[Gidid] Memoria PIIDUZ 2024-25

[chaime]

Buenos días,
espero que estés bien. Aquí te paso el borrador de la Memoria PIIDUZ 
2024-25 que he preparado con la ayuda de Andrés.
Si ves algo que cambiar o mejorar, me lo dices. Quiero subir el 
contenido a la plataforma mañana.
Copio sólo a partir del punto 5 porque los anteriores se rellenan de 
manera automática

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5. Rellene, de forma esquemática, los siguientes campos a modo de 
ficha-resumen del proyecto

Otras fuentes de financiación sin detallar cuantía
No se ha contado con fuentes externas.

Tipo de proyecto (Experiencia, Estudio o Desarrollo)
Este es un proyecto cooperativo. Como en ocasiones anteriores, hemos 
explorado, analizado y desarrollado propuestas innovadoras para 
incorporar a nuestra tarea docente en "perspectiva post-digital"  
diversas herramientas de IA (IA). Basándonos en la experiencia acumulada 
por el equipo del GIDID, hemos experimentado aplicaciones prácticas y 
herramientas que integran competencias digitales y recursos de IA en el 
ámbito propio de nuestras asignaturas, incorporando las nuevas 
posibilidades que ofrecen las herramientas de las IAs.


Contexto de aplicación/Público objetivo (titulación, curso...)
Nuestras propias actividades docentes constituyen el contexto de 
aplicación de este proyecto. El público objetivo principal está formado 
por la red de profesorado del GIDID, que abarca todas las macro-áreas 
universitarias y se extiende por un amplio número de centros y 
titulaciones. Asimismo, el proyecto se enmarca en la trayectoria 
desarrollada desde la creación del grupo, manteniendo su apertura hacia 
todo el PDI, el PAS, y el alumnado de la Universidad de Zaragoza.


Curso académico en que se empezó a aplicar este proyecto
Comenzamos en 1999. Desde entonces, venimos investigando los usos, las 
posibilidades y los efectos de las TIC en nuestras tareas 
universitarias.


Interés y oportunidad para la institución/titulación
El sostenimiento continuado de nuestro grupo es una muestra de la 
consolidación de nuestra experiencia contrastada en torno a innovación 
docente y las TIC. Esto es un beneficio directo para nuestra comunidad 
universitaria. La irrupción de herramientas de la llamada IA nos conduce 
a repensar —de manera ineludible— nuestra docencia en clave post-digital 
compartiendo, como hemos dicho en proyectos anteriores, ‘tanto 
metodologías activas como buenas prácticas docentes para hacer mejor 
nuestro trabajo y contribuir a una mejor sociedad, más sostenible y 
justa’. Este curso, con este proyecto, hemos continuado la vía 
experimental, para analizar qué estrategias docentes, qué prácticas con 
las que venimos trabajando se han quedado obsoletas y son inoperantes, 
tanto con las tecnologías de la información y de la comunicación (TIC), 
como con las tecnologías del aprendizaje y de la comunicación (TAC).


Métodos/Técnicas/Actividades utilizadas
En primer lugar, el método de trabajo del GIDID es cooperativo y 
colaborativo. Aplicamos el modelo de toma de conciencia, identificación, 
formulación, ejecución y evaluación, similar al llamado ciclo PDCA 
(Plan, Do, Check, Action). En segundo lugar, hemos recurrido a la 
docencia de un experto externo al grupo en tres seminarios abiertos a la 
comunidad universitaria.


Tecnologías utilizadas
Hemos recurrido a una revisión de herramientas de IA partiendo de su 
disponibilidad y accesibilidad, incluida DeepSeek. Lo más destacado es 
que una parte del grupo se ha suscrito mediante pago, otra sólo ha hecho 
uso de manera gratuita, a ChatGPT de OpenAI por sus capacidades 
avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y generación de 
contenido. También hemos probado Claude.ai. Contando con los recursos de 
UNIZAR, hemos explorado el ecosistema de Google. Éste presenta un 
conjunto integral de herramientas que incluye Gemini (anteriormente 
Google Bard), asistente conversacional integrado nativamente con los 
servicios de Google para facilitar búsquedas y procesamiento de 
información; Google Colab, plataforma de notebooks en la nube con acceso 
gratuito a unidades de procesamiento gráfico diseñada para proyectos de 
aprendizaje automático; Google AI Studio, entorno de desarrollo para 
experimentación con modelos Gemini; y AutoML, plataforma que democratiza 
la creación de modelos personalizados mediante interfaces intuitivas. A 
esto hemos sumado LM Notebook, interfaz especializada para 
experimentación con modelos de lenguaje mediante entornos interactivos.


