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REFLEXIÓN CRÍTICA SOBRE EL ESCENARIO EDUCATIVO Y JUSTIFICACIÓN DE LAS DECISIONES TOMADAS

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REFLEXIÓN CRÍTICA SOBRE EL ESCENARIO EDUCATIVO Y JUSTIFICACIÓN DE LAS DECISIONES TOMADAS

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🗺️La inteligencia artificial generativa está transformando rápidamente el panorama educativo.

✔️Estos son algunos de los retos futuros más significativos:

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¿Por qué repensar las pedagogías con la IA?

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¿Por qué repensar las pedagogías con la IA?

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La inteligencia artificial generativa ha llegado para transformar el escenario educativo, pero su uso eficaz y ético exige algo más que habilidades técnicas: requiere un cambio de enfoque pedagógico. Ya no se trata solo de transmitir contenidos, sino de diseñar experiencias de aprendizaje centradas en el estudiante, apoyadas en la IA para estimular la creatividad, la participación, la autonomía y la justicia educativa. Este escenario nos invita a explorar pedagogías críticas, activas e inclusivas que aprovechen el potencial de la IA sin perder de vista los valores humanistas de la educación.

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___ Introducción_ ¿Por qué repensar las pedagogías con la IA__La inteligencia artificial generativa ha llegado para transformar el escenario educativo, pero su uso eficaz y ético exige algo más que habilidades técn

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🧠¿Qué es lo que más te preocupa o te interesa sobre cómo interactuar con la IA en la educación?

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Imagen generada por IA., con la herramienta Sora

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🤖 Reto1: #Regulación de la IA educativa

📌 ¿Quién pone los límites a la inteligencia artificial en la escuela?

Las leyes van más lentas que la tecnología. Necesitamos marcos éticos y normativos que protejan a estudiantes y docentes frente al mal uso de la IA.

💬 ¿Qué opinas tú?
🔹 ¿Qué reglas crees que debería tener la IA educativa?
🔹 ¿La tecnología debería poder “evaluar” o “enseñar” sola?

📚 Basado en: UNESCO, UE, Flores-Vivar (2023)

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vídeo generado con la herramienta de IA Sora (2025)

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Reto 2: #¿Docentes reemplazados por IA?

👩‍🏫 ¿Puede un algoritmo enseñar mejor que un profesor o profesora?

🤖 La IA puede liberar a los y las docentes de tareas repetitivas, pero también corre el riesgo de sustituirlos si no se regula. El reto es redefinir el rol docente, no eliminarlo.

💬 ¿A qué se debería dedicar el o la docente ?
🔹 ¿Podemos confiar todo a las máquinas?
🔹 ¿O deben ser solo una herramienta de apoyo?

📚 Basado en: Comisión Europea (2022), UNESCO (2022)

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👩🏼‍🏫 El concepto “Inteligencia Artificial” no ha dejado a nadie indiferente en el ámbito educativo, pero, ¿realmente sabemos a qué hace referencia?

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA COTIDIANIDAD 

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA COTIDIANIDAD 

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El aumento en el uso de inteligencia artificial es notable en la educación, y ello requiere tener unos conocimientos básicos de esta herramienta para poder interactuar de manera crítica, positiva y ética con la tecnología. Y tú, ¿tienes los conocimientos básicos necesarios?

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Sí, estoy formado/a en Inteligencia Artificial.

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Sí, pero creo que podría seguir formándome.

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No, aunque tengo control sobre ciertos aspectos.

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Imagen generada con IA mediante la herramienta Sora (2025).

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Reto 3: #Equidad y acceso para todas las personas

¿Puede la IA aumentar las desigualdades educativas?

🌍 Hay estudiantes que usan IA para aprender mejor, y otros no tienen ni conexión a internet ni dispositivos.

La IA, si no se gestiona bien, puede ampliar la brecha educativa.

💬 ¿Qué se te ocurre para evitarlo?
🔹 ¿La solución es tecnológica o pedagógica?
🔹 ¿Cómo garantizar el acceso equitativo?

