Objetivos y Descripción de la Propuesta:

1. 1. Familiarizar a la comunidad universitaria con la inteligencia artificial (IA): Orientar a estudiantes y docentes en el funcionamiento de la IA, su alcance y sus limitaciones, ayudándoles a identificar qué problemas puede resolver esta tecnología y cuáles escapan a sus capacidades actuales.
2. 2. Selección de herramientas de IA adecuadas: Facilitar la elección de herramientas de IA adecuadas para cada tarea específica mediante un repositorio accesible que reúna información actualizada y una red social para el intercambio de conocimientos sobre IA.
3. 3. Competencias en IA y generación de prompts: Proveer capacitación en competencias clave para el uso de IA, haciendo énfasis en el diseño de prompts efectivos y en el uso ético de esta tecnología, con el fin de mejorar la precisión y responsabilidad en sus aplicaciones.
4. 4. Tutoría personalizada con IA: Implementar un sistema de TutorIA autoguiado, que permita a cada estudiante recibir retroalimentación personalizada, adaptada a su progreso y necesidades específicas.

Descripción de la Propuesta:

El proyecto tiene como objetivo capacitar a la comunidad académica de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en el uso adecuado, ético y eficaz de la inteligencia artificial (IA), con un enfoque en estudiantes y profesores. La propuesta busca construir un entorno formativo, tanto teórico como práctico, que permita a los usuarios no solo entender los fundamentos de la IA, sino también desarrollar las habilidades y competencias necesarias para aplicarla de manera consciente y productiva en distintos contextos académicos y profesionales.

Para cumplir con estos objetivos, el proyecto se estructura en cuatro ejes principales:

1. 1. Formación teórica y práctica en IA: Se implementarán cursos y talleres que se desarrollarán en colaboración con el Instituto de Ciencias de la Educación de la UPM (ICE-UPM). Se propone impartir al menos dos cursos anuales, uno dirigido a estudiantes y otro al personal docente y administrativo. Estos cursos cubrirán el funcionamiento básico de los algoritmos de IA, su potencial de aplicación, sus limitaciones y los criterios para identificar qué tareas pueden resolverse de forma eficiente mediante IA y cuáles no. La formación también abordará el diseño de prompts efectivos, lo que permitirá a los usuarios obtener resultados de calidad y mejorar su interacción con sistemas basados en IA.
2. 2. Conferencias y seminarios en distintas Escuelas de la UPM: Para extender la accesibilidad y el alcance de la formación en IA, se ofrecerán una serie de conferencias y seminarios en diversas Escuelas de la UPM, adaptados a las necesidades de cada área de conocimiento. Estos eventos brindarán una visión general de la IA aplicada y su rol en áreas específicas como ingeniería, arquitectura, ciencias sociales y administración. Además, estos espacios servirán como foros para el debate ético y las buenas prácticas en el uso de la IA, involucrando a la comunidad universitaria en una reflexión crítica y responsable.
3. 3. Creación de una plataforma web para la comunidad universitaria: Con el fin de consolidar los recursos y promover el intercambio de conocimiento, se desarrollará una plataforma web de acceso abierto, que funcionará como un centro de referencia en herramientas y aplicaciones de IA. La plataforma ofrecerá:
   • o Un repositorio actualizado de herramientas de IA, organizadas por categorías y con descripciones detalladas sobre su uso y limitaciones.
   • o Ejemplos de casos prácticos en los que se ilustra cómo utilizar estas herramientas en diferentes contextos, desde el análisis de datos hasta la generación de contenidos.
   • o Recomendaciones sobre en qué situaciones y tareas resulta más conveniente el uso de determinadas herramientas de IA.
   • o Un foro de discusión y una red social interna, que permitirá a los usuarios compartir experiencias, resolver dudas y recibir retroalimentación de otros miembros de la comunidad. Esta red interna también fomentará el aprendizaje colaborativo y la construcción de conocimiento compartido sobre el uso de la IA en la universidad.
   • 4. Desarrollo de un sistema de tutoría personalizada mediante IA: Se lanzará una iniciativa piloto en la que se diseñará y probará un sistema de tutoría personalizada basado en IA, dirigido a aquellos estudiantes que deseen mejorar su rendimiento académico con el apoyo de un tutor virtual. Estos tutores estarán diseñados para ofrecer orientación y soporte a los estudiantes a lo largo del curso en aspectos como:
   • o Organización de horarios y planificación de estudios en función de las asignaturas y las cargas de trabajo de cada alumno.
   • o Sugerencias de materiales de estudio (libros, artículos, vídeos, podcasts) en función del progreso y necesidades académicas de cada estudiante.
   • o Herramientas de autoevaluación y retroalimentación que ayuden a los estudiantes a identificar sus áreas de mejora y a reforzar sus competencias.
   • o Seguimiento del rendimiento académico y recomendaciones personalizadas para optimizar el tiempo de estudio y alcanzar sus objetivos académicos de manera eficaz.