Tipo de innovación introducida: qué soluciones nuevas o creativas 
desarrolla
En este proyecto, como venimos haciendo desde hace años, la innovación 
introducida tiene un carácter sistémico en la que se articulan la 
dimensión tecnológica, la dimensión didáctica y la dimensión ideológica. 
La "disrupción” no está sólo en elementos micro sino en la repercusión 
en el "ecosistema” universitario que anticipa un cambio de paradigma con 
el horizonte que abren las herramientas de IA.


Impacto del proyecto
Hemos incorporado a nuestra docencia de manera directa los aprendizajes 
realizados durante el curso en los distintos seminarios celebrados. Las 
herramientas de IA han venido para quedarse y su impacto es directo 
tanto en cómo se enseña y cómo se aprende. Con este proyecto hemos 
continuado trabajando un año más en el GIDID desde un marcado carácter 
interdisciplinar. Éste es de aplicación a cualquier área de 
conocimiento. La repercusión del mismo tiene un carácter generativo en 
tanto en cuanto la dinámica del grupo se traslada a la docencia en 
distintas titulaciones y centros.



Características que lo hacen sostenible
La sostenibilidad se refleja en los proyectos desarrollados como grupo 
desde el año 1999. Seguimos trabajando de forma cooperativa y abierta, 
con mayor difusión de los resultados abriendo nuestras actividades al 
conjunto de la comunidad universitaria, lo cual es una manera de 
entender la sostenibilidad del trabajo y también de su transferibilidad.


Posible aplicación a otras áreas de conocimiento
Este proyecto, como los anteriores, y el conjunto de las actividades del 
GIDID tienen un carácter abierto e interdisciplinar per se. El debate, 
la discusión y la reflexión en torno a las herramientas de IA en la 
docencia universitaria es aplicable a todas las áreas de conocimiento. 
Aportamos una mirada interdisciplinar a las competencias digitales y a 
otros aspectos derivados del mundo de las TIC.


6. Contexto del proyecto
Necesidad a la que responde el proyecto, mejoras obtenidas respecto al 
estado del arte, conocimiento que se genera.
Este proyecto es continuación de las iniciativas de ocasiones 
anteriores. El contexto del mismo está circunscrito a los límites dados 
por nuestras actividades como docentes e integrantes de UNIZAR. Tomando 
esa referencia el público objetivo somos tanto las personas que formamos 
la red de profesores del GIDID, como el personal de administración y 
servicios junto con el alumnado al cual atendemos. En este sentido, el 
proyecto es dinámico y abierto al conjunto del PDI, del PTGAS y de 
estudiantes de la UNIZAR. En el PIIDUZ_3_4578, “Re-pensar la docencia 
universitaria en clave postdigital”, del curso 2023-24, concluimos que 
necesitamos experimentar, conocer y, en la medida de lo posible, dominar 
las herramientas de IA. Y este ha sido el marco donde hemos desarrollado 
las actividades del actual.

7. Objetivos iniciales del proyecto
Qué se pretendía obtener cuando se solicitó el proyecto.

Los objetivos del proyecto son los siguientes:
1. Analizar nuestras propias competencias digitales transversales como 
docentes, de forma comparada, considerando los principios explicitados 
en el artículo 4 del RD 822/2021
2. Aplicar las herramientas de IA junto con recursos analógicos en 
nuestras metodologías docentes teniendo en cuenta la adaptabilidad 
profesional futura de nuestros egresados y egresadas en la sociedad del 
conocimiento.
3. Proponer estrategias aplicadas y metodologías activas donde repensar 
nuestra docencia en clave post-digital.

8. Métodos de estudio/experimentación y trabajo de campo
Métodos/técnicas utilizadas, características de la muestra, actividades 
realizadas por los estudiantes y el equipo, calendario de actividades.