🔹 ¿Qué deberían hacer las escuelas para garantizar igualdad tecnológica?

📚 Basado en: UNESCO (2022), Flores-Vivar (2023)

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brecha digital educativa. un niño con tecnología y otro sin

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Imagen generada con ChatGPT & DALL·E.(2025)

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🔎Descubre en solo 5 min cómo Alejandro Piscitelli desmonta el mito de los “nativos digitales” y advierte sobre un vacío formativo que nos deja atrapados en lo superficial.

Una llamada urgente a combinar lo analógico y lo digital para construir una alfabetización crítica en IA que vaya más allá de pulsar botones.

📹¡Dale play y comienza hoy mismo a repensar tus competencias digitales!

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Alfabetización, el gran reto de la inteligencia artificial: Piscitelli

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🔒 ¿Quién cuida tus datos?

🧠 La IA necesita datos… ¿pero a qué precio?

🎯 La IA recopila datos personales, incluso de menores, y muchos no saben cómo se usan. Esto puede vulnerar derechos si no se respeta el RGPD. ¿Dónde se almacenan? ¿Quién los usa? ¿Con qué fines?

💬 ¿Tú te sentirías bien sabiendo que una IA analiza todo lo que haces en clase?
🔹 ¿Se necesita consentimiento?
🔹 ¿Y qué pasa con los y las menores?

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Ética en el uso de la IA en educación. BIU University.

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MasterClass: Ética en el uso de la inteligencia artificial en educación

El video se centra en cómo la IA afecta directamente a la educación, abordando cuestiones como la privacidad de los datos de los estudiantes, la equidad en el acceso a tecnologías avanzadas y la responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas.

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Sesgo y discriminación algorítmica

🎯 ¿Es la IA justa con todas las personas?

📌 Si la IA aprende de datos sesgados, puede tomar decisiones injustas: por género, etnia, nivel económico o capacidades. Esto puede reproducir desigualdades.

💬 Reflexiona y comenta:

¿La IA trata igual a todos los y las estudiantes?

¿Cómo detectar y evitar estos sesgos?

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IA Desvelada (5/8): Sesgos de la Inteligencia Artificial | Verdaderos riesgos y ventajas

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Las cuestiones éticas de la IA generativa en educación requieren de una ética aplicada, capaz de regular el diseño, uso y evaluación de estas tecnologías desde una perspectiva de derechos humanos, justicia social y equidad educativa.

Como propone la UNESCO, se necesita una gobernanza inclusiva y transparente, que articule marcos normativos con participación activa de todos los actores del ecosistema educativo.

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ANÁLISIS PROFUNDO DE LAS IMPLICACIONES Y BENEFICIOS DE LA INTEGRACIÓN DE LAS TIC EN EL ESCENARIO PROPUESTO

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ANÁLISIS PROFUNDO DE LAS IMPLICACIONES Y BENEFICIOS DE LA INTEGRACIÓN DE LAS TIC EN EL ESCENARIO PROPUESTO

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🤖¿Cuál es el estado actual de la IA en educación?

La IA nos ha proporcionado varias ventajas en el ámbito educativo, ayudando en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

🔹Personalización del aprendizaje.

🔹Ayuda al rol docente.

🔹Cambio en los enfoques pedagógicos, priorizando la interacción.

🔹Presencia docente.

🔹Reducción de barreras en el proceso de aprendizaje.

🔹Integración de herramientas y recursos tecnológicos.

👩🏼‍🏫Y vosotros, ¿habéis notado alguna de estas ventajas en el aula?

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Imagen generada con IA mediante researchgate.net (2025)

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HERRAMIENTAS DE IA CENTRADAS EN EL ESTUDIANTE

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HERRAMIENTAS DE IA CENTRADAS EN EL ESTUDIANTE

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👩🏼‍🏫Actualmente existen múltiples herramientas y recursos de IA centrados en el alumnado. ¿Quieres conocerlos?