Este sistema de tutoría virtual no solo permitirá una experiencia personalizada, sino que también fomentará la autonomía y la autorregulación del estudiante, promoviendo un aprendizaje adaptativo y continuo a lo largo de su formación universitaria.

Implementación y Evaluación:

Para asegurar la viabilidad y éxito del proyecto, se establecerán métricas de evaluación en cada fase. En el caso de los cursos y conferencias, se recabarán datos sobre el número de participantes, la satisfacción y la utilidad percibida. La plataforma web será monitoreada en función del tráfico de usuarios, la participación en el foro y la frecuencia de uso de los recursos ofrecidos. En cuanto a los tutores virtuales, se analizarán tanto la aceptación entre los estudiantes como los efectos en su rendimiento académico, con el fin de adaptar y mejorar continuamente las funcionalidades de estos sistemas.

Conclusión

La propuesta representa un esfuerzo integral por integrar la IA en el entorno educativo de la UPM, dotando a su comunidad de las herramientas y competencias necesarias para enfrentar los retos y oportunidades que esta tecnología ofrece en el ámbito académico y profesional. A través de esta propuesta, la UPM aspira a convertirse en un referente de innovación en la enseñanza y en el uso ético y efectivo de la IA.

Bibliografía recomendada como base del proyecto:

A continuación se muestra una bibliografía actualizada y recomendada para abordar de manera integral el tema de la inteligencia artificial en el ámbito educativo y su impacto ético, técnico y práctico:

Fundamentos y Técnicas de Inteligencia Artificial

1. • 1. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson. Es una referencia fundamental sobre los principios y algoritmos de IA, adecuada tanto para estudiantes como para docentes.
   • 2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Esta referencia proporciona una base teórica y práctica en el aprendizaje profundo, cubriendo desde conceptos básicos hasta aplicaciones avanzadas.
   • 3. Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press. Aborda el aprendizaje automático desde un enfoque probabilístico, útil para comprender los fundamentos estadísticos de la IA.
   • 4. SAS Institute (2024). "Artificial Intelligence. What it is and why it matters." Enlace. Se trata de un recurso on line que proporciona una introducción accesible a los fundamentos y la importancia de la IA en distintos sectores.
   • 5. BBC (2024). "What is AI, how does it work and what can it be used for?" Enlace. Aporta una explicación clara de cómo funciona la IA y sus aplicaciones actuales, útil como recurso introductorio para nuevos estudiantes.

Aplicaciones Prácticas de la IA

1. • 6. Chollet, F. (2018). Deep Learning with Python. Manning Publications. Es una introducción práctica a la implementación de IA con herramientas como Python y TensorFlow, ideal para proyectos de IA aplicada.
   • 7. Flach, P. (2012). Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press. Cubre técnicas de aprendizaje automático y ejemplos prácticos de su aplicación en problemas reales.
   • 8. Geron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2nd Edition). O'Reilly Media. Esta referencia es una guía práctica en herramientas populares para el aprendizaje automático, adecuada para cursos y talleres prácticos.
   • 9. Dorik AI (2024). "How Does AI Work: A Complete Overview." https://dorik.com/blog/how-does-ai-work. Proporciona una visión general completa del funcionamiento de la IA, con explicaciones accesibles sobre sus conceptos y procesos técnicos.

Ética y Uso Responsable de la IA

1. • 10. Eubanks, V. (2018). Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. St. Martin's Press. Análisis crítico sobre el impacto de la IA en poblaciones vulnerables y su potencial para perpetuar desigualdades.
   • 11. O'Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown. Examen de cómo los algoritmos pueden producir efectos negativos en la sociedad y por qué es crucial un uso ético de la IA.
   • 12. Whittlestone, J., Nyrup, R., Alexandrova, A., & Dihal, K. (2019). Ethical and Societal Implications of Algorithms, Data, and Artificial Intelligence: A Roadmap for Research. Nuffield Foundation. Es un artículo que explora las implicaciones éticas de la IA y su impacto en la sociedad.

Didáctica y Métodos de Enseñanza de IA

1. • 13. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. Incluye enfoques pedagógicos que pueden ayudar a estructurar cursos y contenidos sobre IA en el ámbito educativo.
   • 14. Meyer, J. H., & Land, R. (2005). Threshold Concepts and Troublesome Knowledge: Linkages to Ways of Thinking and Practising within the Disciplines. Educational Philosophy and Theory. Proporciona un marco útil para diseñar el aprendizaje en campos complejos como la IA.
   • 15. Colchester, K., Hagras, H., Alghazzawi, D., & Aldabbagh, G. (2017). A Survey of Artificial Intelligence Techniques Employed for Adaptive Educational Systems within E-Learning Platforms. Journal of Artificial Intelligence and Education. Describe cómo la IA se usa en plataformas educativas para personalizar el aprendizaje.

