Evaluation of citation accuracy and academic integrity through the use of artificial intelligence assistants based exclusively on user-provided documentary sources
DOI:
https://doi.org/10.62305/alcon.v6i4.1208Keywords:
Data hallucinations; Data grounding, Closed sources; Academic integrity; Bibliographic traceabilityAbstract
The arrival of Generative Artificial Intelligence (GAI) in higher education has transformed scientific output, yet it raises ethical dilemmas due to the generation of false data and fake references in open-architecture models. This study evaluated the effectiveness of AI assistants based exclusively on user-provided documents (closed environments or grounding) to ensure bibliographic accuracy and strengthen academic integrity in undergraduate formative research. Using a descriptive, quantitative, and cross-sectional approach, a non-probability sample of sixth-semester Education students at UNESUM was analyzed. The results revealed that 93% faced severe difficulties in document management and textual citation extraction. Implementing restricted-source tools, such as NotebookLM, eliminated apocryphal references, reduced mechanical workload, and facilitated immediate bibliographic traceability. The study concludes that the guided use of these assistants serves as a methodological barrier that safeguards academic honesty and fosters active learning without replacing independent critical thinking. This work contributes to the outcomes of the community outreach project " Alfabetización e Integración de TIC en prácticas pedagógicas de unidades educativas y comunidades del sur de Manabí”
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