🔹Sistema de tutoría inteligente

🔹Asistente virtual

🔹Simulaciones con IA

🔹IA como apoyo para alumnado NEAE

🔹Escritor de ensayos automáticos

🔹Chatbots

🔹Evaluación formativa automática

🔹Redes de aprendizaje

🔹Entornos de aprendizaje exploratorios

🔹Asistentes de aprendizaje asistidas por IA

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🌐 Reto 4: #Crear redes y observatorios éticos

📌 ¿Quién vigila que la IA se use bien en educación?

Se necesita colaboración entre docentes, gobiernos, expertos e instituciones para construir espacios de reflexión y vigilancia ética, como observatorios de IA educativa.

💬 ¿Qué opinas tú?
🔹 ¿Quién debería estar involucrado en estas decisiones?
🔹 ¿Te gustaría que existiera un consejo de estudiantes para evaluar el uso de IA?

📚 Basado en: UNESCO (2022)

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Alfabetización Maker: ¡Construye tu propio Aprendizaje!

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Alfabetización Maker: ¡Construye tu propio Aprendizaje!

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🎤🎤 La cultura Maker fomenta habilidades esenciales para el futuro. ¿Qué necesitas para empezar a 'hacer' en tu aprendizaje? 🎤🎤

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🤖La Inteligencia Artificial en educación es una realidad: ha llegado para quedarse.

💭Pero, ¿cómo podemos sacar todo el provecho a estas herramientas?

👩🏼‍🏫En esta charla TED, María Agustina nos propone una nueva visión, un enfoque más actual, personalizado e innovador.

¿Te atreves?

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IA en educación: Del miedo a la oportunidad | María Agustina Ibañez | TEDxUTNCórdoba

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🎒🎒¿Qué otro 'ítem' añadirías a la mochila de la exploradora del Metaverso Educativo?🎒🎒

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https://www.canva.com/design/DAGlbbkVdw8/rrTpJbKcnDmYTvkopYpk1A/edit?utm_content=DAGlbbkVdw8&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton

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EJEMPLOS DE APLICACIONES QUE EMPLEAN LA IA PARA LA EDUCACIÓN

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EJEMPLOS DE APLICACIONES QUE EMPLEAN LA IA PARA LA EDUCACIÓN

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Pedagogía adaptativa y centrada en el estudiante

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Pedagogía adaptativa y centrada en el estudiante

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La IA generativa permite personalizar el aprendizaje, ajustando el ritmo y los contenidos a cada alumno. Esto favorece pedagogías como:

Aprendizaje adaptativo

Flipped classroom (clase invertida)

Tutorización individualizada

Estas metodologías se benefician de la IA para ofrecer recomendaciones personalizadas, evaluaciones dinámicas y rutas de aprendizaje según las necesidades reales del estudiante.

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ProFuturo - Programa de educación digital impulsado por Fundación Telefónica y Fundación "la Caixa"

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Hace 30 años, escribir una redacción de 2.000 palabras sobre, pongamos por caso, las causas, desarrollo y consecuencias de la II Guerra Mundial, el movimiento sufragista o el Renacimiento y su influencia, implicaba, como poco, unas horas de investigación y otras tantas de escritura. Hoy, en apenas 40 segundos, una aplicación genera un texto sobre cualquiera de esos temas. Y lo hace, además, usando un lenguaje natural.

¿Podemos luchar contra ello? La respuesta es no. Tampoco debemos. Según una encuesta del Observatorio del Impactos de la Tecnología en las Profesiones, elaborado por la Universidad Alfonso X el Sabio, en la que han participado más de 2.000 estudiantes y casi 400 profesores, tres de cada cuatro estudiantes universitarios menores de 25 años utilizan la IA generativa para buscar información, resolver dudas y generar contenidos. Así que, quizás, la pregunta adecuada es ¿cómo incorporar esta herramienta en la educación de la forma más efectiva y segura?

