, wie der massive Einsatz generativer KI beim Schreiben an Hochschulen –ob im Präsenz-oder im Online-Unterricht –zu Spannungen zwischen Lernen und Leistung, Urheberschaft und Anwesenheit sowie Bewertung und Automatisierung führt. Ausgehend von einem Ansatz der digitalen Bürgerschaft (Ethik, Teilhabe, Sicherheit, kritisches Denken sowie Rechte und Pflichten) schlägt er einen Weg vor, um die akademische Integrität ohne Verbote zu wahren. Er legtumsetzbare Schritte vor: den Einsatz und den Umfang der KI offenlegen; Urheberschaft und Rechenschaftspflicht für alle Inhalte übernehmen; Daten und vor allem Quellenangaben überprüfen; personenbezogene Daten schützen und Vorurteile berücksichtigen; sowie KI nur als Gerüst (Struktur, Klarheit, Korrektheit) nutzen, ohne das Lesen und Argumentieren zu ersetzen. Als Ergebnis bietet er einen Zehn-Punkte-Plan und Empfehlungen für Lehrende und Institutionen: prozessorientierte Aufgaben und Bewertungskriterien neu gestalten, nachvollziehbare Belege verlangen und gemeinsame Richtlinien vereinbaren, die Gerechtigkeit und Governance fördern.
