Iberoamerican Business Journal – Special Edition

Vol 1 N° 1 | Noviembre 2024 p. 48 - 63 ISSN:2521-5817 DOI: https://doi.org/10.22451/5817.ibj2024.Spec.Ed.vol1.1.11094


Aprender a emprender con IA y método de talento digital: Revisión de responsabilidad social universitaria

Learning to undertake with AI and geek´n´talent method: university social responsibility review


Descripción del autor:


Antonio Sánchez- Bayón


Economía, Empresa, Derecho, Teología, Humanidades y Filosofía). Prof. Economía Aplicada e investigador de GESCE y GID-TIC- TAC-CCEESS en Universidad Rey Juan Carlos. Ha sido abogado, consultor y Vicedecano de investigación en UCJC, CEDEU e ISEMCO. Editor de Retos, Energies, Semestre Económico, etc.

Miguel A. Alonso- Neira


Miguel A. Alonso-Neira (Doctor en Economía). Prof. Economía Aplicada e investigador de GESCE y GID-TIC- TAC-CCEESS en Universidad Rey Juan Carlos. Codirector del Máster de Economía de la Escuela Austriaca en URJC. Editor de Procesos de Mercado.

Daniel J. Gallego Morales


Prof. Economía Aplicada e investigador de GESCE y GID-TIC- TAC-CCEESS en Universidad Rey Juan Carlos. Editor de Procesos de Mercado.

Antonio Sánchez-Bayón 1, Miguel A. Alonso-Neira 2, Daniel J. Gallego Morales 3

1 Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España (antonio.sbayon@urjc.es) ;

2 Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España (miguelangel.alonso@urjc.es) ;

3 Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España (danieljose.gallego@urjc.es)


RESUMEN


Se comparten aquí las claves de una exitosa experiencia de responsabilidad social universitaria orientada al aprendizaje para el emprendimiento digital, de modo que pueda ayudar a otros en su implementación. Se trata de una experiencia de innovación docente, aprendizaje activo, aula invertida y gamificación, que se viene realizando durante años en diversas titulaciones y campus de la Universidad Rey Juan Carlos (España). Se articula desde los marcos teóricos y metodológicos de la Escuela Austriaca de Economía y Neoinstitucionalistas. Primero, se aclara en qué consiste la experiencia y cómo se ha venido realizando, para luego ofrecer los avances con la incorporación de la inteligencia artificial en el proceso. Esta experiencia ha permitido a los estudiantes a estar preparados para el emprendimiento digital, conforme al sentido original de la responsabilidad social universitaria, atendiéndose por igual al ambitio dignitatis et ambitio pecuniae (el compromiso con la formación de ciudadanos y de profesionales).

Recibido: 23 de septiembre del 2024. Aceptado: 30 de septiembre del 2024.

Publicado: 22 de noviembre 2024

Este es un artículo de acceso abierto, distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Atribucion - No Comercia_Compartir Igual 4.0 Internacional. (http://creativecommons.org/licenses/by-nc- sa/4.0/) que permite el uso no comercial, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que la obra original sea debidamente citada


Palabra clave: innovación docente digital; emprendimiento digital; método de talento digital; responsabilidad social universitaria.


ABSTRACT


The main objective of this study is to analyze university social responsibility through the evaluation of the current situation of employability of university graduates in southern Peru. Barriers to graduation were identified, such as financial difficulties and lack of time due to external responsibilities, which prevent students from completing their studies. Additionally, students perceive that the university is not effective in providing resources and guidance for labor market insertion, which evidences the need to improve employability services. On the other hand, while students value the training received, they consider the opportunities for professional internships insufficient, suggesting a mismatch between academic preparation and the practical experience required by the labor market. In this sense, students demand that universities strengthen their programs to support the employability of graduates. This implies that universities must strengthen their articulation with the labor market, as part of their social responsibility. In conclusion, the study reveals opportunities for improvement in the employability services and programs offered by universities, in order to strengthen the transition of graduates to the world of work and contribute to their professional development.

Keywords: Employability, University graduates, University Social Responsibility, Labor market, Higher education.


