Enseñanza con IA: una propuesta de integración en el marco de las competencias en materia de IA (Parte I)

La incorporación acelerada de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas educativos resulta uno de los desafíos más significativos para la formación docente, tanto en la formación inicial como en la formación permanente. Lejos de concebirse como un recurso tecnológico, la IA interpela los fundamentos de la tarea educativa, exigiendo una reflexión profunda sobre el modo en que se enseña, se aprende y se construye conocimiento en una sociedad mediada por algoritmos. 

Este artículo surge de la necesidad de articular las capacidades profesionales con el marco de las competencias para la IA formuladas por la UNESCO, a fin de generar una experiencia formativa que supere la lógica de la “novedad tecnológica” y avance hacia un enfoque crítico, ético y transformador. Así, “en su forma más básica, lo que diferencia a la IA de otras formas de tecnología digital es su capacidad de emular el comportamiento humano” (UNESCO, 2025, p.14).

Desafío a abordar + propuesta preliminar

En la actualidad, herramientas de IA generativa, capaces de procesar lenguaje natural y datos, están realizando tareas rutinarias en sectores laborales diversos. Estudios recientes de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL, 2024) señalan que la digitalización y la IA ya no son un fenómeno aislado de las ciencias informáticas, afectan en distinta medida a prácticamente todas las disciplinas. El principal desafío radica en preparar a los docentes, para desempeñarse en un contexto social con estas características.

La carencia de formación específica en IA en los planes de estudio y en los programas de desarrollo profesional continuo genera una brecha entre las demandas actuales del sistema educativo, a través de las necesidades del mercado laboral, y las competencias reales de los educadores. Esta distancia se traduce en un uso básicamente instrumental o acrítico de las tecnologías emergentes, dificultando la formación de estudiantes que comprendan los alcances, riesgos y oportunidades de la IA.

La propuesta se basa en la integración del marco de las competencias docentes en IA definidas por la UNESCO (2025). Estas competencias abarcan 5 ámbitos o dimensiones: una formación centrada en el ser humano, una comprensión de los fundamentos y aplicaciones de IA, una integración pedagógica, una reflexión crítica y una IA para el desarrollo profesional. 

Estos ámbitos se desarrollan a través de tres niveles de progresión: 

Adquirir, se vincula con la alfabetización básica, es decir, con la aplicación de técnicas básicas y reflexión crítica sobre herramientas específicas de IA, como así también con el reconocimiento de beneficios y riesgos éticos fundamentales.

Profundizar, asociado a la integración responsable y a la utilización de herramientas con destreza, énfasis en la responsabilidad humana y el uso seguro y responsable.

Crear, asociado con la acción agéntica de la IA, es decir, a la personalización de herramientas de IA para desafíos educativos y exploración de innovación pedagógica, como también para la cocreación de estándares y políticas de IA.

Para alcanzar estos niveles de progresión propuestos en el marco de la UNESCO, es necesario priorizar pedagogías activas y contextualizadas. 

La propuesta se basa en un diseño de formación espiralada, que introduzca conceptos vinculados a la IA en diferentes niveles de dificultad para profundizar la comprensión y las habilidades, articulando con los contenidos disciplinares específicos.

Una formación en espiral que incluye:

• Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) como metodología principal para abordar problemas reales, que fomenta el pensamiento de diseño y la creación de prototipos o rediseño de productos, incorporando la IA de forma crítica.

• Aprendizaje Experiencial y por Indagación, permite la interacción directa y la reflexión crítica sobre los resultados y limitaciones de las herramientas de IA en contextos disciplinares.

• Estudios de Caso y Simulaciones para el análisis de dilemas éticos y el impacto de la IA en contextos realistas, tanto generales como específicos de la disciplina.

Esta propuesta podría facilitar a los docentes el desarrollo de una comprensión crítica de la IA, identificando sus alcances y limitaciones en el análisis de datos, la generación de contenido y la resolución de problemas. Asimismo, la integración de herramientas específicas según el área disciplinar, favorecería la diversificación de las prácticas de enseñanza, permitiendo, por ejemplo, la creación de secuencias didácticas más personalizadas.

