La importancia de como y por que citar la inteligencia artificial en diferentes formatos.

  

Actividad final.

"Integración de Inteligencias Artificiales en Bioanálisis para la Creación de Materiales Educativos e Informes de Investigación"

 

1. Introducción

En el campo del bioanálisis, el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) abre oportunidades significativas para la innovación educativa y académica, transformando tanto la manera en que se generan los conocimientos como la forma en que se enseñan y comunican los hallazgos científicos. La integración de diversas plataformas de IA permite optimizar procesos complejos, facilitando el acceso a información actualizada, la organización eficiente de datos y la elaboración de materiales pedagógicos que potencian el aprendizaje activo y colaborativo. Esta actividad está diseñada para que estudiantes y profesionales del ámbito del bioanálisis desarrollen competencias prácticas en el manejo de tecnologías avanzadas como ChatGPT, Perplexity, Gamma, Napkin, Consensus, entre otras. A través de estas herramientas, los participantes podrán crear materiales educativos visuales, como mapas conceptuales y tablas interactivas, así como informes académicos y de investigación rigurosos, fundamentados en datos precisos y análisis críticos. De esta forma, se fomenta no solo la adquisición de conocimientos técnicos, sino también habilidades digitales esenciales para el trabajo interdisciplinario y la innovación en contextos científicos y educativos modernos.

 2. Justificación

La justificación para el uso de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito del bioanálisis educativo y académico radica en la necesidad de actualizar y potenciar los procesos de enseñanza, aprendizaje e investigación en un entorno cada vez más digitalizado y complejo. La IA ofrece capacidades que permiten manejar grandes volúmenes de información científica, acelerar el análisis de datos y generar contenidos educativos personalizados y atractivos, lo que resulta fundamental para formar profesionales capaces de enfrentar los retos actuales y futuros del bioanálisis. Además, la incorporación de plataformas como ChatGPT, Perplexity, Gamma, Napkin y Consensus facilita la democratización del acceso al conocimiento, promueve el pensamiento crítico y mejora la calidad de los informes académicos mediante automatización inteligente y apoyo en la verificación de fuentes. Esta actividad justifica la importancia de preparar a estudiantes y profesionales en el uso competente de estas tecnologías para optimizar su desempeño, contribuir al avance científico y fortalecer la educación superior en ciencias de la salud y ciencias biológicas, garantizando así una formación integral, actualizada y alineada con las demandas del siglo XXI.

 

3. Conceptos Clave

Herramienta / Concepto	Función Principal
ChatGPT	Generación de textos, resúmenes, explicaciones detalladas (Wikipedia)
Perplexity	Búsqueda conversacional con citas y síntesis basada en la web (Tom's Guide, Wikipedia)
Gamma / Beautiful.ai	Creación de presentaciones visuales optimizadas con IA (insidehighered.com, Tech & Learning)
Napkin	Diagramación conceptual y visualización de ideas complejas (insidehighered.com, natesnewsletter.substack.com)
Consensus	Respuestas fundamentadas en estudios científicos (Tech & Learning, sourceforge.net)
Mapas temáticos (IA asistida)	Visualización gráfica de relaciones entre conceptos en bioanálisis
Ética y límites de la IA	Hallazgos académicos sobre sesgos, transparencia y APP (Accountability, Privacy & Professionalism) (arXiv)

 

4.- Desarrollo de la Actividad

A. Recolección y análisis bibliográfico (con ChatGPT y Perplexity)

1. Solicitar a ChatGPT un resumen sobre técnicas recientes en bioanálisis (e.g. PCR, espectrometría).
2. Utilizar Perplexity para encontrar fuentes actuales y citarlas, generando una síntesis confiable.

B. Creación de mapa temático (con Napkin o herramienta similar)

• Usar la síntesis de conceptos para diseñar un mapa visual que muestre pivote entre técnicas, aplicaciones, ventajas y limitaciones.

C. Elaboración de material educativo visual (con Gamma )

• A partir del mapa temático, preparar una presentación educativa clara, concisa y visualmente atractiva.

D. Informe académico fundamentado (con Consensus) búsqueda de información referenciada

• Formular una pregunta de investigación (e.g., "¿Cuál es la sensibilidad de la espectrometría de masas frente a técnicas tradicionales en detección de biomarcadores?") y usar Consensus para redactar un texto documentado y citado.

E. Reflexión crítica y debate ético

• Discutir:
• ¿Se pueden replicar estos resultados sin IA?
• ¿Cuáles son los sesgos potenciales o limitaciones?
• ¿Cómo citar el uso de IA y asegurar integridad académica? (Wikipedia, arXiv)

 

5. Entrega en clase y presentación.

1. Resumen preliminar (texto generado con ChatGPT + citas vía Perplexity).
2. Mapa temático visual exportable (e.g., PNG o PDF).
3. Presentación educativa (formato PPT o PDF).
4. Informe académico de 2-3 páginas con citas estilo APA.
5. Ensayo crítico (1 página): reflexionando sobre los beneficios, riesgos éticos, calidad y aprendizaje derivado del taller de IA generativa.

 

6. Bibliografía (formato APA, ejemplos)

• Yan, L., Sha, L., Zhao, L., Li, Y., Martinez-Maldonado, R., Chen, G., … Gašević, D. (2023). Practical and ethical challenges of large language models in education: A systematic scoping review. arXiv. https://arxiv.org/abs/2303.13379 (arXiv)
• AL-Smadi, M. (2023). ChatGPT and beyond: The generative AI revolution in education. arXiv. https://arxiv.org/abs/2311.15198 (arXiv)
• Gravina, A. G., et al. (2024). Cross-sectional evaluation of ChatGPT and Perplexity AI in gastroenterological educational queries. PubMed. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38503659 (PubMed)
• Gunaratne, D. (2025, julio 28). Why grad students can’t afford to ignore AI. Inside Higher Ed. (insidehighered.com)
• Wikipedia. (2025). ChatGPT. and Perplexity AI. (Wikipedia)

(Asegúrate de completar con datos completos de fuentes y fechas según formato APA.)

 

7. Crítica / Lección Aprendida del Curso-Taller

Cierra con una critica tomando en cuenta los siguientes elementos,

Fortalezas identificadas:

• Aprendizaje de herramientas concretas con aplicaciones reales.
• Sinergia entre IA conversacional, visual y de investigación.
• Desarrollo de productos académicos innovadores con base científica.

Debilidades y desafíos:

• Riesgo de contenido inexacto o sesgado, exige validación humana.
• Problemas de integridad académica si no se cita con transparencia.
• Necesidad de fortalecer habilidades críticas sobre calidad de fuentes y ética.

                                                                                 Dr. Jorge Alejandro León Sánchez

                                                                                                                           joleon@uv.mx

                                                                                                                           2292420149 

                                                                                                                Agosto de 2025.