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Facultad de Gobierno · Escuela de Gobierno y Gestión Pública · Universidad de Chile

Brújula IA: Autodiagnóstico Pedagógico de Cátedras.

Aterriza las directrices de la Política y Protocolo de Inteligencia Artificial de la Escuela en tus asignaturas. Revisa la claridad de tus orientaciones y adapta un borrador de cláusula antes de incorporarlo a tu programa de curso.

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Marco Oficial: Política y Protocolo de IAG FAGOB
Escuela de Gobierno y Gestión Pública · Semáforo Pedagógico de 3 Luces & Ley N° 21.719
Paso 1 · Diagnóstico
Responde o Carga Modelo
3 minutos guiados para caracterizar tus evaluaciones frente a la IA.
Paso 2 · Visualización
Revisa tu Radar y nivel de claridad
Identifica las dimensiones evaluadas en el modo elegido y sus oportunidades de mejora.
Paso 3 · Borrador editable
Adapta la cláusula del Syllabus
Revisa permisos por evaluación, ajusta el texto y cópialo a tu programa.
Progreso del Diagnóstico:
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Alineación con Resultados de Aprendizaje (RA)

Score: 0 / 9

La Política FAGOB establece que la IA es un medio pedagógico subordinado al perfil de egreso de Administración Pública y Ciencia Política, sin reemplazar los procesos cognitivos esenciales.

P1 ¿Tus evaluaciones distinguen claramente qué habilidades cognitivas debe demostrar el estudiante por sí mismo sin asistencia de IA?
P2 ¿Gradúas el nivel de uso permitido de IA según el año y madurez curricular del curso (primeros años vs. ciclo terminal)?
P3 Si incorporas IA en una actividad, ¿su presencia responde a una meta pedagógica concreta o a novedad tecnológica?
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Semáforo Pedagógico en Syllabus

Score: 0 / 9

El deber de transparencia institucional exige categorizar cada evaluación en Verde (libre/preparación), Amarillo (condicionado a declaración) o Rojo (prohibido/individual).

P4 ¿Tu programa de curso (syllabus) contiene una regla explícita sobre el uso permitido o restringido de IA?
P5 En las evaluaciones clasificadas con Luz Amarilla, ¿exiges el uso del Anexo Declarativo FAGOB o la entrega de prompts?
P6 ¿Informas con antelación las consecuencias reglamentarias en caso de vulnerar el semáforo o presentar texto generado como propio?
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Control de Delegación Cognitiva

Score: 0 / 9

Diferenciación estricta entre delegación menor (asistencia de estilo, estructura) y delegación mayor (redacción sustantiva de argumentos o conclusiones).

P7 ¿Tus pautas explican la diferencia entre usar IA como apoyo formal versus delegarle la formulación de ideas centrales?
P8 ¿Evitas el uso de 'detectores automáticos de IA' (como GPTZero o Turnitin AI) para sancionar a estudiantes?
P9 Cuando sospechas sustitución total de autoría, ¿aplicas una instancia de verificación académica basada en el diálogo técnico?
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Protección de Datos Personales (Ley N° 21.719)

Score: 0 / 6

Mandato estricto de privacidad: resguardo de datos sensibles de estudiantes y reserva de información pública en procesos de corrección o investigación docente.

P10 Como docente, ¿evitas subir trabajos de estudiantes con sus nombres, RUTs o datos identificatorios a modelos comerciales en la nube?
P11 Cuando los estudiantes investigan instituciones del Estado o realizan entrevistas, ¿les instruyes formalmente no ingresar datos confidenciales a la IA?
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Evaluación Auténtica y Diversificada

Score: 0 / 9

La Política promueve migrar desde monografías teóricas genéricas hacia evaluaciones situadas, debates, presentaciones orales y análisis empírico con datos locales.

P12 ¿Incorporas defensas orales, preguntas de contrarrespuesta o debates en aula para contrastar la autoría real de los trabajos?
P13 ¿Tus evaluaciones exigen datos empíricos recientes, fuentes primarias del Estado o análisis territorial situado que la IA no pueda resolver con conocimiento general?
P14 ¿Ponderas la precisión y la concisión analítica por sobre la extensión y el volumen de páginas entregadas?