En este proyecto, hemos seguido la trayectoria trazada en la 
investigación sobre innovación docente, enfocándonos en la difusión y 
formación, tal como se ha insistido en diversas convocatorias de 
innovación docente. Aprovechando las características y experiencia 
previa de nuestro grupo, aplicamos una perspectiva de segundo orden para 
aprender de nuestras acciones y consolidar lo que merece sedimentarse.
La primera actividad fue el 2 de octubre de 2024). Fue una sesión 
presencial de trabajo donde se repasaron los objetivos planteados y se 
realizó una ronda de revisión y propuestas de ideas para su 
implementación. Durante esta reunión, se acordó programar una segunda 
sesión para la última semana de diciembre y se definió un plan de 
trabajo con dos propósitos principales: compartir experiencias sobre el 
uso de herramientas de IA en la docencia y aportar referencias de 
personas que pudieran contribuir con su conocimiento al grupo. También 
se estableció la necesidad de concretar el uso de los 600 euros 
asignados al proyecto.
Posteriormente, mediante nuestra red de distribución, se compartió 
información sobre distintas herramientas de IA. Se recomendaron diversas 
herramientas de IA, incluyendo ChatGPT, Claude para redacción, Gemini, 
Copilot para imágenes, Mistral como proyecto europeo destacado, y 
Yuanbao como alternativa china. También se mencionaron agregadores que 
permiten acceder a versiones de pago de múltiples herramientas, como Tex 
Cortex, Perplexity, Poe, ChatHub y Abacus, especialmente populares entre 
estudiantes estadounidenses. Se incluyó una revisión de IA 
especializadas en investigación como Undermind y Otio para revisiones de 
literatura, Julius para análisis de datos financieros, y varios plugins 
de ChatGPT como Consensus, APA 7 Citation Helper, Autoexpert Academic, 
Scholar GPT y Research Assistant.
La segunda sesión del PIIDUZ se realizó el16 de diciembre de 2024 
mediante videoconferencia, siguiendo el plan de trabajo establecido. 
Durante esta reunión se compartieron los usos que estábamos explorando 
de distintas herramientas de IA en las prácticas docentes, incluyendo 
información sobre qué herramientas, cómo las empleaban y los resultados 
obtenidos. Se fijó el calendario para la siguiente sesión.
La tercera sesión fue el 17 de enero de 2025. Realizamos un taller 
presencial titulado "Taller uso práctico de herramientas de IA" en la 
Facultad de Ciencias Sociales y del Trabajo. Esta sesión estuvo a cargo 
de Gabriel Tirado, con la participación de cada asistente utilizando su 
propio portátil. Se trabajaron las cuestiones prácticas propuestas 
previamente en la lista del grupo.
Por último, el martes 20 de mayo de 10:30-13:30 celebramos una jornada 
abierta en la Sala de Juntas de la Facultad de Ciencias Sociales y del 
Trabajo, con el título «Herramientas de IA», dirigida de nuevo por 
Gabriel Tirado. Donde en un formato híbrido, a modo de ponencia y de 
taller aplicado, se presentaron los avances conseguidos durante el año.

9. Conclusiones del proyecto
Conclusiones: lecciones aprendidas, impacto.
Eficacia: grado en que se han alcanzado los objetivos previstos. 
Eficiencia: relación entre los objetivos logrados y los recursos 
implicados (p.e. se han alcanzado los mismos logros con menos coste 
(tiempo, esfuerzo, etc.)

Este proyecto de innovación docente nos ha mostrado que la integración 
efectiva de la IA en la docencia universitaria es posible cuando se 
aborda desde una perspectiva sistemática y equilibrada. La experiencia 
desarrollada entre octubre de 2024 y mayo de 2025 ha permitido avanzar 
en la comprensión y aplicación de estas tecnologías emergentes en el 
contexto educativo.
El proceso formativo estructurado en seminarios progresivos ha resultado 
fundamental para el éxito del proyecto. La secuencia que progresó desde 
la conceptualización teórica hasta la experimentación práctica directa 
permitió no solo la adquisición de competencias técnicas específicas, 
sino también el desarrollo de una visión crítica sobre el papel de estas 
herramientas en la educación superior. La participación del experto 
Gabriel Tirado fue esencial para proporcionar una base sólida de 
conocimientos sobre modelos de lenguaje y sus aplicaciones docentes.
La diversidad de herramientas exploradas, desde ChatGPT y Claude hasta 
aplicaciones especializadas como Consensus o Scholar GPT, ha evidenciado 
que no existe una solución única para todas las necesidades docentes. La 
efectividad de estas tecnologías depende de la capacidad del docente 
para seleccionar la herramienta más adecuada según el contexto 
específico de cada actividad académica.
La metodología de trabajo colaborativo implementada ha mostrado ser 
eficaz para el intercambio de experiencias y la construcción colectiva 
de conocimiento. Este aspecto cooperativo fue crucial para superar las 
reticencias iniciales y desarrollar una actitud proactiva hacia la 
innovación tecnológica en el aula.
El equilibrio entre metodologías analógicas y digitales emerge como uno 
de los aspectos más destacados de esta experiencia. El proyecto ha 
confirmado que la innovación educativa no implica abandonar prácticas 
tradicionales efectivas, sino integrar inteligentemente nuevas 
herramientas que complementen y potencien los métodos consolidados. Esta 
perspectiva resulta especialmente importante en un contexto donde la 
dependencia excesiva de la tecnología puede comprometer habilidades 
fundamentales como la escritura y el pensamiento crítico.
Los talleres presenciales y la jornada final de formato híbrido han 
permitido validar los conocimientos adquiridos y generar un impacto 
tangible en las competencias docentes de los participantes. Esta 
experiencia práctica ha sido fundamental para consolidar los 
aprendizajes teóricos y traducirlos en aplicaciones concretas para la 
docencia universitaria.
En conclusión, este proyecto nos permite sentar unas bases para una 
integración de la IA en la docencia universitaria, mostrando que la 
innovación docente efectiva surge de la combinación inteligente entre 
tradición y modernidad, entre lo analógico y lo digital. La experiencia 
confirma la necesidad de desarrollar programas de formación continua que 
permitan a los docentes mantenerse actualizados ante la rápida evolución 
de estas tecnologías, asegurando que las competencias adquiridas se 
mantengan relevantes y efectivas en el futuro.