  1. INTRODUCCIÓN

    Se desea compartir aquí con la comunidad universitaria una experiencia de innovación docente digital, que ha sido exitosa, en cuanto a la participación y reconocimiento por los estudiantes, así como por las autoridades académicas, ofreciéndose las claves para su realización por otros interesados. Con esta experiencia, a su vez, se pretende al mismo tiempo el fomentar el talento y emprendimiento digital, además de recuperar el sentido original de la responsabilidad social universitaria, relativo al compromiso con el cultivo por igual de la ambitio dignitatis o formación ciudadana para ser mejor persona, y la ambitio pecuniae o preparación profesional que facilite ganarse la vida (Sánchez-Bayón, 2020a y 2021a). Esta experiencia se ha visto enriquecida gracias a la implementación generalizada de la inteligencia artificial generativa desde noviembre de 2022, tras el anuncio de la distribución en abierto de ChatGPT por OpenAI y la carrera de Big-tech o grandes empresas tecnológicas (v.g. Google, Microsoft, Meta) por imponerse en el mercado. De tal modo, se ha dado lugar a un nuevo ciclo socio-económico (Tominc & Rožman, 2023), coincidente con el cambio de gestión y recuperación de la crisis de COVID-19 (Bagus et al, 2021 y 2023; Lv et al., 2023). El ciclo anterior arrancó con la masificación de las redes sociales tras la Gran Recesión de 2008 (Fuchs, 2015). El ciclo previo, a su vez, se inició con la generalización de internet y el código abierto, también tras superar la crisis económico-financiera del Sudeste asiático (Winseck, 2017). De tal manera es posible observar sin problema la pauta de crisis y reinicio de ciclo con transformación social cada década aproximadamente (Huarachi et al, 2020; Mielants & Bardos, 2020). El nuevo ciclo es interpretado de mantera distinta según la escuela económica que se maneje (cuestión que se aclara en el siguiente epígrafe). Lo que sí parece compartido por la mayor parte de los docentes, es su compromiso con los estudiantes, ayudándoles a adquirir un conocimiento práctico (Hausmann & Hidalgo, 2014) que les permita ganarse la vida, mediante un emprendimiento de mínimo coste (tendente a un coste marginal cero), convergente con la economía digital y combinándose sus expresiones de economía colaborativa y circular, economía

    automatizada y economía naranja (Sánchez-Bayón, 2020b, 2021b & 2023a-b).

    Este trabajo se compone de los siguientes apartados: a) una revisión de marcos teóricos y metodológicos: se revisan enfoques y prácticas, que permitan un breve diagnóstico de situación, además de exponer el método geek´n´talent (MGT) o


    desarrollo de talento digital, para el emprendimiento digital de infoproductos, mejorándose con la aplicación de inteligencia artificial generativa (GAI); b) desarrollo de la experiencia y análisis de resultados: se ofrece una sistematización de claves de trabajo y un balance de la experiencia adquirida; c) discusión y conclusiones: se realiza un balance, además de ofrecer futuras líneas de investigación.

    Como se viene señalando, con este trabajo se busca divulgar un método exitoso de innovación docente y emprendedora, orientado hacia la capacitación en la economía digital global (y por ello de mínimo coste y replicable en casi cualquier entorno), ya que se basa en el reciclado de conocimiento y talento para ofrecer experiencias personalizadas que permitan a los estudiantes a ganarse la vida, independientemente del momento del ciclo económico en el que se egresen de la universidad.


  2. MARCOS TEÓRICOS Y METODOLÓGICOS


      1. Escuelas y enfoques

        Las escuelas de pensamiento económico pueden dividirse de diversas maneras, pero aquí se sigue la clasificación actitudinal frente al cambio digital (Sánchez-Bayón et al, 2024a-b): developers o desarrollistas vs. degrowthers o decrecentistas. Según esta clasificación, los desarrollistas (incluyen escuelas liberalizadoras, v.g. Escuela Austriaca, Neoinstitucionalistas) tienen una visión positiva (a favor y realista), defendiendo el libre cambio, el avance tecnológico y el emprendimiento, con propuestas adaptativas (v.g. MGT). Por oposición, los decrecentistas (comprende escuelas intervencionistas, v.g. neo y poskeynesianos, institutionalistas, socialistas) tienen una visión normativa (en contra y modificadora de la realidad), defendiendo el intervencionismo estatal, el control tecnológico y el empleo asalariado, con propuestas normativas y con resistencia al cambio (tipo neoluditas, Wolff, 2021). Según los decrecentistas la economía digital y la inteligencia artificial sólo pueden traer destrucción creativa (Schumpeter, 1942) y paro tecnológico (Keynes, 1930). Sensu contrario, los desarrollistas defienden un proceso dinámico de adaptación evolutiva (Hayek, 1988; Huerta de Soto, 2009), lo que permite que todo tipo de trabajo que quede obsoleto sea sustituido por nuevos empleos cada vez más creativos y con mejores condiciones (Sánchez-Bayón, 2020b, 2021b & 2023a-b).


