Edición No. 15 · 18 de octubre de 2026Issue No. 15 · October 18, 2026 ESEN

La Inteligencia Artificial en el Salón de ClasesAI in the Classroom

Artículos y estudios semanales sobre inteligencia artificial en la docencia universitaria

Weekly articles and studies on artificial intelligence in university teaching

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Artículo destacado de la semanaFeatured article of the week

Evaluar el aprendizaje cuando se permite la IA

Assessing learning when AI is allowed

Crompton y Burke revisan 72 estudios y describen evaluación centrada en el proceso, tareas auténticas y enfoques orales o dialógicos. La revisión organiza prácticas; no demuestra que un formato sea superior en todos los cursos. Aplicación editorial: pedir un borrador, justificar una revisión y resolver un caso nuevo puede hacer visible el aprendizaje. Esta edición reúne cinco investigaciones y una noticia institucional publicadas del 12 al 16 de octubre.

Crompton and Burke review 72 studies and describe process-oriented assessment, authentic tasks and oral or dialogic approaches. The review maps practices; it does not establish one universally superior format. Editorial application: an initial draft, a justified revision and a new problem can make learning visible. This issue brings together five research publications and one institutional news item published October 12–16.

Fuentes de la semana del 12 al 18 de octubre · Cierre editorial: 18 de octubre de 2026

Sources from October 12–18 · Editorial cutoff: October 18, 2026

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Artículos y estudios · 9 investigaciones

Articles and studies · 9 research publications

Cinco investigaciones de la semana del 12–18 de octubre y cuatro lecturas complementarias de julio a octubre de 2026. El estudio 1 también se presenta en el destacado. Las fechas corresponden a cada publicación.

Five research publications from October 12–18 and four complementary readings from July–October 2026. Study 1 is also featured above. Each entry displays its publication date.

Revisión de alcance · 2026-10-15Scoping review · 2026-10-15

2. 394 estudios para situar los usos de IA en la universidad

2. Mapping university AI use across 394 studies

La revisión reúne 394 estudios empíricos de uso en cursos; predominan tutoría, retroalimentación y apoyo a la escritura. Las encuestas aparecen con frecuencia. Límite: mapear usos y percepciones no equivale a estimar un efecto causal agregado. Aplicación editorial: acompañe la opinión del estudiante con una muestra de desempeño vinculada al resultado de aprendizaje.

This review maps 394 empirical studies of enacted course use, with tutoring, feedback and writing support prominent. Surveys are common. Limit: mapping uses and perceptions does not estimate a pooled causal effect. Editorial application: pair student feedback with a performance sample aligned to the learning outcome.

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Estudio basado en diseño · 2026-10-16Design-based study · 2026-10-16

3. GPT personalizados en la formación inicial docente

3. Personalised GPTs in initial teacher education

Catorce estudiantes utilizaron agentes integrados en Canvas; se analizaron unas 7.000 interacciones, reflexiones y trabajos. Se describen apoyo conceptual y revisión iterativa, junto con dependencia y errores factuales. Límite: un solo contexto, muestra pequeña y parte de la evidencia autoinformada. Aplicación editorial: pruebe una secuencia de pregunta, reflexión y revisión antes de ampliar el uso.

Fourteen students used Canvas-integrated agents; approximately 7,000 interactions, reflections and assignments were analysed. The study describes conceptual support and iterative revision alongside over-reliance and factual drift. Limit: a small, single-site study with partly self-reported evidence. Editorial application: pilot a question–reflection–revision sequence before expanding use.

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Encuesta exploratoria · 2026-10-12Exploratory survey · 2026-10-12

4. Ingeniería y alfabetización en IA dentro del curso

4. Engineering and course-based AI literacy

Una encuesta a 131 estudiantes de dos universidades australianas compara usos declarados, beneficios percibidos y conocimiento de las políticas. El artículo propone formación gradual y específica de la disciplina. Límite: son percepciones y prácticas declaradas, no una prueba causal de mejora del aprendizaje. Aplicación editorial: use una tarea del curso para practicar verificación y discutir los límites de uso.

A survey of 131 students at two Australian universities compares reported use, perceived benefits and policy awareness. The article proposes gradual, discipline-specific training. Limit: reported perceptions and practices are not causal evidence of improved learning. Editorial application: use a course task to practise verification and discuss permitted uses.

