Uso de la inteligencia artificial en el TFM jurídico: evidencias empíricas y propuestas de mejora en un modelo de dictamen alineado con los retos contemporáneos
Use of Artificial Intelligence in the Final Master Project in Law: empirical evidence and proposals for improving a legal opinion model adapted to contemporary challenges
DOI: https://doi.org/10.69592/3045-7955-N3-2026-ART-1
Laura Presicce
Profesora de Derecho Administrativo
Universitat Oberta de Catalunya
Recibido el 7 de mayo de 2026; aceptado el 10 de julio de 2026.
Sumario: I. Introducción. Marco conceptual y diseño del TFM. II. Prueba piloto y caracterización de la muestra analizada. III. Datos recogidos y resultados del análisis. IV. Propuesta de innovación docente y redefinición del modelo de TFM alineado con los retos contemporáneos. V. Hacia un modelo de uso crítico, ético y responsable de la inteligencia artificial. VI. Conclusiones y consideraciones finales. VII. Bibliografía.
Resumen: El presente trabajo presenta los resultados de un estudio empírico realizado en un aula de Trabajo de Fin de Máster en Derecho Administrativo, en el marco del Máster de Abogacía y Procura, basado en la resolución de un dictamen jurídico común para todo el alumnado. A través de un análisis empírico, se monitorizó durante un semestre a una muestra de estudiantes enfrentados a un dictamen jurídico bajo dos premisas: rigor técnico en la citación y prohibición de uso de la IA. Los resultados revelan la necesidad de repensar la metodología docente. Por ello, se proponen estrategias de innovación que, sin modificar la estructura del TFM, aseguren la trazabilidad de las fuentes y fomenten la capacidad de validación jurídica. El objetivo es transitar hacia un modelo de dictamen alineado con los retos contemporáneos, donde el alumnado desarrolle un pensamiento crítico frente a la inteligencia artificial.
Palabras clave: inteligencia artificial, innovación docente; Trabajo de Fin de Máster; Máster de Abogacía y Procura.
Abstract: This paper presents the findings of an empirical study conducted in a Master’s Thesis classroom in Administrative Law, within the framework of the Master’s Degree for Admission to the Bar. The study is based on the resolution of a common legal opinion assigned to all students. Through an empirical analysis, a sample of students was monitored over a semester as they faced a legal opinion under two premises: technical rigor in citation and a ban on the use of AI. The results reveal the need to rethink teaching methodology. Therefore, innovative strategies are proposed that, without altering the Master’s Thesis structure, ensure the traceability of sources and foster legal validation skills. The objective is to transition toward a legal opinion model aligned with contemporary challenges, where students develop critical thinking regarding artificial intelligence.
Keywords: Artificial intelligence, educational innovation, Master’s Thesis, Master’s Degree for Admission to the Bar.
I. Introducción. Marco conceptual y diseño del TFM
La presente investigación se origina en el ejercicio de mis funciones como coordinadora de los Trabajos de Fin de Máster (TFM) en Derecho Administrativo del Máster de Abogacía y Procura, desde el primer semestre del curso académico 2024.
En cuanto a la modalidad, el TFM en dicho Máster se configura como una asignatura académica obligatoria de carácter semestral, consistente en la elaboración de un dictamen jurídico a partir de un supuesto común para todos los estudiantes. La temática del dictamen varía cada semestre, abarcando distintas áreas y problemáticas propias de esta disciplina.
El proceso de elaboración del TFM por parte de cada estudiante se articula mediante la entrega obligatoria de tres tareas parciales a lo largo del semestre. Estas entregas tienen un carácter propedéutico respecto de la entrega del trabajo final y son objeto de retroalimentación individualizada por parte del profesor tutor. La evaluación final, sin embargo, no tiene en cuenta las entregas parciales y recae exclusivamente en la versión final del dictamen, cuya calificación se complementa con una defensa oral orientada a verificar la efectiva adquisición de los conocimientos y competencias mínimas por parte del estudiante.
