- ¿Qué están aprendiendo ahora?
- ¿Qué deberían dejar de aprender porque no es útil?
- ¿Qué cosas nuevas deberían empezar a aprender porque las necesitarán para ser buenas profesionales?
Caso de uso:

Visitas: 16

Visitas: 16
Marco AIR para uso responsable de IA: útil pero revelador de nuestras inconsistencias
Young, J. (2026). AIR: AI in Research – A framework for transparent and responsible AI use mapped to the research process (Version 1). figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31268020.v1
Creo que es muy útil para resolver algunas de las dudas que surgen en mis charlas sobre IA generativa en Research.
Con esta tabla, en menos de 5 minutos, puedes informar con transparencia sobre el uso que has hecho de la IA y las verificaciones que has realizado (la última columna) para estar seguro de que lo etiquetado como riesgo moderado no representa ningún “concern” para la validez de tu trabajo.
Intentar justificar que lo etiquetado como riesgo elevado no te afecta podría dar lugar a un artículo por cada una de las casillas de la columna A4.
Y este es el talón de Aquiles de todo esto… si alguien te obliga a demostrar punto por punto que estás exento de riesgos y sesgos, igual necesitas uno o dos años de trabajo para justificar adecuadamente cualquier artículo… incluso los que has escrito completamente “a mano” sin ayuda de ninguna IA generativa.
Es un poco sorprendente el doble rasero que se aplica, no pidiendo ninguna justificación si lo haces tú solito (proyectando todas tus torpezas y sesgos implícitos), y abrumándote con justificaciones si te apoyas en IA generativa. No, si no está prohibido que la uses, pero si dices que la usas, debes invertir una burrada de horas de trabajo para justificar “adecuadamente” que el uso ha sido correcto.
¿Alguien me ha preguntado alguna vez si he usado correctamente SPSS en los artículos que he escrito en los últimos 30 años? ¡Pero si, las veces que intento adjuntar la sintaxis, los revisores me dicen que quite esa información porque les “despista” y hace innecesariamente largo el artículo!