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Caso cualitativo · resumen editorial consultado · 2026-10-16Qualitative case · publisher abstract consulted · 2026-10-16

5. Acceso a IA y participación en una universidad rural

5. AI access and participation at a rural university

El resumen describe entrevistas presenciales a 12 estudiantes con experiencia de uso de IA en una universidad rural sudafricana. Examina condiciones de acceso y uso significativo. Límite: esta ficha se basa en el resumen editorial indexado; el texto completo no fue accesible durante la revisión. Aplicación editorial: antes de exigir IA, prevea una alternativa equivalente sin cuenta de pago.

The abstract describes face-to-face interviews with 12 AI-experienced students at a rural South African university, examining access and meaningful use. Limit: this entry relies on the indexed publisher abstract; the full text was unavailable during review. Editorial application: provide an equivalent activity without a paid account before requiring AI.

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Estudio de caso con métodos mixtos · 2026-10-06Mixed-methods case study · 2026-10-06

6. Física universitaria y evaluación con IA permitida

6. Undergraduate physics assessment with permitted AI use

El estudio examina tres evaluaciones y cambios en los usos declarados de IA. Aumentó el uso para retroalimentación; las diferencias de calificación no fueron estadísticamente significativas. Límite: caso pequeño y uso autoinformado; no prueba una mejora causal ni equivalencia entre grupos. Aplicación editorial: solicite explicar cómo una sugerencia modificó el razonamiento.

The study examines three assessments and changes in reported AI use. Feedback-related use increased; grade differences were not statistically significant. Limit: a small case with self-reported use; it establishes neither causal improvement nor equivalence between groups. Editorial application: ask students to explain how a suggestion changed their reasoning.

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Metaanálisis · resumen editorial consultado · 2026-09-10Meta-analysis · publisher abstract consulted · 2026-09-10

7. Resultados de aprendizaje y condiciones de integración

7. Learning outcomes and conditions of integration

Sintetiza 35 estudios experimentales y cuasiexperimentales de 2022–2024. Reporta efectos positivos promedio en desempeño, habilidades y actitudes, condicionados por el diseño de la intervención. Límite: la ficha se basa en el resumen; los subgrupos requieren cautela y los resultados no garantizan beneficios en cada curso. Aplicación editorial: defina qué resultado específico quiere mejorar antes de elegir la herramienta.

Synthesises 35 experimental and quasi-experimental studies from 2022–2024, reporting average positive effects on performance, skills and attitudes that vary with intervention design. Limit: this entry uses the abstract; subgroup findings require caution and do not guarantee benefits in every course. Editorial application: define the specific outcome before choosing a tool.

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Análisis documental cualitativo · 2026-10-07Qualitative document analysis · 2026-10-07

8. Lo que los prontuarios explican sobre IA

8. What syllabi explain about AI

Analiza 30 prontuarios de un departamento universitario en Omán. La orientación sobre evaluación con IA era limitada en gran parte de los documentos. Límite: los documentos no demuestran lo que ocurre en clase ni mejoras de aprendizaje. Aplicación editorial: revise si cada tarea explica usos permitidos, verificación y declaración de asistencia.

Examines 30 syllabi from one university department in Oman. Assessment guidance on AI was limited in many documents. Limit: documents do not establish classroom practice or learning gains. Editorial application: check whether assignments explain permitted uses, verification and disclosure.

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Estudio cuasiexperimental · 2026-07-22Quasi-experimental study · 2026-07-22

9. Diálogo guiado y escritura independiente

9. Guided dialogue and independent writing

Con 120 universitarios de inglés como lengua extranjera en Jordania, compara diálogo guiado, uso habitual de ChatGPT y trabajo sin ChatGPT. Reporta mayores avances con el diálogo guiado, incluso en transferencia posterior sin IA. Límite: grupos de clase preexistentes y un contexto; no garantiza resultados en otras disciplinas. Aplicación editorial: pida justificar y revisar afirmaciones antes de aceptar sugerencias.

With 120 university EFL learners in Jordan, compares guided dialogue, standard ChatGPT and no ChatGPT. Reports larger gains with guided dialogue, including later AI-free transfer. Limit: intact classes and one setting; results may not transfer to other disciplines. Editorial application: ask learners to justify and revise claims before accepting suggestions.

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Otras lecturas: contexto y evidencia preliminar

Further reading: context and preliminary evidence

Estas tres fuentes no se cuentan entre las nueve investigaciones anteriores.

