El impacto de la inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria de las disciplinas jurídicas y sociales

IA generativa en el aprendizaje de fundamentos de la criminología: análisis de una experiencia 113 Algunos autores 3 han analizado la dinámica del rol docente frente a la IA en educa- ción, señalando que su implementación puede enriquecer las prácticas pedagógicas, pero también que dicha implementación requiere de una adaptación específica y sig- nificativa por parte del profesorado para integrar eficazmente estas herramientas en el aula. En esta línea, otros autores 4 apuntan desafíos como la resistencia al cambio por parte del equipo docente, así como la necesidad de formación adecuada para su correcta adopción. De forma específica, en el ámbito de las ciencias jurídicas y/o criminológicas, la evi- dencia sobre el uso de la IAG en la innovación docente resulta aún escasa. La poca evidencia existente 5 ha indagado principalmente cómo integrar la IAG en las aulas, enfatizando la importancia del ‘prompting’ en programas como ChatGPT para el estudio de casos y el análisis normativo. Este enfoque es particularmente relevante para la criminología, donde el análisis crítico de casos y normativas resulta funda- mental, si bien señalando las posibles limitaciones y sesgos que dichas herramientas de IA pueden llegar a ofrecer. 3. METODOLOGÍA Durante cada semestre, el alumnado de Fundamentos de la Criminología debe entre- gar cinco actividades para demostrar la adquisición de las habilidades, competencias y conocimientos planteados en el proyecto docente de la asignatura. Normalmente, no está permitido el uso de la IA en la realización de estas actividades porque se trata de una asignatura con contenidos muy básicos y fundamentales que deben adqui- rir estudiando los materiales y recursos proporcionados por la UOC. Sin embargo, durante los semestres 20241 (septiembre 2024 a febrero de 2025) y 20242 (marzo a julio 2025), se incorporó una actividad dentro de la tercera entrega en la que debían emplear una herramienta de IAG para realizar tres tareas distintas. Con el objetivo de conocer cómo aplicaron la IA en la resolución de la actividad y en qué medida influyó en su proceso de aprendizaje y rendimiento académico, se analiza- ron varios tipos de datos. Por un lado, se realizó un análisis cualitativo y cuantitativo de 3 PADRÓS FLORES, N. y GADEA SÁEZ, I.: Innovación y resistencia: la dinámica del rol docente frente a la inteligencia artificial en educación, en BUZÓN GARCÍA, O. y ROMERO GARCÍA, C. (coords.): Aprendizaje 4.0: inteligencia artificial, redes sociales y rol docente en la era digital, Dykinson, Madrid, 2024. 4 DÍAZ VERA, J.P.; MOLINA IZURIETA, R.; BAYAS JARAMILLO, C.M. y RUIZ RAMÍREZ, A.K.: Asisten- cia de la inteligencia artificial generativa como herramienta pedagógica en la educación superior, en Revista de Investigación en Tecnologías de la Información, núm. 12(26), 2024. 5 TORRES DÍAZ, M.: La inteligencia artificial generativa en las Ciencias Jurídicas: ¿Cómo integrarla en las aulas?, en SATORRE CUERDA, R.; MENARGUES MARCILLAS, A. y DÍEZ ROS, R. (eds.): Xarxes-Innovaestic 2024: Libro de Actas, Universitat d’Alacant, Alacant, 2024.