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Desde la Fundació Jaume Bofill (2022) se afirma que “todas las instituciones que velan por la calidad educativa destacan el potencial de la IAG en la inclusividad, la equidad y la personalización del aprendizaje”. Por ello, puede ser clave para lograr el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4 referente a: garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad y promover oportunidades de aprendizaje durante toda la vida para todos.

Referencias:

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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Retos que presenta la IA a nivel general

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Retos que presenta la IA a nivel general

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Diversos autores han destacado los desafíos que presenta el uso de la IAG para los usuarios. Entre ellos, Sebastià Oriol (2024) subraya los siguientes:

1. Sesgos en los datos de entrenamiento.

2. No es posible controlar el contenido generado por IA.

3. El contenido generado puede no ser ético ni legal.

4. La IA genera un contenido tan convincente que puede utilizarse para desinformar y manipular a las personas.

5. Falta de seguridad y privacidad de los datos manejados por la IA.

6. Legislación y regulación deficiente y en desarrollo.

7. Implicaciones negativas en distintos sectores laborales.

8. Problemas éticos y relativos a la autoría de contenido.

Referencias:

Sebastià Oriol, I. (2024). Inteligencia artificial generativa (1.ª ed.) [recurso de aprendizaje textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).

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La importancia de una base pedagógica sólida en el uso de la IAG

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La importancia de una base pedagógica sólida en el uso de la IAG

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La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para que pueda ser implementada en el ámbito educativo de forma adecuada debe poseer una base pedagógica sólida que permita potenciar aprendizajes significativos entre el alumnado.

En la actualidad, podríamos vincular el uso de la IAG a diferentes pedagogías o metodologías, entre ellas encontramos algunas como:

Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y Aprendizaje colaborativo.

Aprendizaje activo.

Aprendizaje socio-constructivista

Gamificación

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A grandes rasgos, la IA puede ayudar a mejorar la experiencia de los alumnos al ofrecerles la oportunidad de crear funciones y modelos de aprendizajes adaptativos con herramientas personalizadas (Flogie & Aberšek, 2021).

La IAG “analiza cantidades inmensas de datos y encuentra patrones y relaciones que de otra forma serían difíciles de detectar, y crea material original a partir de estos datos” (Sebastià 2024). En otras palabras, ayuda al usuario a realizar tareas que normalmente demandan mucho tiempo y esfuerzo, lo que la convierte en una herramienta muy atractiva. Por ejemplo, se ha generalizado el uso de aplicaciones apoyadas en IA para la gestión educativa, haciendo más sencillas tareas como "la elaboración de horarios, la distribución de exámenes o el uso de espacios" (Fundació Jaume Bofill, 2022).

Referencias:

Flogie, A., & Aberšek, B. (2021). Artificial intelligence in education. In O. Lutsenko & G. Lutsenko (Eds.), Active learning-Theory and Practice. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.96498

Fundació Jaume Bofill. (2022). Los algoritmos a examen: ¿Por qué IA en educación?

Sebastià Oriol, I. [Ignasi]. (2024). Inteligencia artificial generativa (1.ª ed.) [recurso de aprendizaje textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).

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La UNESCO (2021) determina que la IA ayuda a cubrir 4 principales necesidades educativas y clasifica las aplicaciones apoyadas en IA en cuatro categorías basándose en estas necesidades, que son:

1. La gestión de la educación.

2. El aprendizaje y la evaluación.

3. El empoderamiento de los docentes.

4. Y el aprendizaje a lo largo de la vida.

Referencias:

UNESCO (2021). Inteligencia artificial y educación. Guía para las personas a cargo de formular políticas. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379376/PDF/379376spa.pdf.multi

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La IA en la enseñanza “tiene la misión de ayudar en la planificación, personalización, visualización y facilitación del proceso de aprendizaje” (Flores-Vivar y García-Peñalvo, 2923). Algunos de los roles específicos de la IA en la educación a nivel global son los expuestos a continuación:

1. Acceso universal a las aulas, incluyendo a aquellos que hablan distinto idioma o que presentan discapacidad auditiva o visual.

2. Sistemas de tutoría inteligentes en función de las dificultades y necesidades de cada estudiante.

3. Facilitadores virtuales, como por ejemplo la realidad aumentada.

4. Contenido inteligente creado a través de diferentes medios, como audio , vídeo o asistente en línea.

5. Colaboración entre profesores e IA para impulsar la eficiencia, la personalización y la optimización de las tareas administrativas.