These three sources are not counted among the nine research publications above.

Noticia institucional · no es estudio de eficacia · 2026-10-16Institutional news · not an effectiveness study · 2026-10-16

Jisc y Google anuncian una colaboración de dos años

Jisc and Google announce a two-year partnership

Jisc anuncia una colaboración con Google para apoyar la adopción institucional de IA, las capacidades y la gobernanza. Límite: es un anuncio de las entidades participantes, no una evaluación independiente de resultados educativos; se consultó su texto indexado. Aplicación editorial: al valorar una herramienta, defina primero qué aprendizaje medirá y qué apoyo necesitará el profesorado.

Jisc announces a collaboration with Google supporting institutional AI adoption, capabilities and governance. Limit: this is an announcement by participating organisations, not an independent evaluation of educational outcomes; its indexed text was consulted. Editorial application: before selecting a tool, define the learning outcome to measure and the faculty support required.

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Síntesis conceptual · 2026-10-01Conceptual synthesis · 2026-10-01

Evaluación con IA y responsabilidad institucional

AI assessment and institutional responsibility

Propone un marco que relaciona tecnología, alineación pedagógica, gobernanza, preparación docente e inclusión. Límite: es una síntesis conceptual, no una intervención que haya probado mejoras de aprendizaje. Aplicación editorial: antes de adoptar calificación asistida, acuerde quién revisa los resultados, cómo se explican y qué procedimiento permite corregir errores.

Proposes a framework connecting technology, pedagogical alignment, governance, faculty readiness and inclusion. Limit: a conceptual synthesis rather than an intervention demonstrating learning gains. Editorial application: before adopting assisted grading, agree who reviews results, how decisions are explained and how errors can be corrected.

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Preprint · NO revisado por pares · 2026-10-10Preprint · NOT peer reviewed · 2026-10-10

Calibrar la IA antes de confiar en sus calificaciones

Calibrating AI before trusting its grades

Compara evaluaciones humanas y de IA sobre 39 trabajos, con calibración iterativa y prueba final en 30 trabajos no utilizados como ejemplos. Reporta mayor concordancia tras la calibración, pero también puntuaciones que excedieron un máximo permitido. Límite: preprint y un solo contexto; concordancia no demuestra justicia ni validez general. Aplicación editorial: úselo para diseñar una auditoría de apoyo, manteniendo la decisión docente.

Compares human and AI ratings of 39 assignments, using iterative calibration and a final test on 30 assignments not used as examples. Agreement improved, but some scores exceeded an allowed maximum. Limit: an unreviewed preprint in one context; agreement does not establish fairness or general validity. Editorial application: use it to design an audit while retaining faculty decisions.

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Guías por nivel de adopción

Guides by adoption level

Rutas prácticas propuestas por el editor; no son una certificación ni una escala validada. Adapte los tiempos, las actividades y los apoyos a su disciplina y a las políticas aplicables.

Practical pathways proposed by the editor, not a certification or validated scale. Adapt timing, activities and support to your discipline and applicable policies.

Principiante: una primera actividad con propósito

Beginner: a purposeful first activity

Meta y preparación

Goal and preparation

Empiece con una actividad formativa de 20–30 minutos. Elija un concepto que ya domine y una fuente del curso para contrastar respuestas. La meta es aprender a evaluar una sugerencia de IA, no producir más texto. Antes de la clase, pruebe el prompt y conserve una respuesta de ejemplo para quienes no tengan acceso.
Start with a 20–30 minute formative activity. Choose a concept you know well and a course source for checking answers. The goal is to evaluate an AI suggestion, not produce more text. Test the prompt beforehand and save a sample response for students without access.

Secuencia paso a paso

Step-by-step sequence

  1. Escriba un resultado observable: distinguir un cambio en demanda de un cambio en cantidad demandada.
  2. Explique qué uso está permitido y qué parte debe resolverse individualmente. Muestre cómo declarar la herramienta y su propósito.
  3. Pida una explicación inicial sin IA durante cinco minutos.
  4. Presente una respuesta de IA y solicite identificar una afirmación correcta, una dudosa y una que necesita evidencia.
  5. Contrasten con el texto del curso. Cada estudiante entrega una explicación revisada y justifica un cambio.
  1. Write an observable outcome: distinguish a demand shift from a change in quantity demanded.
  2. Explain permitted uses and independent work. Model disclosure of the tool and its purpose.
  3. Ask for a five-minute initial explanation without AI.
  4. Present an AI response and identify one sound claim, one questionable claim and one requiring evidence.
  5. Check against the course text. Each student submits a revised explanation and justifies one change.

