Riesgos y Buenas Prácticas en Detección de Plagio con IA

🌐 Discriminación Lingüística

❌ Errores de Detección

🔒 Protección de la Privacidad Estudiantil

🔍 Transparencia Algorítmica

👩‍🏫 Responsabilidad Docente

🤖 Dependencia Tecnológica

🎯 Enfoque en Cumplimiento en Lugar de Aprendizaje

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⚠️Riesgo: Falsos positivos en textos de hablantes no nativos o con variaciones dialectales.

✅Práctica: Ajustar dinámicamente los umbrales de similitud y configurar perfiles lingüísticos por idioma o región.

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⚠️Riesgo: Fragmentos legítimos (citas, fórmulas, frases hechas) marcados incorrectamente como “plagio”.

✅Práctica: Excluir automáticamente secciones citadas y referencias en la comparación algorítmica.

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⚠️Riesgo: Almacenamiento indefinido de trabajos académicos y posible uso indebido de datos.

✅Práctica: Implementar políticas claras de retención, dar opción de eliminación y solicitar consentimiento informado.

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⚠️Riesgo: Usuarios desconocen los criterios y parámetros que usa el detector.

✅Práctica: Publicar versiones de los algoritmos, umbrales y corpus de referencia en formato abierto (JSON‑LD), en otras palabras, no se trata de mantener el algoritmo como una "caja negra", sino de poner a disposición de todos la información necesaria para que se pueda entender, verificar y auditar cómo y por qué el algoritmo toma ciertas decisiones. Esto ayuda a que tanto expertos como el público en general puedan revisar y asegurarse de que el sistema opera de manera justa, sin errores ni sesgos injustos.

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⚠️Riesgo: Decisiones automatizadas sin revisión ni apelación humana.

✅Práctica: Exigir siempre una segunda validación por parte de un profesor documentada en bitácora.

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⚠️Riesgo: Estudiantes delegan todo el juicio crítico en la IA, perdiendo habilidades de redacción y cita.

✅Práctica: Combinar el uso de detectores con talleres de formación en pensamiento crítico y técnicas de citación.

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⚠️Riesgo: Una alta dependencia de herramientas automáticas puede fomentar una cultura centrada en “no ser detectado” más que en aprender buenas prácticas de citación, convirtiendo el proceso en un ejercicio de cumplimiento normativo eficiente pero vacío de sentido educativo.

✅Práctica: Integrar el detector como herramienta formativa, proporcionando reportes detallados de similitud acompañados de guías de mejora, y vinculándolo a actividades de retroalimentación donde el estudiante revise y aprenda a citar correctamente antes de entregar la versión final.

Tabla de Datos (Excel) con 10 Artículos Científicos

Descripción: Este proyecto analiza de manera descriptiva los desafíos éticos que surgen al usar herramientas de inteligencia artificial para detectar plagio en trabajos universitarios. Hemos recopilado 10 artículos científicos en una tabla de Excel, sistematizando temas como sesgos lingüísticos, privacidad de datos, transparencia y necesidad de supervisión humana.

📥 Descargar tabla de 10 artículos (Excel)

Protocolo de Investigación: Implicaciones éticas de la detección automatizada de plagio en la educación universitaria

Descripción: Este protocolo de investigación presenta un análisis integral de las implicaciones éticas derivadas del uso de herramientas automatizadas para detectar el plagio en entornos universitarios. Se examinan aspectos críticos como la equidad, los sesgos algorítmicos y la transparencia en los criterios de evaluación, a partir de una revisión bibliográfica y documental que sistematiza la evidencia disponible. El estudio busca no solo comprender los retos actuales en la implementación de estas tecnologías, sino también proponer lineamientos innovadores que fortalezcan la integridad académica y promuevan prácticas éticas responsables en la evaluación de trabajos universitarios.

Consulta el Doc. Completo de la propuesta de investigación: 📥 Descargar propuesta de investigación completo (PDF)


Infografía Interactiva (vista previa)

Infografía de Riesgos y Buenas Prácticas

Repositorio en GitHub

Clona nuestro repositorio para obtener todo el código fuente, estilos y documentos de apoyo:

🔗 github.com/brandonsh9/infograf-a-plagio-ia

Autor: Brandon Sebastián Hurtado García (bhurtadog20a@udenar.edu.co)