IA en la Educación Superior

1. • 16. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson. Analiza el potencial de la IA en la educación y proporciona recomendaciones para su implementación en el ámbito universitario.
   • 17. Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Polity. Discusión sobre los límites éticos y prácticos de la IA en la educación, útil para el desarrollo de políticas universitarias de IA.
   • 18. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign. Revisión sobre los beneficios y desafíos de la IA en el aprendizaje y recomendaciones prácticas para docentes.
   • 19. Miquido (2024). "How is Artificial Intelligence Used in Education?" https://www.miquido.com/blog/how-is-ai-used-in-education/. Explicación sobre cómo la IA puede transformar la educación, con ejemplos prácticos y beneficios en la personalización del aprendizaje.
   • 20. Guzder, Kristin (2024). "What is the Role of Artificial Intelligence in Education?" High Speed Training. https://www.highspeedtraining.co.uk/hub/artificial-intelligence-in-education/. Recurso que describe los roles y aplicaciones de la IA en el entorno educativo y su potencial para mejorar la experiencia de aprendizaje.
   • 21. OpenLearning (2024). "AI in Education: Benefits, Challenges, and Best Practices." https://blog.openlearning.com/ai-in-education. Discusión sobre los beneficios y desafíos de la IA en la educación, junto con recomendaciones prácticas para su implementación ética y efectiva.

Desarrollo de Competencias en IA

1. • 22. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521(7553), 436–444. Artículo de referencia en el aprendizaje profundo que ofrece una visión avanzada de la tecnología y sus aplicaciones.
   • 23. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W. W. Norton & Company. Explora cómo la IA está transformando la economía y la educación, contextualizando su impacto más allá de la tecnología.

Esta bibliografía proporciona una amplia gama de perspectivas sobre la IA, desde sus fundamentos técnicos y aplicaciones prácticas hasta su integración en el ámbito educativo y las consideraciones éticas esenciales para su uso adecuado en la universidad.

Figura I: Cómo resume graficamente nuestra propuesta de proyecto la misma IA.

CONTINUIDAD:

Este proyecto representa una extensión y profundización de los esfuerzos previos en innovación educativa llevados a cabo por el grupo Innovatio Educativa Tertio Millennio. En convocatorias anteriores, el grupo abordó diversas metodologías innovadoras en la enseñanza, explorando formas de mejorar la experiencia educativa en la universidad. Sin embargo, esta es la primera ocasión en que se enfoca en desarrollar competencias específicas en inteligencia artificial (IA), con el objetivo de aplicar estos conocimientos directamente en los contextos universitarios de docencia, investigación y gestión.

Esta nueva propuesta no es continuación de un PIE convreto del GIE, sino la evolución natural y continuación de todos ellos.

Elementos Innovadores de la Propuesta

• 1. • Énfasis en el diseño de prompts personalizados y éticos: Este proyecto incluye una formación práctica específica en el diseño de prompts o instrucciones textuales utilizadas para guiar a los modelos de IA. El enfoque estará en cómo formular estos prompts de manera adaptada a las necesidades concretas de la comunidad universitaria, cubriendo tanto el ámbito educativo como la investigación y las tareas administrativas. Además, se hará especial hincapié en el diseño ético de estos prompts, promoviendo un uso responsable y alineado con los valores institucionales. Los participantes aprenderán a crear prompts que maximicen la efectividad de la IA en tareas como asesorías académicas, investigación documental y apoyo en la planificación académica.

• 1. • Construcción de una comunidad de aprendizaje colaborativa en IA: La creación de una red social interna constituye uno de los pilares más novedosos de esta propuesta, y busca ir más allá del aprendizaje individual, fomentando un entorno colaborativo y participativo. Esta red interna permitirá a los miembros de la comunidad universitaria compartir experiencias, formular preguntas, debatir y colaborar en proyectos de IA. Mediante foros de discusión, grupos de estudio y espacios para el intercambio de ideas, esta plataforma busca facilitar un aprendizaje continuo que evolucione a medida que los usuarios adquieren mayor competencia en IA. La red social será también un espacio para recibir retroalimentación y ajustar las aplicaciones y el uso de IA a las necesidades cambiantes de la comunidad.