        Sirva como estado de la cuestión las recientes revisiones de literatura y meta- estudios como el longitudinal pre-COVID de Purnomo et al. (2020), y post-COVID de Paul et al. (2023); más los de enfoque micro tipo Felicetti et al. (2024), y macro de Oloyede et al. (2023); en cuanto a aristas y tendencias, cabe destacar Kollmann et al. (2022) o von Briel et al. (2021). Sin embargo, entre estos estudios mainstream o de pensamiento dominante (frente al heterodoxo mainline o de fundamentos, que sí se ha seguido aquí, Boettke et al., 2016; Gaus, 2020; Sánchez-Bayón, 2022a-b), no se ha tenido en consideración los presupuestos que aclaran la relevancia de experiencias docentes como ésta en la preparación para el emprendimiento digital. En consecuencia, entre los principales problemas detectados y a resolver con prácticas como ésta (y otras investigaciones complementarias que son parte del programa de investigación de la síntesis heterodoxa al respecto, Navajas et al., 2013 y 2014; Corduneanu, 2020; Kolev, 2020; Liu, 2022; Sánchez-Bayón & Trincado, 2021a & 2021b), cabe señalar:

        1. Nativos o turistas digitales: Se presume que, por haber nacido con el boom de la digitalización, los millennials o generación del milenio y la generación z (y siguientes) son nativos digitales, pero tal vez sólo sean turistas digitales. Resulta que usan los avances digitales para el ocio, pero no así para el trabajo, por lo que requieren de formación en tal sentido (de ahí la urgida formación en MGT e IA).

        2. Desfase universitario: dentro del Espacio Europeo de Educación Superior se ha detectado un desfase entre una institución con vestigios del siglo XIX, con profesores del siglo XX y alumnado y futuros profesionales del siglo XXI. De ahí que haya que introducir incentivos para la digitalización de las aulas o habrá una mayor pérdida de competitividad (como es el caso de la mayor parte de los países de la Unión Europea, Draghi, 2024).

        3. Ambitio dignitatis vs. pecuniae: se trata de una revitalización del dilema bizantino aplicado a los estudios universitarios y la responsabilidad social de la universidad, pues no debería plantearse como la disyuntiva antagónica de la formación de ciudadanos (que buscan ser mejores personas) frente a la de profesionales (que pretenden ganarse mejor la vida), sino más bien la cópula de ambos (ciudadanos profesionales o emprendedores digitales). Por tanto, la digitalización y el empleo de IA debería realizarse en dicho sentido de cópula, en vez de verse como una


          amenaza y un alto coste de cambio. Se trata de enseñar con criterio y ética a ser más eficiente.

        4. GAI como gran nivelador o como el gran gap: actualmente, se manejan dos teorías pendulares sobre el impacto de GAI, siendo la primera la del gran nivelador, y la segunda la del gran gap o brecha social. En un primer momento, GAI puede lograr la convergencia de los peores estudiantes y profesionales con los más talentosos, al permitirles entregar tareas a un menor coste de tiempo y esfuerzo. No obstante, con el tiempo volverá a darse la brecha, incrementándose cada vez más, entre aquellos que meramente usen GAI y los talentosos que sepan sacar el máximo provecho (se trata de una variante de la ley de asociación y la ventaja comparativa).

        Se entiende así por qué la generación del milenio y la z son candidatos idóneos para experiencias de innovación docente como ésta.


      2. Método geek´n´talent (MGT) aplicado a los infoproductos


    MGT tiene su origen en la obra de Hayek (1935 y 1939), cuando diera a conocer su triángulo de la producción y el llamado efecto concertina (Kaldor, 1942), Ricardo (Gehrke, 2003) o reajuste (Sánchez-Bayón, 2023a-b). La premisa consiste en que cuanto más próximo a la línea de consumo esté un trabajador, menos valor añadido puede aportar y en mayor riesgo está su trabajo, pudiendo ser sustituido por intensificación de capital o bienes de equipo, de modo que hay que ofrecer a dicha mano de obra poco cualificada una formación de desarrollo de talento digital, que permita su reubicación en fases más alejadas del proceso de producción, de modo que sus condiciones laborales serán mejores, así como su sueldo, etc. En esencia, ese es uno de los principales problemas de la Unión Europea actualmente, pues no se está aplicando MGT ni IA para el aumento de productividad, sino meramente para regular su control (Draghi, 2024; Sánchez-Bayón et al., 2024).