La inteligencia artificial generativa ha irrumpido con fuerza en las aulas y en la investigación. Desde la aparición de herramientas como ChatGPT a finales de 2022, las posibilidades que se le han abierto a la educación son infinitas. Sin embargo, aunque estas nuevas tecnologías prometen automatizar tareas, personalizar el aprendizaje y generar contenido, también traen consigo desafíos éticos y preocupaciones sobre su impacto a largo plazo. En este artículo, exploramos los beneficios y riesgos de la IA generativa con la ayuda de la UNESCO y su Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. ¿Qué es? ¿Cómo podemos usarla para mejorar la educación minimizando sus riesgos? Lo vemos a continuación.

¿Qué es la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa se refiere a una tecnología que, en lugar de limitarse a replicar información existente, tiene la capacidad de crear contenido nuevo. A través del uso de modelos avanzados de lenguaje como los GPT (Transformadores Generativos Preentrenados, por sus siglas en inglés), esta tecnología puede generar textos, imágenes, música, videos y más, a partir de instrucciones simples (también llamadas prompts) proporcionadas por el usuario.

Por ejemplo, cuando se utiliza una herramienta como ChatGPT, solo necesitas escribir un comando o una pregunta, y la IA genera una respuesta, que puede ser un texto completo o incluso una solución creativa a un problema. Estas herramientas tienen aplicaciones increíbles en educación, permitiendo generar materiales de estudio, redactar informes, o incluso actuar como tutores personalizados para los estudiantes.

Las herramientas de IA generativa se basan en modelos avanzados de redes neuronales artificiales, que emulan cómo el cerebro humano procesa y genera información. Estas redes son entrenadas con grandes volúmenes de datos tomados de internet, libros y otras fuentes. A través de este entrenamiento, la IA aprende patrones y estructuras lingüísticas que le permiten crear respuestas coherentes y relevantes.

Sin embargo, como destaca el informe de la UNESCO, la IA generativa no entiende el mundo real. Aunque puede producir textos y respuestas, no posee una comprensión verdadera de los conceptos que maneja. Esto significa que puede cometer errores o imprecisiones que pasarían desapercibidos si los usuarios no son expertos en el tema.

El impacto potencial de esta inteligencia artificial en la educación es enorme. Como ya hemos mencionado, la IA generativa permite a los docentes crear exámenes, tareas, o incluso lecciones completas en cuestión de minutos, y a los estudiantes, tutorías personalizadas, adaptando las explicaciones y ejercicios a las necesidades individuales.

Sin embargo, como veremos más adelante, este potencial conlleva desafíos éticos, que deben ser abordados para garantizar un uso responsable de estas tecnologías.

La IA está aquí para quedarse. Prohibirla no es una opción. Mirar para otro lado, tampoco. Esta publicación de la UNESCO proporciona una guía valiosa para gobiernos, instituciones educativas y proveedores de IA sobre cómo implementar estas tecnologías de manera responsable y ética.

¿Cómo puede ayudar la IA generativa a la comunidad educativa?

La guía de la UNESCO detalla algunos de los principales beneficios que puede traer la adopción de la IA generativa en el ámbito educativo.

1. Automatización de tareas y reducción de la carga de trabajo. Uno de los beneficios más inmediatos es la automatización de tareas repetitivas, como la corrección de ejercicios, la elaboración de pruebas y la generación de materiales educativos. Esto libera a los docentes de las tareas administrativas y les permite centrarse en la enseñanza y en el apoyo individual a los estudiantes.

2. Personalización del aprendizaje. La IA generativa permite adaptar los contenidos a las necesidades específicas de cada estudiante. Esto es especialmente relevante en un entorno donde los estudiantes tienen diferentes ritmos de aprendizaje, estilos y capacidades. A través de la IA, se pueden generar explicaciones personalizadas o ejercicios adicionales que refuercen las áreas en las que cada alumno necesita más apoyo.

3. Tutorías personalizadas. En entornos de aprendizaje autodirigido, puede actuar como un tutor virtual, proporcionando retroalimentación y orientación a medida que los estudiantes avanzan. Esta personalización tiene el potencial de cerrar brechas educativas y ofrecer un soporte más eficaz, especialmente en grupos de estudiantes con necesidades especiales.

