Teaching & Learning
- The university recommends that AI use in coursework be defined at the course level in teaching guides, with some subjects or tasks marking AI use as not indicated, not recommended, or recommended
- Students are expected to disclose relevant AI use and assume responsibility for the submitted work, and the university warns that automatically generated work can interfere with competency development
los grados y deberían estar recogidas en los planes de estudios y en las guías docentes que delimitarían, para unas asignaturas o incluso tareas, un uso no indicado o no recomendado y, para otras, un uso recomendado.
• Declarar el uso relevante de la IA en función de los objetivos de la asignatura (“la he usado”) y asumir la autoría si es el caso (“el autor/responsable soy yo”). Los estudiantes deberían firmar una declaración de uso responsable de la IA generativa a principio de curso, vigente para todas las asignaturas donde la usen, en donde se declare la originalidad de sus trabajos, indicando el uso y finalidad de la IA generativa (en caso de hacerlo).
El mal uso o abuso de la IA por parte del estudiantado puede dificultar o incluso impedir el desarrollo de ciertas competencias específicas recogidas en las guías docentes. El trabajo elaborado de forma automática e independiente por la IA puede resultar resolutivo al sustituir las funciones o tareas que el estudiantado debe desarrollar, interfiriendo con las metodologías docentes de
- It also advises faculty to state what AI use is and is not allowed and to communicate notification and consequences
- The university recommends adapting assessment methods to account for AI use and keeps final evaluation authority with instructors
- In one department-level TFG document, Turnitin AI detection is treated as a possible indicator of non-original work, and AI-related errors may lead to penalties or a failing result
Adaptar las metodologías de evaluación para tener en cuenta el uso de la IA en el trabajo del estudiantado. Explorar los usos de la IA para ofrecer evaluaciones personalizadas, aunque siempre supervisadas por los docentes.
• Asumir como docente la decisión final en los procesos de evaluación a
• Incluir aspectos como uso adecuado (qué se puede hacer y qué no se puede hacer); uso responsable de la IA; notificación y consecuencias; educación y sensibilización.
El programa Turninin no solo detecta el porcentaje de coincidencia con fuentes localizadas en internet sino que también detecta el uso de la IA. Aunque en este apartado la detección es menos fiable, cuando aparece un porcentaje de uso de la IA por encima del 25% también podemos estar ante un indicio relevante de que el trabajo no es original.
En cualquier caso, la realización de trabajos por la IA suele incurrir en errores que deben ser penalizados a la hora de calificar el trabajo y que pueden determinar que este se considere NO SUPERADO.
- The university recommends AI as a complementary learning support rather than a substitute for students’ own effort
- It explicitly endorses uses such as personalized learning, study support, self-evaluation, practice question generation, and tailored study techniques, while requiring critical verification of AI outputs
Utilizar la IA como apoyo al aprendizaje, sin sustituir el esfuerzo personal.
Utilizar la IA para adaptar el contenido educativo a las necesidades individuales de cada estudiante. Las herramientas de IA pueden identificar áreas de dificultad y sugerir recursos específicos para mejorar el rendimiento.
- Auto-evaluación del progreso: El estudiantado puede utilizar chatbots para generar ejercicios y preguntas de examen que le permitan estimar sus destrezas antes de las pruebas de evaluación.
• Ayuda en la búsqueda de diversas técnicas de estudio personalizadas.
Contrastar la información de la IA con la de otras fuentes, citar correctamente y reconocer los sesgos.
- The university recognizes code-generation tools such as Copilot as relevant in teaching and learning, but it does not set a uniform rule for student programming work
- Instead, it places AI-use boundaries in course guides and recommends use of protected institutional accounts such as Copilot or Gemini with UGR accounts when information protection is needed
Los enfoques actuales de copilot en programación de ordenadores y de cocreación de contenidos docentes parecen dirigirnos de forma adecuada hacia ese camino.
los grados y deberían estar recogidas en los planes de estudios y en las guías docentes que delimitarían, para unas asignaturas o incluso tareas, un uso no indicado o no recomendado y, para otras, un uso recomendado.