    Figura 1.

    Síntesis de efecto reajuste y MGT



    Fuente: elaboración propia


    Como se viene señalando, la experiencia aquí presentada hace referencia al emprendimiento digital low-cost (de bajo o mínimo coste) vía infoproductos (o servo- productos digitales basados en el conocimiento para generar experiencias personalizadas, Steininger, 2019). Dichos infoproductos se basan en la sistematización escalable gracias a la digitalización, de modo que se trabaja una vez y se generan ingresos recurrentes de manera indefinida. Tal práctica ve vuelve exponencial gracias a GAI, pues se puede sistematizar prácticamente todo el proceso de producción.


  3. DESARROLLO DE LA EXPERIENCIA Y ANÁLISIS DE RESULTADOS

    El 27% de los estudiantes está totalmente de acuerdo en que las dificultades financieras han impedido que completen los trámites necesarios para obtener su título. Esto sugiere que una porción significativa de los encuestados enfrenta barreras económicas que les impiden culminar sus estudios de manera satisfactoria. Por otro lado, el 31% de los encuestados está de acuerdo en que la falta de tiempo debido a responsabilidades laborales o personales ha sido un impedimento para completar los requisitos de titulación o licenciatura. Esto indica que la dificultad de equilibrar las demandas académicas con las responsabilidades externas parece ser otro factor clave que obstaculiza el logro de los objetivos académicos.

    Como se viene indicando, se ofrece aquí un informe de una experiencia resultado de la puesta en práctica de un método replicable de innovación docente y emprendimiento desarrollado y experimentado con éxito por dos grupos de investigación e innovación docente de la Universidad Rey Juan Carlos-URJC (GESCE-URJC1 y GID TIC-TAC CCEE2). De este modo, desde el curso 2019 (antes del cambio de ciclo, con la crisis de COVID-19 y el despertar de GAI), se viene enseñado un taller sobre la economía digital y MGT para el emprendimiento low-cost con infoproductos. Dicho taller se ha realizado con estudiantes de diversas carreras de Ciencias Sociales, que cursaban asignaturas de economía básica (v.g. Introducción a la Economía en Economía, Principios de Economía en Comunicación, Economía Política y Hacienda Pública en Derecho y Ciencia Política). Dicha propuesta se ha mejorado gracias al empleo de GAI, adaptándose así al nuevo ciclo iniciado.

    MGT con infoproductos vía GAI consiste en un entrenamiento experiencial de 3 fases y 9 hitos, a desarrollar como práctica colaborativa de grupo, basada en aula invertida, aprendizaje activo y gamificación (al plantearse como una competición entre startups). La dinámica seguida consiste en:


    1 GESCE-URJC: Grupo de investigación consolidado para el Estudio y seguimiento del ciclo económico de la Universidad Rey Juan Carlos

    2 GID-TIC-TAC-CCEESS: Grupo de Innovación Docente Emergente en Tecnologías de la información y comunicación y tecnologías del aprendizaje y conocimiento para la mejora de los estudios de ciencias de la economía y de la empresa


    Fase 1: Diseño de la misión:

    1. Explicar al conjunto de estudiantes en clase la tarea: es necesario focalizar a los estudiantes en los objetivos a lograr y su evaluación en cada una de sus fases e hitos. Cada hito superado acumula una décima en la calificación final, mientras que un hito no superado resta una décima, pudiéndose repetir hasta superarlo, con una nota neutra de cero). Ha de aclararse también a los estudiantes que pueden encontrar una copia de las instrucciones en el campus virtual; igualmente, estarán disponibles otros materiales de apoyo, como plantillas, muestras de otras ediciones, etc.

    2. Organizar los grupos: entre 3 y 5 estudiantes, evitándose el criterio de comodidad por proximidad física –la selección del compañero de la mesa de al lado, en vez de buscarse la diversidad y talento-. En cambio, se ha de hacer ver la conveniencia de la diversidad buscada (de género, edad, nacionalidad o región, capacidades, etc.). Aunque pueda haber un reparto de tareas, luego debe hacerse una puesta en común y todos son responsables de cualquier hito, evitándose así el fenómeno del free-rider o gorrón.