4. Investigación y generación de conocimiento. Además de su uso en la enseñanza, la IA generativa también tiene un gran potencial en la investigación. Los investigadores pueden usarla para analizar grandes volúmenes de datos, generar informes preliminares o incluso escribir borradores de artículos científicos. Al liberar a los investigadores de tareas rutinarias, la IA les permite centrarse en el análisis crítico y la interpretación de los resultados.

Desafíos éticos y riesgos de la IA generativa

Si bien la IA generativa ofrece oportunidades fascinantes, también plantea importantes desafíos éticos que deben ser abordados para su implementación segura y efectiva en la educación. El informe de la UNESCO identifica varios de estos riesgos, que van desde la privacidad de los datos hasta el sesgo en los contenidos generados.

1. Privacidad y protección de datos. Uno de los principales problemas con la IA generativa es la recolección masiva de datos personales. Las herramientas de IA se entrenan utilizando grandes cantidades de información, y en muchos casos, esta información puede incluir datos personales sensibles. Esto plantea preocupaciones sobre la privacidad de los estudiantes y docentes que utilizan estas herramientas, especialmente en contextos educativos donde la protección de los datos debe ser prioritaria.

2. Derechos de autor y uso de contenidos. Otro aspecto preocupante es el uso de materiales protegidos por derechos de autor. Las herramientas de IA generativa se entrenan utilizando una variedad de fuentes, muchas de las cuales están protegidas por leyes de propiedad intelectual. Esto plantea preguntas sobre la originalidad del contenido creado por la IA y sobre quién tiene los derechos sobre el material generado.

3. Sesgos y desigualdad en los contenidos generados. Los modelos de IA generativa pueden replicar y amplificar los sesgos presentes en los datos con los que han sido entrenados. Esto es especialmente problemático en la educación, donde es esencial garantizar la equidad y la inclusión. Si los modelos de IA están entrenados con datos sesgados, podrían generar contenido que perpetúe estereotipos o que marginalice a ciertos grupos.

4. Manipulación y desinformación. La capacidad de la IA generativa para crear contenido realista plantea un riesgo adicional: la creación y difusión de desinformación. En el contexto educativo, la veracidad de la información es fundamental, y el uso de IA para generar contenido falso o engañoso podría tener graves consecuencias.

Regulación y políticas para el uso ético de la IA Generativa

Dado el rápido avance de la IA generativa, es esencial que se establezcan regulaciones claras y políticas que garanticen un uso ético y seguro de estas tecnologías. La UNESCO ofrece una serie de recomendaciones clave para los gobiernos, instituciones educativas y proveedores de tecnología.

Protección de la privacidad y los datos

Como ya hemos mencionado, uno de los principales desafíos en el uso de IA generativa es la protección de la privacidad de los estudiantes y docentes. Las herramientas de IA requieren grandes volúmenes de datos para su funcionamiento, lo que genera preocupaciones sobre el manejo de la información personal y su posible uso indebido. Para abordar este problema, es crucial que los gobiernos establezcan políticas estrictas de protección de datos.

Por su parte, las instituciones educativas deben asegurarse de que cualquier herramienta de IA generativa que utilicen cumpla con las normativas de privacidad vigentes, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en la Unión Europea. Esto incluye informar a los usuarios sobre cómo se recopilan y utilizan sus datos y garantizar que los estudiantes tengan control sobre la información que comparten. Asimismo, debe permitirse a los estudiantes y familias optar por no participar en sistemas que recolecten datos sensibles si así lo desean.

Transparencia y responsabilidad de los proveedores

Los proveedores de herramientas de IA generativa tienen un papel clave en la creación de sistemas seguros y éticos. Se les debe exigir transparencia en cuanto a los datos que utilizan para entrenar sus modelos, así como sobre cómo se procesan los datos de los usuarios. Además, es necesario que se realicen auditorías independientes para garantizar que estas herramientas no perpetúen sesgos o discriminación en los contenidos que generan.

Asimismo, los proveedores deben desarrollar mecanismos para detectar y corregir posibles sesgos en los modelos de IA generativa. Estos sistemas deben ser entrenados con datos diversos y representativos para evitar la perpetuación de estereotipos o la exclusión de ciertos grupos. La diversidad cultural y lingüística debe ser un principio central en el desarrollo de estos modelos.

