Teaching & Learning
- At faculty/department level, coursework use of AI is at instructor discretion and, where allowed, student disclosure is required
- In the master's TFM guide for Ciencias del Lenguaje, AI is allowed only for auxiliary support and must not replace the student's original academic work
- In the Faculty of Marine and Environmental Sciences, teachers must state whether IAG use is permitted and under what conditions, and students must identify the AI-assisted parts and the tool used
El profesorado comunicará de manera explícita si el uso de herramientas de IAG está permitido, en qué condiciones, y cómo debe declararse su uso en los trabajos. En caso de autorizarse, el alumnado deberá indicar qué partes del trabajo han sido generadas o asistidas por una IAG, especificando la/s herramienta/s utilizada/s (modelo y versión) y su función concreta.
En este sentido, se recuerda que el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, como asistentes de redacción o modelos de lenguaje automático, debe hacerse de manera responsable, transparente y ética. Estas herramientas pueden emplearse con fines auxiliares —como la revisión ortotipográfica, la mejora estilística o la organización preliminar de ideas—, pero en ningún caso deben sustituir la elaboración crítica y original del trabajo por parte del estudiante. El contenido del TFM debe ser fruto del propio razonamiento académico y del dominio de las competencias adquiridas durante el máster.
- In the Faculty of Marine and Environmental Sciences, teachers may apply complementary assessment instruments if the stated AI-use rules are not followed
- The university materials do not set a single university-wide student rule for AI use in exams, but they do state that assessment conditions should be defined by teaching staff and that evaluation methods may be adapted when AI is used
Indicaciones sobre los sistemas de evaluación ante el uso de inteligencia artificial en trabajos o informes. Con la incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (IAG), como asistentes de redacción o análisis de datos, es preciso adoptar criterios y estrategias específicas para garantizar que la evaluación refleje fielmente la adquisición de competencias por parte del alumnado. En este sentido, se establecen las siguientes indicaciones:
El profesorado comunicará de manera explícita si el uso de herramientas de IAG está permitido, en qué condiciones, y cómo debe declararse su uso en los trabajos.
En aquellos casos en los que no se cumplan las normas anteriores de uso de la IAG, el profesorado podrá aplicar instrumentos de evaluación complementarios recogidos en la memoria del título.
- AI use for non-graded learning support is described as a beneficial educational aid
- The guidance says AI can help students understand concepts, receive immediate feedback, generate personalized exercises, find relevant articles, access tailored explanations, and create summaries, while teachers should promote critical evaluation of AI outputs and avoid overreliance
La IA puede crear simulaciones interactivas y visualizaciones que facilitan la comprensión de conceptos complejos. También es posible que la IA pueda proporcionar retroalimentación inmediata sobre las respuestas de los estudiantes a una pregunta, lo que les permite identificar errores y corregirlos rápidamente. Además, en caso necesario, el propio estudiante puede pedir a la IA que genere ejemplos y ejercicios personalizados del contenido estudiado o tratado para reforzar el aprendizaje.
Los estudiantes pueden utilizar la IA para encontrar artículos relevantes, acceder a explicaciones personalizadas de conceptos complejos, y obtener recomendaciones de recursos adicionales que se adapten a sus necesidades individuales.
La IA puede automatizar tareas repetitivas, como la toma de apuntes, la creación de resúmenes y la traducción de textos, liberando tiempo a los estudiantes para centrarse en tareas que requieren un mayor nivel de pensamiento crítico y creatividad.
los docentes deben enseñar a los estudiantes a valorar críticamente la información generada por la IA, a contrastarla con otras fuentes fiables y a no depender excesivamente de ella.