La enseñanza con IA en la formación docente requiere superar la visión de la tecnología como simple recurso instrumental para consolidarse como una estrategia integral de desarrollo profesional. 

Una integración efectiva de la IA va más allá de las habilidades técnicas, debe incluir acciones centradas en el ser humano, una ética internalizada de la IA, conocimientos y habilidades conceptuales transferibles sobre la IA, así como un pensamiento más flexible en lo que respecta al diseño de sistemas de IA (UNESCO, 2025).

Considerar una enseñanza tomando como marco el desarrollo de las competencias de IA resulta relevante para instituciones de nivel superior que buscan responder a los retos de la era digital. Su implementación implica repensar los planes de estudio para integrar la IA como una dimensión transversal.  Pero también, exige promover programas de actualización permanente que acompañen a los docentes en el aprendizaje a lo largo de toda su carrera profesional. 

Referencias:

CEPAL (2024). Nuevos horizontes laborales en América Latina: IA y formación superior. Comisión Económica para América Latina y el Caribe.

UNESCO (2025). Marco de competencias en inteligencia artificial para docentes. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000393813

UNESCO (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa

IA, Humanismo y Renta básica Universal ¿cuáles son las perspectivas?

En un nuevo episodio del Podcast IA de Jon Hernandez, una entrevista a José María Lassalle, en la que se abordan ideas centrales respecto a la Inteligencia Artificial (IA), entendiéndola no como una mera innovación económica, sino como una disrupción civilizatoria. Aquí una síntesis realizada por la #IAgenerativa:

📌 Síntesis del video

• IA como disrupción civilizatoria: no es solo una nueva Revolución Industrial, sino un cambio profundo que afecta economía, política, cultura y la propia concepción del ser humano
• Humanismo tecnológico: la tecnología debe estar al servicio del ser humano; urge una ética y regulación democrática que limiten el poder concentrado de las grandes corporaciones digitales.
• Trabajo y automatización: la IA amenaza con destruir millones de empleos hacia 2030; se abren escenarios de precarización o, si se gestiona bien, de liberación de tiempo y reducción de jornada laboral.
• Renta Básica Universal (RBU): presentada como una solución casi inevitable para sostener dignidad y cohesión social en un futuro con menos empleo estable.

• Democracia y riesgos políticos: la IA incrementa el riesgo de desinformación, manipulación y concentración de poder. El debate debe ser liderado por la política, no por las corporaciones.

• Democracia y riesgos políticos: la IA incrementa el riesgo de desinformación, manipulación y concentración de poder. El debate debe ser liderado por la política, no por las corporaciones.

Reflexión final: la IA puede ser tanto una oportunidad como una amenaza. El desafío es construir un marco humanista y democrático que garantice que el futuro tecnológico amplíe libertades en lugar de restringirlas.

Un concepto clave que plantea Lasalle es el de la Renta Básica Universal, como herramienta práctica y casi inevitable para sostener la dignidad humana ante la disrupción laboral de la IA. Su propuesta de un Humanismo Tecnológico como marco ético-político necesario para gestionar la IA, emerge como una herramienta pragmática e inevitable para sostener la dignidad y la cohesión social ante la automatización masiva del trabajo. 

Lasalle enfatiza que "lo único inevitable será la convivencia con las máquinas". En este sentido, el objetivo de un humanismo tecnológico es garantizar que la tecnología siga estando al servicio de la humanidad y no al revés.

La IA trasciende el concepto de una "Revolución Industrial 4.0". Se trata de un cambio de paradigma civilizatorio que afecta simultáneamente las estructuras laborales, la economía política, los sistemas democráticos y, fundamentalmente, la ontología del ser humano.

Adicionalmente, el impacto en el trabajo y la automatización de empleos hacia 2030 sitúa a la sociedad ante un dilema estructural: ¿Realmente el incremento de la productividad aumenta la competitividad? La mejora en los resultados, ¿es capaz de producir un salto en las remuneraciones? 

La Renta Universal no es concebida meramente como una política económica, sino como una herramienta necesaria e inevitable de la tradición humanista para salvaguardar la dignidad en la era digital, en determinados sectores y en un plazo de 5 años. 

