Academic Integrity as a Way to Promote Workplace Ethical Behaviour

Guerrero-Dib, Jean Gabriel; Portales, Luis; Gallego, Daniela

doi:10.1007/978-3-031-43292-7_11

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“…Solo aquellos alumnos que utilicen la IAG de forma crítica y responsable aprenderán a manejar unas herramientas que formarán parte de su ámbito profesional. Por el contrario, aquellos que las empleen para obtener mejores calificaciones sin merecerlo trasladarán sus inseguridades y malas prácticas al plano laboral (Guerrero-Dib et al, 2023).…”

Section: Impacto En El Alumnadounclassified

El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica

Gallent Torres,

Zapata González,

Ortego Hernando

2023

RELIEVE

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La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha revolucionado el ámbito de la educación superior, y ha abierto el debate en torno al potencial de herramientas como ChatGPT, Humata.ai o Sudowrite en los procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación. Si bien su integración en este contexto presenta numerosas oportunidades (i.e., retroalimentación instantánea, generación de recursos y materiales docentes, aprendizaje adaptativo, interactividad, etc.), también plantea importantes desafíos que ponen en entredicho la ética y la integridad académica como la fiabilidad de la información, la transparencia respecto a las fuentes utilizadas o la privacidad y seguridad de los datos. El objetivo de este artículo es examinar, desde una triple perspectiva (alumnado, profesorado y centro), las implicaciones éticas de su uso en educación superior. Se busca también analizar su impacto en aspectos vinculados con la seguridad, accesibilidad, sostenibilidad e, incluso, nuevas formas de plagio y fraude académico que suplanten la autoría. A partir de la revisión bibliográfica realizada, y según lo que plantean algunos autores, se explorarán posibilidades de integración de la IAG en las aulas universitarias, mediante prácticas pedagógicas que orienten al alumnado en su correcta utilización, y permitan al profesorado buscar nuevos enfoques educativos. Este proceso de transformación exigirá el establecimiento de unas directrices claras que se ajusten a los códigos éticos y las políticas de integridad de las instituciones de educación superior. En definitiva, la reflexión sobre cómo aunar educación, innovación e integridad académica brindará a la comunidad universitaria una nueva oportunidad para impulsar mejoras en la enseñanza universitaria.

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Section: Impacto En El Alumnadounclassified

El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica

Gallent Torres,

Zapata González,

Ortego Hernando

2023

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“…Academic integrity encompasses a broad spectrum of ethical practices essential for the development of a reliable and trustworthy academic environment. Guerrero-Dib et al (2023) give emphasis to the correlation between academic integrity and workplace ethics, advocating for demographic analysis, targeted interventions, continuous reminders of the benefits of ethical behaviour and the implementation of recognition schemes to incentivise it. They stress the importance of addressing academic dishonesty to prevent a culture of impunity and deterioration of ethical standards.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Academic Dishonesty or Academic Integrity? Using Natural Language Processing (NLP) Techniques to Investigate Positive Integrity in Academic Integrity Research

Lancaster

2021

J Acad Ethics

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Is academic integrity research presented from a positive integrity standpoint? This paper uses Natural Language Processing (NLP) techniques to explore a data set of 8,507 academic integrity papers published between 1904 and 2019.Two main techniques are used to linguistically examine paper titles: (1) bigram (word pair) analysis and (2) sentiment analysis. The analysis sees the three main bigrams used in paper titles as being “academic integrity” (2.38%), “academic dishonesty” (2.06%) and “plagiarism detection” (1.05%). When only highly cited papers are considered, negative integrity bigrams dominate positive integrity bigrams. For example, the 100 most cited academic integrity papers of all time are three times more likely to have “academic dishonesty” included in their titles than “academic integrity”. Similarly, sentiment analysis sees negative sentiment outperforming positive sentiment in the most cited papers.The history of academic integrity research is seen to place the field at a disadvantage due to negative portrayals of integrity. Despite this, analysis shows that change towards positive integrity is possible. The titles of papers by the ten most prolific academic integrity researchers are found to use positive terminology in more cases that not. This suggests an approach for emerging academic integrity researchers to model themselves after.

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Academic Integrity as a Way to Promote Workplace Ethical Behaviour

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El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica

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Academic Dishonesty or Academic Integrity? Using Natural Language Processing (NLP) Techniques to Investigate Positive Integrity in Academic Integrity Research

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