Evaluación de la precisión en la citación y la integridad académica mediante el uso de asistentes de inteligencia artificial basados exclusivamente en fuentes documentales del usuario
DOI:
https://doi.org/10.62305/alcon.v6i4.1208Palabras clave:
Alucinaciones de datos; Anclaje de datos; Fuentes cerradas; Integridad académica; Trazabilidad bibliográficaResumen
La llegada de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) a la educación superior ha transformado la producción científica, pero plantea dilemas éticos por la generación de datos y referencias falsas en modelos de arquitectura abierta. Este estudio evaluó la eficacia de los asistentes basados exclusivamente en fuentes documentales del usuario (entornos cerrados o grounding) para asegurar la precisión bibliográfica y fortalecer la integridad académica en la investigación formativa universitaria. A través de un enfoque descriptivo, cuantitativo y transversal, se analizó una muestra no probabilística de estudiantes de sexto semestre de la Carrera de Educación de la UNESUM. Los resultados revelaron que el 93 % presentaba severas dificultades en la gestión documental y extracción de citas textuales. La implementación de herramientas con fuentes restringidas, como NotebookLM, eliminó las referencias apócrifas, redujo la carga operativa mecánica y facilitó la trazabilidad bibliográfica inmediata. Se concluye que el uso guiado de estos asistentes actúa como una barrera metodológica que salvaguarda la honestidad académica y promueve el aprendizaje activo sin sustituir el pensamiento crítico. Este trabajo aporta a los resultados del proyecto de vinculación "Alfabetización e Integración de TIC en prácticas pedagógicas de unidades educativas y comunidades del sur de Manabí".
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