Código ético
Código de Buenas Prácticas / Publication Ethics and Malpractice Statement (PEMS)
RED se basa en el trabajo realizado por el Comité de Ética de las Publicaciones (COPE), el Directorio de Revistas de Acceso Abierto (DOAJ), la Asociación de Editores Académicos de Acceso Abierto (OASPA) y la Asociación Mundial de Editores Médicos (WAME) para la identificación de los principios de transparencia y mejores prácticas para las publicaciones académicas para el establecimiento de su código ético.
Protocolo de interoperabilidad
La revista proporciona una interfaz OAI-PMH (Open Archives Initiative – Protocol for Metadata Harvesting) que permite a sus contenidos ser recolectados por otros sistemas de distribución, como repositorios digitales y cosechadores (harvesters).
Especificaciones:
● OAI-PMH Protocol Versión 2.0
● Dublin Core Metadata
Políticas de preservación digital
Todas las revistas publicadas por la Universidad de Murcia están alojadas en el repositorio institucional DIGITUM (digitum.um.es). Se permite y se anima a los autores y autoras a depositar sus trabajos publicados en Revista de Educación a Distancia (RED) en otros repositorios, ya que de este modo se favorece su circulación, difusión y preservación.
Uso adecuado de la inteligencia artificial
El rol de la Inteligencia Artificial (IA) dentro del campo científico ha revolucionado la forma de hacer ciencia, facilitando y optimizando el trabajo en la investigación científica. Sin embargo, existe cierta preocupación sobre su uso en el ámbito científico, en especial la integridad en investigación, el uso y la privacidad de los datos. Por tanto, la ética se convierte en un imperativo para crear lineamientos sobre el uso honesto y responsable de la IA.
RED se adhiere a las recomendaciones elaboradas por el R4C-IRG Grupo de Investigación Interdisciplinar: Pensamiento complejo para todos y la Unidad de Tecnología Educativa del Instituto para el Futuro de la Educación (IFE) del Politécnico de Monterrey para el quehacer científico.
- Garantizar la integridad científica y ética al emplear IA en la investigación: se debe considerar como una herramienta auxiliar, pero no como una solución definitiva.
- Asegurar la confidencialidad de datos personales y cumplir con las normativas globales de protección de estos: se debe realizar durante todo el proceso de su uso.
- Efectuar un análisis crítico de los datos generados por IA: mediante el reconocimiento de sus limitaciones técnicas y la influencia de la calidad de los prompts en los resultados.
- Verificar y validar rigurosamente la información obtenida: asegurar la validez y la relevancia de los resultados, y asumiendo la responsabilidad en su interpretación y aplicación.
- Documentar detalladamente los métodos y herramientas utilizados: especificar claramente la autoría y el grado de contribución de la IA en los resultados de la investigación.
- Actuar activamente para identificar, reducir y evitar sesgos en la investigación: promover un uso íntegro y responsable de esta tecnología.
- Mantenerse continuamente actualizado sobre los avances en IA: diversificar la experimentación con herramientas, y fomentar su uso creativo y efectivo en la investigación.
- Realizar revisiones periódicas y adaptaciones de las normativas de IA: se debe asegurar una alineación continua de los principios éticos con la integridad científica.
- Fomentar la colaboración interdisciplinaria para enriquecer el intercambio de conocimientos: aprovechar la sinergia entre la IA y el conocimiento humano.
- Compartir activamente fuentes de IA relevantes para la investigación y ofrecer formación a otros investigadores sobre su aplicación efectiva.