Pensar en un Humanismo Tecnológico, exige entonces un modelo ético de IA que refuerce la soberanía popular en lugar de sustituirla. El desafío no es solo técnico, sino profundamente político y filosófico. 

El ser humano está diseñado para encontrar soluciones donde no hay, piensa cosas que no se han creado, a diferencia de una máquina que aumenta la capacidad de trabajo sobre un información precargada. En este sentido, educar para la IA es agregar valor a la tarea humana. 

El alma de la máquina: ¿Puede la IA realmente "pensar"?

La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa futurista a una realidad presente en nuestros días, impactando en áreas sustanciales como la economía, la educación y hasta nuestra forma de entender la creatividad. Pero a medida que sus capacidades avanzan, surgen preguntas fundamentales: ¿Puede la IA realmente "pensar" como un humano? ¿Es capaz de comprender, o incluso de sentir? Y, ¿cuáles son los riesgos de delegar cada vez más nuestras facultades cognitivas a las máquinas?

Con la llegada de los "agentes inteligentes" con capacidad de decisión autónoma promete un cambio aún más profundo. Estos agentes, potenciados por la robótica, la computación cuántica y el blockchain, asumirán un volumen creciente de actividades económicas. El artículo de El Confidencial   señala tres niveles de impacto de la IA en las actividades de los humanos:

• Aumento: la IA como herramienta para mejorar la productividad.

• Multiplicación: agentes de IA realizando el trabajo de varias personas.

• Sustitución: la IA asumiendo por completo ciertas actividades, incluso profesiones.

Sin dudas, este escenario nos plantea desafíos significativos para el mercado laboral en un futuro bastante inmediato, un futuro que nos interpela y  “obliga” a redefinir lo que nos distingue sustancialmente como humanos.

¿Qué pasa en el ámbito de la educación?

La educación no es ajena a esta transformación. Iniciativas como el "Pledge to America's Youth: Investing in AI Education" impulsada por Estados Unidos, con el apoyo de gigantes tecnológicos como Google y Microsoft, buscan fomentar el interés temprano en la IA y promover la alfabetización digital. La IA generativa, capaz de crear contenidos, evaluaciones personalizadas y asistencia en tiempo real, abre nuevas posibilidades pedagógicas. 

Pero también es importante tener en cuenta que la dependencia excesiva de estas herramientas puede llevar a una disminución del pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas, especialmente en las nuevas generaciones que se están formando. Así, uno de los riesgos más críticos es el llamado sedentarismo cognitivo. 

La mente humana, a diferencia de la inteligencia artificial, no se basa en fórmulas optimizadas, sino en experiencias, asociaciones flexibles, contexto e incluso contradicciones.  

Entonces, ¿piensan las máquinas? 

Un estudio reciente, "From Tokens to Thoughts: How LLMs and Humans Trade Compression for Meaning", arroja luz sobre esta cuestión. 

La investigación concluye que los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) como ChatGPT operan mediante “comprensión estadística y matemática”. Es decir, son muy eficientes en la elaboración de patrones lingüísticos, pero carecen de la intuición, el sentido común y la capacidad de captar situaciones del contexto, propias del pensamiento humano. Las máquinas calculan y manipulan símbolos; pero no es equivalente al pensamiento humano.

La IA y la creatividad: ¿Prótesis o reemplazo del alma?

Esta distinción entre cálculo y comprensión nos lleva al terreno de la creatividad y la emoción. ¿Puede la IA escribir poesía que conmueva como Walt Whitman? 

María Popova, en una interesante reflexión sobre por qué una IA no puede escribir un poema  argumenta que NO es posible, porque la IA carece de la experiencia humana y, por ejemplo, la “capacidad de sufrir”, elemento que, para ella, es inherente a la creación artística.

Otros opiniones contraargumentan esta reflexión, considerando que la IA puede ser una "prótesis" o "apéndice creativo" para los artistas.  Aunque carece de intenciones o emociones, el haber sido estos sistemas entrados con obras humanas, ofrecen nuevas combinaciones y posibilidades. 