• 1. • Desarrollo de contenidos y guías específicas sobre IA: Una de las innovaciones clave de este proyecto será la creación de guías metodológicas y repositorios de recursos de IA. Estas guías estarán diseñadas para ser prácticas y accesibles, cubriendo desde la introducción al uso de herramientas de IA hasta aplicaciones avanzadas. A diferencia de los proyectos previos, en los cuales no se incluyeron materiales específicos de IA, en esta ocasión se generarán contenidos que orienten a los usuarios en la selección de herramientas adecuadas para diversas tareas, como la generación de ideas, el análisis de datos, y el desarrollo de proyectos académicos. Los repositorios servirán como bases de referencia, facilitando el acceso a ejemplos de uso práctico, tutoriales y recomendaciones sobre cómo implementar IA en distintas áreas de la vida universitaria.

• 1. • Desarrollo de tutorías basadas en IA personalizadas para el alumnado: Otro elemento innovador es el diseño de un sistema de tutorías basadas en IA, que ofrecerá a los estudiantes una guía personalizada y continua a lo largo de su curso académico. Estas tutorías virtuales actuarán como un apoyo inteligente, proporcionando recomendaciones específicas sobre la organización de su tiempo de estudio, el acceso a materiales relevantes y la planificación de tareas. Los tutores virtuales, adaptados a las necesidades de cada estudiante, podrán sugerir libros, artículos, videos y otros recursos educativos en función de los temas que estén estudiando. Además, podrán ayudar en la planificación de horarios, fomentando una mejor gestión del tiempo y promoviendo el aprovechamiento de recursos de IA como aliados en el aprendizaje. El objetivo es ofrecer un acompañamiento flexible y adaptativo que se ajuste a las demandas académicas de cada alumno, promoviendo así una experiencia educativa más personalizada y eficiente.

En conjunto, este proyecto busca no solo proporcionar conocimientos en IA, sino también transformar la cultura de aprendizaje y colaboración en la universidad. Al promover competencias prácticas y éticas en el uso de IA, el proyecto pretende que los miembros de la comunidad universitaria estén mejor preparados para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que la inteligencia artificial representa en el ámbito académico y profesional.

1. 1. 1. Fomentar el conocimiento y el uso ético de la IA:

• • • Desarrollar en estudiantes y profesores una comprensión sólida de los principios y limitaciones de la inteligencia artificial (IA), para permitir una adopción consciente y crítica de esta tecnología en sus prácticas académicas y profesionales.
  • • Proporcionar un marco claro que explique el funcionamiento de los sistemas de IA y las metodologías que utilizan para generar respuestas, de modo que los usuarios comprendan no solo cómo interactuar con la IA, sino también en qué contextos es ético y responsable su uso. Esto incluirá ejemplos de situaciones donde el uso de la IA es adecuado y otros donde puede ser inapropiado o perjudicial, promoviendo un uso seguro y ético en la comunidad universitaria.

1. 1. 2. Capacitar en la generación de prompts eficaces:

• • • Enseñar a los usuarios a formular prompts que maximicen la precisión, relevancia y claridad en los resultados generados por los sistemas de IA, optimizando su rendimiento y garantizando que los resultados obtenidos cumplan con estándares éticos.
  • • Desarrollar habilidades específicas en la creación de prompts eficaces mediante un enfoque basado en conceptos clave que permitan a los usuarios mejorar continuamente sus interacciones con la IA. Entre estos conceptos se encuentran:
  • o Rol: Definir la “personalidad” o perspectiva desde la cual responderá la IA, como la de un profesor, un asesor, o un profesional en un campo específico, adaptando así las respuestas a las necesidades del usuario.
  • o Tarea: Formular solicitudes precisas y estructuradas, con indicaciones detalladas, que incluyan instrucciones paso a paso cuando sea necesario, para asegurar la coherencia y exhaustividad de las respuestas.
  • o Especificaciones: Incluir detalles específicos como la longitud esperada de la respuesta, el nivel de detalle y la precisión deseada, para adecuar el contenido generado a los requisitos de la tarea.
  • o Contexto: Considerar factores como la edad, el género y otras características del público destinatario, permitiendo que la IA personalice sus respuestas de acuerdo con el perfil de los receptores.
  • o Ejemplos: Proveer entre 3 y 5 ejemplos que guíen a la IA y ayuden a estructurar la respuesta de acuerdo con el formato o estilo deseado.
  • o Notas adicionales: Incorporar cualquier otra información relevante que pueda mejorar la calidad de la respuesta o evitar errores, asegurando que la IA disponga de toda la información necesaria para responder adecuadamente.

1. 1. 3. Crear un repositorio de herramientas y recursos de IA:

• • • Desarrollar una plataforma web accesible para toda la comunidad universitaria que sirva como repositorio de herramientas de IA, ejemplos prácticos, y recursos educativos. Este repositorio estará organizado en secciones que faciliten el acceso a diferentes recursos, casos de estudio, y aplicaciones de IA según su utilidad en diversos contextos académicos y profesionales.
  • • La plataforma incluirá una red social interna y un foro temático clasificado, donde los usuarios podrán discutir temas relacionados con la IA, compartir mejores prácticas, y recibir retroalimentación en tiempo real. Esta plataforma será un espacio dinámico y accesible de formación, apoyo y consulta para toda la comunidad.