    3. Combinar talentos para elección de infoproducto y su formato: se analizan gustos y aficiones comunes para focalizarse en un conocimiento compartido que sirva para el infoproducto y su formato (a) texto: blog, ebook, check-list, etc.; b) audio: audiolibro, podcast, etc.; c) vídeo: videoblog, webinar, curso, etc.; d) mixto: comunidad -miembros gratis, registrados y premium-, eventos -competiciones, fiestas o festivales-, etc.).

    Entre los primeros infoproductos destacaban los ebooks, podcasts y comunidades –por basarse en el talento y no requerir conocimiento informático avanzado-, debiendo usar para la distribución los sitios web gratuitos facilitados por las redes sociales (v.g. Facebook, Instagram) y las plataformas de ecommerce (v.g. Amazon, Hotmart, Shopify). Gracias a GAI es posible ya ofrecer páginas web propias con diseño intuitivo y no-code o sin necesidad de conocimiento de ingeniería informática (gratuitas, v.g. Webador, Webnode, Typeform, Webcreate.io; a uno o dos euros al mes, v.g. Ionos, Shopify, Wix, Hostinger, Mailchimp), además de contar con chatbots o asistentes conversacionales automatizados (v.g. HubSpot, Voiceflow, Chat GPT, GPT-3 Playground, YouChat), incluso apps o aplicaciones (v.g. Google Cloud, Wix, Jotform). Una vez se da con el infoproducto adecuado y se comprueba que funciona, gracias a GAI se pueden ofrecer más variantes y complementos dando lugar


    a una estrategia de long-tail o larga cola de infoproductos sistematizada y de mínimo coste.


    Fase 2: Llamado a la acción:

    1. Sesiones de trabajo y seguimiento: constituidos los grupos y registrados los proyectos de infoproductos, se dedica un tiempo en el aula para recordar cada hito, sus objetivos y evaluación, y dónde están los materiales de trabajo, de modo que puedan iniciar en clase la tarea, a completar fuera del aula.

    2. Tutorización de grupos: el profesor va pasando por cada grupo, preguntándoles cómo lo llevan y si necesitan ayuda, dándoles consejos prácticos para avanzar; puede haber control de firmas del alumnado presente y participante, como evidencia de superación de hito.

    3. Puesta en común y preparación de la defensa: los integrantes de cada equipo deben comprobar que tienen todo lo solicitado y ensayar la presentación conjunta e interactiva.

    Para la lluvia de ideas se pedía una presentación de 5 diapositivas en Power-point (a) presentación: imagen del infoproducto y su formato; b) herramientas: canva para el plan de negocio –partiendo de la propuesta de valor-, DAFO para el proyecto, buyer- persona para automatizar publicidad para el destinatario, etc.; c) monetización: web, redes sociales, plataformas de ecommerce y afiliados). Se completaba el proyecto con un anuncio de 1 minuto con cualquier editor de vídeos gratuito (v.g. Canva, Powtoons, iMovie, Vimeo). Por tanto, cada grupo debía defender una presentación en vivo de dos minutos y luego el anuncio de un minuto con los contenidos más importantes (y todos los efectos posibles gratuitos). Con GAI y los prompts adecuados, ya pueden hacer de manera automatizada las presentaciones (v.g. Simplified, Smallppt, Slidesgo, Gamma) y vídeos (v.g. InVideo, Flexclip, Presentory, Pictory). Gracias a GAI es posible pensar en el diseño original y dejar hacer a los programas, para sólo tener que revisar y añadir emoción y diferenciación al infoproducto y a la defensa final.


    Fase 3: Evaluación del infoproducto:

    1. Fórmula rally: los grupos siguen un orden dado –de registro, alfanumérico, sorteo-, debiendo estar siempre uno realizando la presentación y otro listo para ocupar su lugar; mientras se da feedback o retroalimentación al primer grupo, el siguiente va


      cargando su presentación, de modo que se ahorran tiempos y en una sola sesión da tiempo a realizar todas las defensas.

