La deshonestidad académica es un tema de tesis atractivo y delicado a la vez. Atractivo, porque todas las universidades se preocupan por la copia, el plagio y, ahora, por el uso indebido de herramientas de inteligencia artificial; delicado, porque preguntarle a estudiantes si han cometido conductas sancionables exige cuidar la ética, el anonimato y la forma de interpretar los datos. Esta guía te explica qué entiende la literatura por deshonestidad académica, qué conductas incluye, qué instrumentos existen en español (dos de ellos con estudios de validación en estudiantes), qué hipótesis y diseños se sostienen y cómo diseñar el estudio para que sea válido y responsable.
Qué es la deshonestidad académica y qué conductas incluye
La deshonestidad académica engloba conductas con las que un estudiante obtiene una ventaja injusta o presenta como propio un trabajo que no lo es. Los instrumentos suelen agruparlas en dimensiones. Un estudio de validación de la Escala de Deshonestidad Académica (EDA) en 527 estudiantes de psicología de una universidad privada de Lima, Perú, identificó un modelo de tres dimensiones: trampa en exámenes, plagio y falsificación (Domínguez-Lara y Lingán-Huamán, 2022, Anuario de Psicología, 52[3]). Otro trabajo mexicano estudió el Cuestionario de Deshonestidad Académica (CDA) y encontró una estructura de tres factores que incluye comportamientos de copia y plagio, entre otros (Reskala, 2022, Revista de Psicología y Ciencias del Comportamiento, 13[1], 4-30). Para tu tesis, lo importante es definir qué conductas vas a medir: copiar en exámenes, plagiar trabajos, falsificar datos o firmas, entregar el trabajo hecho por otra persona o, como plantean estudios recientes, comportamientos nuevos asociados con la tecnología (Reskala Sánchez, 2020, Informes Psicológicos, 20[2], 155-170).
La guía de qué es la integridad académica explica el concepto positivo (honestidad, confianza, justicia, respeto y responsabilidad); la deshonestidad es su contraparte observable. Si tu interés es cómo se sancionan estas conductas en las universidades mexicanas, revisa consecuencias y sanciones por plagio en la universidad; ese es otro tema y una tesis distinta.
Qué se sabe: los antecedentes que no puedes omitir
El trabajo clásico sobre el tema en educación superior es el de McCabe y Treviño (1993, The Journal of Higher Education, 64[5], 522-538), que estudió la relación entre la deshonestidad académica, los códigos de honor y otras influencias contextuales; sigue siendo una referencia obligada para explicar por qué el contexto institucional importa. En el ámbito iberoamericano, el estudio mexicano de Reskala (2022) con el CDA encontró una correlación negativa entre las acciones de deshonestidad académica y la gravedad percibida: dicho de otro modo, los estudiantes que perciben las conductas como menos graves reportan más de ellas. Es un hallazgo útil para formular hipótesis. Y el estudio de la EDA en Lima mostró que, tras eliminar cinco ítems, el modelo de tres dimensiones tenía evidencia favorable y que la asociación con la autoeficacia académica no fue significativa (Domínguez-Lara y Lingán-Huamán, 2022). Abre estos trabajos completos antes de citarlos y verifica cada dato.
Instrumentos: cómo elegir y cómo defender la elección
Tienes tres caminos. El primero es usar un instrumento con evidencia de validez en español, como el CDA o la EDA, confirmando las condiciones de uso con los autores y verificando que la población de validación se parece a la tuya (no es lo mismo estudiantes de psicología de una universidad privada en Lima que estudiantes de ingeniería de una universidad pública en México). El segundo es adaptar un instrumento a tu contexto, lo que exige documentar los cambios y repetir la evidencia de validez y confiabilidad. El tercero es construir uno propio, que requiere tabla de especificaciones, juicio de expertos, prueba piloto y análisis de confiabilidad, como se explica en la guía de validez y confiabilidad de un instrumento. En cualquier caso, reporta el alfa o el omega en tu muestra.
Un detalle clave de diseño es la frecuencia y la gravedad percibida: muchos instrumentos preguntan con qué frecuencia el estudiante realizó cada conducta, y algunos estudios agregan qué tan grave le parece. Medir ambas permite analizar la relación entre ellas, como en el estudio de Reskala (2022). También puedes agregar variables explicativas: normas percibidas entre compañeros, presión por el rendimiento, conocimiento de las reglas institucionales o la percepción de probabilidad de ser sancionado.
Cómo plantear el problema, los objetivos y las hipótesis
Un planteamiento claro delimita la población, el tipo de conductas y el vacío: «en la facultad se han registrado casos de plagio en trabajos finales, pero no existe una medición sistemática de la frecuencia de conductas deshonestas ni de cómo las perciben los estudiantes». Ejemplos de objetivos: describir la frecuencia de conductas de deshonestidad académica; identificar las más y menos frecuentes; comparar por semestre o carrera; relacionar la frecuencia con la gravedad percibida.
- Hipótesis ilustrativa (relación): H1: existe una relación negativa entre la gravedad percibida y la frecuencia de conductas de deshonestidad académica, en coherencia con lo reportado en estudios previos con estudiantes mexicanos.
- Hipótesis ilustrativa (diferencias): H1: la frecuencia de conductas de deshonestidad difiere entre estudiantes de primer y de último semestre.
Cuida el lenguaje: con un diseño transversal puedes hablar de asociación, no de que una percepción «provoque» una conducta. Y no presentes los resultados como «el porcentaje de tramposos»: las respuestas de una encuesta anónima son autorreportes.