La cuestión no es si la IA puede reemplazar al artista, sino cómo puede amplificar sus capacidades:  "en manos brillantes, la IA eleva, mientras que en manos mediocres, degrada".

La IA está aquí para quedarse. El desafío no radica en rechazarla, sino en lograr integrarla de manera ética y responsable. Es clave adoptar un equilibrio entre la adopción tecnológica y la preservación de habilidades humanas esenciales, como la empatía, el pensamiento crítico, la creatividad y la capacidad de comprender el mundo en toda su complejidad.

Debemos recordar que, si bien la IA es una herramienta poderosa para procesos de automatización, nuestra mente se nutre de experiencias, contexto y contradicciones. La clave es usar la IA para “examinar y potenciar” nuestras propias intuiciones, no como un sustituto de ellas.

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Articulo elaborado con la asistencia de la IAGenerativa Gemini.

¿En qué punto está la Inteligencia Artificial? ¿Qué usos estamos haciendo en 2025?

Cada año, la consultora Gartner publica su famoso Hype Cycle, una herramienta visual que nos ayuda a entender en qué etapa se encuentran las tecnologías emergentes. 

El gráfico divide la evolución de una tecnología en cinco fases:

1. Disparador de innovación: cuando surgen nuevas ideas o avances, pero aún sin aplicaciones claras.

2. Pico de expectativas sobredimensionadas: donde todo parece posible, y la tecnología recibe atención mediática y promesas de revolución.

3. Valle de la desilusión: cuando los resultados reales no cumplen con el entusiasmo inicial.

4. Pendiente de la iluminación: las aplicaciones útiles empiezan a consolidarse.

5. Meseta de productividad: la tecnología madura y se integra de forma estable en distintos sectores.

En su versión 2025, el foco está puesto en la Inteligencia Artificial, y los resultados son más que interesantes para quienes trabajamos en educación, innovación o desarrollo tecnológico.

Según el gráfico, tecnologías como AI Agents, Sovereign AI o Artificial General Intelligence están en el pico del entusiasmo, mientras que otras, como Generative AI (la que usamos con herramientas como ChatGPT) ya comienzan a descender hacia una etapa más crítica, donde se evalúan sus verdaderas posibilidades, riesgos y límites. Estas áreas concentran el entusiasmo en general y gran parte de la inversión de las empresas tecnológicas.

En cambio, herramientas como los servicios de IA en la nube, los gráficos de conocimiento o la destilación de modelos están avanzando hacia fases más estables, con beneficios reales y medibles.

Una lectura interesante: muchas de las tecnologías más mediáticas hoy podrían tardar entre 5 y 10 años en madurar. Algunas incluso más. Y otras, simplemente, nunca llegarán a usarse masivamente.

En tanto, hace unas semanas, me encontré con este gráfico, asociado a un estudio reciente citado por la revista Harvard Business Review (HBR), que analizó los 10 principales casos de uso de la IA Generativa en 2024 y 2025. 

Los resultados resultan significativos: mientras en 2024 predominaban las tareas técnicas y de productividad, en 2025 los principales usos de las aplicaciones IA se orientan al bienestar emocional, el desarrollo personal y la vida cotidiana.

Según el ranking publicado por HBR, en 2024 el uso más común fue la generación de ideas, seguido por el acompañamiento emocional (therapy/companionship) y la búsqueda específica de información. Sin embargo, en 2025, esta última fue desplazada por dos nuevas prioridades: organizar la vida personal y encontrar propósito, dos usos que ni siquiera figuraban en el top 100 el año anterior. 

Esto indica una transformación profunda en cómo las personas están integrando la IA en su vida diaria.

El uso de la IA indica un giro de lo técnico a lo emocional, el informe identifica un crecimiento sostenido en áreas como la terapia, la productividad personal y el desarrollo individual. La IA, ¿de copiloto a acompañante de vida y guía existencial? 

Este cambio también se refleja en las categorías temáticas: los usos ligados al apoyo personal y profesional y al aprendizaje y educación crecieron notablemente, mientras que aquellos vinculados a investigación y análisis” o “soporte técnico” perdieron relevancia. Así, el troubleshooting, que ocupaba el séptimo lugar en 2024, se mantuvo sin cambios, pero con menor protagonismo frente a nuevas necesidades emergentes.

