Detector de IA para universidades

Nuestros modelos se han entrenado con textos académicos y trabajos de clase, no solo con contenido de marketing o web. Esto reduce los falsos positivos en los textos legítimos de los estudiantes, al tiempo que mantiene una alta sensibilidad hacia el texto generado por IA. Descubre cómo utilizan los profesores Pangram para verificar los trabajos.

Ofrecemos un sistema de resaltado detallado, tanto a nivel de frase como de párrafo, que distingue las secciones generadas por IA del texto escrito por personas. Esto permite al profesorado realizar valoraciones matizadas en lugar de basarse en decisiones binarias de «aprobado/suspenso», lo cual resulta especialmente importante en los trabajos académicos que constan de varios capítulos.

Sí. Pangram es capaz de detectar errores en todo tipo de estilos de redacción, ya sean técnicos, analíticos o narrativos, por lo que resulta adecuado para todo tipo de textos, desde informes de laboratorio y trabajos de programación hasta ensayos, revisiones bibliográficas y documentos de política.

Sí. Pangram cumple con las normas de privacidad y tratamiento de datos exigidas por las instituciones educativas estadounidenses, en consonancia con la ley FERPA. Los trabajos enviados por los estudiantes se procesan de forma segura y no se utilizan para entrenar modelos externos.

Las universidades pueden configurar políticas de conservación de datos en función de los requisitos institucionales. Los datos pueden eliminarse automáticamente tras su análisis o conservarse para los procesos de auditoría y revisión de la integridad académica.

Sí. Muchas instituciones utilizan Pangram no solo para la detección, sino también para poner en práctica las políticas de IA, definiendo los casos de uso aceptables frente a los inaceptables y aplicando criterios de revisión coherentes en todos los departamentos.

No. Pangram está concebido como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones, no como un mecanismo de imposición. Los resultados se presentan con puntuaciones de fiabilidad y explicaciones, de modo que el profesorado y los comités de integridad académica puedan tomar decisiones fundamentadas.

Sí. Muchas universidades utilizan nuestra API de alto rendimiento para analizar las tendencias de uso de la IA en grandes conjuntos de datos, lo que permite investigar la integridad académica, los patrones de adopción de la IA y su impacto pedagógico.

Sí. Los administradores pueden recopilar datos anonimizados de distintos cursos, departamentos o semestres para comprender cómo la IA generativa está influyendo en los resultados del aprendizaje y en las estrategias de evaluación.

Pangram admite integraciones y flujos de trabajo compatibles con los entornos LMS más habituales, como Canvas, Blackboard, Moodle y Brightspace, lo que facilita la incorporación de la detección mediante IA a los procesos existentes de entrega y revisión de trabajos.

Sí. Muchas instituciones optan por compartir con los estudiantes la información obtenida de los sistemas de detección como parte de un proceso educativo o correctivo, lo que contribuye a reforzar un uso responsable de la IA en lugar de recurrir únicamente a medidas punitivas.

El sistema hace hincapié en la explicabilidad y la transparencia. Las secciones resaltadas, la puntuación de confianza y las señales contextuales contribuyen a reducir la dependencia excesiva de un único indicador y favorecen una revisión académica imparcial.