6. Análisis de información sobre el progreso del estudiantado para optimizar el contenido de aprendizaje.

7. Automatizar la corrección de tareas y la calificación de los alumnos.

Referencias:

Flores-Vivar, J., y García-Peñalvo, F. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la Inteligencia Artificial en el marco de la Educación de Calidad (ODS4). Comunicar, 74, 37-47. https://doi.org/10.3916/C74-2023-03

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USOS MÁS EXTENDIDOS DE LA IA EN EL APRENDIZAJE (ESTUDIANTADO)

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USOS MÁS EXTENDIDOS DE LA IA EN EL APRENDIZAJE (ESTUDIANTADO)

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De acuerdo con Sebastià Oriol (2024) la IAG tiene una serie de aplicaciones que pueden beneficiar al alumnado en su proceso de enseñanza-aprendizaje:

Investigación y redacción. Puede ayudar a generar contenido o hacer sugerencias en cuanto a redacción.

Asistencia en el estudio. La IA ayudarnos en la resolución de problemas dándonos una explicación detallada o generar modelos (visuales, por ejemplo) que faciliten la comprensión.

Trabajo cotidiano del estudiante. Tareas como resumir, buscar ideas para un trabajo o traducir textos.

Aprendizaje de nuevas habilidades a través de tutoriales personalizados o simulaciones interactivas.

Preparación para exámenes. La IAG puede generar ejercicios y preguntas relacionados con una temática concreta y/o realizar resúmenes o esquemas con los conceptos clave del tema.

Referencias:

Sebastià Oriol, I. [Ignasi]. (2024). Inteligencia artificial generativa (1.ª ed.) [recurso de aprendizaje textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).

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García-Peñalvo (2024) afirma que la IAG presenta una forma innovadora de entender los paradigmas de evaluación, puesto que hace las evaluaciones “más personalizadas, más adaptativas y más justas”.

Asimismo, el uso de esta herramienta en actividades de evaluación nos puede ofrecer información significativa sobre cómo se desarrolla el proceso de enseñanza-aprendizaje de nuestros estudiantes. En este sentido, Martínez-Comesaña et al. (2023) determinan que “los datos procedentes de experiencias digitales de aprendizaje pueden analizarse no sólo para determinar las respuestas correctas o incorrectas, sino también para entender por qué el alumno llega a esa respuesta”.

Referencias:

García-Peñalvo, F. J. (2024). Cómo afecta la inteligencia artificial generativa a los procesos de evaluación. Cuadernos de Pedagogía, 549.

Martínez-Comesaña, M. et al. (2023). Impacto de la inteligencia artificial en los métodos de evaluación en la educación primaria y secundaria: revisión sistemática de la literatura. Revista de Psicodidáctica, 28(2), 93-103.

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BENEFICIOS DE LA IAG EN LOS PROCESOS DE EVALUACIÓN

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BENEFICIOS DE LA IAG EN LOS PROCESOS DE EVALUACIÓN

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De acuerdo con García-Peñalvo (2024) y Chassignol, Khoroshavin, Klimova y Bilyatdinova (2018) los puntos fuertes de la evaluación mediante IA son los siguientes:

Automatización y eficiencia en la evaluación.

Personalización del proceso.

Reflexión acerca de los procesos de evaluación, debido a que nos ofrece una oportunidad para repensarlos e innovar.

Coherencia en la aplicación de los mismos criterios para todos los alumnos.

Retroalimentación inmediata y detallada sobre el rendimiento del alumnado.

Referencias:

Chassignol, M., Khoroshavin, A., Klimova, A., y Bilyatdinova, A. (2018). Artificial intelligence trends in education: A narrative overview. Procedia Computer Science, 136, 16–24.

García-Peñalvo, F. J. (2024). Cómo afecta la inteligencia artificial generativa a los procesos de evaluación. Cuadernos de Pedagogía, 549.

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FUTURAS VENTAJAS DE LA IAG PARA LA EVALUACIÓN

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FUTURAS VENTAJAS DE LA IAG PARA LA EVALUACIÓN

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Tras la regulación pertinente y el diseño e implementación de nuevas aplicaciones específicas para evaluación, la IA podrá ofrecernos las siguientes ventajas:

1. Reducir la burocracia, disminuyendo el tiempo que se dedica a corregir y facilitando el registro de los resultados y las evidencias de aprendizaje.

2. Hacer que la evaluación sea más inclusiva, mejorando la accesibilidad y diversificando los tiempos y las formas de evaluación.