Cabe señalar que, en el contexto descrito, el uso de herramientas de inteligencia artificial no está permitido en ninguna de las fases del TFM, en virtud de una prohibición expresa establecida en el Plan Docente de la asignatura.
En el marco de la docencia, a lo largo de los último dos semestres, el profesorado tutor ha identificado dos tendencias crecientes en los trabajos. Por un lado, una notable carencia de argumentación jurídica sólidamente fundamentada en la jurisprudencia y la doctrina, siendo el recurso a esta última meramente anecdótico, pese a estar expresamente previsto en las orientaciones iniciales proporcionadas a los estudiantes. Por otro, se ha detectado en muchos trabajos una fundada sospecha de uso de herramientas de inteligencia artificial, particularmente apreciable en la reiteración de estructuras discursivas homogéneas, en la superficialidad de los razonamientos y en la pobreza de detalle analítico, lo cual evidencia la ausencia del necesario espíritu crítico exigible en un TFM jurídico.
II. Prueba piloto y caracterización de la muestra analizada
Ante la imposibilidad de acreditar de manera fehaciente el uso de herramientas de inteligencia artificial, más allá de la mera sospecha, se ha hecho necesario explorar alternativas metodológicas.
En este contexto, durante el semestre académico septiembre 2025 – enero 2026, procedí a implementar, con carácter piloto, una mejora metodológica acompañada de un estudio exploratorio. En concreto, establecí la obligación de que los estudiantes incorporen en el trabajo de forma sistemática jurisprudencia y resoluciones administrativas, proporcionando además instrucciones precisas sobre su correcta citación. Con la finalidad de reforzar esta mejora, impuse la exigencia de que todas las resoluciones jurisprudenciales citadas incluyeran el identificador ECLI y el correspondiente enlace, así como la identificación exacta del fundamento jurídico pertinente.
Opté por esta medida en atención a que la identificación y correcta citación de jurisprudencia constituye todavía uno de los ámbitos «oscuros» en los que las herramientas de inteligencia artificial continúan mostrando limitaciones significativas, especialmente en lo relativo a la precisión y fiabilidad de las referencias.
Por otro lado, ante la imposibilidad de llevar a cabo un seguimiento exhaustivo del conjunto del alumnado matriculado en el TFM de Derecho Administrativo, opté por realizar un estudio de carácter exploratorio con el objetivo de analizar la situación real en un aula a lo largo de un semestre académico. A tal efecto, durante el mencionado semestre, desempeñé yo mismas funciones de tutora en un aula de TFM de Derecho Administrativo en lengua castellana, integrada por doce estudiantes, procediendo al análisis y verificación sistemática y detallada de todas las entregas parciales y de la versión final de los trabajos entregados. El teman concreto del dictamen se centraba en el ámbito de la contratación pública, lo que permitía a los estudiantes fundamentar su análisis en un amplio abanico de fuentes, incluyendo tanto la jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) como la de los órganos jurisdiccionales internos, así como diversas resoluciones de tribunales contractuales administrativos relevantes en la materia.
En las instrucciones de la asignatura se seguía estableciendo de forma expresa la prohibición de utilizar herramientas de inteligencia artificial en la elaboración del TFM.
III. Datos recogidos y resultados del análisis
Los datos obtenidos a partir de esta muestra han sido recogidos y sistematizados en una tabla, que aquí se proporciona y que se analizará seguidamente.