- Tomar consciencia del potencial uso que puede hacerse de la información por parte de los distintos LLMs en el mercado y emplear exclusivamente herramientas de IA generativa en contextos aislados donde existe protección de dicha información (Copilot o Gemini con cuentas UGR).
Research
- In the TFM guide, delegating the writing of a work or part of a work to AI is not allowed, and AI use in the thesis must be indicated and cited with details of tools and prompts used
- The university states that AI may be used to assist research writing, including structuring documents, drafting specific paragraphs, and generating abstracts, but always under human supervision and validation
En el ámbito de la investigación, las oportunidades que brindan las herramientas de IA son múltiples y cada día surgen nuevas posibilidades. A continuación se enumeran las destacadas en este proceso participativo, pero es necesario resaltar que el uso de la IA en cualquiera de sus aplicaciones necesita siempre de supervisión y validación humanas.
• Generación de índices y estructura de documentos. La IA puede automatizar la creación de índices, esquemas y tablas de contenido para el desarrollo de trabajos científicos, lo que puede ayudar a los investigadores a organizar sus trabajos de manera más eficiente.
• Asistencia en la escritura de párrafos. Las herramientas de IA pueden ayudar en la escritura de párrafos concretos teniendo en cuenta el contexto general y permitiendo una redacción más ágil y fluida.
- Generación automática de resúmenes de artículos científicos con la consecuente mejora en la identificación de estudios relevantes y hallazgos clave para el proceso de investigación. También pueden ayudar en la generación de los abstracts de los artículos propios.
En ningún caso se puede delegar a la IA la realización de un trabajo o partes de un trabajo.
Por motivos de transparencia y honestidad profesional, según el caso, el uso de la IA debe indicarse en el apartado metodológico del TFM o en una nota a pie de página en la introducción del TFM. Habrá que dejar constancia de las herramientas de IA que se han empleado, qué utilización concreta se ha hecho de ellas en cada caso, y los prompts que se han escrito.
- The university allows AI to support research design, data analysis, and interpretation, but requires human supervision and validation throughout
- It also warns that methods may need to be explainable for certain research decisions, and it treats presenting fictitious AI-generated data as serious academic fraud in the TFM guide
En el ámbito de la investigación, las oportunidades que brindan las herramientas de IA son múltiples y cada día surgen nuevas posibilidades. A continuación se enumeran las destacadas en este proceso participativo, pero es necesario resaltar que el uso de la IA en cualquiera de sus aplicaciones necesita siempre de supervisión y validación humanas. También es necesario señalar que para ciertas acciones y toma de decisiones en procesos investigativos la validez de las herramientas usadas dependerá de su explicabilidad, ya que en algunos casos los métodos utilizados deben ser
• Generación de preguntas de investigación basadas en datos ya existentes.
• Generación de hipótesis mediante el análisis de datos previos y literatura existente.
• Análisis semántico. Este tipo de análisis con el apoyo de la IA permite interpretar con mayor eficiencia los resultados de investigaciones cualitativas.
Presentar como reales datos ficticios generados con IA es una forma muy grave de fraude académico.
- It also calls for uniform university guidance to define institutional boundaries for AI use in research and frames research conduct within broader ethical and integrity structures
- The university recommends transparency about AI use in research, including technical and methodological details for traceability, and requires researchers to retain authorship responsibility while supervising and verifying results
Declarar el uso de la IA, especificando detalles técnicos y metodológicos para garantizar la trazabilidad.
La IA debe complementar y no sustituir el pensamiento crítico y la capacidad de innovación. Verificar y supervisar resultados, asumiendo la autoría.
La calidad de la investigación depende de la supervisión humana, evitando la pérdida de habilidades tradicionales, garantizar la autenticidad del trabajo científico, marcando claramente los resultados obtenidos con la IA.
• Desde la universidad se deberían proponer orientaciones uniformes para el uso de la IA en investigación para:
- Acordar una delimitación institucional de los usos de la IA en investigación.
La Universidad de Granada, en su compromiso con el servicio público de la educación superior, ha desarrollado el Código Ético de la UGR como un conjunto de principios que deben guiar la conducta en el ámbito académico de quienes forman parte de la comunidad universitaria, y orientar su proceder ético frente al resto de actores sociales, centros o entidades que colaboran con la Universidad en el desarrollo de sus actividades.
