Fortalecimiento de la integridad académica a través de la IA. Estrategias de prevención del plagio en la era digital

Autores/as

  • Edwin Gerardo Acuña Acuña Universidad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología, San José, Costa Rica

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, Integridad Académica, Prevención de Plagio, Ciencias de la Información, Propiedad Intelectual

Resumen

Este estudio se adentra en el impacto cualitativo de la inteligencia artificial (IA) en la detección y prevención del plagio dentro de las Ciencias de la Información, con el objetivo de reforzar la integridad académica y proteger la propiedad intelectual. Mediante un enfoque cualitativo y bibliográfico, la investigación examina casos reales y literatura relacionada con las tecnologías de IA, enfocándose en las perspectivas de académicos y profesionales en la lucha contra el plagio. Se espera que los hallazgos proporcionen una comprensión profunda de las dinámicas y la eficacia de la IA en contextos académicos, destacando los desafíos, oportunidades y mejores prácticas para su implementación. El estudio anticipa el reconocimiento de la IA como una herramienta valiosa, aunque compleja, en la lucha contra el plagio, contribuyendo a un marco académico más ético y seguro. Se recomienda la integración de métodos de IA en los procesos de revisión y verificación de trabajos científicos para fortalecer la originalidad y la integridad del conocimiento académico.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Edwin Gerardo Acuña Acuña, Universidad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología, San José, Costa Rica

Nacido en San José, Costa Rica, el 16 de mayo de 1975, y actualmente residente en Montes de Oca, San José, Costa Rica, es un destacado académico y profesional con una reconocida trayectoria internacional. Es revisor internacional de prestigiosas revistas indexadas en SCOPUS, Web of Science (WoS) y Scielo, cubriendo áreas como ingeniería, educación, investigación cuantitativa y cualitativa, y matemáticas. Posee un Doctorado en Matemáticas, una Ingeniería en Sistemas, una Maestría en Finanzas e Intermediarios Financieros, una Maestría en Gerencia de Recursos Humanos y una Licenciatura en Docencia. Su distinguida carrera abarca campos como Matemáticas, Finanzas, Minería de Datos y Estadística, impartiendo cátedra en prestigiosas universidades de Costa Rica. Con más de 23 años de experiencia profesional y académica, se ha especializado en Matemáticas y Economía, destacándose en la publicación y revisión de materiales académicos para editoriales reconocidas en toda América Latina. Ha escrito nueve libros, desde "El Legado del Jade" hasta un libro sobre Minería de Datos, y más de 33 artículos internacionales en matemáticas, educación, ingeniería e investigaciones cuantitativas. Actualmente, es Analista en Mejora Continua de procesos educativos universitarios y coordina proyectos de investigación en ingeniería, además de participar activamente en Múltiples proyectos internacionales, consolidando su reputación como líder en su campo. Ha representado a Costa Rica como ponente en congresos internacionales en Japón, Portugal, Chile, México, entre otros, y tiene amplia experiencia en el uso de tecnologías educativas.

Citas

Abbate, R., Caterino, M., Fera, M., & Caputo, F. (2022). Maintenance Digital Twin using vibration data. Procedia Computer Science, 200, 546-555. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.252

Acuña Acuña, EG (2023). Aplicación de Minería de Datos e Internet de las Cosas (IoT) para productos Biomédicos. Revisión Tecno. Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad /Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad, 13 (1), 145–169. https://doi.org/10.37467/revtechno.v12.3444

Almutairi, M., Alharbi, T. A. F., & Timmins, F. (2023). Perceptions of nursing students and faculty members towards academic integrity and professionalism in Saudi Arabia: A cross-sectional study. Nurse Education Today, 130, 105942. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2023.105942

Baker-Gardner, R., & Eaton, S. E. (2024). Academic Integrity. In Reference Module in Social Sciences. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-95689-5.00075-4

Bin-Nashwan, S. A., Sadallah, M., & Bouteraa, M. (2023). Use of ChatGPT in academia: Academic integrity hangs in the balance. Technology in Society, 75, 102370. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102370

Çelik, Ö. (2023). Developing a multipronged academic integrity policy writing tool for secondary schools. International Journal of Educational Development, 100, 102807. https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2023.102807

De Souza Pinheiro, Gisele, Pontin Darsie, Marta María y Beirigo Lopes, Thiago. (2024). Peirce, Saussure y Duval: un posible diálogo epistemológico entre teorías. Areté, Revista Digital del Doctorado en Educación, 10 (19), 35-51. https://doi.org/10.55560/arete.2024.19.10.2

Du, P., Wang, F.-F., & Wang, J. (2023). On a simplified multi-layered plate model of growth: Asymptotic analyses and numerical implementation. Thin-Walled Structures, 191, 111100. https://doi.org/10.1016/j.tws.2023.111100.