Ejemplo y prompt adaptable

Example and adaptable prompt

Use un caso ficticio de una cafetería en Ponce.
Actúa como tutor de economía introductoria. Hazme una pregunta a la vez para distinguir demanda y cantidad demandada. Espera mi respuesta antes de ofrecer una pista. No resuelvas el caso completo ni inventes datos o referencias.
En otras disciplinas, sustituya el concepto y conserve la secuencia de respuesta, contraste y revisión.
Use a fictional café in Ponce.
Act as an introductory economics tutor. Ask one question at a time to help me distinguish demand from quantity demanded. Wait for my answer before giving a hint. Do not solve the whole case or invent data or references.
In other disciplines, replace the concept while retaining the response, checking and revision sequence.

Evidencia, cuidados y próximo paso

Evidence, safeguards and next step

Recoja la respuesta inicial, la revisión y una nota de uso de IA. Revise exactitud y explicación propia; no califique la fluidez del texto como si demostrara comprensión. Use datos ficticios y no ingrese nombres, calificaciones ni trabajos identificables. Ofrezca el mismo ejercicio con una respuesta impresa. Avance cuando pueda explicar las reglas, comprobar errores y reconocer qué aprendió el estudiante. Si solo copia, repita con una tarea más breve.
Collect the initial answer, revision and AI-use note. Assess accuracy and independent explanation; polished wording alone does not demonstrate understanding. Use fictional data, never names, grades or identifiable assignments. Offer the same exercise with a printed response. Move forward when you can explain the rules, check errors and identify what students learned. If students only copy, repeat with a shorter task.

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Intermedio: integrar IA en una secuencia de aprendizaje

Intermediate: integrate AI into a learning sequence

Meta y preparación

Goal and preparation

Diseñe una secuencia de dos o tres clases con borrador, retroalimentación y revisión. Seleccione un resultado del prontuario y comparta una rúbrica antes de comenzar. Decida en qué etapas se permite IA y reserve una explicación individual. Prepare dos ejemplos ficticios para discutir qué distingue una revisión superficial de una revisión fundamentada.
Design a two- or three-class sequence with drafting, feedback and revision. Select a syllabus outcome and share a rubric before starting. Decide which stages permit AI and retain an individual explanation. Prepare two fictional examples to discuss the difference between superficial and well-supported revision.

Secuencia paso a paso

Step-by-step sequence

  1. El estudiante prepara un borrador y señala dos dudas concretas.
  2. Solicita comentarios de IA sobre un criterio de la rúbrica, sin pedir que reescriba el trabajo.
  3. Registra tres sugerencias en una bitácora: sugerencia, decisión de aceptarla o rechazarla y evidencia que justifica la decisión.
  4. Un compañero revisa la justificación; el estudiante contrasta las afirmaciones con fuentes que pueda abrir y leer.
  5. Entrega la versión revisada y explica una decisión en una conversación breve o una alternativa accesible equivalente.
  1. The student drafts an answer and identifies two specific uncertainties.
  2. They request AI feedback on one rubric criterion without asking for a rewrite.
  3. They log three suggestions, the decision to accept or reject each, and supporting evidence.
  4. A peer reviews the reasoning; the student checks claims against sources they can open and read.
  5. They submit a revision and explain one decision in a brief conversation or an equivalent accessible format.

Ejemplo y prompt adaptable

Example and adaptable prompt

En administración, compare dos estrategias para una empresa ficticia puertorriqueña.
Revisa la coherencia entre mi recomendación y los datos del caso. Identifica dos supuestos que debo justificar. Formula preguntas y vincúlalas con el criterio de evidencia de esta rúbrica. No redactes la recomendación final. Si faltan datos, indícalo.
Comparta únicamente materiales propios o autorizados y retire información identificable.
In management, compare two strategies for a fictional Puerto Rican business.
Review the consistency between my recommendation and the case data. Identify two assumptions I need to justify. Ask questions linked to this rubric’s evidence criterion. Do not write the final recommendation. Flag missing data.
Share only your own or authorised materials and remove identifiable information.