3. Fomentar una evaluación integrada y continua en el proceso de enseñanza-aprendizaje que reste protagonismo a las pruebas de evaluación.

4. Conseguir una evaluación auténtica de los aprendizajes, puesto que si la evaluación se encuentra integrada en el proceso de enseñanza no habrá una preparación específica para las actividades de evaluación (que puede alterar los resultados).

5. Ofrecer un feedback personalizado a los alumnos gracias al acceso a información en tiempo real acerca del progreso del alumno. Este feedback es además proactivo, puesto que está centrado en ofrecer orientación para avanzar en el aprendizaje.

6. Permitir el seguimiento del alumno a largo plazo (más alla de un curso escolar), facilitando al profesorado herramientas para reconocer los estilos de aprendizaje, identificar posibles dificultades y gestionar los recursos que permitan eliminar barreras educativas.

Referencias:

Municio, A. (2022). Evaluación Inteligente. Escuela 21. https://www.escuela21.org/blog/evaluacion-inteligente/

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La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se encuentra en pleno auge en el ámbito educativo. Este crecimiento se debe tanto a los avances tecnológicos como a la necesidad de mejorar y personalizar los procesos de enseñanza-aprendizaje. Herramientas como ChatGPT, Copilot y Khanmigo ya están impactando las dinámicas escolares y transformando los roles de docentes y estudiantes (Luckin et al., 2023).

Referencias:
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2023). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson Education.

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Según la UNESCO (2023), más de 60 países han comenzado a implementar políticas educativas que incorporan la inteligencia artificial (IA), reflejando un interés global por su potencial transformador. Sin embargo, la adopción varía entre regiones debido a factores como la disponibilidad tecnológica, la capacitación docente y la regulación ética.
En España, el INTEF (Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y Formación del Profesorado) ha dado sus primeros pasos en la formación docente en IA, mostrando una clara intención de integrar estas herramientas en el sistema educativo.

Referencias:
UNESCO. (2023). Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-Makers.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning.

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La investigación educativa se está enfocando en el diseño y aplicación de sistemas adaptativos de aprendizaje, tutores inteligentes y evaluaciones automatizadas. Estas herramientas permiten una enseñanza mucho más personalizada, inclusiva y eficiente.

Asimismo, a nivel nacional, el INTEF está promoviendo el uso de la IA como parte del proceso de transformación digital del sistema educativo, apostando por metodologías centradas en el alumno (Holmes et al., 2022).

Referencias:
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning.

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A pesar de que la IAG ofrece múltiples beneficios educativos, también presenta algunos retos importantes que se deben paliar cuanto antes.

A nivel técnico, aún se cuestiona la precisión de sus respuestas y la falta de transparencia en cómo se generan, lo que dificulta su uso en contextos educativos con alta exigencia de fiabilidad.

En el ámbito ético, surgen preocupaciones sobre la privacidad de los datos personales del alumnado y la creciente dependencia tecnológica, que podría afectar la autonomía docente y el pensamiento crítico del estudiantado.

Asimismo, para garantizar un uso seguro y justo, es clave establecer marcos normativos claros, así como promover una integración equilibrada que combine innovación con reflexión pedagógica.

Referencias:
García-Peñalvo, F. J., & Seoane-Pardo, A. M. (2023). La era de la inteligencia artificial generativa en educación. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10255745

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La alfabetización digital crítica: una necesidad MUY urgente

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La alfabetización digital crítica: una necesidad MUY urgente

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La integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en educación ha transformado radicalmente el uso de la tecnología en el aula. Ya no se trata solo de enseñar a utilizar herramientas digitales, sino de formar a estudiantes y docentes capaces de comprender, analizar y cuestionar el funcionamiento de esas herramientas. La alfabetización digital crítica permite identificar errores, sesgos, impactos éticos y sociales, y tomar decisiones informadas frente a contenidos generados por sistemas de IA como ChatGPT o Copilot.

Según Area y Pessoa (2012), esta alfabetización “combina habilidades técnicas con competencias reflexivas, sociales y éticas”, y es clave para construir una ciudadanía digital responsable.

Referencias:

Area, M., & Pessoa, T. (2012). De lo sólido a lo líquido: Las nuevas alfabetizaciones ante los cambios culturales de la Web 2.0. Comunicar, 20(38), 13–20.

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¿Qué implica ser digitalmente competente?

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¿Qué implica ser digitalmente competente?