Eminoğlu, A., & Çelikkanat, Ş. (2024). Assessment of the relationship between executive nurses’ leadership self-efficacy and medical artificial intelligence readiness. International Journal of Medical Informatics, 184, 105386. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2024.105386

Fadli, S., & Rawal, B. S. (2023). Quantum bionic advantage on near-term cloud ecosystem. Optik, 272, 170295. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2022.170295.

Fang, J., Zheng, Q., Cai, C., Chen, H., & Zhang, H. (2023). Deep reinforcement learning method for turbofan engine acceleration optimization problem within full flight envelope. Aerospace Science and Technology, 136, 108228. https://doi.org/10.1016/j.ast.2023.108228

Garcia Romero, M. M., & Saavedra Acevedo, G. S. (2024). Programa “descubro y autorregulo mis conocimientos” para mejorar las competencias digitales. Areté, Revista Digital del Doctorado en Educación, 10(19), 183–202. https://doi.org/10.55560/arete.2024.19.10.10

Geda, M. W., Tang, Y. M., & Lee, C. K. M. (2024). Applications of artificial intelligence in Orthopaedic surgery: A systematic review and meta-analysis. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 133(Part D), 108326. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108326

Gupta, R., Roy, S., Das, T., & Sen (De), A. (2024). Quantum illumination with noisy probes: Conditional advantages of non-Gaussianity. Physics Letters A. https://doi.org/10.1016/j.physleta.2024.129446.

Haldorai, A. (2023). A review on artificial intelligence in internet of things and cyber physical systems. Journal of Computer and Natural Sciences, 3(1), 12–23. https://doi.org/10.53759/181X/JCNS202303002.

Jared, B., Hanna, K., & Piras, S. (2023). Academic integrity in nursing: What nurse leaders and faculty need to know now. Journal of Professional Nursing, 48, 107-111. https://doi.org/10.1016/j.profnurs.2023.07.002

Lee, C.-C., & Yan, J. (2024). Will artificial intelligence make energy cleaner? Evidence of nonlinearity. Applied Energy, 363, 123081. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123081

Lee, Y., Shin, T., Tessier, L., Javidan, A., Jung, J., Hong, D., Strong, A. T., McKechnie, T., Malone, S., Jin, D., Kroh, M., & Dang, J. T. (2024). Harnessing Artificial Intelligence in Bariatric Surgery: Comparative Analysis of ChatGPT-4, Bing, and Bard in Generating Clinician-Level Bariatric Surgery Recommendations. Surgery for Obesity and Related Diseases. https://doi.org/10.1016/j.soard.2024.03.011

Liyanage, M., Braeken, A., Shahabuddin, S., & Ranaweera, P. (2023). Open RAN security: Challenges and opportunities. Journal of Network and Computer Applications, 214, 103621. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2023.103621

Lu, Y., Sigov, A., Ratkin, L., Ivanov, L. A., & Zuo, M. (2023). Quantum computing and industrial information integration: A review. Journal of Industrial Information Integration, 35, 100511. https://doi.org/10.1016/j.jii.2023.100511.

Ma, C., Xue, D., Li, S., Zhou, Z., Zhu, Y., & Guo, X. (2022). Compliance minimisation of smoothly varying multiscale structures using asymptotic analysis and machine learning. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 395, 114861. https://doi.org/10.1016/j.cma.2022.114861.

Ma, L., & Huang, R. (2024). Asymptotic stability and fold bifurcation analysis in Caputo–Hadamard type fractional differential system. Chinese Journal of Physics, 88, 171-197. https://doi.org/10.1016/j.cjph.2024.01.028.