1. 1. 4. Promover la autogestión del conocimiento en IA:

• • • Facilitar el aprendizaje autodirigido y fomentar la colaboración entre pares en torno a la inteligencia artificial mediante una red social interna. Esta red social permitirá que los estudiantes y profesores compartan sus experiencias, opiniones, y conocimientos actualizados sobre la IA, creando una comunidad activa que incentive el aprendizaje mutuo y el intercambio de recursos y estrategias.
  • • La red social también facilitará la formación de grupos de interés en áreas específicas de la IA, permitiendo a los usuarios profundizar en sus áreas de interés particular y colaborar en proyectos conjuntos que contribuyan al desarrollo y adopción de la IA en la universidad.

1. 1. 5. Implementar un programa de TutorIA:

• • • Diseñar una experiencia piloto llamada "TutorIA" para crear tutores virtuales personalizados que puedan asistir a los estudiantes en su proceso de aprendizaje. Estos tutores de IA proporcionarán orientación personalizada en la organización del tiempo de estudio, recomendación de materiales (libros, artículos, videos, podcasts, etc.), y establecimiento de metas académicas a lo largo del curso.
  • • El programa incluirá una fase de desarrollo en la cual los estudiantes podrán colaborar con expertos en IA para experimentar con diferentes configuraciones de TutorIA, evaluando su eficacia y optimizando su desempeño. Los tutores estarán diseñados para ajustarse a las necesidades individuales de cada alumno, promoviendo una experiencia educativa personalizada y enriquecedora.

• Figura 2: Nube de conceptos y objetivos del Proyecto.

La carencia de formación especializada en inteligencia artificial (IA) es uno de los retos críticos en el ámbito universitario actual. Este vacío limita el potencial académico y el aprovechamiento de las tecnologías emergentes, lo que puede resultar en un uso ineficaz de las herramientas de IA disponibles. Esta propuesta busca abordar esta necesidad, ofreciendo una formación estructurada en IA que contribuirá directamente a la mejora de la calidad educativa y el desarrollo profesional de estudiantes y docentes. Los objetivos específicos del proyecto son los siguientes:

1. Fortalecimiento del Conocimiento de IA para la Resolución de Problemas Específicos

El objetivo central de este proyecto es proporcionar a los participantes una comprensión sólida de cómo la IA puede aplicarse eficazmente para resolver problemas específicos en diferentes áreas académicas. A través de talleres y actividades prácticas, los participantes aprenderán a:

• • • Identificar problemas específicos en sus campos de estudio o interés que pueden beneficiarse del uso de IA.
  • • Diferenciar los distintos tipos de herramientas y algoritmos de IA, comprendiendo en qué contextos son más eficaces y cuándo es mejor recurrir a métodos tradicionales.
  • • Mejorar su capacidad de toma de decisiones mediante un conocimiento estratégico sobre cómo y cuándo aplicar IA, incrementando así la eficiencia en proyectos académicos y de investigación.

2. Incremento de la Productividad Académica a través de Herramientas de IA

Este proyecto permitirá a los participantes explorar y aplicar diversas herramientas de IA que pueden optimizar sus tareas académicas diarias y mejorar su rendimiento en actividades de investigación y creación de contenidos. Con este objetivo, el programa incluirá:

• • • Capacitación en el uso de IA para el análisis de grandes volúmenes de datos, apoyando así la investigación y los estudios estadísticos de manera más rápida y precisa.
  • • Prácticas en herramientas de generación de contenidos y resumen automático, que mejorarán la calidad y eficiencia en la producción de informes, artículos y presentaciones académicas.
  • • Estrategias para la optimización de procesos académicos, como la planificación de proyectos, la organización de recursos y la automatización de tareas repetitivas, lo que permitirá a estudiantes y docentes maximizar el tiempo y reducir esfuerzos.

3. Desarrollo de Competencias para el Futuro Profesional en un Entorno Cambiante

Con el crecimiento exponencial de la IA en diversas disciplinas, es esencial que estudiantes y docentes adquieran competencias en esta tecnología para estar mejor preparados en un mercado laboral en constante evolución. La propuesta se centra en el desarrollo de habilidades aplicables en múltiples contextos profesionales, tales como:

• • • Capacidades de pensamiento crítico para evaluar y seleccionar tecnologías de IA adecuadas en situaciones de trabajo y resolución de problemas.
  • • Competencias prácticas en diseño, implementación y ajuste de algoritmos de IA básicos, preparando a los participantes para un entorno de trabajo donde el dominio de estas herramientas es cada vez más valioso.
  • • Ética en el uso de la IA, capacitando a los participantes en prácticas responsables y éticas para promover un uso consciente y regulado de las tecnologías en cualquier sector profesional.