Tabla1. Tabla de seguimiento de las citaciones de jurisprudencia en el TFM. Elaboración propia
|
Estudiante |
Sexo |
1a entrega |
2a entrega |
3a entrega |
Entrega final |
|---|---|---|---|---|---|
|
1 |
F |
Referencias genéricas (IA ✔) |
FJ incorrectos o inexistente (IA ✔) |
FJ incorrectos o inexistentes (IA ✔) |
FJ incorrectos o inexistentes (IA ✔) |
|
2 |
F |
No aporta jurisprudencia |
Referencias genéricas |
Sentencias correctas pero genéricas (sin ECLI, FJ ni enlace) |
Correcto |
|
3 |
M |
Solamente jurispr. TJUE (sin FJ, con ECLI, sin enlaces) |
Referencias incorrectas o inexistentes (IA ✔) |
FJ incorrectos o inexistentes (IA ✔) |
FJ incorrectos o inexistentes (IA ✔) |
|
4 |
M |
No aporta jurisprudencia |
Solamente jurisprudencia TJUE (sin FJ ni ECLI) |
Sentencias correctas pero genéricas (sin ECLI, FJ ni enlace) |
Sentencias correctas con ECLI, pero ausencia total de FJ. |
|
5 |
M |
Solamente jurisprudencia TJUE |
Referencias genéricas con IA (IA ✔) |
Referencias genéricas con IA (IA ✔) |
Sentencias con ECLI correctas, pero FJ incorrectos o inexistentes o ausentes (IA ✔) |
|
6 |
F |
Sentencias con IA ✔ |
Sentencias genéricas con IA ✔ |
Pocas sentencias, pero correctas; con FJ; diferente de las anteriores |
Correcto |
|
7 |
M |
Solamente jurisprudencia TJUE |
Referencias genéricas |
Sentencias correctas, pero sin ECLI y enlaces |
Correcto |
|
8 |
F |
ECLI, FJ y enlaces correctos |
ECLI, FJ y enlaces correctos |
ECLI, FJ y enlaces correctos |
Correcto |
|
9 |
M |
No aporta jurisprudencia |
Aporta alguna sentencia y algún FJ |
Aporta alguna sentencia y algún FJ |
Algunos FJ inexistentes; en otras sentencias, falta ECLI, FJ y enlaces (IA ✔) |
|
10 |
F |
Sentencies con ECLI sin FJ |
ECLI, FJ y enlaces correctos |
ECLI, FJ y enlaces correctos |
Correcto |
|
11 |
F |
Solamente jurisprudencia TJUE |
Referencias genéricas con IA (IA ✔) |
NP |
NP |
|
12 |
M |
Sentencias inexistentes (IA ✔) |
Sentencias inexistentes (IA ✔) |
Sentencias correctas, FJ no corresponden (IA ✔) |
Sentencias correctas, FJ no corresponden (IA ✔) |
Los datos sistematizados en la tabla evidencian una evolución heterogénea en la correcta citación de la jurisprudencia a lo largo de las distintas entregas del TFM. El análisis de los resultados debe tener en consideración dos elementos relevantes: por un lado, la reiteración sistemática, en todos los procesos de retroalimentación, de la exigencia de una adecuada citación jurisprudencial (incluyendo el identificador ECLI, el enlace correspondiente y, de manera especialmente relevante, la precisión del fundamento jurídico concreto); por otro, la incorporación, a partir de la segunda entrega, de una advertencia expresa y reiterada sobre la verificación exhaustiva en la versión final del TFM de posibles usos inadecuados de herramientas de inteligencia artificial y concretamente de sentencias y fundamentos jurídicos inexistentes o no concordantes.
Pese a la claridad de las instrucciones proporcionadas, únicamente un número reducido de casos (en particular, los correspondientes a los estudiantes 8 y 10) evidencian un cumplimiento sostenido e integral de los criterios exigidos en todas las entregas. En la mayoría de los casos se observa, por el contrario, un recurso recurrente a referencias genéricas o incompletas, acompañado de una notable falta de estandarización en la citación.
En concreto, han sido frecuentes las omisiones del identificador ECLI y de los enlaces correspondientes, así como (de manera especialmente significativa) la ausencia reiterada de la identificación precisa de los fundamentos jurídicos aplicables. Deficiencia que, como es obvio, no solamente compromete de forma directa la calidad del análisis jurídico, sino que, en nuestro caso, dificulta la adecuada verificación de las fuentes empleadas.
Este patrón, como es posible observar, no se limita a las fases iniciales, sino que persiste incluso en entregas parciales avanzadas, lo que también me ha llevado a cuestionar la eficacia de la retroalimentación docente como mecanismo de corrección de estas conductas.