Límites de edad y uso supervisado

Dado que la IA generativa puede tener un impacto significativo en el desarrollo de los estudiantes, es necesario establecer límites de edad para su uso. La UNESCO recomienda que se considere un uso supervisado para los estudiantes más jóvenes y que se desarrollen normativas que aseguren que estas herramientas no se utilicen de manera inapropiada, como para hacer trampa en exámenes o tareas.

Las escuelas y universidades deben crear políticas claras sobre cuándo y cómo se pueden usar estas herramientas en el entorno educativo. Esto no implica necesariamente prohibirlas, sino integrarlas de manera responsable y ética, asegurando que se utilicen como un complemento al aprendizaje y no como un sustituto del esfuerzo académico.

Monitoreo y evaluación continua

Finalmente, es fundamental que los gobiernos y las instituciones educativas implementen sistemas de monitoreo y evaluación continua para garantizar que el uso de la IA generativa en la educación esté alineado con principios éticos y pedagógicos. Esto implica realizar revisiones periódicas de los sistemas y herramientas de IA, así como de las políticas de uso, para adaptarse a los avances tecnológicos y a los nuevos desafíos que puedan surgir.

El impacto de la IA generativa en la educación es aún incipiente, pero su potencial a largo plazo es inmenso. Sin embargo, como advierte la guía de la UNESCO, es importante que los sistemas educativos se preparen para los desafíos éticos y regulatorios que acompañan a estas tecnologías. El futuro de la educación con IA generativa debe basarse en un enfoque centrado en el ser humano, que respete la diversidad, promueva la inclusión y garantice la equidad en el acceso a estas herramientas.

La IA está aquí para quedarse. Prohibirla no es una opción. Mirar para otro lado, tampoco. Esta publicación de la UNESCO proporciona una guía valiosa para gobiernos, instituciones educativas y proveedores de IA sobre cómo implementar estas tecnologías de manera responsable y ética. Con una regulación adecuada y una planificación cuidadosa, la IA generativa puede ser una herramienta poderosa que beneficie a docentes, estudiantes e investigadores en todo el mundo.

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IA generativa en la educación: ¿cómo lo hacemos? - ProFuturo

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¿Qué es la IA generativa y cómo podemos usarla para mejorar la educación minimizando sus riesgos? UNESCO ha publicado una guíaLo vemos a continuación.

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No se trata solo de usar la IA, sino de formar ciudadanos críticos capaces de cuestionarla. La pedagogía crítica propone que el alumnado:

Analice cómo funcionan los algoritmos

Detecte sesgos y errores de la IA

Reflexione sobre su impacto en la sociedad

Esto conecta con la alfabetización digital crítica y la necesidad de educar en el uso consciente, reflexivo y ético de la tecnología.

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La IA debe ser una herramienta para reducir desigualdades y favorecer la inclusión. Para ello, se proponen:

Diseño universal para el aprendizaje (DUA)

Pedagogía intercultural

Accesibilidad digital desde el diseño

La IA puede adaptarse a estudiantes con necesidades diversas (sensoriales, cognitivas, lingüísticas), pero solo si se incorpora desde un enfoque equitativo y no tecnocéntrico.

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La IA no debe limitar la creatividad, sino ampliarla. Las pedagogías activas como:

1. Aprendizaje basado en proyectos (ABP)

2. Aprendizaje basado en retos (ABR)

3. Pensamiento de diseño (Design Thinking)

4. Aprendizaje cooperativo

5. Aprendizaje experiencial

6. Gamificación

7. Aprendizaje invertido (Flipped Learning)

8. Aprendizaje basado en la indagación (IBL)

pueden enriquecerse con herramientas de IA que ayuden a prototipar ideas, generar contenido o resolver problemas de forma innovadora.