    2. Medición de tiempos y confirmación de hitos: se encarga de cronometrar el profesor y cada grupo dispone de dos minutos para su presentación grupal interactiva, con preguntas y respuestas, y ningún integrante puede estar en el uso de la palabra más de treinta segundos consecutivos; posteriormente, se visualiza el vídeo, recibiendo feedback y aclarándose si se han superado todos los hitos o si hay que repetir alguno para no recibir nota negativa; con respecto a los tiempos, el quedarse corto o superar por más de diez segundos el tiempo dado, implica la no consecución del hito, debiéndose repetir –salvo la presentación en vivo-.

    3. Votación de efectividad: tras cada defensa, el resto de compañeros de clase vota a mano alzada o vía electrónica secreta (v.g. Typeform, Doodle, Ferendum; se evalúa el interés despertado por el infoproducto).

    Si se superan todos los hitos, la nota ha de ser de nueve décimas, alcanzando el punto gracias a la décima de la presentación (a comunicar por el profesor en el feedback durante la defensa rally). A su vez, gracias a la votación de los compañeros en clase, es posible establecer un podio con gratificaciones extras: el grupo (o grupos) con más votos recibirá tres décimas extra, apareciendo en la lista a publicar en el campus virtual en la categoría oro; el siguiente grupo (o grupos) en votos, figurará en la categoría plata; y la tercera mejor votación estará en la categoría bronce.


  4. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

    Gracias al talento digital (MGT) es posible emprender casi sin costes, al reciclarse el conocimiento y herramientas ya disponibles (v.g. móvil, portátil, conexión wifi o inalámbrica en abierto). Además, gracias a GAI, es posible ya ofrecer infoproductos de mejor calidad, más rápidos y eficientes, y multimodales (para diversos aparatos, plataformas, apps, etc.), además de ser no-code (no requiriendo de conocimientos informáticos profundos, sino bastando con el citado talento digital). De este modo, es posible ofrecer diseños personales y adaptados, como posters, pegatinas, portadas de discos, logos, etc., usando GAI incorporada ya en plataformas ecommerce o comercio electrónico de última generación (v.g. Fiverr, Etsy), de modo que se trabaja una vez para recibir ingresos recurrentes de todo el mundo.


    Durante las diversas ediciones realizadas entre los distintos grupos y comparando sus resultados cabe dictaminar que se trata de una práctica de éxito porque:

    1. Se fomenta el desarrollo del talento digital, habilitando para el emprendimiento con infoproductos.

    2. Se aprende a trabajar en equipo, colaborando y asumiendo responsabilidades, además de aprender a celebrar juntos los éxitos.

    3. Se capacita a los estudiantes para ganarse la vida, sin asumir riesgos y sí reciclando su conocimiento y herramientas disponibles, ofreciendo soluciones a problemas detectados o mejoras en experiencias, siendo potenciadas por GAI.

    4. Los estudiantes aprenden haciendo, logrando con ello un recuerdo duradero, que les confiere confianza y los anima a emprender.

      Además de lograr entrenar a los estudiantes, convirtiéndolos de nativos digitales en emprendedores digitales vía infoproductos potenciados con GAI, aumentándose así su productividad y rentabilidad (con ingresos recurrentes por una única acción sistematizada). También se les ha hecho tomar conciencia a los estudiantes de la observación práctica de los SDG (ya que con este tipo de emprendimiento se reduce la discriminación y la precariedad en el empleo, se mejora el reciclaje y la relación con el medioambiente, etc.): al convertirse en emprendedores digitales sólo requieren de su talento y del reciclado de su conocimiento para diseñar experiencias personalizadas y de mínimo coste marginal gracias a GAI, por lo que los ingresos marginales acumulados facilitan el acceso a la libertad financiera. Complementariamente, del lado del profesorado, se ha logrado un mayor interés por la materia por parte de los alumnos, participando más en clase y valorando mejor lo aprendido con la práctica, lo que da lugar a mejores evaluaciones de calidad docente. Incluso, para los integrantes de GESCE y GID TIC-TAC CCEE, ha supuesto –como se ha señalado- el conseguir cartas de felicitación del Rectorado por las buenas e innovadoras prácticas docentes. Se comenta todo ello, porque con las instrucciones de este artículo, se puede replicar el taller de MGT para infoproductos vía GAI y conseguir similares resultados en otras universidades y países (además de quedar los autores a disposición de los lectores para aclarar dudas y facilitar materiales).


  5. BIBLIOGRAFÍA


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