En el contexto analizado, ha resultado especialmente significativa la presencia de fundamentos jurídicos inexistentes, incorrectos o desalineados con la argumentación desarrollada, lo que constituye un indicio consistente de un uso inadecuado de herramientas de inteligencia artificial. A ello se añade un patrón adicional: la concentración de únicas citas en la jurisprudencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea, ámbito en el que las herramientas de inteligencia artificial tienden a ofrecer resultados más estables y menos propensos al error.
Los casos que presentan indicios más claros de utilización de inteligencia artificial (estudiantes 1, 3, 5 y 12) comparten rasgos comunes, tales como la generación de referencias inexistentes o erróneas y la invención o alteración de fundamentos jurídicos. No obstante, el análisis permite identificar dinámicas diferenciadas: en algunos supuestos se observan mejoras progresivas (como en el caso 6), mientras que en otros se aprecian regresiones en fases finales (especialmente en los casos 5 y 9), en los que aparecen mencionadas sentencias formalmente correctas pero acompañadas de fundamentos jurídicos inexistentes o incongruentes con el contenido alegado.
En términos generales, se puede constatar una cierta progresión en la incorporación de la jurisprudencia como soporte de la argumentación jurídica. Sin embargo, esta mejora en términos cuantitativos no se ha traducido siempre en una consolidación cualitativa de la competencia, dado que han persistido errores estructurales a lo largo de todas las entregas e incluso se han detectado casos de retrocesos en las fases finales del proceso de redacción.
Las evidencias obtenidas en esta prueba piloto apuntan a la necesidad de replantear los mecanismos de seguimiento y de adquisición competencias esenciales en el marco del TFM.
En particular, me han permitido identificar tres déficits principales:
- dificultades en la identificación, selección y correcta citación de la jurisprudencia;
- incapacidad para establecer una adecuada vinculación entre el fundamento jurídico invocado y la argumentación propia;
- uso acrítico de herramientas de inteligencia artificial, acompañado de una limitada capacidad de verificación y contraste de la información generada.
Además, la reiteración de indicaciones docentes a lo largo de todo el semestre, sin una mejora significativa en los resultados, sugiere la existencia de un desajuste entre el modelo actual de TFM y los procesos reales de aprendizaje del estudiantado.
IV. Propuesta de innovación docente y redefinición del modelo de TFM alineado con los retos contemporáneos
Los datos empíricos analizados constituyen una base sólida para fundamentar una propuesta de innovación docente orientada a la revisión del modelo de TFM jurídico del Máster en cuestión.
Partiendo de la premisa de que el diseño estructural del TFM en el marco del programa (basado en un dictamen único y común para todos los estudiantes matriculados en la asignatura) no resulta susceptible de modificación, las propuestas de mejora deben necesariamente situarse en los planos metodológico, formativo y evaluativo, prestando especial atención al desarrollo de un uso crítico y responsable de la inteligencia artificial.
En efecto, una primera conclusión preliminar, relevante a efectos de alinear el TFM con los retos sociales y tecnológicos contemporáneos, es que la utilización de herramientas de inteligencia artificial por parte de los estudiantes constituye hoy en día una tendencia difícilmente reversible. En consecuencia, carece de sentido mantener, de cara al futuro, una prohibición absoluta y generalizada de su uso en todas las fases de elaboración del dictamen.
Por el contrario, resulta más adecuado asumir su presencia e integrar estas herramientas en el proceso formativo desde una perspectiva pedagógica. Concretamente, esto implica no solo permitir su uso en determinados momentos y bajo condiciones previamente definidas, sino también formar el estudiantado en un uso crítico y responsable de las mismas. En otras palabras, no se debe evitar que las utilicen, sino garantizar que sepan utilizarlas correctamente, evaluando la fiabilidad de los resultados, contrastando las fuentes y siendo capaces de identificar errores o inconsistencias en la información generada.
