Academic integrity in the context of generative artificial intelligence: conceptual foundations in higher education
DOI:
https://doi.org/10.53382/issn.2810-7977.59Keywords:
academic integrity, generative artificial intelligence, higher educationAbstract
The objective of this article is to analyze the conceptual foundations of academic integrity against the advancement of generative artificial intelligence in higher education. The critical nexus lies in the fact that the accessibility of these technologies blurs the boundaries of traditional plagiarism, challenging current university regulations. Given this, the research question is: How are the ethical and conceptual principles of academic integrity reconfigured in today's educational environment? To answer it, three essential thematic axes are proposed: university ethical foundations, the technical-pedagogical impact of generative algorithms, and institutional prevention strategies. The methodology corresponds to a qualitative approach, with a critical-interpretative design, based on an exhaustive literature review of recent scientific production from Ibero-America. As the main finding, it is evident that traditional notions of authorship are insufficient in the face of automated co-creation, demanding an urgent conceptual update. Finally, it is concluded that mitigating fraud does not depend on technological prohibition, but on the ethical strengthening of the student, the redesign of formative evaluation, and the development of an adaptive regulatory framework that promotes a critical and honest use of artificial intelligence.
Keywords: academic integrity, generative artificial intelligence and higher education.
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