La incorporación de la inteligencia artificial generativa a la educación superior está modificando los procesos de enseñanza-aprendizaje, especialmente en aquellas actividades que exigen autonomía, escritura académica, capacidad analítica y toma de decisiones por parte del alumnado. Entre ellas, la elaboración de Trabajos Fin de Grado y Trabajos Fin de Máster constituye un espacio especialmente relevante, ya que permite observar no solo el resultado final de un proceso formativo, sino también la madurez intelectual, metodológica y comunicativa del estudiante. Esta ponencia plantea una propuesta metodológica para integrar la inteligencia artificial generativa en la tutorización de TFG y TFM en el ámbito del Marketing y la Comunicación. Desde un enfoque aplicado, se propone entender estas herramientas no como sustitutas del trabajo académico del estudiante, sino como recursos de apoyo para delimitar temas, estructurar contenidos, revisar la coherencia argumental, mejorar la claridad expositiva y preparar la defensa oral. Para ello, se plantea un modelo de tutorización basado en el paso “del prompt al criterio”, donde el uso de la IA debe estar mediado por la orientación docente, la verificación de fuentes, la transparencia y la responsabilidad intelectual del alumnado. Asimismo, se abordan los principales riesgos asociados a su utilización, como la dependencia tecnológica, la homogeneización de los trabajos, la pérdida de autoría, la generación de referencias falsas o la superficialidad analítica. Como respuesta, se defiende una evaluación centrada no solo en el producto final, sino también en el proceso, la trazabilidad, la justificación de decisiones y la capacidad del estudiante para defender críticamente su trabajo.

La inteligencia artificial generativa está ofreciendo nuevas oportunidades para repensar los procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación en la educación superior. En este contexto, la presente ponencia muestra una experiencia piloto de innovación docente centrada en el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa para el diseño de rúbricas de evaluación en la asignatura de Innovación e investigación en la didáctica de la economía, integrada en el Máster Universitario en Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanza de Idiomas. El objetivo principal fue diseñar e implementar rúbricas de evaluación apoyadas en modelos de lenguaje avanzados de texto a texto, con el fin de mejorar la claridad de los criterios de evaluación y la retroalimentación ofrecida al alumnado. La experiencia se desarrolló mediante la revisión de las competencias y resultados de aprendizaje de la guía docente, la selección de las actividades evaluables de la asignatura y la elaboración progresiva de rúbricas mediante herramientas como ChatGPT, Perplexity y Copilot. Los resultados se concretaron en el diseño de rúbricas aplicadas a diferentes actividades de evaluación continua, entre ellas la participación en foros, la elaboración de una infografía y el desarrollo de un proyecto. Asimismo, la percepción del alumnado, recogida mediante una pregunta abierta, mostró una valoración positiva del uso combinado de rúbricas y feedback docente, especialmente por su utilidad para comprender la calificación y mejorar entregas posteriores. Se concluye que la inteligencia artificial generativa puede constituir un apoyo útil para el diseño inicial de instrumentos de evaluación, siempre que exista revisión docente, contextualización curricular y alineación con los resultados de aprendizaje de la asignatura.

La integración de la inteligencia artificial en los contextos formativos no solo transforma los contenidos que debe enseñar la universidad, sino que interpela directamente los modelos pedagógicos con los que opera. Este trabajo reflexiona sobre las condiciones que hacen posible —y sostenible— el aprendizaje interdisciplinar cuando el eje del proyecto es un reto tecnológico real, y sobre las tensiones que emergen cuando perfiles académicos distintos deben producir conocimiento conjunto a partir de fuentes de datos heterogéneas. A partir de una experiencia desarrollada en colaboración con una empresa especializada en analítica de datos e investigación de mercados, se discuten tres cuestiones centrales para el diseño docente y la innovación pedagógica: cómo articular la interdependencia entre perfiles sin que derive en simple reparto de tareas; qué condiciones institucionales y metodológicas favorecen la traducción de evidencias técnicas en decisiones estratégicas; y cómo incorporar herramientas de medición emocional y cognitiva en el aula sin reducir su complejidad interpretativa a un uso meramente instrumental. Los resultados apuntan a que la eficacia del modelo no reside en la sofisticación de las herramientas empleadas, sino en la calidad de las estructuras de coordinación, la consistencia de la retroalimentación externa y la capacidad del equipo docente para sostener la integración disciplinar a lo largo del proceso. Así, se concluye con una propuesta de criterios para el diseño de proyectos interdisciplinares con IA en educación superior, orientada a abrir el debate sobre su viabilidad, escalabilidad y evaluación.