A partir de las evidencias recogidas, se propone el diseño de un conjunto de medidas orientadas a mejorar el proceso de adquisición de competencias en el marco del TFM, sin alterar su estructura básica.
I. En primer lugar, se prevé la incorporación de manera expresa como objetivo docente del correcto uso e identificación de la jurisprudencia. A tal propósito, se plantea una sesión formativa inicial específica dedicada al análisis y uso adecuado de la jurisprudencia. La idea es que dicha sesión se centre en cuatro dimensiones fundamentales:
- la correcta búsqueda de jurisprudencia (y doctrina);
- la correcta identificación del fundamento jurídico relevante y su aporte en la argumentación jurídica;
- la distinción entre ratio decidendi y obiter dicta;
- la aplicación de criterios de citación jurisprudencial conforme a los estándares académicos, incluyendo el uso del identificador ECLI, la incorporación de enlaces y la referencia precisa al fundamento jurídico correspondiente.
Además, con el objetivo de dotar a la sesión formativa de un carácter eminentemente práctico e interactivo, se prevé la incorporación en ella de un taller aplicado basado en la resolución guiada de supuestos centrados específicamente en la localización, selección y utilización de la jurisprudencia. De forma complementaria, se podría estudiar la posibilidad de introducir una breve tarea específicas orientadas a la búsqueda y citación de jurisprudencia, con la finalidad de reforzar de manera focalizada esta competencia.
II. En segundo lugar, se plantea la introducción de la obligatoriedad de determinados instrumentos metodológicos en cada una de las entregas parciales. Entre ellos, destaca la incorporación de una ficha de jurisprudencia que acompañe cada entrega, en la que toda jurisprudencia citada deba incluir necesariamente el identificador ECLI, el enlace oficial y la transcripción literal del fundamento jurídico relevante.
Asimismo, se propone exigir una justificación expresa de la pertinencia de cada mención, mediante una breve explicación (en nota a pie de página o en documento anexo) en la que se motive por qué el fundamento jurídico seleccionado sustenta el argumento desarrollado o la referencia efectuada.
En esta misma línea, y con la finalidad adicional de facilitar la labor del profesorado tutor en la revisión de la jurisprudencia empleada, se considera oportuno introducir un sistema de trazabilidad entre entregas. Se trata concretamente de un mecanismo que obligaría al estudiantado a identificar de manera expresa las resoluciones que se mantienen, aquellas que se modifican y las que se eliminan en cada entrega, con el fin de evitar cambios arbitrarios o incoherentes y reforzar la coherencia interna del proceso de elaboración.
III. Paralelamente, se propone incorporar de manera expresa como objetivo docente el desarrollo de la competencia de verificación jurídica en entornos digitales, así como la capacidad para identificar errores o «alucinaciones» jurídicas generadas por herramientas de inteligencia artificial. Con este planteamiento podría superarse una aproximación meramente prohibitiva, orientándola hacia un modelo formativo basado en el uso crítico, responsable y metodológicamente informado de la tecnología.
En esta misma línea, una ulterior opción a explorar podría ser la de establecer un mecanismo de autocontrol en la tercera entrega parcial, de modo que el acceso a la fase final del trabajo quede condicionado a la correcta utilización y verificabilidad de la jurisprudencia empleada. Y, además, en la fase de evaluación del trabajo final, cabría prever la introducción de una penalización específica para aquellos supuestos en los que se identifiquen fundamentos jurídicos o resoluciones inexistentes.
IV. Finalmente, se considera necesario reforzar el peso y el carácter exigente de la defensa oral. Actualmente, y como se ha anticipado, la defensa oral síncrona posee una relevancia significativa en la evaluación de la asignatura, aunque el trabajo escrito continúa teniendo un peso predominante. En concreto, la evaluación oral síncrona es realizada por una comisión integrada por tres miembros: el tutor o tutora del trabajo, una persona evaluadora externa (que es la encargada principal de formular las preguntas más técnicas y críticas) y la coordinadora de la asignatura.