- Not defined for student programming assignments
- The materials mention code generators as a general AI capability, but they do not state a student policy for using them in coursework or programming assessments
not defined
Research
- For research-related academic writing, the university provides a limited-use position rather than a blanket ban
- The master's TFM guide allows generative AI only for auxiliary purposes such as proofreading, stylistic improvement, and preliminary organization of ideas, and requires that it not replace the student's own critical and original work
En este sentido, se recuerda que el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, como asistentes de redacción o modelos de lenguaje automático, debe hacerse de manera responsable, transparente y ética. Estas herramientas pueden emplearse con fines auxiliares —como la revisión ortotipográfica, la mejora estilística o la organización preliminar de ideas—, pero en ningún caso deben sustituir la elaboración crítica y original del trabajo por parte del estudiante. El contenido del TFM debe ser fruto del propio razonamiento académico y del dominio de las competencias adquiridas durante el máster.
- The PDI guidance states that AI may be used in research for data extraction, classification, and analysis tasks
- At the same time, the data protection guidance says research use involving personal data remains subject to data protection rules, requires attention to international transfers, and generally forbids entering special-category personal data into AI systems unless expressly authorized by UCA
● Extracción de datos: la IA puede extraer datos estructurados de fuentes no estructuradas como artículos, informes y páginas web, ahorrando tiempo en la recopilación manual.
● Clasificación y etiquetado automático: la IA puede clasificar y etiquetar grandes conjuntos de datos de forma rápida y precisa, lo que facilita su análisis por ejemplo en revisiones sistemáticas de literatura.
En lo referente al análisis de datos, destacan:
● Análisis de sentimientos: la IA puede analizar grandes volúmenes de texto para determinar la opinión o sentimiento expresado, lo que es útil para entenderla percepción pública sobre un tema.
No obstante, el uso de la IA en la gestión de los procedimientos realizados en la Universidad de Cádiz (UCA) e incluso en los proyectos de investigación plantea numerosos desafíos cuando se usan datos personales.
En especial, debe tenerse en cuenta que el uso de la inteligencia artificial en la gestión e investigación no supone un desplazamiento de la normativa de protección de datos, en especial de los principios recogidos en el artículo 5 del Reglamento (UE) 2016/679 General de Protección de Datos (RGPD).
Hay que tener especialmente en cuenta que el uso de herramientas de IA puede suponer que se den transferencias internacionales de datos. Adicionalmente, pueden producirse tratamientos adicionales de datos personales cuando estos se usen en herramientas de IA.
Con carácter general, no se podrán incluir datos personales de categoría especial en herramientas y sistemas de IA. El uso de datos personales de categoría especial debiera estar expresamente autorizado por la UCA.
- Research use of AI is framed as requiring responsible and supervised use with control and validation mechanisms to ensure precision and ethics
- The university also states that AI use in research does not displace data protection obligations, and its institutional AI page says future regulation will take ethical and legal frameworks as references
Con un uso responsable y supervisado, estas herramientas pueden ser altamente efectivas, pero siempre deben ser complementadas con mecanismos de control y validación para garantizar su precisión y ética en la práctica.
En especial, debe tenerse en cuenta que el uso de la inteligencia artificial en la gestión e investigación no supone un desplazamiento de la normativa de protección de datos, en especial de los principios recogidos en el artículo 5 del Reglamento (UE) 2016/679 General de Protección de Datos (RGPD).
Como parte de este proceso, se actualizarán las normativas aplicables en la UCA para regular el uso de la inteligencia artificial, tomando como referencia los siguientes marcos legislativos y éticos:
Academic Integrity
- Disclosure requirements are explicitly stated in faculty/departmental materials rather than as a single university-wide rule
- The student council position additionally promotes declaration of AI use when it has had a substantial influence on the content
- In the Faculty of Marine and Environmental Sciences, if AI is authorized, students must state which parts were generated or assisted by AI, identify the tool, model, version, and function; the PDI guide also says students must learn to cite AI-generated content properly
El profesorado comunicará de manera explícita si el uso de herramientas de IAG está permitido, en qué condiciones, y cómo debe declararse su uso en los trabajos. En caso de autorizarse, el alumnado deberá indicar qué partes del trabajo han sido generadas o asistidas por una IAG, especificando la/s herramienta/s utilizada/s (modelo y versión) y su función concreta.