10. Continuidad y Expansión
Transferibilidad (que sirva como modelo para otros contextos), 
Sostenibilidad (que pueda mantenerse por sí mismo), Difusión realizada .
El enfoque del GIDID puede ser adoptado por cualquier grupo de docentes 
interesados en analizar y mejorar críticamente su propia docencia. Este 
modelo se caracteriza por ser auto-organizado y colaborativo, 
fundamentado en la cooperación, donde cada integrante contribuye según 
sus capacidades e intereses, siempre desde una perspectiva de ayuda 
mutua y sin coerción. Este marco genera un espacio formativo accesible a 
todos los que deseen participar y aportar. Su sostenibilidad radica en 
el deseo de trabajar en común, facilitando el diálogo y el debate en 
torno a retos e intereses compartidos. Las actividades, de naturaleza 
altruista, solo requieren financiación para invitar a ponentes externos 
o realizar acciones que necesiten retribución.
El GIDID se alinea con el objetivo de la convocatoria PI_DTOST, que 
promueve la consolidación de grupos interdisciplinares con una 
trayectoria docente reconocida, y la difusión de sus innovaciones a la 
comunidad universitaria de UNIZAR. Nuestra trayectoria a lo largo de 
sucesivos cursos avala la continuidad y eficacia de nuestro modelo de 
organización y trabajo.
Las sesiones y seminarios del GIDID se difunden a través de nuestra 
lista de distribución y los canales oficiales de la universidad, 
especialmente iUnizar, lo que facilita la participación de toda la 
comunidad universitaria. Este enfoque también refuerza la sostenibilidad 
y transferibilidad del modelo.


11. Resultados del proyecto indicando si son acordes con los objetivos 
planteados en la propuesta y cómo se han comprobado
Método de evaluación, Resultados.

Visto desde nuestra perspectiva, los resultados obtenidos confirman el 
cumplimiento de los objetivos formulados inicialmente en el proyecto. 
Estos objetivos, fundamentados en la experiencia interdisciplinar y 
cooperativa del GIDID, se han desarrollado mediante una metodología de 
evaluación sistemática de segundo orden que ha permitido una valoración 
integral del proceso formativo.
El proyecto ha generado una mejora significativa en el manejo de 
herramientas de IA del profesorado participante. Esta evolución se ha 
materializado en tres dimensiones fundamentales: la profundización en el 
análisis crítico sobre la integración de las herramientas de IA en los 
procesos de enseñanza-aprendizaje, promoviendo un enfoque crítico y 
contextualizado; la integración de la IA con metodologías activas en el 
contexto que denominamos post-digital, adaptándose a las necesidades 
específicas de cada disciplina representada en el grupo; y el 
crecimiento notable en el manejo de herramientas de IA, especialmente 
ChatGPT, entre los participantes.
La autoevaluación continua se ha articulado a través de tres mecanismos 
complementarios que consideramos eficaces. Las sesiones de seminario han 
funcionado como espacios de contrastación sistemática y colectiva, donde 
la participación activa y el compromiso del grupo evidencian la 
pertinencia de los contenidos abordados. Simultáneamente, la evaluación 
de casos prácticos ha permitido verificar la efectividad y aplicabilidad 
de las metodologías aprendidas en contextos docentes específicos. Por 
último, los recursos didácticos generados durante las sesiones, 
incluyendo presentaciones y herramientas digitales, han servido como 
indicadores tangibles de la correcta integración de las competencias 
adquiridas.
Nuestra experiencia en el manejo de herramientas de IA nos permite 
pensar las posibles aplicaciones a la docencia. Esta expansión se 
traduce en una mayor eficacia al combinar metodologías tradicionales con 
innovaciones tecnológicas, resultando en una mejora observable de la 
calidad educativa. El proyecto nos ha permitido mejorar nuestra 
eficiencia en la utilización de recursos, optimizando tanto el tiempo 
invertido como el esfuerzo dedicado por parte de todos los 
participantes.
La evaluación integral realizada a través de observación directa, 
análisis de casos prácticos y revisión de materiales generados confirma 
el cumplimiento satisfactorio de los objetivos planteados. El 
fortalecimiento de las competencias digitales relacionadas con la IA no 
solo responde a las necesidades formativas actuales, sino que establece 
las bases sólidas para futuras innovaciones en la práctica docente. Este 
avance posiciona al grupo para continuar explorando estrategias que 
aseguren una educación más efectiva y equitativa, adaptada a las 
demandas del contexto post-digital contemporáneo.