Abstract
The integration of Generative AI (GIA) tools in education has facilitated various academic tasks but has also generated uncertainty about the authorship and rights of the content produced. The lack of adequate information can lead to improper use of generated content, compromising the originality and academic integrity of student work and professional development. This research aims to evaluate students' knowledge of copyright when using IAG tools to prepare texts. The research approach is quantitative. The results show that many students recognize the potential of IAG to support personalized learning and facilitate the generation of ideas and texts, but also express concerns about the ethical implications of its use. The implementation of clear guidelines on the use of IAG tools in academia is suggested, covering aspects related to intellectual property.
References
Calcagni, L. R. (2020). Redes generativas antagónicas y sus aplicaciones (Tesis doctoral, Universidad Nacional de La Plata).
Chan, C., Ka, Y. y Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 1-18. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
Chomsky, N. (2012). The Purpose of Education. Counterpoints
Fierro, M. (2011). El desarrollo conceptual de la ciencia cognitiva. Parte I. Revista Colombiana de Psiquiatría, 40(3), 519-533.
Gallent Torres, C., Zapata González, A., y Ortego Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE - Revista Electrónica De Investigación Y Evaluación Educativa, 29(2), 1-20. https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134
Giraldo Forero, A. F. y Orozco Duque, A. F. (2023). Evolución del procesamiento natural del lenguaje. TecnoLógicas, 26(56), 1-3. https://doi.org/10.22430/22565337.2687
Godínez López, E. M. (2021). Discurso y textos académicos. Definiciones para iniciar un centro de escritura normalista. Sinéctica, (56), 1-21. https://doi.org/10.31391/s2007-7033(2021)0056-010
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la Investigación. McGrawHill.
Larrondo, M. E. y Grandi, N. M. (2021). Inteligencia Artificial, algoritmos y libertad de expresión. Universitas-XXI, Revista de Ciencias Sociales y Humanas, (34), 177-194. https://doi.org/10.17163/uni.n34.2021.08
Manrique Hernández, R. D. y Castrillón Suarez, G. (2009). Derechos de autor en la investigación científica: la autoría en los artículos de investigación. CES Medicina, 19(2), 91–96.
Miao, F., Holmes, W., Ronghuai, H. y Hui, Z. (2021). Inteligencia artificial y educación. Guía para las personas a cargo de formular políticas. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco).
Parodi, G. (2008). Géneros del discurso escrito: hacia una concepción integral desde una perspectiva sociocognitiva. En Giovanni Parodi (ed.), Géneros académicos y géneros profesionales: accesos discursivos para saber y hacer (pp. 17-37). Valparaíso, Chile: Ediciones Universitarias de Valparaíso-Pontificia Universidad Católica de Chile. https://studylib.es/doc/8386406/g%C3%A9neros-del-discurso-escrito--hacia-una-concepci%C3%B3n-integr
Rivero Panaqué, C. y Beltrán Castañón, C. (2024). La inteligencia artificial en la educación del siglo XXI: avances, desafíos y oportunidades. Presentación. Educación, 33(64), 5-7. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.P001
Sagar, C. (2014). El conectivismo, o aprender en nubes de conexiones. Hachetetepé: Revista Científica de Educación y Comunicación, (9), 137-148. https://dx.doi.org/10.25267/Hachetetepe.2014.v2.i9.12

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright (c) 2025 Karina Culebro Castillo, Luis Alejandro Gazca Herrera, Jessica Garizurieta Bernabe, Itzel Vargas Santos