CUESTIONES EN TORNO A LA ÉTICA E INTEGRIDAD CIENTÍFICA.

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Bibliografía:
• Koepsell, D. R. y Ruiz de Chávez, M. H. Ética de la Investigación, Integridad Científica. México: Comisión Nacional de Bioética (CONBIOETICA).
• Salazar-Márquez, R. y Ruiz Mendoza, K. K. (Eds.) (2024). La tarea en tiempos de la Inteligencia Artificial. Ensenada, Baja California: IHCC Publicaciones. ISBN: 978-607-59650-3-1.
• Cámara Molina, J. C. (2024). El uso de la IA como herramienta para la investigación académica: políticas editoriales y condicionantes éticos en el camino hacia su normalización. Derecom, Ediciones Complutense. DOI: 10.5209/dere.98112.
• Carrión Espinosa, W. E., Bravo Bravo, V., Yánez Romero, M. E. y Beltrán Balarezo, C. E. (2022). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Preservación de la Originalidad y la Integridad Académica en estudiantes Universitarios. Journal of Science and Research, 7(2). E-ISSN: 2528-8083.
• Cerrillo i Martínez, A. (2024). El fomento de la integridad académica en tiempos de la inteligencia artificial generativa. Docencia y Derecho, (24), 17-39.
• Masbernat, P., Cornejo-Plaza, I. y Cippitani, R. (2024). La integridad científica en la formación universitaria en el contexto de la inteligencia artificial. Revista de Educación y Derecho (Education and Law Review), II Número Extraordinario. ISSN: 2013-584X. DOI: 10.1344/REYD2024.2-Extraordinario.49189.
• Galli, M. G., Kanobel, M. C., Pavelek, I., Chaparro, A. e Ithurralde, P. Integridad académica y uso de Inteligencia Artificial Generativa: Desafíos éticos para la educación del siglo XXI. Ponencia presentada en el 1er Congreso Internacional en Inteligencia Artificial y Educación (CIIAE): "Educar en la era de la inteligencia artificial generativa".

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OSVALDO DANIEL SANCHEZ PEREZ

Mexico

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CUESTIONES EN TORNO A LA ÉTICA E INTEGRIDAD CIENTÍFICA.Version en ligne Bibliografía: • Koepsell, D. R. y Ruiz de Chávez, M. H. Ética de la Investigación, Integridad Científica. México: Comisión Nacional de Bioética (CONBIOETICA). • Salazar-Márquez, R. y Ruiz Mendoza, K. K. (Eds.) (2024). La tarea en tiempos de la Inteligencia Artificial. Ensenada, Baja California: IHCC Publicaciones. ISBN: 978-607-59650-3-1. • Cámara Molina, J. C. (2024). El uso de la IA como herramienta para la investigación académica: políticas editoriales y condicionantes éticos en el camino hacia su normalización. Derecom, Ediciones Complutense. DOI: 10.5209/dere.98112. • Carrión Espinosa, W. E., Bravo Bravo, V., Yánez Romero, M. E. y Beltrán Balarezo, C. E. (2022). Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Preservación de la Originalidad y la Integridad Académica en estudiantes Universitarios. Journal of Science and Research, 7(2). E-ISSN: 2528-8083. • Cerrillo i Martínez, A. (2024). El fomento de la integridad académica en tiempos de la inteligencia artificial generativa. Docencia y Derecho, (24), 17-39. • Masbernat, P., Cornejo-Plaza, I. y Cippitani, R. (2024). La integridad científica en la formación universitaria en el contexto de la inteligencia artificial. Revista de Educación y Derecho (Education and Law Review), II Número Extraordinario. ISSN: 2013-584X. DOI: 10.1344/REYD2024.2-Extraordinario.49189. • Galli, M. G., Kanobel, M. C., Pavelek, I., Chaparro, A. e Ithurralde, P. Integridad académica y uso de Inteligencia Artificial Generativa: Desafíos éticos para la educación del siglo XXI. Ponencia presentada en el 1er Congreso Internacional en Inteligencia Artificial y Educación (CIIAE): "Educar en la era de la inteligencia artificial generativa". par OSVALDO DANIEL SANCHEZ PEREZ Estudiante 6.1 La ética de la investigación y la integridad científica: ¿Qué es y por qué importa? Investigador La ética de la investigación se refiere a principios morales que guían la conducción de la investigación, con énfasis en el respeto y la protección de los participantes y el impacto social. Busca responder qué está correcto o incorrecto hacer, considerando también el bienestar de humanos y animales y el resultado para la sociedad (Hosseini et al., 2023; Koepsell & Ruiz de Chávez, 2015). La integridad científica, por su parte, es la honestidad y fiabilidad del proceso investigativo en sí mismo, y Estudiante 6.2.1 Mala conducta científica y conflicto de intereses: ¿Cuáles son las formas principales de mala conducta? Investigador Las formas principales son: (1) Fabricación de datos: inventar resultados y registrarlos como reales (p. ej. Stapel); (2) Falsificación de datos: manipular u omitir datos para ajustarlos a una hipótesis; (3) Plagio: tomar ideas o palabras ajenas sin crédito; (4) Prácticas de investigación cuestionables (QRPs): sesgos de publicación o dividir un estudio para multiple publicaciones, inflando el currículum (Koepsell & Ruiz de Chávez, 2015). También existen conflictos de intereses cuando financiamie Estudiante 6.2.3 Los criterios Turnitin: ¿Qué tipos de plagio reconoce y cómo se deben usar estas herramientas? Investigador Turnitin no es un detector de plagio por sí mismo, sino una herramienta de detección de similitudes que ayuda a identificar coincidencias textuales. Tipos de plagio incluyen: directo (copiar sin citar), parafraseo inapropiado, plagio mosaico, autoplagio, y falsa autoría. Las buenas prácticas implican gestionar fuentes desde el inicio, citar correctamente (APA, MLA, Chicago), distinguir entre cita textual, parafrasis e idea propia, y usar los informes de similitud para aprender y mejorar la citac Estudiante 6.2.5 La regulación de la investigación en México: ¿Qué comités intervienen y qué revisan? Investigador En México, la regulación se apoya en principios internacionales y se implementa a través de comités institucionales. Comités de investigación evalúan validez científica y metodológica, asegurando rigor; comités de ética en investigación salvaguardan derechos y bienestar de los sujetos y revisan protocolos; comités de bioética y de bioseguridad manejan dilemas clínicos, seguridad de la investigación y riesgos biológicos. También existen comités hospitalarios de bioética que asesoran en práctica c Estudiante 6.2.6 La integridad científica en el contexto de la IA Generativa: ¿Cuáles son los principales problemas y debates? Investigador La IA Generativa plantea varias cuestiones: (i) Autoría y responsabilidad: la IA no puede ser autora; los autores humanos deben asumir la responsabilidad total del contenido generado. (ii) Originalidad y plagio: la IA puede generar texto que no duplica fuentes, pero se basa en patrones aprendidos; usarla sin atribución puede ser una forma de plagio y, a veces, puede generar referencias falsas. (iii) Sesgos algorítmicos y veracidad: los modelos pueden reproducir sesgos y presentar información des

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