| Sesión | Fecha y hora de inicio | Fecha y hora de finalización | Aula | Ubicación |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 20/05/2026 09:30 | 20/05/2026 14:00 | Aula 2.1 SFPIE | Servicio de Formación Permanente e Innovación Educativa (SFPIE) |
| 2 | 22/05/2026 09:30 | 22/05/2026 14:00 | Aula PB SFPIE | Servicio de Formación Permanente e Innovación Educativa (SFPIE) |
| 3 | 27/05/2026 09:30 | 27/05/2026 12:30 | Aula PB SFPIE | Servicio de Formación Permanente e Innovación Educativa (SFPIE) |
Se seleccionarán las personas participantes de acuerdo con los criterios siguientes:
• Para aquellos cursos que tengan requisitos específicos, se tiene que comprobar que efectivamente las personas solicitantes los reúnen.
• Se otorgará preferencia a las peticiones de aquellas personas solicitantes que no hayan realizado cursos de características parecidas en los últimos tres años.
• Así mismo, se otorgará preferencia a aquellos que no hayan realizado cursos de formación en los últimos tres años.
• En caso de empate entre solicitantes en aplicación de los anteriores criterios, habrá que ajustarse al riguroso orden de entrada de las solicitudes (día y hora de presentación)
- Gallent Torres, Cinta
- PDI-Ajudant Doctor/A
- Vicedega/Vicedegana / Vicedirector/a Ets
- Roger Monzo, Vanessa
- Alumn.-Servei de Formacio Permanent
Fernando Castelló Sirvent
Economista. Doctor en Dirección de Empresas por la Universitat de València. Actualmente, es profesor e investigador en el Departamento de Organización de Empresas de la Universitat Politècnica de València. Los suyas líneas de revuelta incluyen el análisis de la Inteligencia Artificial y su impacto económico en la productividad empresarial, el diseño y la evaluación de políticas públicas, la estrategia, la gestión de crisis y el emprendimiento. Investigador Principal del grupo AI Impacts Lab donde Business & Economics.
Co-responsable del Proyecto competitivo de la UPV de Innovación y Mejora Educativa PYME/25-26/581.
1) Conocer las capacidades y limitaciones de las herramientas de IA aplicadas en la investigación para utilizarlas de manera informada.
2) Promover la transparencia en el uso de métodos y modelos de IA para garantizar procesos investigadores fiables.
3) Reflexionar sobre las responsabilidades de los investigadores/se en el contexto académico y los posibles impactos éticos y sociales del uso de la IA
4) Identificar y comprender los posibles sesgos en los algoritmos para minimizar errores y mejorar la calidad y fiabilidad de la investigación.
5) Desarrollar habilidades para la toma de decisiones éticas y responsables en la integración de la IA en los procesos de investigación.
1) Introducción a la IA aplicada en la investigación. Tipo de herramientas de IA (Jenni, Consensus, ResearchRabbit, Elicit). Casos de uso.
2) Ventajas y limitaciones en el ámbito de la investigación: mejora de la eficiencia, precisión, automatización de procesos, etc. vs. dependencia, complejidad de los modelos, problemas de generalización, vulnerabilidad a los sesgos en los datos, etc.
3) Transparencia y explicabilitat de los modelos de IA.
4) Responsabilidades éticas de los investigadores/se en el diseño y uso de herramientas de IA.
5) Análisis de casos prácticos de investigación que utilizan IA.
6) Debate sobre situaciones hipotéticas que implican decisiones éticas en el uso de la IA.
7) Actividad de co-generación en grupo.
1. Integrar la IA en los procesos investigadores de manera transparente y responsable.
2. Tomar decisiones éticas en la aplicación de la IA en la investigación.
3. Valorar las implicaciones sociales y éticas del uso de la IA en diferentes contextos de investigación.
CONSULTAR NORMATIVA:normativa del SFPIE
Esta actividad forma parte de las acciones de la Red Iberoamericana sobre Ética Digital e IA Educativa (REDIE, CYTED) (626RT0201) (https://go.uves/2bBnV8e), del PIEE ref. 3898146 (“La influencia de la IA generativa en la producción discursiva del alumnado universitario”) del Vicerrectorado de Formación Permanente, Transformación Docente y Ocupación de la UV, del PIEE ref. 3896177 (“Inteligencia Artificial en Comunicación”, IACom), así como el Proyecto de Innovación y Mejora Educativa, ref. PYME/25-26/581. También forma parte de las acciones del Proyecto IA-FIP, financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y FEDER “Una manera de hacer Europa” (ref. PID2022-141031NB-I00), el Proyecto AI-UpskillED (ref. 2025-1-ES01-KA220-HED-000355590), TeLL-ME (Teaching and Learning Languages in Multilingual Education) y GRIAC (Integridad Académica y Científica), y la Red-IA.