De cara al futuro, la defensa oral síncrona debe concebirse como un espacio específicamente orientado a verificar la comprensión efectiva del dictamen, la solidez y coherencia de la argumentación jurídica, así como, obviamente, la autoría real del trabajo por parte del estudiante. En este sentido, la defensa oral permitiría garantizar una auténtica asimilación del contenido elaborado, con independencia de las herramientas de inteligencia artificial o de los apoyos digitales eventualmente empleados durante su desarrollo. En el mismo sentido, se considera, además, oportuno reforzar su peso en la evaluación global de la asignatura, hasta el punto de adquirir un peso superior al del trabajo escrito, en coherencia con sus funciones formativas y de verificación competencial.
V. Hacia un modelo de uso crítico, ético y responsable de la inteligencia artificial
Como analizado, los resultados del estudio empírico realizado nos permiten sostener que la cuestión relativa al uso de la inteligencia artificial en el TFM no puede abordarse exclusivamente desde una lógica prohibitiva. La evidencia obtenida pone de relieve que la utilización de herramientas de IA ya forma parte, de facto, de los procesos de elaboración del TFM, aunque (en muchos casos) de manera opaca y no controlada.
Diversos autores en los últimos años han subrayado que la inteligencia artificial puede constituir una oportunidad pedagógica si se integra adecuadamente, como herramienta, en los procesos de aprendizaje1. Es más, según algunos es casi necesario aprovechar su potencial integrándola en los procesos de enseñanza-aprendizaje2. En esta línea, se ha sostenido convenientemente que su incorporación resulta, en determinados contextos, prácticamente ineludible si se pretende alinear la formación universitaria con las transformaciones tecnológicas y los retos sociales contemporáneos.
El debate, por tanto, no debería situarse tanto en la disyuntiva de su uso o prohibición, sino en la reorientación de su utilización hacia finalidades formativas que refuercen el pensamiento crítico, la capacidad de contraste y la verificación rigurosa de las fuentes.
Desde esta perspectiva, la automatización de determinados procesos no elimina la necesidad de juicio humano, sino que desplaza el núcleo de la competencia hacia la supervisión, la validación y la asunción de responsabilidad epistémica por parte del estudiante. En términos pedagógicos, ello implica que el valor formativo ya no reside en la generación de respuestas correctas, sino en la capacidad de evaluar y validar su corrección, pertinencia, exhaustividad y coherencia jurídica con el caso planteado.
La literatura reciente ha advertido del riesgo de que una dependencia acrítica de estas herramientas pueda erosionar competencias fundamentales del razonamiento complejo, con efectos potencialmente negativos sobre el rendimiento académico y el aprendizaje3. En efecto, la resolución de problemas jurídicos complejos exige no solo acceso a información, sino también creatividad interpretativa, juicio contextual, ponderación de los sesgos y capacidad de articulación argumentativa4, elementos que no pueden ser sustituidos (de momento) por sistemas automatizados.
A partir de estas premisas, el desafío formativo en el ámbito del Derecho (y de manera particularmente intensa en un Máster de Abogacía) consiste en capacitar al estudiantado para desenvolverse en un entorno profesional en el que la inteligencia artificial se configura ya como una herramienta estructural del trabajo jurídico, con impacto directo en las tareas de análisis, investigación y argumentación. Ello exige incorporar progresivamente competencias específicas relacionadas con el
- diseño y evaluación de prompts,
- la verificación de la adaptación al caso planteado de los resultados generados por sistemas automatizados,
- la identificación de errores o «alucinaciones» jurídicas, particularmente relevantes en contextos de búsqueda jurisprudencial.
Por último, me parece relevante apuntar un debate emergente en torno a la ética del uso de la inteligencia artificial en el ámbito académico y profesional. Cuestiones como la trazabilidad del uso de estas herramientas, la transparencia en su empleo o incluso la eventual utilización de entornos institucionales controlados (por ejemplo, herramientas de IA proporcionadas por la propia universidad) plantean desafíos relevantes desde la perspectiva de la integridad académica y la equidad evaluativa que no pueden ser olvidados.