Avalúo y criterios para avanzar

Assessment and progression criteria

Evalúe por separado la calidad disciplinaria y la transparencia del proceso. Observe si las revisiones corrigen errores, mejoran argumentos y citan evidencia verificable. No premie el número de prompts. Use una pequeña tarea nueva sin IA para comprobar transferencia. Mantenga una alternativa de retroalimentación docente o entre pares. Avance cuando la secuencia sea viable, las reglas se comprendan y pueda documentar tanto beneficios como dificultades. Si aumenta la dependencia, reduzca el apoyo y añada preguntas de explicación.
Assess disciplinary quality separately from process transparency. Check whether revisions correct errors, strengthen arguments and cite verifiable evidence. Do not reward prompt counts. Use a short new task without AI to check transfer. Retain a faculty or peer-feedback alternative. Progress when the sequence is feasible, rules are understood and both benefits and difficulties are documented. If dependence increases, reduce assistance and add explanation questions.

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Avanzado: diseñar, evaluar y mejorar un piloto

Advanced: design, evaluate and improve a pilot

Meta y preparación

Goal and preparation

Planifique un piloto de cuatro a seis semanas, ajustable al curso. Formule una pregunta acotada: ¿la retroalimentación guiada ayuda a justificar decisiones en un problema nuevo? Defina antes de empezar qué observará, cómo protegerá los datos y qué resultado justificaría continuar, modificar o detener el piloto. Consulte los procedimientos institucionales si pretende investigar o publicar resultados.
Plan a four- to six-week pilot, adjusted to your course. Ask a focused question: does guided feedback help students justify decisions on a new problem? Define observations, data protections and criteria for continuing, revising or stopping before starting. Consult institutional procedures if you intend to conduct research or publish findings.

Secuencia paso a paso

Step-by-step sequence

  1. Recoja una tarea inicial y describa conocimientos previos y condiciones de acceso.
  2. Prepare una intervención delimitada: instrucciones del tutor, fuentes autorizadas, límites y ruta de ayuda humana.
  3. Pruebe casos normales y problemáticos, incluidos datos faltantes, errores y solicitudes de respuesta completa.
  4. Registre versiones, tiempo docente, dificultades de acceso y ejemplos desidentificados de errores.
  5. Aplique una tarea final equivalente y otra de transferencia sin IA. Revise una muestra con un colega usando la misma rúbrica.
  6. Compare patrones y explique posibles factores alternativos antes de decidir si amplía el piloto.
  1. Collect an initial task and describe prior knowledge and access conditions.
  2. Specify the intervention: tutor instructions, authorised sources, boundaries and human help.
  3. Test ordinary and difficult cases, including missing data, errors and requests for complete answers.
  4. Record versions, faculty time, access difficulties and de-identified error examples.
  5. Use an equivalent final task and an AI-free transfer task. Review a sample with a colleague using the same rubric.
  6. Compare patterns and explain alternative factors before expanding the pilot.

Ejemplo y prompt de prueba

Example and testing prompt

En estadística, cree un tutor que pida justificar la selección de una prueba antes de calcular.
Trabaja solo con el caso y la guía proporcionados. Pregunta por la variable, el diseño y los supuestos. Si no puedes determinar si se cumplen, solicita información. No inventes observaciones ni emitas una conclusión estadística sin evidencia.
Compruebe personalmente sus respuestas con casos resueltos. Un tutor personalizado también puede equivocarse.
In statistics, create a tutor that asks students to justify test selection before calculating.
Use only the supplied case and guide. Ask about variables, design and assumptions. If you cannot determine whether assumptions hold, request information. Do not invent observations or draw unsupported statistical conclusions.
Personally check responses against solved cases. A customised tutor can still make mistakes.

Evidencias y decisión de continuidad

Evidence and continuation decision

Informe desempeño independiente, errores, acceso y carga de trabajo, además de satisfacción. Una comparación informal antes/después no demuestra causalidad: pueden influir práctica, dificultad o experiencia previa. Documente límites y resultados desfavorables. Mantenga revisión humana de calificaciones y una vía para corregir decisiones. Amplíe solo si el aprendizaje esperado se observa, el acceso es razonable y el trabajo es sostenible; si no, modifique la actividad y vuelva a evaluarla. Comparta con colegas una ficha de objetivo, procedimiento, resultados y cambios.
Report independent performance, errors, access and workload alongside satisfaction. An informal before/after comparison cannot establish causality: practice, task difficulty or prior experience may matter. Document limitations and unfavourable results. Retain human grade review and a route to correct decisions. Expand only when intended learning is visible, access is reasonable and workload is sustainable; otherwise revise and reassess. Share a brief record of objectives, procedures, results and changes with colleagues.

