Evaluación Ponencias
Todas las propuestas recibidas serán evaluadas, seleccionadas y agrupadas según su formato y afinidad temática por el Comité Académico del Congreso. Este comité está integrado por investigadores, artistas y académicos de la Red de Investigación Cuerpo Danza Movimiento, así como por evaluadores externos invitados con trayectoria en el campo investigativo.
La revisión de los documentos se realizará bajo la modalidad de doble ciego; es decir, los evaluadores no conocerán la identidad de los autores. Cada propuesta será examinada por dos lectores distintos y sus calificaciones se ponderarán sobre un puntaje máximo de 100 puntos, siendo 80 la nota mínima aprobatoria para ser programado.
Una vez finalizado el proceso, los interesados podrán solicitar las observaciones de sus respectivas evaluaciones. Para esta edición del Congreso, se proyecta agendar entre 30 y 60 ponencias.
En coherencia con los estándares de integridad académica que rigen el certamen, todas las postulaciones serán verificadas con herramientas de detección de contenido generado por inteligencia artificial. Las propuestas en las que se identifique el uso no declarado de estos sistemas para la redacción total o parcial del documento serán descalificadas del proceso de selección, independientemente de su contenido temático o de la trayectoria del proponente.
Tenga en cuenta que, toda declaración de uso de la IA debe contener:
1. Herramienta utilizada: indica el nombre de la herramienta de IA empleada y la versión (por ejemplo, ChatGPT, Claude, DeepL, Grammarly).
3. Prompts o instrucciones proporcionadas: incluye los comandos o preguntas específicas que se ingresaste en la herramienta de IA.
5. Revisión y edición: indica si revisó o editó el contenido generado por la IA antes de su inclusión en el trabajo.
7. Uso transparente de las herramientas de IA: En cualquier momento, el Congreso podrá exigir el hilo de conversación o chat íntegro del uso de la herramienta.
2. Propósito del uso: describe brevemente para qué se utilizó la herramienta de IA (por ejemplo, generación de ideas, elaboración de esquemas, redacción de borradores, revisión de gramática o traducción).
4. Uso del contenido generado: explica cómo se integró el contenido generado por la IA en el documento (por ejemplo, si se utilizó directamente, se modificó o se empleó como referencia).
6. Limitaciones y consideraciones éticas: menciona cualquier limitación identificada en el uso de la herramienta de IA y las consideraciones éticas tenidas en cuenta.
NO IA
La evaluación se realiza totalmente sin asistencia de IA. Este nivel garantiza que los alumnos se basan únicamente en sus conocimientos, comprensión y habilidades. No se debe utilizar IA en ningún momento durante la evaluación.
PLANIFICACIÓN CON LA IA
IA puede ser usada en la evaluación para hacer lluvia de ideas, crear estructuras y generar ideas para mejorar el trabajo. No se permite usar contenido de IA en la entrega final
COLABORACIÓN CON IA
La IA puede ser utilizada para mejorar la claridad o calidad del trabajo creado por el estudiante para perfeccionar el resultado final, pero no se puede crear contenido nuevo usando IA. Se puede utilizar IA, pero su trabajo original sin contenido IA debe ser proporcionado en un anexo.
IA COMPLETA
La IA se utiliza para completar ciertos elementos de la tarea con los estudiantes proporcionando discusión o comentarios sobre el contenido generado por IA. Este nivel requiere un compromiso crítico con el contenido generado por IA y la evaluación de su producción. Usted utilizará IA para completar las tareas especificadas en su evaluación. Se debe citar todo el contenido creado por IA.
EXPLORACIÓN DE IA
Se debería utilizar IA como “copiloto” para cumplir los requisitos de la evaluación, permitiendo un enfoque colaborativo con IA y potenciando la creatividad. Puede utilizar IA durante toda la evaluación para apoyar su propio trabajo y no tiene que especificar qué contenido es generado por IA.
Perkins, Furze, Roe y MacVaugh (2024). La escala de evaluación de la IA | Tomado de: https://aiassessmentscale.com/#levels
A continuación, se presenta la escala de evaluación propuesta:
La escala de evaluación de la IA