Academic Integrity
- The university recommends disclosure of relevant AI use in academic work and research
- For student coursework, it recommends students declare use and purpose of generative AI and sign a responsible-use statement
- For TFM work, it requires the AI tool, ownership entity, date, specific use, and prompts to be documented, with the use disclosed in the methodology section or a footnote
Declarar el uso de la IA en trabajos, asumir la responsabilidad del contenido y evitar el plagio.
• Declarar el uso relevante de la IA en función de los objetivos de la asignatura (“la he usado”) y asumir la autoría si es el caso (“el autor/responsable soy yo”). Los estudiantes deberían firmar una declaración de uso responsable de la IA generativa a principio de curso, vigente para todas las asignaturas donde la usen, en donde se declare la originalidad de sus trabajos, indicando el uso y finalidad de la IA generativa (en caso de hacerlo).
• Informar del uso de IA generativa tanto por el profesorado como los estudiantes. Siempre se tiene que saber cuándo algo es resultado de su utilización.
- En el texto habrá que indicar el nombre de la entidad corporativa propietaria de la herramienta de IA empleada.
- En el apartado referencias se emplearía la siguiente fórmula genérica: Nombre de la entidad propietaria de la herramienta de IA empleada (Año de la consulta o fecha de la consulta). Herramienta de IA empleada [modelo del lenguaje de la herramienta]. Dirección url.
También debe indicarse el uso de la IA cuando la consulta tiene un alcance más genérico -algunos de los que se reconocen como usos permitidos en esta Guía-.
Por motivos de transparencia y honestidad profesional, según el caso, el uso de la IA debe indicarse en el apartado metodológico del TFM o en una nota a pie de página en la introducción del TFM. Habrá que dejar constancia de las herramientas de IA que se han empleado, qué utilización concreta se ha hecho de ellas en cada caso, y los prompts que se han escrito.
- At the university-wide recommendations level, the university notes faculty concern about fraud detection and recommends that course policies include notification and consequences
- In a department-level TFG guidance document, Turnitin’s AI indicator is used as a potentially relevant sign of non-original work, although it is described as less reliable, and AI-generated errors may be penalized and lead to a failing grade
Esa incertidumbre puede estar relacionada con el hecho de no poder garantizar el uso correcto de este tipo de herramientas en el aprendizaje del estudiantado y no tener la formación para detectar posibles fraudes en la realización de trabajos.
• Incluir aspectos como uso adecuado (qué se puede hacer y qué no se puede hacer); uso responsable de la IA; notificación y consecuencias; educación y sensibilización.
El programa Turninin no solo detecta el porcentaje de coincidencia con fuentes localizadas en internet sino que también detecta el uso de la IA. Aunque en este apartado la detección es menos fiable, cuando aparece un porcentaje de uso de la IA por encima del 25% también podemos estar ante un indicio relevante de que el trabajo no es original.
En cualquier caso, la realización de trabajos por la IA suele incurrir en errores que deben ser penalizados a la hora de calificar el trabajo y que pueden determinar que este se considere NO SUPERADO.
Institutional & Administrative
- It also recommends transparent staff use in administrative processes and documents, with verification of AI-generated information
- The recommendations mention instructor use for class preparation, teaching materials, and even support in supervising early-stage research work
- The university recommends faculty integrate AI policies into course guides, use AI to support teaching preparation, and retain final responsibility for evaluation decisions
Establecer directrices sobre el uso de la IA en cada asignatura, incluirlas en las guías y consensuarlas con los estudiantes.
La IA debe apoyar, no reemplazar, las decisiones de los docentes.
En cualquier caso, los docentes necesitarán una adecuada formación que les capacite para saber usar estas herramientas en la preparación de las distintas clases y del material docente, integrándolas en las guías docentes y en su
• Asumir como docente la decisión final en los procesos de evaluación a
Verificar la información generada por la IA y comunicar su uso en procesos administrativos y en documentos generados.