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Pedagogía híbrida con el docente como mediador

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Pedagogía híbrida con el docente como mediador

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Holmes y Tuomi (2022) proponen un modelo en el que la IA es una herramienta de apoyo, no un sustituto. En este marco, el docente:

Planifica actividades donde la IA cumple funciones de asistencia

Promueve el aprendizaje autónomo guiado

Fomenta el trabajo colaborativo con tecnología

El resultado es una pedagogía híbrida en la que conviven lo presencial, lo digital y lo automatizado, sin perder el contacto humano.

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Álvarez-Icaza, I., & Huerta, O. (2024). Augmented intelligence for open education: Bridging the digital gap with inclusive design methods. Frontiers in Education, 9, Article 1337932. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1337932

Cortés, M. (2022). Análisis y reflexiones sobre el potencial impacto del metaverso en el sector educativo. Universitat Oberta de Catalunya. eLearning Innovation Center. http://hdl.handle.net/10609/141246

Department of Education. U.S. (2023). Artificial intelligence and future of teaching and learning: insights and recommendations. https://tech.ed.gov

Diario Público. (2023). IA Desvelada (5/8): Sesgos de la Inteligencia Artificial | Verdaderos riesgos y ventajas [Video]. https://www.youtube.com/watch?v=WCjdbu88z88

DW Español. (2023). Alfabetización, el gran reto de la inteligencia artificial: Piscitelli [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=qNGPVtonhDk

European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. https://education.ec.europa.eu/news/ethical-guidelines-on-the-use-of-artificial-intelligence-and-data-in-teaching-and-learning-for-educators

Flores-Vivar, J. M., & García-Peñalvo, F. J. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4). Comunicar, 74(31), 37-47

https://www.revistacomunicar.com/index.php?contenido=detalles&numero=74&articulo=74-2023-03

Fundación Jaume Bofill. (2022). Inteligencia artificial y educación: Claves para un debate ético y equitativo. Recuperado de https://fundaciobofill.cat

Fundació Jaume Bofill. (2022). Los algoritmos a examen: ¿Por qué IA en educación? https://fundaciobofill.cat/es/publicaciones/los-algoritmos-a-examen

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MasterClass: Ética en el uso de la inteligencia artificial en educación (2024, febrero 14). [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=DagGWfWfY5g

OpenAI. (2025). [Imagen y Video generado por IA]. Sora. https://openai.com/sora

OpenAI. (2025). Infografía generada por IA. ChatGPT + DALL·E. https://openai.com/chatgpt

TEDxUTNCórdoba (2024). IA en educación: Del miedo a la oportunidad. [Vídeo]. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=MZhKDt86PX8&t=288s

Trujillo, J. M. (2024). Inteligencia Artificial y la promesa de una Educación Inclusiva. Revista Internacional de Investigación en Ciencias Sociales, 20(1), 1-4.

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Wayne, H.; Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. University College London.

Yu, Shengquan; Ally, Mohamed; Tsinakos, Avgoustos. Emerging technologies and pedagogies in the curriculum [en línea]. Singapore: Springer Singapore, 2020. ISBN 9811506183. Disponible en: https://discovery.biblioteca.uoc.edu/permalink/34CSUC_UOC/1asfcbc/alma991000728111606712

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🔬 Reto 5:#Más investigación, menos improvisación

📌 ¿Estamos usando IA educativa sin saber si realmente funciona?

Hay muchas promesas sobre IA, pero poca evidencia científica sobre su impacto real. Faltan estudios, pilotos, evaluaciones y participación de todos los actores.

💬 ¿Qué opinas tú?
🔹 ¿Confiarías en una tecnología que no ha sido suficientemente probada?
🔹 ¿Deberíamos esperar más antes de integrar la IA masivamente en las aulas?

📚 Basado en: Flores-Vivar & García-Peñalvo (2023)

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EVALUACIÓN DE LAS POSIBLES LIMITACIONES Y DESAFÍOS QUE PODRÍAN SURGIR EN LA IMPLEMENTACIÓN DEL ESCENARIO

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EVALUACIÓN DE LAS POSIBLES LIMITACIONES Y DESAFÍOS QUE PODRÍAN SURGIR EN LA IMPLEMENTACIÓN DEL ESCENARIO