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Ser digitalmente competente hoy implica más que saber hacer clic. La competencia digital crítica incluye la capacidad de evaluar fuentes, interpretar contenidos automatizados, comprender los algoritmos que generan información y reconocer los riesgos asociados al uso de datos personales. En este contexto, herramientas como la IAG plantean nuevos retos para la formación del pensamiento crítico.

La alfabetización digital crítica debe abordar también cuestiones de privacidad, seguridad, identidad digital y ética tecnológica, lo que requiere una formación integral y continua desde edades tempranas y en el ámbito docente.

Referencias:

UNESCO. (2021). Marco de competencias de los docentes en materia de TIC. Versión 3.0. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379166

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¿Qué hay detrás de la IA? La alfabetización algorítmica 

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¿Qué hay detrás de la IA? La alfabetización algorítmica 

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Uno de los pilares de la alfabetización digital crítica es la comprensión de los algoritmos. Estos sistemas, base de muchas herramientas de IA, toman decisiones, recomiendan contenidos y filtran información. Por eso, es fundamental enseñar cómo se crean, qué datos utilizan y cómo pueden reforzar ciertos sesgos o desigualdades.

Hinrichsen y Coombs (2013) plantean que la educación debe incluir la capacidad de analizar críticamente cómo la automatización moldea nuestra visión del mundo, especialmente cuando estas tecnologías se usan en procesos educativos como la evaluación o la tutoría personalizada.

Referencias:

Hinrichsen, J., & Coombs, A. (2013). The five resources of critical digital literacy: A framework for curriculum integration. Nordic Journal of Digital Literacy, 8, 213–225.

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 Educar para una ciudadanía digital crítica

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 Educar para una ciudadanía digital crítica

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La alfabetización digital crítica no es solo una competencia técnica, sino una herramienta de empoderamiento ciudadano. Forma parte del derecho a una educación que prepare para entender, usar y transformar el mundo digital de forma ética, inclusiva y responsable.

Para lograrlo, se necesita transformar la enseñanza desde una lógica de consumo tecnológico hacia una lógica de reflexión y participación activa, donde el alumnado pueda debatir, cuestionar y construir conocimiento con y sobre la tecnología.

Referencias:

UNESCO. (2021). Marco de competencias de los docentes en materia de TIC. Versión 3.0.

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Educar para una ciudadanía digital crítica

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El rol docente en el desarrollo de la competencia digital crítica

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El rol docente en el desarrollo de la competencia digital crítica

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Para que la alfabetización digital crítica se integre efectivamente en el entorno educativo, es imprescindible formar al profesorado como agente clave de cambio. No basta con que los docentes conozcan el uso básico de la tecnología; deben ser capaces de orientar al alumnado en el análisis ético, social y cognitivo del entorno digital.

La UNESCO (2021) subraya que el desarrollo de esta competencia debe contemplar tres niveles en los docentes:

1. Comprensión del funcionamiento tecnológico (incluidos los algoritmos).

2. Capacidad para enseñar pensamiento crítico digital.

3. Habilidad para aplicar criterios éticos y pedagógicos en la selección y uso de herramientas digitales, especialmente aquellas basadas en IA.

En este sentido, la formación inicial y continua debe incluir espacios para reflexionar sobre el papel de la IA en el aula, discutir casos prácticos y promover una actitud crítica frente a la tecnología. Esto permitirá que el profesorado no sea mero usuario, sino mediador activo en la construcción de una ciudadanía digital crítica y consciente.

Referencias:

UNESCO. (2021). Marco de competencias de los docentes en materia de TIC. Versión 3.0. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379166

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ABP + IAG: La combinación perfecta para aprender resolviendo problemas reales

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ABP + IAG: La combinación perfecta para aprender resolviendo problemas reales

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En el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) y el Aprendizaje Colaborativo, la IAG según establecen autores como Valdiviezo, G. C. L. y cols. (2025) supone una herramienta esencial para investigar, buscar información, analizar datos y resolver problemas relacionados con la vida real.

Asimismo, posibilita que el alumnado pueda planificar, documentar y reflexionar sobre el proyecto planteado partiendo de un aprendizaje colaborativo y experiencial.

Referencia bibliográfica empleada:

Valdiviezo, G. C. L., Chávez, C. E. J., León, B. L. A., & Rangel, D. R. (2025). Inteligencia artificial como recurso educativo en la metodología ABP en el bachillerato técnico. Journal of Science and Research, 10 (2), 134-162.