4. Optimización de los Sistemas de Tutoría Basados en IA para Apoyo Personalizado

Este proyecto también explorará y mejorará las TutorIAs basadas en IA existentes, integrando capacidades avanzadas de personalización y orientación educativa. Este objetivo busca:

• • • Desarrollar sistemas de TutorIA que se adapten de manera más precisa a las necesidades individuales de los estudiantes, proporcionando recomendaciones específicas sobre organización del tiempo, planificación de estudios y recursos académicos.
  • • Implementar métodos de autoevaluación y retroalimentación automática para que los estudiantes puedan seguir su progreso de manera continua, adaptando sus métodos de estudio en función de sus resultados.
  • • Crear un entorno de aprendizaje en el que los estudiantes puedan experimentar con IA aplicada a la tutoría y recibir asistencia en la organización de su aprendizaje y recursos, como libros, artículos, videos y podcasts, alineados con los objetivos de cada curso.

Conclusión

En conjunto, estos objetivos buscan construir una base sólida de conocimiento en IA que empodere a los miembros de la comunidad universitaria para ser no solo consumidores informados de tecnología, sino también creadores activos en sus respectivas disciplinas. Este proyecto se presenta como una herramienta transformadora que prepara a estudiantes y docentes para liderar en sus campos, utilizando IA de manera ética, eficiente y adaptada a sus necesidades y retos específicos.

Enero y Febrero 2025: Capacitación en IA y formulación de programas. Colaboración con el Instituto de Ciencias de la Educación (ICE) para diseñar cursos específicos. Iniciación de la web con recursos educativos y creación del foro y red social. Anuncio para obtener voluntarios para tener TutorIA continua.

Marzo a Junio 2025: Desarrollo del proyecto y primeras actividades formativas. Participación en el Congreso INTED 2025 para presentar avances. Inclusión de feedback para enriquecer la plataforma. Puesta en marcha de la experiencia TutorIA.

Julio 2025: Revisión de resultados obtenidos y ajustes de estrategias. Reunión de evaluación de la efectividad de las acciones llevadas a cabo y plan para el próximo semestre.

Septiembre y Octubre 2025: Preparación y lanzamiento de la segunda fase de la plataforma con los materiales revisados y mejorados según los aprendizajes de la primera mitad del año. Propuesta de TutorIA para los alumnos del nuevo curso, y puesta en marcha d ellas mismas..

Noviembre y Diciembre 2025: Publicación de resultados en congresos internacionales y revistas académicas. Redacción de la memoria final del proyecto.

El seguimiento y evaluación del proyecto se llevará a cabo a través de una serie de indicadores y métodos diseñados para medir tanto la participación como el impacto en el aprendizaje y la calidad de las competencias desarrolladas en el uso de herramientas de IA. Los objetivos específicos de seguimiento son:

1. • 1. Indicadores de participación:
   • o Número de usuarios activos en la plataforma y en actividades formativas: Se monitoreará el número de usuarios registrados y su actividad a lo largo del proyecto, diferenciando entre los niveles de participación de estudiantes y docentes. Además, se realizará un seguimiento detallado de la asistencia y participación en conferencias, talleres y cursos específicos ofrecidos en colaboración con el Instituto de Ciencias de la Educación de la UPM. Este indicador permitirá evaluar la atracción de la propuesta, así como la implicación de los participantes en el uso continuo de los recursos formativos y de la plataforma web.
   • 2. Evaluación de satisfacción y aprendizaje:
   • o Encuestas de retroalimentación a los participantes: Se realizarán encuestas periódicas para evaluar el grado de satisfacción y el nivel de aprendizaje de los usuarios en relación con el contenido ofrecido, la utilidad de las herramientas, y la relevancia de los recursos compartidos en la plataforma. Las encuestas incluirán preguntas sobre la claridad de los conceptos explicados, la aplicabilidad de las técnicas de formulación de promts, y la calidad general de la experiencia educativa. Además, se incorporarán preguntas sobre la percepción de los participantes respecto a su habilidad para aplicar IA de forma ética y efectiva en su contexto académico.
   • 3. Análisis de calidad y efectividad de los promts creados:
   • o Evaluación del desarrollo en la formulación y aplicación de promts de IA: Para medir el progreso en la habilidad de formular promts efectivos, se analizará la evolución de los promts generados por los usuarios a lo largo del proyecto. A través de métricas de precisión, claridad y eficacia de los resultados obtenidos, se evaluará el grado de mejora en la capacidad de los participantes para crear instrucciones detalladas y optimizadas que generen resultados precisos. Esta evaluación se llevará a cabo mediante la revisión de ejemplos seleccionados y la recopilación de datos sobre la mejora en la formulación de promts a medida que avanzan en el proyecto.
   • 4. Evidencias de logro:
   • o Estadísticas de uso y testimonio de participantes: En la memoria final del proyecto se incluirá un informe detallado con estadísticas de uso de la plataforma y de los recursos educativos, tales como el tiempo promedio de uso, la cantidad de interacciones en el foro, y el tipo de contenido que ha sido más consultado. Adicionalmente, se recopilarán testimonios de participantes que reflejen su experiencia personal y el impacto del proyecto en su formación en IA.
   • o Análisis de participación en el foro y red social de la plataforma: Se examinará la actividad en el foro y en la red social interna para medir el nivel de intercambio de conocimientos, la colaboración y la ayuda entre usuarios. Este análisis permitirá identificar el tipo de temas que generan mayor interés y las áreas donde los participantes encuentran desafíos, proporcionando información valiosa para futuras fases del proyecto.
   • o Ejemplos de promts generados y mejorados: Se incluirán ejemplos específicos de promts elaborados por los usuarios al inicio y al final del proyecto, mostrando así la evolución en la calidad y precisión de las formulaciones. Esta evidencia permitirá visualizar de manera práctica el avance en el aprendizaje y la comprensión de los usuarios sobre la inteligencia artificial y sus aplicaciones.