● Citación de fuentes: es fundamental que los estudiantes aprendan a citar adecuadamente cualquierinformación o contenido generado porla IA, evitando el plagio y reconociendo la autoría de las fuentes. Es importante dar a conocer que distintos estilos de referencias bibliográficas (como APA, Chicago, MLA o IEEE) ya especifican cómo se debe citar y referenciar y cómo usarIA generativa para cumplirlas:
* Promover la declaración de uso de herramientas de inteligencia artificial en los trabajos académicos cuando este haya supuesto una influencia sustancial en el contenido; quedando excluidas las correcciones y cambios menores como las de forma, estilo o similares.
- In one faculty policy, failure to comply with stated AI-use rules can lead to complementary assessment instruments
- There is no university-wide misconduct penalty framework in the provided sources, but the materials do address detection and enforcement
- The PDI guide says AI tools may help identify signs of plagiarism but cannot be relied on to detect plagiarism with certainty, while the student council position rejects punitive AI detectors and says AI system verdicts should not be determinative
aunque las herramientas de IA pueden ayudar a evaluar la originalidad de las respuestas y detectar indicios de posibles casos de plagio, todavía estamos lejos de poder confiar en ellas para detectar plagios con certeza.
* Rechazar la implantación de herramientas punitivas que, supuestamente, detectan el uso de inteligencia artificial para penalizar a los estudiantes a la hora de la evaluación. Este enfoque implica acusaciones por parte de estas herramientas, cuyo criterio cada vez es más erróneo, y genera desconfianza en lugar de fomentar el aprendizaje.
De la misma forma, el veredicto dado por ningún sistema de inteligencia artificial respecto al trabajo de un estudiante debe ser determinante, siendo el profesor quien debe asumir toda la responsabilidad sobre la evaluación del mismo.
En aquellos casos en los que no se cumplan las normas anteriores de uso de la IAG, el profesorado podrá aplicar instrumentos de evaluación complementarios recogidos en la memoria del título.
Institutional & Administrative
- Faculty and staff use is explicitly supported in guidance documents
- For PTGAS, the university has a dedicated generative AI guide, indicating institutionally recognized staff use cases
- For teaching staff, AI may be used to design learning outcomes, competencies, tasks, rubrics, and personalized feedback, but the guidance says AI should improve evaluation rather than replace the teacher and that educators should keep control of the process
● Diseño de los resultados de aprendizaje: la IA puede ayudar a definir resultados de aprendizaje claros, específicos y medibles, alineados con las necesidades del mundo real y las demandas del mercado laboral.
● Redacción de las competencias: la IA puede facilitar la redacción de competencias que describan las habilidades, conocimientos y actitudes que los estudiantes deben adquirir, asegurando que sean relevantes y estén actualizadas.
● Propuesta de tareas de aprendizaje y evaluación: la IA puede sugerirideas para tareas de aprendizaje y evaluación innovadoras y atractivas, adaptadas a los diferentes estilos de aprendizaje y que fomenten el pensamiento crítico y la creatividad.
● Redactar criterios de evaluación: la IA puede ayudar a redactar criterios de evaluación claros, precisos y específicos para las tareas que se plantean, asegurando que la evaluación sea transparente y consistente.
● Diseñar instrumentos de evaluación: la IA puede facilitar la creación de instrumentos de evaluación, como rúbricas, listas de control o escalas de valoración, adaptados a las
necesidades de cada tarea y al nivel de los estudiantes.
● Personalización de la retroalimentación: la IA puede proporcionar retroalimentación personalizada a cada estudiante, adaptándose a su nivel de comprensión y estilo de aprendizaje.
● Comentarios individualizados: la IA puede generar comentarios específicos y detallados sobre el desempeño del estudiante, identificando sus puntos fuertes y áreas de mejora.
La IA generativa como herramienta para mejorar la evaluación, no para sustituir al profesorado
manteniendo el control del proceso de evaluación y la relación con los estudiantes.