La inteligencia artificial generativa ofrece nuevas posibilidades para diseñar experiencias de aprendizaje aplicadas a situaciones profesionales complejas, siempre que su incorporación no sustituya el juicio crítico del alumnado. Esta ponencia presenta el diseño de una experiencia de innovación docente desarrollada a partir de los Planes de Escucha Activa elaborados por estudiantes universitarios en el ámbito del marketing digital y la gestión de redes sociales. El objetivo es analizar el potencial de la inteligencia artificial generativa para simular crisis reputacionales digitales y favorecer que el alumnado revise, amplíe y justifique estratégicamente sus protocolos de escucha y respuesta. La experiencia parte de diez planes elaborados previamente por los estudiantes, previa autorización para su utilización académica y tratamiento anonimizado. A partir de las marcas, sectores, palabras clave, canales, indicadores y alertas definidos en dichos planes, se diseñarán escenarios de crisis digital mediante inteligencia artificial generativa: quejas viralizadas, controversias con influencers, acusaciones de greenwashing, incidencias de servicio o mensajes corporativos inadecuados. Cada escenario permitirá valorar la capacidad del plan inicial para detectar señales críticas y orientar decisiones de respuesta. Metodológicamente, se propone un análisis comparado de los planes antes y después de la simulación, mediante una rúbrica centrada en anticipación del riesgo, adecuación de keywords, definición de alertas, coherencia de indicadores, respuesta reputacional y validación crítica de las aportaciones generadas por IA. La propuesta sitúa la inteligencia artificial como recurso para el aprendizaje basado en escenarios, no como sustituto del análisis profesional. Se espera así contribuir al desarrollo de competencias digitales, estratégicas y críticas vinculadas al social listening y a la gestión de crisis en educación superior.

La expansión reciente de la inteligencia artificial generativa en educación superior está transformando las prácticas docentes, pero también abre interrogantes éticos vinculados a la reproducción de sesgos y estereotipos. En la formación universitaria de futuras personas profesionales del deporte, esta cuestión resulta especialmente relevante en relación con la discapacidad y la construcción de la identidad atlética. Desde una perspectiva de Cultural Sport Psychology, esta ponencia presenta una experiencia de innovación docente en asignaturas universitarias de Psicología del Deporte en la que se integra el uso de IA generativa para trabajar de manera crítica las narrativas sobre deportistas con discapacidad. La propuesta se articula en torno a actividades en las que el alumnado solicita a herramientas de IA generativa descripciones, noticias o perfiles de deportistas con discapacidad, analiza los resultados obtenidos y, posteriormente, reescribe de forma colaborativa esos textos desde el modelo social de la discapacidad, priorizando el rendimiento, la competencia y la agencia frente al relato de “superación inspiradora”. Mediante un enfoque cualitativo basado en producciones escritas y reflexiones del estudiantado, se observa un cambio progresivo en el lenguaje empleado, una mayor sensibilidad hacia las barreras contextuales y una revisión crítica de los propios estereotipos. Entre los principales retos se identifican la necesidad de acompañar pedagógicamente el uso de la IA generativa, la gestión de cuestiones éticas y la formación del profesorado. Se concluye que la IA generativa puede convertirse en una herramienta de innovación docente potente para promover una cultura deportiva más inclusiva en la educación superior, siempre que se utilice desde un enfoque reflexivo y crítico.