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)

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 (Litmaps, EnagoRead, Jenni, Consensus, 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.

Esta actividad forma parte de las iniciativas de la Red-IA (https://red-ia.org/), del Proyecto *IA-*FIP, financiado miedo MICIU/AEI/10.13039/501100011033 *y FEDER “Una manera de hacer Europa (ref. PID2022-141031NB-I00), orientado a promover la Integridad Académica en la Formación Inicial del Profesorado. Así mismo esta actividad forma parte del UV-SFPIE_PIEE 3325253 IAcom orientado en el estudio de la Inteligencia Artificial en la Comunicación, del Proyecto de Innovación y Mejora Educativa PYME/23-24/390 de la UPV La influencia de las metodologías activas en la interacción y en el desarrollo de habilidades metacognitivas y el Proyecto de Innovación Docente (PID) de la UNED La mejora del Engagement y lo Rendimiento Académico mediante lo Uso de IA en las Pruebas de Evaluación Continúa (MERAIAPEC).

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

Se valorará la asistencia, la participación durante la sesión síncrona y la tarea de co-generación en grupo.
Asistencia al 85% de las sesiones, lectura y visualización del 100% de los contenidos y superación de la actividad evaluable.