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Recursos para aplicar esta semana

Resources to use this week

Propuesta editorial de actividad: explique un problema sin IA; solicite una objeción durante la fase autorizada; compruébela; y aplique el concepto a un caso nuevo. Los materiales siguientes ayudan a comunicar y evaluar esa secuencia.

Editorial activity proposal: explain a problem without AI; request a challenge during the authorised phase; verify it; then apply the concept to a new case. The following materials help communicate and assess this sequence.

Materiales descargables

Downloadable Materials

Materiales originales en español, editables y sujetos a adaptación docente. Son propuestas de trabajo, no normas oficiales ni instrumentos con validación psicométrica acreditada.

Original Spanish-language materials, editable and intended for faculty adaptation. These are working proposals, not official rules or instruments with established psychometric validation.

Tres materiales nuevos en español, disponibles para leer, descargar, imprimir o copiar a Word. Son propuestas editoriales adaptables, no políticas aprobadas de la PUCPR ni instrumentos validados. Se conservan los quince Word del archivo local.

Three new Spanish-language resources to read, download, print or copy into Word. They are adaptable editorial proposals, not approved PUCPR policies or validated instruments. The fifteen Word files in the local archive are retained.

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Cláusulas de IA para evaluación por etapas

AI clauses for staged assessment

Tres cláusulas adaptables y un ejemplo de economía. Incluye declaración de uso, privacidad y alternativa de acceso.

Adaptable clauses and an economics example, with disclosure, privacy and an access alternative.

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Rúbrica de uso responsable y aprendizaje demostrado

Responsible use and demonstrated learning rubric

Cuatro criterios con niveles de desempeño y registro de retroalimentación. Evalúa evidencias, no detecta autoría.

Four criteria with performance levels and feedback fields. Assesses evidence rather than detecting authorship.

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Prompts docentes para diálogo y verificación

Faculty prompts for dialogue and verification

Cinco prompts para tutoría, retroalimentación, verificación, casos de Puerto Rico y transferencia independiente.

Five prompts for tutoring, feedback, verification, Puerto Rico cases and independent transfer.

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📄 Cláusulas de IA para prontuarios

📄 AI Clauses for Syllabi

Cuatro niveles de política de IA con lenguaje listo para copiar al prontuario (alineados con la estructura de prontuarios de la PUCPR), la declaración de uso modelo para el estudiante y la tabla de etiquetado evaluación por evaluación.

Four AI policy tiers with copy-ready syllabus language (aligned with PUCPR's syllabus structure), a model student disclosure statement, and the per-assessment labeling table.

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📋 Rúbrica de uso responsable de la IA

📋 Responsible AI Use Rubric

Rúbrica analítica de cuatro criterios (transparencia, verificación crítica, autoría del razonamiento y uso ético) con cuatro niveles de desempeño, notas de aplicación para el docente y alineación con la taxonomía de Bloom.

An analytic rubric with four criteria (transparency, critical verification, authorship of reasoning, ethical use) across four performance levels, with instructor application notes and Bloom's taxonomy alignment.

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💬 Guía de prompts para docentes

💬 Prompt Guide for Faculty

Siete instrucciones modelo para la preparación de cursos —objetivos según Bloom, bancos de preguntas, rúbricas, casos contextualizados en Puerto Rico, retroalimentación, analogías y rediseño de tareas resilientes a la IA— con cuatro principios de uso y precauciones éticas.

Seven model prompts for course preparation —Bloom-aligned objectives, question banks, rubrics, Puerto Rico-contextualized cases, feedback, analogies, and AI-resilient task redesign— with four usage principles and ethical cautions.

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🎓 Cláusulas de IA para cursos graduados y en línea

🎓 AI Clauses for Graduate and Online Courses

Complemento de la plantilla general: cláusulas modelo para cursos graduados, cursos a distancia (verificación por diseño, no por vigilancia) y supervisión de tesis y disertaciones, con tabla de niveles por tipo de actividad graduada.

