Gobernanza y ética de la IA generativa en universidades dominicanas
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Abstract
The expansion of generative AI poses urgent governance and ethical challenges in higher education. This study analyzes the level of maturity of institutional policies and practices regarding the responsible use of generative AI in higher education institutions in the Dominican Republic, with a focus on transparency, privacy, academic authorship, equity, and accountability. A mixed-methods approach is adopted: (a) a documentary review of institutional regulations and guidelines in light of international frameworks (UNESCO/OECD) and Law 172-13 on data protection; (b) a survey of faculty and students on perceptions of risks/benefits and usage practices; and (c) interviews with administrators to map governance structures and institutional capacities. Preliminary results indicate heterogeneity in the existence and quality of policies, low transparency regarding the use of AI in teaching and assessment, gaps in authorship and citation of generated content, and weaknesses in data protection, bias mitigation, and algorithmic auditing mechanisms. The study recommends a governance roadmap that includes institutional principles, algorithmic impact assessments (AIA), usage registries and informed consent, data ethics committees, fair assessment guidelines, and faculty training in academic integrity and bias mitigation. These actions will help align the adoption of generative AI with the educational mission and the rights of the university community.
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References
Agencia Española de Protección de Datos (AEPD). (2024). Guía sobre evaluaciones de impacto en la protección de datos en sistemas de inteligencia artificial. AEPD. https://www.aepd.es
Aznar-Díaz, I., Romero-Rodríguez, J. M., Rodríguez-García, A. M., &
Ramírez-Montoya, M. S. (2020). Towards sustainable educational innovation in
higher education: Digital competences for sustainability. Sustainability, 12(19), 8257. https://doi.org/10.3390/su12198257
Banco Interamericano de Desarrollo (BID). (2021). Educación y transformación digital en América Latina y el Caribe: Avances y desafíos. BID. https://publications.iadb.org
Cabero-Almenara, J., & Llorente-Cejudo, C. (2021). Digital transformation and sustainability in higher education: Challenges and opportunities. Sustainability, 13(10), 5528. https://doi.org/10.3390/su13105528
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2022). La gobernanza de datos en América Latina y el Caribe. CEPAL. https://www.cepal.org
Ley No. 172-13. (2013). Ley sobre protección de datos personales. Gaceta Oficial de la República Dominicana.
Martínez, L., & Ramírez, P. (2023). Ética y autoría en la era de la inteligencia
artificial generativa. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 14(2), 45–62.
Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología (MESCyT). (2023). Lineamientos para el uso responsable de la inteligencia artificial en la educación superior. MESCyT.
Organización de Estados Iberoamericanos (OEI). (2023). Guía para el uso ético de la inteligencia artificial en la educación superior iberoamericana. OEI.
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). (2022). AI governance in higher education: Accountability and ethical frameworks. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ai-governance
Pérez, R. (2024). Autoría académica y nuevas fronteras de la ética digital.
Educación y Tecnología, 8(1), 87–102.
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial.
UNESCO. https://unesdoc.unesco.org
UNESCO. (2023). Guidance for the governance of artificial intelligence in education. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org
Veale, M., & Binns, R. (2021). Fairer machine learning in the real world: Mitigating discrimination without collecting sensitive data. In Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (pp. 639–648).
Westin, A. F. (1967). Privacy and freedom. Atheneum.
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism. PublicAffairs.