Por su parte, usos como “generar código para profesionales” o “mejorar código” se mantienen entre los diez primeros puestos, lo que muestra que los usuarios expertos aún encuentran en la IA Generativa un aliado técnico. Sin embargo, lo notable es que la generación de ideas, que lideraba en 2024, descendió al sexto lugar en 2025, superada por prioridades más introspectivas.

Otro dato ilustrativo: el uso de la IA para brindar “consejos generales”, que en 2024 ocupaba el décimo puesto, desapareció del ranking, ubicándose en el puesto 75 en 2025. Esto sugiere un uso más específico, que ya no busca respuestas genéricas sino interacciones más significativas y personalizadas. 

La IA ya no solo resuelve problemas. Ahora también acompaña, ordena, motiva y sostiene. ¿Estamos efectivamente en presencia de una IA Agéntica?

Sin dudas, el hype tiene implicancias relevantes para el diseño de herramientas de IA y las políticas de innovación educativa. La IA Generativa comienza a funcionar no solo como asistente técnico, sino como actor simbólico y afectivo dentro del ecosistema digital, reflejando una demanda creciente de apoyo emocional y sentido vital.

Finalmente, comparto la traducción al español de la infografía (imagen) con asistencia de ChatGPT: 

 

IA Generativa en las Universidades: una propuesta de cocreación

La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA), y en particular de la IA Generativa, está transformando el panorama educativo, y en particular en lo vinculado en el desarrollo profesional docente.
En este posteo, nos vamos a referir al ámbito universitario, en un contexto de educación híbrida. 
Lejos de ser un mero instrumento o recurso, la IA es un componente esencial que potencia el rol del docente, quien, en esta nueva era, asume una función de facilitador y guía. Aunque la IA ya se utiliza en áreas como sistemas de tutoría inteligente o análisis de datos en la educación en línea, la IA generativa ha captado una atención con carácter masivo, resultando relevante su impacto para la educación superior.

A continuación comparto un texto cocreado con IA Generativa (NotebookLM y Gemini) a partir del artículo La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa, publicada en RIED (2024), cuyos autores son: García Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J.

La consigna solicitada a la IA Generativa, podemos sintetizarla en la elaboración de una propuesta de inclusión de IA Generativa, a partir del artículo.  A continuación, una reflexión previa acerca de las ventajas, potencialidades, pero también límites, inconvenientes y retos de las tecnologías generativas de IA en educación. 

Potenciación de la Productividad y Tareas de Gestión: La IA como "Copiloto" Docente

La IA generativa se perfila como un formidable aliado para incrementar la productividad del profesorado. Actuando como un "copiloto" digital, esta tecnología facilita la optimización de tareas administrativas y de calificación, liberando tiempo valioso para actividades de mayor impacto pedagógico. Esto abarca desde la redacción de informes y la elaboración de tablas hasta el apoyo en la investigación y la búsqueda de cursos personalizados para el desarrollo profesional continuo. La automatización de estas tareas rutinarias representa una democratización del acceso a la "ayuda"  permitiendo a los docentes redirigir su energía hacia la interacción directa con los estudiantes y la innovación didáctica.

Innovación en el Diseño y Adaptación de Recursos Educativos

La capacidad de la IA generativa para simplificar el diseño de recursos educativos representa una evolución significativa en la creación de materiales didácticos. Esta tecnología permite la generación de contenido diverso, incluyendo textos, presentaciones visuales, imágenes, glosarios o materiales para juegos educativos, como "roscos de Pasapalabra" sobre temas específicos. Además, puede asistir en la creación de rúbricas de evaluación. Este avance supera las funcionalidades de creación de contenidos interactivos habilitadas por la Web 2.0, exigiendo al profesorado el desarrollo de nuevas habilidades profesionales. Estas competencias incluyen la selección crítica, la creación asistida por IA y el juicio experto sobre la relevancia y calidad pedagógica de los materiales generados. En el contexto de la educación híbrida, esta capacidad se traduce en nuevas oportunidades para la enseñanza a distancia y la personalización del aprendizaje.