- Tutela y supervisión de trabajos de investigación iniciales. Las herramientas de IA pueden asistir en la supervisión de los trabajos de investigación iniciales proporcionando sugerencias basadas en las
- It names Copilot, Gemini, and NotebookLM under UGR licenses, and advises use of UGR accounts
- It also states that protected enterprise Copilot use means data are not shared or used to train the model
- The university explicitly restricts the use of public generative AI tools for personal data and recommends institutional or licensed tools that protect information
Cumplir normativas de protección de datos, entender el manejo de los datos por parte de la IA y evitar compartir información sensible.
Conocer las normativas de protección de datos, evitar compartir información sensible y usar herramientas institucionales seguras.
Cumplir con la RGPD y LOPD, evitar el envío de datos sensibles en herramientas públicas y usar herramientas recomendadas por la institución.
- Usar herramientas de IA locales o institucionales.
- Emplear siempre herramientas internas de la UGR para el tratamiento de documentos que contengan datos personales.
- Tomar consciencia del potencial uso que puede hacerse de la información por parte de los distintos LLMs en el mercado y emplear exclusivamente herramientas de IA generativa en contextos aislados donde existe protección de dicha información (Copilot o Gemini con cuentas UGR).
• No introducir datos personales en aplicaciones de IA generativa públicas. Si precisamos enviar datos a herramientas IA, utilizar preferentemente las herramientas con las que tenemos licencia de UGR (Copilot, Gemini y NotebookLM), siempre utilizando los usuarios UGR (@ms.ugr.es o @go.ugr.es).
• Usar principalmente los modelos y herramientas que la UGR recomienda en los que se garantice la privacidad de la información.
Una vez iniciada sesión podrá comprobar que le aparece en verde la palabra Protegido. Esto significa que tiene aplicada de manera correcta la licencia Enterprise de Copilot y que sus datos no serán compartidos ni usados para entrenar el modelo.
- It recommends ethical strategies, validation protocols, adherence to ethical principles, and the creation of an observatory of good practices
- The university also references its Ethical Code and its Commission on Ethics and Academic Integrity as part of the broader governance context
- The university has an institutional recommendations framework on AI built through a participatory process involving students, faculty, and staff across teaching, research, management, and social impact
En marzo de 2024 se inició un proceso participativo para elaborar un documento sobre recomendaciones del uso de la inteligencia artificial en la UGR. En dicho proceso han colaborado más de 100 participantes procedentes de los diferentes estamentos de la UGR: estudiantado, PDI y PTGAS.
El documento completo está estructurado en 4 partes, correspondientes a los grupos de trabajo (docencia y aprendizaje, investigación, gestión universitaria e impacto social).
Desarrollar estrategias éticas y códigos de conducta, siendo referente en uso responsable.
Promover protocolos de validación, asegurar controles de calidad y desarrollar aplicaciones seguras.
Participar en debates internacionales, adherirse a principios éticos y estableces un observatorio de buenas prácticas.
La Universidad de Granada, en su compromiso con el servicio público de la educación superior, ha desarrollado el Código Ético de la UGR como un conjunto de principios que deben guiar la conducta en el ámbito académico de quienes forman parte de la comunidad universitaria, y orientar su proceder ético frente al resto de actores sociales, centros o entidades que colaboran con la Universidad en el desarrollo de sus actividades.
El texto ha sido elaborado por la Comisión de Ética e Integridad Académica de la Universidad de Granada a partir de la normativa vigente y aplicable de la Universidad de Granada
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 Granada's AI Policies
University of Granada has defined AI policies in 12 of 12 categories, with an overall coverage score of 100%.
The university recommends disclosure of relevant AI use in academic work and research. For student coursework, it recommends students declare use and purpose of generative AI and sign a responsible-use statement. For TFM work, it requires the AI tool, ownership entity, date, specific use, and prompts to be documented, with the use disclosed in the methodology section or a footnote.
At the university-wide recommendations level, the university notes faculty concern about fraud detection and recommends that course policies include notification and consequences. In a department-level TFG guidance document, Turnitin’s AI indicator is used as a potentially relevant sign of non-original work, although it is described as less reliable, and AI-generated errors may be penalized and lead to a failing grade.
The university explicitly restricts the use of public generative AI tools for personal data and recommends institutional or licensed tools that protect information. It names Copilot, Gemini, and NotebookLM under UGR licenses, and advises use of UGR accounts. It also states that protected enterprise Copilot use means data are not shared or used to train the model.