Visitas: 91
Ya he completado las tareas. Tanto la “obligatoria” de presentar los papeles en ANECA, como la voluntaria de hacer una reflexión personal (Rellenar sexenios de investigación: mi propuesta para transformarlo | Blog de Juan A. Marin-Garcia).
Voy a compartir mi reflexión personal del proceso, si me ha servido para algo y las sensaciones que me han ido provocando las diferentes decisiones que he ido tomando.
Empecemos por algunos hechos:
Y pasemos ahora a mis inferencias, opiniones y percepciones. Para mí, estos son los “takeaways” que me llevo del proceso de reflexión, siendo consciente de que son solo el modo en que veo el asunto y, sin duda, están sesgados.
Algunos de los que yo considero mis mejores trabajos por lo que ha supuesto escribirlos, la contribución que yo creo que tienen en la academia y en la sociedad y que, además, han sido de los más citados (no me creo que las citas indiquen nada, pero supongo que para mucha gente este es un indicador imprescindible), no los puedo poner como meritos porque sería un suicido (directamente me van a poner un cero porque cumplen alguno o varios de los criterios de minoración de puntuaciones). Por ejemplo:
No me apetece jugármela a tener que defender mis méritos en una reclamación, de modo que voy a ser cauto y conservador y elegir como méritos los que creo que van a gustar al panel, no los que yo creo que realmente son mis mejores trabajos. Me he permitido la licencia de ser “irreductible” en una de las sustitutorias, donde he puesto una aportación de investigación sobre aprendizaje. Porque desde el primer sexenio me impuse el compromiso de poner siempre al menos una investigación docente en mis aportaciones:
De las 5 aportaciones principales, yo solo habría mantenido una o dos de ellas (y también habría puesto otra en lugar de una de las sustitutorias). ¿Por qué no lo he hecho? Porque me “he cagado”. Tengo la seguridad de que no lo iban a entender en la comisión y que peligraba el sexenio… que no pasa nada, ya tengo 3 sexenios, y un sexenio son solo 140 euros al mes de extra en la nómina. Es triste, pero me he vendido por 140 euros de mierda (que, además, no me hacen falta para llegar a final de mes, esa enorme suerte tengo).
¿Cuales hubiera puesto yo de no haberme “cagado”? Sin duda, habría puesto al menos dos contribuciones sobre las cosas que hicimos durante la época de COVID, en la que nos volcamos a dedicar horas y todos nuestros conocimientos para apoyar a los hospitales. A los que nos quisieron como colaboradores, y hasta que nos obligaron a dejar de colaborar con ellos desde las altas esferas (bueno, nunca les hicimos caso y seguimos desde la clandestinidad 😉 ). Gracias a ello, recibimos el premio “Luis Merelo y Más” del Colegio de Ingenieros Industriales de la Comunidad Valenciana. Muchas de las cosas que aprendimos entonces también las pudimos aplicar durante la catástrofe de la Dana del 2024. Como representativo de esta línea hubiera elegido estos dos trabajos:
Además, habría puesto mis artículos sobre guías para la difusión de la ciencia. Sinceramente creo que son de las cosas más útiles e interesantes que he hecho (aunque sea yo el único que piense eso):
También habría incluido alguna aportación representativa de mi línea de investigación en Gestión de Recursos Humanos. Mi solicitud ha quedado demasiado sesgada hacia la Dirección de Operaciones. Por ejemplo habría incluido:
Resumiendo, no me he atrevido a dejarme llevar por la interpretación que yo hago de cuál creo que es el espíritu de la norma. He preferido autocensurarme y hacer una solicitud estándar, del montón, doblegando mi espíritu crítico, mi creatividad, y mi compromiso con una pasión para encajar en el estrecho corsé de lo que creo (sin ninguna certeza) que se puntúa en mi campo científico. Esto me deja una profunda desazón y vergüenza. No ha sido una experiencia agradable el tener que pasar por esto. Y me deja preocupado. Si algo que no necesito es capaz de pervertir mi comportamiento, y hacer que me venda y me aleje de mis creencias solo por conseguir una métrica, estamos realmente “jodidos” en la academia.
Si no tuviera la seguridad de que me van a sobrar aportaciones y que, por lo tanto, puedo dedicarme a investigar lo que creo, en conciencia, que es lo que debo investigar, habría tenido una enorme presión por dejar de hacer las cosas en las que creo, para dedicar mi escaso tiempo solo a las cosas que me van a puntuar. Por suerte, yo abordo todo lo que hago como un proyecto de publicación de artículos, lo que me genera un volumen alto de opciones y permite que, cosas que sé desde el principio que jamás serán puntuables, puedan tener su oportunidad de existir y ser encontradas por potenciales lectores.
Mientras escribo esta entrada, me ha llegado al mi bandeja de entrada este anuncio de publicación de artículo:
El problema es tanto conceptual como metodológico. Por un lado, la naturaleza misma del trabajo académico en ciencias sociales genera impacto de forma indirecta y diferida: los académicos transforman la sociedad a través de sus estudiantes y del conocimiento que estos llevan al mundo profesional, un proceso cuyo valor se manifiesta a largo plazo. Por otro lado, la medición del impacto carece de criterios válidos y fiables, siendo prácticamente imposible establecer una relación causal directa entre una investigación específica y cambios sociales u organizacionales concretos.
Los autores no rechazan el valor del impacto práctico, sino su imposición como criterio central de evaluación académica. La creación de conocimiento, el rigor intelectual y la libertad académica deben constituir el “imperativo” de la universidad, mientras que la aplicación práctica inmediata puede ser un resultado deseable pero no una obligación. Invertir esta prioridad, convirtiendo el impacto como motor principal de la actividad académica, supone desviar recursos intelectuales de la generación de conocimiento original hacia la demostración de utilidad inmediata, comprometiendo así la esencia misma de la institución universitaria.