Redefinición de la Planificación de Asignaturas y el Diseño de Tareas Didácticas

La IA generativa emerge como una potente fuente de ideas para la planificación académica. Facilita la concepción de diversas tareas didácticas sobre un mismo contenido y la integración de estrategias de gamificación. La irrupción de la IA generativa impone la necesidad de repensar y rediseñar la evaluación y las tareas propuestas a los estudiantes. El docente, en este escenario, debe articular transformaciones didácticas que integren la IA como un recurso esencial para el proceso de aprendizaje, fomentando en los estudiantes el desarrollo de habilidades críticas y el uso ético de estas tecnologías.

Optimización del Proceso Educativo a través del Análisis de Datos

La IA ofrece herramientas analíticas avanzadas para obtener información sobre el rendimiento y progreso de los estudiantes. Mediante el análisis de datos, los docentes pueden identificar patrones que podrían pasar desapercibidos, permitiéndoles tomar decisiones informadas para optimizar los contenidos y brindar un apoyo más efectivo a sus alumnos. Para capitalizar este potencial, los docentes deben desarrollar habilidades para interpretar los datos proporcionados por la IA y aplicarlos a la mejora continua del aprendizaje.

Fomento de la Personalización y Adaptación del Aprendizaje

Aunque la personalización de la enseñanza no es un concepto novedoso, la IA amplifica su alcance, posibilitando la oferta de recursos y experiencias de aprendizaje adaptadas a las necesidades individuales de cada estudiante. Sistemas como los tutores inteligentes o los motores de recomendación, apoyados por IA, guían a los estudiantes con pistas y retroalimentación personalizada, creando caminos de aprendizaje individuales y optimizados. La IA generativa tiene el potencial de apoyar un enfoque más constructivista del aprendizaje, permitiendo experiencias creativas, basadas en proyectos e impulsadas por intereses. En este sentido, la IA se convierte en una herramienta fundamental para que el docente logre esta "panacea educativa", tomando decisiones contextualizadas y centradas en el estudiante.

Desarrollo de la Competencia Digital Docente y Alfabetización en IA

En la era de la IA, el desarrollo de la competencia digital docente y la alfabetización en IA se tornan imprescindibles. Esto implica no solo comprender los fundamentos de la IA (algoritmos, redes neuronales, machine learning, deep learning, PNL), sino también desarrollar el pensamiento computacional como base para entender y crear con IA. Las habilidades esenciales incluyen la capacidad de interactuar eficazmente con la IA (ej. escritura de prompts efectivos), la evaluación crítica de herramientas (considerando usabilidad, gratuidad, protección de datos) y la navegación en entornos digitales basados en IA. La mejora de la competencia profesional del docente es un beneficio directo de esta alfabetización.

Uso Ético, Responsable y Reflexión Crítica

La integración de la IA generativa exige una reflexión crítica profunda y una planificación cuidadosa, con especial atención a los aspectos éticos. La educación ha sido identificada como un sector de alto riesgo en la regulación de la IA. Los docentes deben comprender y abordar los riesgos inherentes, tales como la brecha digital, los sesgos en los datos de entrenamiento y los resultados, la gestión de datos personales, la incertidumbre sobre los derechos de autor y la posibilidad de que la IA cometa errores o "alucine". Es fundamental desarrollar la capacidad de evaluar críticamente el contenido generado por IA y promover un uso consciente y responsable de estas tecnologías. Además, los docentes, deben modelar y enseñar a los estudiantes los principios de la ética digital, la privacidad y el uso responsable de la IA.

Participación en Comunidades de Aprendizaje y Colaboración

La articulación de redes virtuales para el intercambio de conocimientos y experiencias entre docentes, posibilitada inicialmente por la Web 2.0, mantiene su relevancia como una vía crucial para el desarrollo profesional en la era de la IA. La participación activa en estas comunidades de aprendizaje y colaboración es fundamental para la mejora continua de la práctica docente en un campo en constante evolución. Las instituciones universitarias deben fomentar activamente la creación de foros y comunidades que faciliten la discusión sobre el impacto de la IA y el intercambio de buenas prácticas.