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En el Aprendizaje activo, autores como Silva, M. y cols. (2024) aseguran que la IAG “no solo mejora la eficiencia del proceso de enseñanza y aprendizaje, sino que también transforma la educación en una experiencia más personalizada, interactiva y enriquecedora, tanto para los estudiantes como para los educadores” (en Silva, M. y cols. (2024, p.23)).

Del mismo modo, establecen que dicha herramienta permite la comunicación eficiente, fomenta la participación activa, el intercambio de ideas y contribuye a formar a un alumnado mucho más autónomo y crítico ante los desafíos del siglo XXI.

Referencia bibliográfica empleada:

Silva, M., Correa, R., & Mc-Guire, P. (2024). Metodologías activas con inteligencia artificial y su relación con la enseñanza de la matemática en la educación superior en Chile: estado del arte. TE & ET.

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IAG y Aprendizaje Socio-constructivista: cada estudiante debe ser el centro de su aprendizaje

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IAG y Aprendizaje Socio-constructivista: cada estudiante debe ser el centro de su aprendizaje

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En la actualidad, la IAG ayuda a diseñar entornos de aprendizaje adaptados y personalizados al alumnado, lo cual, si se compara con los principios por los que aboga la teoría constructivista desarrollada por Piaget y Vygotsky, encontramos que cada alumno o alumna debe ser protagonista de su propio proceso de aprendizaje, desarrollando su capacidad de búsqueda de información, análisis de datos o reflexión crítica en las tareas o proyectos que se propongan.

En este sentido, la IAG permite adaptar los contenidos a las características, estilos y ritmos de aprendizaje del alumnado, contribuyendo a una mayor participación, implicación y autonomía.

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Gamificación con IAG: aprender jugando nunca fue tan fácil

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Gamificación con IAG: aprender jugando nunca fue tan fácil

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La utilización de la IAG a través de la gamificación se convierte en una herramienta clave para diseñar y desarrollar actividades lúdicas, motivadoras y atractivas para el alumnado, gracias a su capacidad para crear avatares, historias, sistemas de puntuación o desafíos personalizados según los contenidos que se estén trabajando (Herrera Plou, I., & Usán Supervía, P. (2024)).

Además, según dichos autores, la IAG contribuye a la personalización del aprendizaje, pudiendo atender a la diversidad del alumnado para garantizar la adquisición de las competencias básicas para cada nivel educativo.

Referencia bibliográfica empleada:

Herrera Plou, I., & Usán Supervía, P. (2024). Inteligencia Artificial y gamificación: una revisión sistemática y análisis de casos prácticos.

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Siguiendo a los autores Silva, M. y cols. (2024) podríamos asegurar que la IAG presenta tanto beneficios como desafíos y cuestiones de carácter ético que resultan esenciales de considerar cuando sea implementada en el ámbito educativo, tal y como se recoge en el informe sobre “Inteligencia Artificial y Futuro de la Enseñanza y el Aprendizaje: Ideas y Recomendaciones".

Para ello, se debe evaluar de forma continua su impacto en el aula para obtener una retroalimentación del alumnado, con el objetivo de identificar áreas de mejora que ayuden a reajustar su utilización.

De igual forma, se menciona la importancia de la personalización del aprendizaje a las características de cada estudiante y la necesidad de la formación de los docentes para adaptar sus enfoques pedagógicos a las necesidades individuales de los mismos.

Referencias bibliográficas empleadas:

Silva, M., Correa, R., & Mc-Guire, P. (2024). Metodologías activas con inteligencia artificial y su relación con la enseñanza de la matemática en la educación superior en Chile: estado del arte. TE & ET.

U.S. Department of Education, Office of Educational Technology. (2023). Artificial Intelligence and Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations. Recuperado de https://www2.ed.gov/documents/aireport/ai-report.pdf

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Plagio vs pensamiento crítico: un reto con la IAG

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Plagio vs pensamiento crítico: un reto con la IAG

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Copado, A.E. (2023) asegura que uno de los principales desafíos que plantea el uso de la IAG es el hecho de que el alumnado suplante su identidad y originalidad para realizar tareas académicas, generando el conocido como “plagio”, lo cual ayuda a entender la importancia de establecer unas normas claras, promover el pensamiento crítico y enseñar a usar de forma adecuada la citación de las referencias bibliográficas empleadas.