Este conjunto de indicadores y evaluaciones permitirá medir el éxito del proyecto no solo en términos de participación y satisfacción, sino también en el desarrollo efectivo de competencias en IA, proporcionando datos útiles para mejorar futuras implementaciones y garantizar un impacto duradero en la formación académica de los participantes.

1. 1. 1. Repositorio en línea de herramientas y aplicaciones de IA: Crear un repositorio accesible para toda la comunidad universitaria que sirva como una base de datos exhaustiva de herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial. Este repositorio incluirá información sobre las funcionalidades específicas de cada herramienta, sus posibles aplicaciones, y recomendaciones de uso para resolver problemas concretos en el ámbito académico, tales como la asistencia en tareas de investigación, análisis de datos, generación de contenidos y optimización de procesos de aprendizaje. Además, se actualizará continuamente para reflejar los avances tecnológicos y facilitar la adopción de las herramientas más innovadoras y relevantes.
   2. 2. Guías metodológicas y recursos didácticos: Desarrollar un conjunto de documentos y recursos educativos que orienten a estudiantes, docentes e investigadores en el uso efectivo y ético de las herramientas de IA. Estas guías incluirán instrucciones detalladas para la creación y ajuste de prompts personalizados, métodos para integrar la IA en actividades educativas, y enfoques específicos para la investigación académica. Asimismo, se abordarán los límites y riesgos de estas tecnologías, promoviendo un uso ético y crítico de la IA y brindando pautas sobre la confiabilidad y la transparencia de cada herramienta. Las guías metodológicas también podrán adaptarse según los distintos niveles de competencia y necesidades de los usuarios, facilitando su aplicación en múltiples disciplinas.
   3. 3. Red social interna de conocimiento en IA: Diseñar una red social interna que funcione como un espacio seguro y colaborativo para que estudiantes, docentes e investigadores intercambien experiencias, compartan aprendizajes y discutan las mejores prácticas en el uso de la inteligencia artificial. Esta plataforma fomentará la creación de una comunidad de práctica, donde se podrán plantear preguntas, compartir casos de éxito, debatir sobre desarrollos recientes en IA y recibir retroalimentación de otros usuarios. Además, la red social incentivará la creación de grupos de trabajo interdisciplinarios y contribuirá a la construcción de conocimiento compartido en torno a los avances y aplicaciones de la IA en el ámbito universitario.
   4. 4. TutoresIA personalizados para el aprendizaje: Implementar un sistema de TutoresIA que sirva como apoyo personalizado para los estudiantes en su proceso de aprendizaje. Estos tutores virtuales, desarrollados con tecnología de inteligencia artificial, estarán diseñados para ofrecer orientación continua a los estudiantes, ayudándoles en la organización de sus horarios de estudio, recomendándoles recursos específicos (como libros, artículos, videos, y podcasts) y sugiriendo estrategias de aprendizaje efectivas. Los TutoresIA también podrán adaptarse a las necesidades individuales de cada estudiante, proporcionándoles feedback automático en ciertas actividades y ayudándoles a identificar áreas de mejora, lo cual permitirá que sean integrados en cursos futuros como apoyo adicional a la docencia.
   5. 5. Transferencia y escalabilidad de la plataforma y materiales: Uno de los objetivos fundamentales es que la plataforma, así como todos los recursos y materiales generados, sean transferibles a otras universidades e instituciones educativas interesadas en incorporar la inteligencia artificial en sus procesos de enseñanza y aprendizaje. Esto se logrará mediante la creación de contenidos modulares y una infraestructura adaptable, de modo que otras universidades puedan implementar estas herramientas y recursos en sus propios contextos. La transferencia de la plataforma aumentará el impacto educativo del proyecto, favoreciendo el desarrollo de competencias en IA en un mayor número de estudiantes y docentes y promoviendo una red de colaboración interuniversitaria en el ámbito de la inteligencia artificial.