A partir de los beneficios y riesgos identificados, así como de los retos inherentes a su implementación, se propone un enfoque estratégico para su inclusión efectiva de la IA Generativa en la Universidad: 

1. Diseño de un Marco Institucional Integral

• Políticas Claras y Guías de Uso Ético: Establecer directrices institucionales que regulen el uso de la IA generativa por parte de docentes y estudiantes. Estas guías deben abordar aspectos como la integridad académica, la privacidad y gestión de datos, la autoría y citación adecuada del contenido generado por IA, y la reflexión sobre los sesgos. La educación, al ser considerada un sector de alto riesgo en la regulación de la IA, requiere una atención particular en este ámbito.
• Infraestructura Tecnológica Adecuada: Garantizar el acceso equitativo a herramientas de IA generativa y plataformas que integren estas funcionalidades, minimizando la brecha digital.

2. Formación y Desarrollo Profesional Docente Continuo

• Programas de Capacitación Multidisciplinares: Diseñar programas de formación que vayan más allá de lo técnico, incluyendo la didáctica, la ética y el uso responsable de la IA generativa [69]. Estos programas deben proveer al profesorado el tiempo, espacio y recursos necesarios para actualizar sus habilidades.
• Fomento de Comunidades de Práctica: Promover la creación y participación en redes de colaboración y comunidades de aprendizaje donde los docentes puedan compartir experiencias, resolver desafíos y cocrear estrategias pedagógicas innovadoras con IA.

3. Transformación Curricular y Pedagógica

• Rediseño de Tareas de Enseñanza y Evaluación: La IA generativa fuerza un replanteamiento de la evaluación. Las tareas deben ser rediseñadas para enfocarse en el proceso de aprendizaje, el pensamiento crítico, la resolución de problemas complejos y la aplicación de habilidades, en lugar de la mera producción de contenido fácilmente automatizable por la IA. Esto implica explorar nuevas formas de evaluación que evalúen el razonamiento y la comprensión.
• Inclusión de la Alfabetización en IA en los Planes de Estudio: Integrar la competencia digital y la alfabetización en IA en los currículos universitarios para estudiantes, no solo como usuarios, sino también para comprender el funcionamiento de la IA, sus potencialidades y limitaciones. Esto fomenta el pensamiento computacional.
• Adaptación de las Titulaciones: En algunos casos, será necesario reconfigurar las titulaciones para preparar a los estudiantes para un mundo laboral y social cada vez más mediado por la IA.

4. Promoción de la Reflexión Crítica y la Alfabetización Informacional

• Desarrollo de Habilidades de Evaluación Crítica: Capacitar a docentes y estudiantes para evaluar críticamente los resultados de la IA generativa, contrastar la información generada y detectar posibles "alucinaciones" o información errónea.
• Educación sobre Contenido Potencialmente Nocivo: Sensibilizar sobre la posibilidad de que la IA genere contenido tóxico, falso o utilizado para fines maliciosos, fomentando una actitud consciente y responsable al interactuar con estas herramientas.

5. Fomento de la Investigación y la Participación Docente

• Involucrar a los Docentes en el Diseño de IA Educativa: Es crucial que el colectivo docente participe activamente en el desarrollo y la investigación de sistemas de IA educativa. Esto asegura que las herramientas respondan a las necesidades reales del aula y del proceso de enseñanza-aprendizaje.

En conclusión, la IA generativa es una tecnología potente y de rápida evolución que presenta tanto oportunidades significativas para enriquecer la educación superior como también riesgos que deben ser abordados proactivamente. Los retos implican una transformación profunda a nivel pedagógico, institucional y de desarrollo profesional, así como un esfuerzo continuo por la alfabetización y el uso ético y crítico por parte de toda la comunidad educativa. 

Comenzar por alguna/s de esta dimensiones, es necesario para abordar una transformación profunda a nivel pedagógico, institucional y de desarrollo profesional en la Educación superior.

Este artículo fue elaborado con asistencia de NotebookLM y Chat Gemini: https://g.co/gemini/share/b3e72ca3b1cc