A complement to the general template: model clauses for graduate courses, distance courses (verification by design, not surveillance), and thesis/dissertation supervision, with a tier table by graduate activity type.

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🎤 Rúbrica de defensa oral y documentación de proceso

🎤 Oral Defense and Process Documentation Rubric

Para evaluar el razonamiento demostrable: cuatro criterios (dominio del contenido, justificación de decisiones, respuesta a preguntas imprevistas, documentación de proceso), protocolo de defensa de 5-10 minutos y banco de preguntas imprevistas adaptables.

For assessing demonstrable reasoning: four criteria (content mastery, decision justification, response to unscripted questions, process documentation), a 5-10 minute defense protocol, and an adaptable bank of unscripted questions.

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🎒 Guía de prompts para estudiantes

🎒 Prompt Guide for Students

Para compartir directamente con sus estudiantes: seis prompts que enseñan a usar la IA para aprender más — modo tutor socrático, autoevaluación pre-examen, retroalimentación sin reescritura, verificación, preparación de defensas orales — y la lista de lo que no conviene pedir.

To share directly with your students: six prompts that teach using AI to learn more — Socratic tutor mode, pre-exam self-assessment, feedback without rewriting, verification, oral defense preparation — plus the list of what not to ask for.

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💼 Cláusulas de IA por disciplina de negocios

💼 AI Clauses by Business Discipline

Cláusulas específicas para contabilidad, finanzas, mercadeo, gerencia y RRHH, economía, y estadística y analítica — cada una anclada en la destreza profesional que el curso protege, con tabla resumen para el prontuario.

Discipline-specific clauses for accounting, finance, marketing, management and HR, economics, and statistics and analytics — each anchored in the professional skill the course protects, with a summary table for the syllabus.

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🧭 Rúbrica de alfabetización en IA del estudiante

🧭 Student AI Literacy Rubric

Evalúa la alfabetización en IA como competencia de programa: comprensión conceptual, uso estratégico, evaluación crítica y ética digital. Incluye notas para usarla como medida directa en ciclos de Assurance of Learning y su alineación con AACSB.

Assesses AI literacy as a program competency: conceptual understanding, strategic use, critical evaluation, and digital ethics. Includes notes for using it as a direct measure in Assurance of Learning cycles and its AACSB alignment.

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🏛️ Guía de prompts para diseño curricular y acreditación

🏛️ Prompt Guide for Curriculum Design and Accreditation

Para decanos y comités: siete instrucciones modelo para mapeo curricular I/R/M, Learning Goals, instrumentos de avalúo, análisis de brechas (closing the loop), actualización de cursos, micro-credenciales y preparación de visitas de acreditación.

For deans and committees: seven model prompts for I/R/M curriculum mapping, Learning Goals, assessment instruments, gap analysis (closing the loop), course updates, micro-credentials, and accreditation visit preparation.

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🏢 Política de IA para departamentos y facultades

🏢 AI Policy for Departments and Colleges

Plantilla operativa de política departamental: principios rectores, comité deliberativo con voz docente y estudiantil, tabla de ámbitos regulados (docencia, avalúo, datos, investigación, formación), registro público de sistemas y ciclo de revisión anual.

An operational departmental policy template: guiding principles, a deliberative committee with faculty and student voice, a regulated-domains table (teaching, assessment, data, research, training), a public systems registry, and an annual review cycle.

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👥 Rúbrica de trabajo colaborativo con IA en equipos

👥 Team AI-Collaboration Rubric

Para proyectos grupales: evalúa la división del trabajo humano-IA documentada en bitácora, la contribución individual verificable, la verificación cruzada (quien genera no verifica) y la declaración grupal. Con notas de aplicación y mini-defensas individuales.

For group projects: assesses the log-documented human-AI division of labor, verifiable individual contribution, cross-verification (whoever generates doesn't verify), and the group declaration. With application notes and individual mini-defenses.

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🔬 Guía de prompts para investigación y supervisión de tesis

🔬 Prompt Guide for Research and Thesis Supervision

Para directores de tesis y comités: seis instrucciones modelo (retroalimentación de capítulos, interrogar el método, síntesis con verificación, simulacro de defensa, consistencia entre capítulos) más el modelo de Declaración de Tecnologías de Asistencia y los límites éticos del director.

For thesis advisors and committees: six model prompts (chapter feedback, interrogating method, verified synthesis, defense simulation, cross-chapter consistency) plus the Assistive Technologies Declaration model and the advisor's ethical limits.