El material divulgativo del proyecto se desarrollará con el objetivo de garantizar que toda la comunidad universitaria, incluyendo estudiantes, profesores y personal administrativo, tenga acceso a contenidos claros, accesibles y actualizados sobre el uso y las implicaciones de la inteligencia artificial (IA). Para ello, se creará una serie de recursos tanto en formato digital como multimedia, que fomentarán el aprendizaje interactivo y la reflexión sobre el impacto de la IA en el ámbito educativo y profesional.

1. • 1. Artículos y noticias en la web de la UPM sobre la evolución del proyecto:
   • o Se publicarán artículos periódicos que informen sobre los avances, logros y próximos pasos del proyecto, asegurando que toda la comunidad universitaria esté al tanto de los desarrollos más relevantes. Estos artículos estarán disponibles en la página web oficial de la UPM y serán de acceso libre, permitiendo a los usuarios seguir de cerca cómo la institución está integrando la IA en su funcionamiento y en el ámbito educativo. Los contenidos abordarán desde avances técnicos hasta debates éticos, proporcionando un panorama completo de los logros y desafíos del proyecto.
   • 2. eBook explicativo sobre el funcionamiento y uso ético de la IA:
   • o Se desarrollará un eBook interactivo y accesible, destinado tanto a estudiantes como a profesores y personal administrativo. Este material abordará de forma detallada el funcionamiento básico de la IA, sus aplicaciones más comunes y su impacto en diversos sectores. El eBook también incluirá un enfoque especial en la ética del uso de la IA, ilustrado con esquemas que faciliten la comprensión de conceptos complejos, estudios de caso que muestren aplicaciones reales, y ejemplos prácticos de cómo redactar promts eficientes para interactuar con herramientas de IA. Este recurso será fundamental para generar conciencia sobre el uso responsable y ético de la IA, además de ser un material de referencia constante.
   • 3. Vídeos explicativos sobre el diseño de promts y la navegación en la plataforma de IA:
   • o Para complementar el aprendizaje teórico, se producirán vídeos tutoriales que guiarán a los usuarios en el diseño y creación de promts adecuados para interactuar con los sistemas de IA. Estos vídeos serán prácticos, fáciles de entender, y se enfocarán en el proceso de crear comandos efectivos que permitan obtener resultados precisos y éticos al utilizar herramientas de IA. Además, se incluirán tutoriales sobre cómo navegar por la plataforma de IA que se desarrollará como parte del proyecto, explicando de forma detallada cómo acceder a los recursos, participar en el foro, y utilizar las herramientas disponibles para resolver tareas académicas y administrativas.
   • 4. Página web con foro y red social interna, de diseño visual atractivo y accesible:
   • o Se creará una plataforma web interactiva, moderna y fácil de usar, diseñada específicamente para facilitar la comunicación y el intercambio de conocimientos entre los miembros de la comunidad universitaria. Esta página incluirá un foro abierto para debates sobre el uso de la IA, donde estudiantes y docentes podrán plantear preguntas, compartir experiencias y discutir las implicaciones éticas y prácticas de la IA en la educación. Además, se integrará una red social interna que permitirá a los usuarios conectarse, formar grupos de discusión y colaborar en proyectos relacionados con la IA. La página web estará diseñada con un enfoque inclusivo y accesible, con una interfaz visual atractiva que promueva la participación activa y el aprendizaje colectivo.

El objetivo principal de este material divulgativo es promover una comprensión profunda y crítica de la IA, proporcionando a los miembros de la comunidad universitaria los conocimientos y herramientas necesarias para utilizar la IA de manera ética y efectiva en su día a día académico y profesional. Además, se busca fomentar un ambiente de colaboración y discusión, donde todos los miembros puedan aprender unos de otros, compartir conocimientos y contribuir al desarrollo de la inteligencia artificial en la universidad.

Para la presente propuesta de PIE, se cuenta con la colaboración de dos sociedades que colaboran habitualmente en apoyo a la docencia en alguna de las asignaturas relacionadas con el proyecto, desarrollando temas varios de ingeniería, que ya están utilizando IA en su trabajo diario: 

- INCOPE consultores S.L.  CIF: B83665513, calle Aguacate 56, 5º, 28055 Madrid.

- ALINER consultores S.L. CIF: B85009322, calle Azalea 10, 28123 Rivas Vaciamadrid.