VI. Conclusiones y consideraciones finales
El análisis desarrollado a partir del estudio empírico realizado permite constatar la existencia de déficits persistentes en competencias jurídicas esenciales, particularmente en lo relativo al uso, verificación y citación de la jurisprudencia, así como en la construcción de una argumentación jurídicamente fundamentada y críticamente elaborada por parte de los estudiantes. Déficits que no parecen responder únicamente a dificultades puntuales de algunos estudiantes, sino que apuntan a desajustes estructurales del modelo de aprendizaje vigente, especialmente en lo que se refiere a la eficacia de los mecanismos de retroalimentación y consolidación progresiva de competencias.
Asimismo, los resultados ponen de relieve la creciente incidencia de herramientas de inteligencia artificial en los procesos de elaboración del trabajo académico, fenómeno que, lejos de poder ser abordado exclusivamente desde una lógica prohibitiva, exige una reconsideración de los marcos pedagógicos y evaluativos.
Así, pues, se evidencia la necesidad de transitar hacia un modelo que no se limite a controlar o restringir su uso, sino que lo integre de forma crítica y formativa, orientándolo hacia el fortalecimiento de la capacidad de verificación, del juicio jurídico y de la responsabilidad intelectual de los estudiantes.
En este contexto, la propuesta de innovación docente formulada se articula en torno a tres ejes complementarios: el refuerzo de la competencia de análisis jurisprudencial, la introducción de mecanismos metodológicos de trazabilidad del proceso de aprendizaje y la redefinición del sistema de evaluación, con especial énfasis en la defensa oral como instrumento de verificación de la comprensión efectiva del trabajo.
En última instancia, la prohibición total del uso de estas tecnologías ya no puede constituir un «objetivo» en sí mismo, sino que debe reconducirse estratégicamente hacia su integración en un modelo de formación jurídica que preserve la autonomía intelectual del estudiante y refuerce sus capacidades críticas, en un contexto social y profesional en el que el uso de la inteligencia artificial resulta ya ineludible.
VII. Bibliografía
Barbadilla Mesa, D. (2025), La IA como herramienta académica: su uso ético para elaborar trabajos de fin de grado y de máster, Editorial Universidad de Sevilla, pp. 65.
Fullan, M., Azorín, C., Harris, A., & Jones, M. (2024). «Artificial intelligence and school leadership: challenges, opportunities and implications». School Leadership & Management, 44(4), pp. 339-346.
García Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., Vidal, J. (2024). «The new reality of education in the face of advances in generative artificial intelligence». RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), pp. 9-39.
Sánchez Santamaría, J. (2024) «Un sentido pedagógico de la Inteligencia Artificial en Educación», Dyle, núm. 22.
Yuquilema Cortez, M. B; Arízaga Vera, F. E.; Aguirre Alarcón, M.Y.; García Suñiga, A. (2024). «Impacto de la inteligencia artificial en la educación, retos y oportunidades», Recimundo, Vol. 8, Núm. 2, pp. 1-34.
1 Sánchez Santamaría, J. (2024) «Un sentido pedagógico de la Inteligencia Artificial en Educación», Dyle, núm 22. Yuquilema Cortez, M. B; Arízaga Vera, F. E.; Aguirre Alarcón, M.Y.; García Suñiga, A. (2024). «Impacto de la inteligencia artificial en la educación, retos y oportunidades», Recimundo, Vol. 8, Núm. 2, pp. 1-34. Barbadilla Mesa, D. (2025), La IA como herramienta académica: su uso ético para elaborar trabajos de fin de grado y de máster, Editorial Universidad de Sevilla, p. 22.
2 García Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). «The new reality of education in the face of advances in generative artificial intelligence». RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), pp. 9-39.
3 Fullan, M., Azorín, C., Harris, A., & Jones, M. (2024). «Artificial intelligence and school leadership: challenges, opportunities and implications». School Leadership & Management, 44(4), pp. 339–346.
4 Idem.