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🗣️ Guion del primer día: la política de IA como conversación

🗣️ First-Day Script: The AI Policy as a Conversation

Agenda de 20 minutos para presentar su política de IA el primer día de clases: normalizar con datos, escuchar la norma estudiantil, justificar cada regla, calibrar con ejemplos aceptable/inaceptable y cerrar el contrato del semestre. Con banco de preguntas y actividad adaptable.

A 20-minute agenda for presenting your AI policy on day one: normalize with data, listen to the student norm, justify each rule, calibrate with acceptable/unacceptable examples, and close the semester's contract. With a question bank and adaptable activity.

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🔍 Rúbrica de análisis crítico de salidas de IA

🔍 AI-Output Critical Analysis Rubric

Para la tarea que ejercita el eslabón más débil de la alfabetización en IA: el estudiante evalúa, verifica y mejora una salida generada por IA. Cuatro criterios (detección de errores, verificación con fuentes, sesgos y omisiones, mejora fundamentada) con variantes por disciplina de negocios.

For the assignment exercising AI literacy's weakest link: students evaluate, verify, and improve an AI-generated output. Four criteria (error detection, source verification, bias and omissions, grounded improvement) with business-discipline variants.

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📊 Guía de prompts para enseñar estadística y analítica

📊 Prompt Guide for Teaching Statistics and Analytics

Para docentes de métodos cuantitativos: generar datasets ficticios con «defectos» sembrados, ejercicios de interpretación de salidas, escenarios de falacias estadísticas, tutor de R/Python/Excel para estudiantes, diagnóstico dialogado de supuestos y traducción de resultados a decisiones gerenciales.

For quantitative methods instructors: generating fictional datasets with seeded "flaws," output-interpretation exercises, statistical fallacy scenarios, an R/Python/Excel tutor for students, dialogued assumption diagnosis, and translating results into managerial decisions.

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Políticas y marcos institucionales

Policies and institutional frameworks

Para el prontuario: especifique el uso permitido por tarea, la evidencia de aprendizaje y la forma de declarar la asistencia de IA. Ofrezca una alternativa de acceso y describa los apoyos autorizados. Las cláusulas de esta edición son propuestas para revisión docente; no sustituyen normas institucionales ni crean sanciones.

For the syllabus: specify permitted use by task, evidence of learning and how AI assistance should be disclosed. Offer an access alternative and describe authorised support. This issue’s clauses are proposals for faculty review; they do not replace institutional rules or create sanctions.

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Acerca de este sitio

About This Site

La Inteligencia Artificial en el Salón de Clases es un boletín semanal curado por el Dr. Edgar Rodríguez, Decano del Colegio de Administración de Empresas de la Pontificia Universidad Católica de Puerto Rico y profesor de economía, estadística y métodos de investigación desde 1996. Su misión es acercar al profesorado universitario la mejor evidencia disponible sobre la integración de la inteligencia artificial en la enseñanza, con rigor académico y aplicabilidad práctica.

AI in the Classroom is a weekly digest curated by Dr. Edgar Rodríguez, Dean of the College of Business Administration at the Pontificia Universidad Católica de Puerto Rico and professor of economics, statistics, and research methods since 1996. Its mission is to bring university faculty the best available evidence on integrating artificial intelligence into teaching, with academic rigor and practical applicability.

Contacto y colaboraciones: edrodrios@pucpr.edu — se aceptan propuestas de artículos invitados, casos docentes y solicitudes de talleres.

Contact and collaborations: edrodrios@pucpr.edu — guest article proposals, teaching cases, and workshop requests are welcome.

Criterios editoriales y correcciones

Boletín curado por el Dr. Edgar Rodríguez. Las recomendaciones editoriales se distinguen de los resultados de investigación y de las normas oficiales. Los materiales deben adaptarse al curso y a las políticas vigentes de cada institución.

Curated by Dr. Edgar Rodríguez. Editorial recommendations are distinguished from research findings and official rules. Materials should be adapted to each course and institution’s current policies.

Esta actualización restaura las descargas y mejora navegación y accesibilidad. Las ediciones históricas conservan su fecha; no todos sus estudios han sido sometidos a una nueva revisión bibliográfica. Para comunicar una corrección, escriba al editor indicando edición y fuente.

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Fuentes de esta edición