Ossai, M. C., Ethe, N., Edougha, D. E., & Okeh, O. D. (2023). Academic integrity during examinations, age and gender as predictors of academic performance among high school students. International Journal of Educational Development, 100, 102811. https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2023.102811

Pinheiro, G. de S., Darsie, M. M. P., & Lopes, T. B. (2024). Peirce, Saussure y Duval: Un posible diálogo epistemológico entre teorías. Areté, Revista Digital del Doctorado en Educación, 10(19), 35–51. https://doi.org/10.55560/arete.2024.19.10.2

Qin, M., Hu, W., Qi, X., & Chang, T. (2024). Do the benefits outweigh the disadvantages? Exploring the role of artificial intelligence in renewable energy. Energy Economics, 131, 107403. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107403

Ríos Cabrera, P., Ruiz Bolívar, C., Paulos Gomes, T., & León Beretta, R. M. (2023). Desarrollo de una escala para medir competencias investigativas en docentes y estudiantes universitarios. Areté, Revista Digital del Doctorado en Educación, 9(17), 147–169. https://doi.org/10.55560/arete.2023.17.9.7

Schramm, S., Wehner, C., & Schmid, U. (2023). Comprehensible Artificial Intelligence on Knowledge Graphs: A survey. Journal of Web Semantics, 79, 100806. https://doi.org/10.1016/j.websem.2023.100806

Soret, Z., & Guillen, A. (2024). Modelos y estrategias de enseñanza para plataformas e-learning en cursos basados de educación por competencias. Areté, Revista Digital del Doctorado del Educación, 10(19), 87–102. https://doi.org/10.55560/arete.2024.19.10.5

Schramm, S., Wehner, C., & Schmid, U. (2023). Comprehensible Artificial Intelligence on Knowledge Graphs: A survey. Journal of Web Semantics, 79, 100806. https://doi.org/10.1016/j.websem.2023.100806

Wu, X., & Lai, I. K. W. (2022). The use of 360-degree virtual tours to promote mountain walking tourism: Stimulus–organism–response model. Information Technology and Tourism, 24(1), 85-107. https://doi.org/10.1007/s40558-021-00218-1

Xi, N., Chen, J., Gama, F., Riar, M., & Hamari, J. (2023). The challenges of entering the metaverse: An experiment on the effect of extended reality on workload. Information Systems Frontiers, 25(2), 659-680. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10244-x

Zhang, L., Anjum, M. A., & Wang, Y. (2023). The impact of trust-building mechanisms on purchase intention towards metaverse shopping: The moderating role of age. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-19. https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2184594

Zhang, L.-L., & Wang, X. (2023). Soliton solution and asymptotic analysis of the three-component Hirota–Satsuma coupled KdV equation. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 612, 128481. https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.128481.

Descargas

Publicado

2024-10-18

Cómo citar

Acuña Acuña, E. G. . (2024). Fortalecimiento de la integridad académica a través de la IA. Estrategias de prevención del plagio en la era digital . Areté, Revista Digital Del Doctorado En Educación, 10(ee), 49–67. Recuperado a partir de http://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_arete/article/view/29452

Número

Vol. 10 Núm. ee (2024): Edición Especial "Educación e Inteligencia Artificial: amenazas, retos y oportunidades"

Sección

Artículos de Investigación

Licencia

Derechos de autor 2024 Edwin Gerardo Acuña Acuña

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Esta revista provee acceso libre, inmediato a su contenido bajo el principio de que hacer disponible gratuitamente la investigación al público, lo cual fomenta un mayor intercambio de conocimiento global.

Los autores que publican en Areté, Revista Digital del Doctorado en Educación, están de acuerdo con los siguientes términos:

  1. Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a la revista el derecho de ser la primera publicación del trabajo, al igual que licenciado bajo una Creative Commons Attribution License que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista.
  2. Los autores pueden establecer por separado acuerdos adicionales para la distribución no exclusiva de la versión de la obra publicada en la revista (por ejemplo, situarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista y no se use para fines comerciales.
  3. Los contenidos e imágenes que se incluyen en los artículos son responsabilidad del autor/es. Areté, Revista Digital del Doctorado en Educación, no se hace responsable de la información incluida en ellos.
  4. Los autores están de acuerdo con la licencia de uso utilizada por la revista, con las condiciones de auto-archivo y con la política de acceso abierto.
  5. Se permite a los autores difundir electrónicamente (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su propio sitio web) la versión publicada de sus obras, ya que favorece su circulación y difusión más temprana y con ello un posible aumento en su citación y alcance entre la comunidad académica.
  6. En caso de reutilización de las obras publicadas, debe mencionarse la existencia y especificaciones de la licencia de uso, además de mencionar la autoría y fuente original de su publicación.