Visitas: 155
I will be presenting this research at the upcoming XVII International Workshop ACEDEDOT – OMTECH 2026, taking place in Almería, Spain, from March 12-14, 2026:
This communication presents an autoethnographic reflection. Building on four fundamental premises about the function of Spanish public universities and the established mechanisms of human learning, the author documents his personal journey from initial uncertainty to the design of a systematic work plan. The study focuses on understanding the current scientific consensus on how learning is consolidated in the brain and exploring the possibilities of generative AI to enhance this process in the university context. Drawing on the work of Héctor Ruiz Martín, a work plan is designed that combines recommendations from educational neuroscience with the Feynman method and the EPLEDRE model, including spaced reading, creation of sketchnote-type graphic schemes from memory, and public communication of the knowledge constructed. The communication shares the first graphic schemes developed and reflects on the author’s dual position as university teacher and administrator, facing both his own methodological uncertainties and institutional expectations for strategic guidance. It questions the “collective panic” surrounding the emergence of generative AI in universities and the pressure to make quick decisions without sufficient reflection. It proposes replacing reactive urgency with a deliberate process of calm, evidence-based reflection and pilot experimentation, recognizing that in contexts of accelerated change, it is preferable to miss some “trains” rather than make biased decisions under collective amygdala hijacking
Keywords: Learning; autoethnography; generative artificial intelligence; university learning; educational neuroscience; teaching transformation
Visitas: 32
Este año me toca presentar la solicitud para el sexenio de investigación. La experiencia de las tres veces anteriores fue frustrante, no por el resultado (conseguí el informe favorable directo en las tres ocasiones), sino por la sensación de pérdida de tiempo en una actividad que no añadía absolutamente nada de valor (ni a mí ni a la sociedad).
Ahora voy a intentar que sea diferente; no sé si lo conseguiré, porque los sistemas pensados para “certificar” la calidad, y no para “promover” la calidad, no ayudan demasiado y tienen una pasmosa capacidad para convertir las tareas en “No Valor Añadido, No Evitable”.
¿Qué es lo que me planteo? Aprovechar que voy a hacer una mirada retrospectiva a mis publicaciones y reflexionar sobre el impacto social, la contribución al progreso del conocimiento y el impacto científico para decidir qué cosas tengo que cambiar en el futuro.
El principal problema que anticipo es que los indicadores que tendré disponibles no me darán ninguna información relevante para tomar decisiones.
Por ejemplo, aunque se me hubiera ocurrido etiquetar con la TAG #sexeniosjamgupv2025 todas las entradas que he hecho en las diferentes redes sociales, ¿para qué me sirve ver el número de “likes” en linkedin, Facebook, X o Bluesky? ¿Realmente me dice algo sobre cómo mejorar el tipo de investigación que hago?
Supongo que podría decir algo parecido de las citas, ¿que no me citen (o que me citen) significa que realmente no (si) se han leído mi trabajo?
Y si no me sirven los indicadores disponibles, ¿cómo puedo tomar decisiones basadas en evidencia y no usar autoengaños para justificarme ante mí mismo?
Pues este tipo de cosas son las que quiero darles algunas vueltas las próximas semanas. Si no aclaro nada, esta edición de la solicitud de sexenios habrá sido, una vez más, una pérdida de tiempo. Si saco alguna conclusión, tendré que agradecer a ANECA por obligarme a invertir mi tiempo en preparar una solicitud que ha desencadenado un proceso beneficioso.
Visitas: 91
Mis “take away” de la lectura de esta entrada de blog de Ethan Mollick:
He tenido que rebuscar un poco para clarificar los conceptos de skill y agent, este es mi resumen:


Visitas: 16
He leído varios blogs estos días donde me ha parecido que sus autoras-es se quejaban de que los “copilotos IA” están mal diseñados y que son los culpables de todos los malos usos que se les están dando. Igual no es lo que querían decir, pero es el mensaje que me ha calado.
Esto me ha llevado a dos reflexiones:

Visitas: 5
Como diría Alejandro Sanz, no es lo mismo. Por mucho que en el día a día, en las conversaciones o en las decisiones, eso que llamamos “la gente” (que no deja de ser un eufemismo para evitar reconocer que “la gente”, como hacienda, somos todos) parece querer convencernos, y convencerse, de que sus opiniones son inferencias basadas en hechos, cuando son solo opiniones.
Como estas tres palabras representan claramente cosas distintas, voy a detallar en esta entrada qué son y dar algunos ejemplos de cada una, para intentar, en la medida de lo posible, que en el futuro llamemos a las cosas por su nombre, evitando considerarlas como sinónimos.
Un hecho es una afirmación que describe algo que ha ocurrido o está ocurriendo. Los hechos pueden comprobarse mediante observación directa, medición, documentación o evidencia empírica, de modo que son verificables de manera objetiva e independiente de las opiniones (o de la persona que observa el hecho). De modo que diferentes observadores pueden llegar al mismo resultado al porque describen “qué es” o “qué pasó”, y no “qué debería ser” o “qué les gustaría que fuera”.
Ejemplos de hechos: “la temperatura es de 25°C”, “María tiene 30 años”, “el experimento produjo 50ml de solución”, “la empresa tuvo pérdidas de 1 millón de euros en 2024”.
Las inferencias son conclusiones lógicas que se derivan de hechos (evidencias, datos o premisas disponibles) mediante un proceso de razonamiento. Las inferencias pueden evaluarse y resultar correctas o incorrectas. Su validez depende de la calidad del razonamiento y de la (veracidad) de las evidencias o premisas usadas en el razonamiento.
Por ejemplo: “si llueve, las calles estarán mojadas” o “como las ventas disminuyeron un 30% este trimestre, probablemente necesitamos revisar nuestra estrategia de marketing”.
Debemos tener en cuenta que los hechos pueden interpretarse de diferentes maneras. Es decir, podemos extraer diferentes inferencias. El hecho “Las ventas bajaron un 30%” es verificable, pero las interpretaciones sobre por qué bajaron (“fue por la mala estrategia de marketing”) ya son una inferencia que debe contrastarse adicionalmente (no basta que el hecho sea verificado y cierto para que la inferencia lo sea).
Las opiniones son juicios de valor o puntos de vista personales que reflejan preferencias, creencias, sentimientos o valoraciones subjetivas. Las opiniones están influidas por experiencias personales, valores, cultura y emociones. Pueden ser válidas para quien las expresa, pero no pueden demostrarse como verdaderas o falsas de manera objetiva.
Por ejemplo: “esta clase es aburrida”, “el lean es mejor que la Gestión de Operaciones tradicional”, o “deberíamos invertir más en formación de empleados”.
Interpretaciones subjetivas e inmediatas de la realidad, filtradas por nuestros sentidos, experiencias y marcos mentales. A diferencia de los hechos, dos personas pueden tener percepciones distintas del mismo evento. A diferencia de las opiniones, no siempre son juicios de valor conscientes. A diferencia de las inferencias, no requieren razonamiento deliberado.
La clave está en reconocer que “yo percibo X” no significa que X sea un hecho, pero tampoco invalida la experiencia de quien percibe.

Visitas: 30
(Proyecto de investigación del Vicerrectorado de Planificación, Estudios, Calidad y Acreditación de la Universitat Politècnica de València. Dirección de Area de Transformación Docente e Instituto de Ciencias de la Educación)
Mientras algunas personas debaten si prohibir o no “ChatGPT” en nuestras aulas, nuestros estudiantes ya lo usan. Porque muchas de las cosas que enseñamos, la IA ya las responde mejor y más rápido. Si no identificamos qué nos hace verdaderamente valiosos como profesorado universitario, corremos el riesgo de volvernos irrelevantes.
Planteo hacer una serie de entradas donde te contaré:
→ Entrada 1: por qué decidimos investigar esto y las preguntas que nos quitan el sueño
→ Entrada 2: qué dicen los estudiantes sobre lo que nos hace insustituibles (siete cosas que valoran y tres alertas rojas)
→ Entrada 3: qué propone el profesorado y hacia dónde vamos con este proyecto
Este proyecto no va de tecnofobia ni de tecnoeuforia. Va de preguntarnos qué deberíamos seguir haciendo, qué transformar radicalmente, y qué quizá dejar de hacer.

Visitas: 25
En unas jornadas en noviembre 2025 se me ocurrió preguntar si conocían el significado de algunos términos que, para mí, son básicos sobre IA generativa (si no sabes lo que significan dudo mucho que puedas entender cómo funciona y mucho menos pilotarla adecuadamente)
Asistieron unas 50 personas, todas ellas profesoras de universidad, en diferentes titulaciones y departamentos y con diferente trayectoria académica – desde jóvenes recién entradas a catedráticas -, y con cierta sensibilización y práctica como usuarias de Inteligencia Artificial Generativa (no creo que se pudieran considerar “novatas” o que acabaran de descubrir qué es esto de la IAgen).
Y estos son los resultados:

Visitas: 78