.png)
Proyecto PAPIIT - LIASI
Investigamos cómo el estudiantado del SUAyED-UNAM puede incorporar herramientas de Inteligencia Artificial de manera crítica, ética y metodológicamente pertinente en sus procesos de aprendizaje e investigación.
¿Qué investigamos?
Este proyecto busca fortalecer las capacidades éticas, metodológicas y de uso de tecnología del estudiantado del Sistema Universidad Abierta y Educación a Distancia (SUAyED) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) ante los desafíos que plantea el uso creciente de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en contextos educativos.
A través del diseño e implementación de un curso MOOC, dirigido especialmente a la comunidad UNAM perteneciente al SUAyED, este proyecto promueve una alfabetización digital con miras a fomentar una apropiación crítica de herramientas de IA. Paralelamente se contempla la publicación de una guía metodológica del uso de asistentes de IA en la docencia universitaria, la sistematización de hallazgos y la generación de recursos educativos para los contenidos del curso: 5 videos, 2 podcast, 1 asistente GPT personalizado.
Objetivo
Diseñar e impartir un Curso Masivo Abierto en Línea (MOOC, siglas en inglés) donde se enseñará al estudiantado del SUAyED, el desarrollo y la curación de un asistente de IA personalizado, que apoye en labores como la escritura académica, la citación ética, la organización de ideas y la alfabetización metodológica.
Impulsar una alfabetización digital, encaminada a fomentar una apropiación crítica de las herramientas de IA en labores académicas.
Producir recursos formativos abiertos (5 videos y 2 pódcasts), integrados en una plataforma digital de acceso libre, con el fin de incorporarlo al curso MOOC.
Diseñar una guía metodológica y ética de uso del asistente de IA, para favorecer la apropiación del curso MOOC.
Construir el MOOC como espacio de apropiación digital, que articule los contenidos, herramientas y aprendizajes del proyecto, y que permita escalar su impacto en otras comunidades universitarias.
Implementar tres talleres lúdico-reflexivos en línea para evaluar, retroalimentar y mejorar colectivamente el uso del asistente de IA, fomentando la apropiación crítica y colaborativa de estas tecnologías.
Sistematizar el proceso formativo en bitácoras, formularios y materiales generados, identificando aprendizajes, barreras, usos significativos, problemáticas de acceso y resistencias, para contribuir a futuras políticas de alfabetización en IA dentro de la UNAM.
Metodología
Emplearemos una metodología mixta de carácter cualitativo (Hernández-Samperi y Mendoza, 2018) fundamentada en la pedagogía crítica, la investigación-acción participativa y el diseño de dispositivos de apropiación tecnológica situada.
Diagnóstico educativo inicial
Creación y diseño instruccional del curso tipo MOOC
Transferencia educativa y sostenibilidad
Talleres lúdico-reflexivos en línea (intervención educativa)
Evaluación formativa, sistematización y publicación
Productos y actividades
Diseño curricular, planeación pedagógica y preparación del MOOC (Enero – Octubre 2026).
Implementación de talleres virtuales abiertos (Marzo – Julio 2026).
Producción de Recursos Digitales Abiertos (OER, siglas en inglés) y desarrollo del MOOC (Mayo – Agosto 2026)
Evaluación formativa, sistematización crítica y pilotaje del MOOC (Agosto – Octubre 2026)
Publicación, transferencia, difusión y cierre (Octubre – Diciembre 2026)
Avances
Rally de apropiación crítica de la inteligencia artificial
El sábado 10 de octubre de 2026 desde el Laboratorio de Inteligencia Artificial y Sociedad Interdisciplinaria (LIASI), compartimos con la comunidad del Sistema de Universidad Abierta y Educación a Distancia de la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales de la UNAM un rally de apropiación crítica de la inteligencia artificial.
Esta actividad forma parte del proyecto PAPIME PE302726, apoyado por la DGAPA-UNAM. Agradecemos a la Coordinación del SUAyED de la FCPyS por su colaboración y a quienes participaron por compartir sus experiencias y reflexiones.
Integrantes del proyecto
Luis Josué Lugo Sánchez
Coordinador
CMS