Guía de IA Generativa para el Personal Técnico, de Gestión y de Administración y Servicios
- The university sets clear data protection conditions for AI use
- The data protection office further requires data minimization, generally prohibits special-category personal data in AI systems unless expressly authorized by UCA, and warns about international data transfers and additional processing
- The PDI guide says personal data will not be used to train or improve models when Google or Microsoft products are used through the UCA-associated account, but users must read legal notices because data collection may still support training or other purposes in other tools
los datos personales no se usarán para entrenar o mejorar sus modelos de IAG siempre que se emplee la cuenta de usuario de Google o Microsoft asociada a la UCA para utilizar estos productos.
Es necesario leer los avisos legales porque la recopilación de datos puede ser para entrenar/mejorar los modelos de IA Generativa u otros fines que puedan suponer una amenaza a la privacidad de las personas.
Cuando se usen datos personales en conjunción con sistemas o herramientas de IA, debe tenerse en cuenta el principio de minimización de datos, de modo que únicamente se utilicen los datos estrictamente necesarios para alcanzar la finalidad perseguida.
Con carácter general, no se podrán incluir datos personales de categoría especial en herramientas y sistemas de IA. El uso de datos personales de categoría especial debiera estar expresamente autorizado por la UCA.
Hay que tener especialmente en cuenta que el uso de herramientas de IA puede suponer que se den transferencias internacionales de datos. Adicionalmente, pueden producirse tratamientos adicionales de datos personales cuando estos se usen en herramientas de IA.
- The university has an explicit institutional AI implementation agenda
- It also states that UCA regulations will be updated to regulate AI use with reference to legal and ethical frameworks
- Its AI page describes an ongoing process of reflection and experimentation, lists guides, training, FAQs, tools, pilot projects, and a working group tasked with diagnosing AI impacts, risks, and benefits and proposing principles and lines of action
La Universidad de Cádiz (UCA) está inmersa en un proceso continuo de reflexión y experimentación con el objetivo de aprovechar las ventajas de las herramientas de inteligencia artificial dentro de su comunidad universitaria. Este proceso busca integrar activamente a todos los miembros de la UCA en los avances y desarrollos relacionados con la IA.
Grupo de Trabajo
Diagnóstico del impacto, riesgos y beneficios de la IA, y propuesta de principios y líneas de actuación
Además de las actuaciones anteriores, se están realizando las siguientes:
* Jornadas de IA en la Universidad.
* Participación en Grupos de Trabajo sobre la materia.
* Pruebas piloto sobre el uso de herramientas de IA en diferentes áreas universitarias.
* Organización de seminarios, talleres y mesas redondas sobre inteligencia artificial.
Como parte de este proceso, se actualizarán las normativas aplicables en la UCA para regular el uso de la inteligencia artificial, tomando como referencia los siguientes marcos legislativos y éticos:
DocuMark: Responsible AI Use for Academic Integrity
Knowing your institution's AI policy is step one. DocuMark helps enforce it fairly by empowering universities to manage AI-generated content, prevent cheating, and support student writing through responsible AI use.
Common Questions About University of Cadiz's AI Policies
University of Cadiz has defined AI policies in 12 of 12 categories, with an overall coverage score of 100%.
Disclosure requirements are explicitly stated in faculty/departmental materials rather than as a single university-wide rule. In the Faculty of Marine and Environmental Sciences, if AI is authorized, students must state which parts were generated or assisted by AI, identify the tool, model, version, and function; the PDI guide also says students must learn to cite AI-generated content properly. The student council position additionally promotes declaration of AI use when it has had a substantial influence on the content.
There is no university-wide misconduct penalty framework in the provided sources, but the materials do address detection and enforcement. The PDI guide says AI tools may help identify signs of plagiarism but cannot be relied on to detect plagiarism with certainty, while the student council position rejects punitive AI detectors and says AI system verdicts should not be determinative. In one faculty policy, failure to comply with stated AI-use rules can lead to complementary assessment instruments.
The university sets clear data protection conditions for AI use. The PDI guide says personal data will not be used to train or improve models when Google or Microsoft products are used through the UCA-associated account, but users must read legal notices because data collection may still support training or other purposes in other tools. The data protection office further requires data minimization, generally prohibits special-category personal data in AI systems unless expressly authorized by UCA, and warns about international data transfers and additional processing.