Diseños que se sostienen y sus amenazas
El diseño más viable es el transversal descriptivo o correlacional con una muestra de estudiantes de una o varias carreras. Si quieres evaluar una intervención (por ejemplo, un taller de integridad académica), necesitas medir antes y después, idealmente con un grupo de comparación, y declarar las amenazas a la validez. La amenaza principal de este tema es la deseabilidad social: las personas tienden a subreportar conductas que se consideran indebidas. Para reducirla, garantiza anonimato real (sin nombre, matrícula ni correo en la base), explica que los datos no se usarán para sancionar, aplica el cuestionario fuera de una clase evaluativa y evita que el docente que califica a los estudiantes esté presente. También declara en limitaciones que los porcentajes pueden subestimar la frecuencia real.
Cómo analizar y presentar los resultados
Empieza con estadística descriptiva por dimensión y por conducta: porcentaje de estudiantes que reportan haberla realizado al menos una vez y frecuencia media. Presenta las conductas ordenadas de mayor a menor frecuencia, lo que permite al lector identificar cuáles son más comunes. Después compara por grupos (semestre, carrera, modalidad) con la prueba adecuada y relaciona la frecuencia con la gravedad percibida con una correlación. Cuando los datos de frecuencia sean muy asimétricos, como suele ocurrir con conductas poco comunes, justifica el uso de pruebas no paramétricas. En la discusión, interpreta con cautela: un porcentaje alto de una conducta leve y uno bajo de una conducta grave no significan lo mismo, y los autorreportes tienden a subestimar. Conecta tus hallazgos con los antecedentes citados y con las características de tu institución, por ejemplo, si tiene un código de ética o un reglamento sobre el tema, y cierra con recomendaciones realistas, como talleres de escritura académica o criterios claros de citación, sin asegurar que reducirán la conducta si tu diseño no lo probó.
Ética: lo que no puedes pasar por alto
Aunque el riesgo físico es mínimo, el estudio toca conductas que pueden tener consecuencias académicas. Necesitas consentimiento informado y voluntario; garantía de confidencialidad; una base de datos sin identificadores; autorización de la institución; y un manejo cuidadoso de los resultados para que no se puedan atribuir a grupos pequeños (por ejemplo, un grupo de 12 estudiantes). Si trabajas con menores de edad, incluye el consentimiento de las familias. Si eres estudiante de la misma facultad, evita preguntar a quienes dependen de tu evaluación y no uses la información para reportar casos concretos. Y no incluyas preguntas que obliguen a describir hechos específicos que identifiquen a otras personas, como el nombre de un docente. La guía de fabricación y falsificación de datos en una tesis es una lectura útil para tu propio estudio: tus datos también deben ser íntegros.
Las nuevas conductas: herramientas de inteligencia artificial
Un tema vigente es el uso de herramientas generativas en tareas y trabajos. Si tu tesis lo incluye, define con claridad qué conducta mides (por ejemplo, presentar como propio un texto generado por una herramienta sin declararlo) y no la mezcles con usos permitidos, como pedir una explicación o revisar la gramática. Muchas instituciones están definiendo reglas de uso; antes de plantear ítems, consulta el reglamento vigente de tu universidad y formula las preguntas con base en lo que ese reglamento permite o prohíbe. Para una guía de cómo se declara el uso de IA en una tesis, revisa cómo declarar el uso de IA en tu tesis.
10 títulos de tesis sobre deshonestidad académica para adaptar
Son ejemplos ilustrativos: ajústalos a tu facultad, tu población y tu periodo.
- Frecuencia de conductas de deshonestidad académica en estudiantes de primer ingreso de una universidad pública.
- Gravedad percibida y conductas de deshonestidad académica en estudiantes de ingeniería.
- Diferencias en deshonestidad académica entre estudiantes de modalidad presencial y en línea.
- Normas percibidas entre compañeros y plagio en trabajos escritos de licenciatura.
- Conocimiento del reglamento universitario y conductas de copia en exámenes: un estudio correlacional.
- Presión por el rendimiento académico y deshonestidad en estudiantes de ciencias de la salud.
- Percepción de estudiantes de posgrado sobre el uso indebido de herramientas de inteligencia artificial en la redacción de trabajos.
- Efecto de un taller de integridad académica en las conductas y la gravedad percibida de estudiantes de bachillerato: diseño cuasiexperimental.
- Deshonestidad académica y autoeficacia académica en estudiantes universitarios: un estudio correlacional.
- Percepción docente sobre las causas de la deshonestidad académica en una facultad: un estudio cualitativo.
Para analizar si tu tema se vincula con el desempeño, puedes complementarlo con la guía de tesis sobre rendimiento académico.
Errores frecuentes
- Mezclar en un solo ítem varias conductas distintas.
- Reportar porcentajes de autorreporte como si fueran la prevalencia real.
- No cuidar el anonimato ni el consentimiento informado.
- Aplicar el instrumento en una clase evaluativa y delante del docente.
- Usar un instrumento validado en otra población sin justificar su pertinencia.
- Presentar el estudio como una forma de «detectar» a estudiantes deshonestos.
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Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre plagio y deshonestidad académica?
El plagio es una de las conductas de deshonestidad académica, junto con la trampa en exámenes, la falsificación y otras. La deshonestidad académica es la categoría más amplia.
¿Puedo medir la deshonestidad académica con una encuesta anónima?
Sí, es el diseño más usado, aunque produce autorreportes y puede subestimar la frecuencia real. Declara esa limitación y cuida el anonimato.
¿Necesito permiso de la universidad?
Sí. Necesitas autorización de la institución y consentimiento informado de los participantes; revisa el reglamento de investigación de tu facultad.
¿Puedo usar el instrumento de otro estudio?
Sí, si confirmas las condiciones de uso con los autores, citas la fuente y reportas la confiabilidad que obtengas en tu muestra.