Referencia bibliográfica utilizada:

Copado, A.E. (2023). Inteligencia artificial en la prevención del plagio académico y evaluación del aprendizaje. Revista Senderos Pedagógicos, 15(1), 140-151. https://ojs.tdea.edu.co/index.php/senderos/article/view/1372

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Autores como Howard, M., & Davies, L. J. (2009) aseguran la necesidad de tratar el plagio de una forma más pedagógica y comprensiva, siguiendo algunas de las siguientes recomendaciones:

Enseñar al alumnado estrategias de citación, resumen y parafraseo, para que aprendan a saber seleccionar la información más importante sobre lo que leen.

Animar a investigar en línea, siempre enseñándoles a buscar fuentes de calidad y a evaluar la confianza que les transmite la información que han encontrado.

Fomentar la enseñanza de valores, por ejemplo, explicándoles las consecuencias que tiene plagiar y cómo les afectaría tanto en su vida personal como profesional.

Referencia bibliográfica empleada:

Howard, M., & Davies, L. J. (2009). El plagio en la era de Internet.

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Privacidad digital: proteger la identidad en la era de la IAG

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Privacidad digital: proteger la identidad en la era de la IAG

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Atender a la privacidad y a la protección de datos dentro del uso de la IAG se convierte en un pilar esencial dentro de la educación.

En este caso, la UNESCO (2023) reconoce la necesidad de establecer políticas adecuadas sobre el consentimiento, uso y almacenamiento de información de forma adecuada que proteja la identidad digital de nuestro alumnado.

Referencia bibliográfica empleada:

UNESCO. (2023). Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-Makers. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376705​

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Brecha digital: cuando la IAG no llega a todos por igual

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Brecha digital: cuando la IAG no llega a todos por igual

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Herrera Plou, I., & Usán Supervía, P. (2024) conciben la brecha digital y socioeconómica que la IAG genera como un factor de preocupación en la sociedad, mencionando las desigualdades que se producen en su uso, entre el alumnado que tiene acceso del que no (en Herrera Plou, I., & Usán Supervía, P. (2024, p. 24).

Referencia bibliográfica utilizada:

Herrera Plou, I., & Usán Supervía, P. (2024). Inteligencia Artificial y gamificación: una revisión sistemática y análisis de casos prácticos.

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De acuerdo con el departamento de Educación de los Estados Unidos de América (2023), estos son algunos de los desafíos que debemos enfrentar a la hora de implementar la IAG en educación:

Falta de transparencia, teniendo en cuenta que algunos usos de la IA pueden ocultarse.

Eficacia y veracidad. En algunas ocasiones, la información aportada por la IA no es correcta e incluso puede no ser real.

Calidad de los datos y sesgo. Los sistemas de IA se basan en datos para encontrar patrones y tomar decisiones, y si esos datos no son representativos o están sesgados, pueden dar lugar a situaciones injustas.

Predominancia de la IA sobre los docentes y mayor vigilancia al estudiantado.

Riesgos para la privacidad y seguridad de los datos, sobre todo aquellos relativos a los alumnos.

Referencias:

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

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Learn about the vision and history of the Office of Educational Technology, working to transform teaching and learning in collaboration with other Department of Education offices.

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Develops national educational technology policy and establishes the vision for how technology can be used to transform teaching and learning

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Solución: equilibrio y políticas adecuadas

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Solución: equilibrio y políticas adecuadas

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La expansión de la IA en educación y los riesgos que conlleva su implementación, es necesario tomar decisiones y establecer políticas que regulen su uso en el ámbito educativo.

El departamento de Educación de los Estados Unidos (2023) afirma que es importante encontrar el equilibrio adecuado entre el uso de la IA para automatizar tareas y el mantenimiento de la toma de decisiones y el juicio humanos. Así como llevar a cabo políticas que fomenten un uso ético y eficiente de la IA.

Referencias:

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

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Aunque la IA ofrece oportunidades significativas para enriquecer la educación, su implementación debe ser cuidadosamente gestionada. El uso excesivo o inadecuado de la IA puede tener efectos negativos para el estudiantado, como por ejemplo:

Ampliación de la brecha digital, reforzando las desigualdades educativas preexistentes.

Dependencia tecnológica.

Déficit en el desarrollo de habilidades cognitivas esenciales.

Situaciones educativas injustas y discriminatorias debido al sesgo algorítmico.

Para mitigar los riesgos asociados y garantizar que todos los estudiantes se beneficien equitativamente de sus avances, es necesario planificar y gestionar adecuadamente su implementación en las aulas y en la educación y la formación en general. Por otro lado, debemos educar a los alumnos en el uso de esta herramienta.

Referencias:

Holmes, W., y Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, 57(4), 542-570. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/ejed.12533