Durante el mes de febrero, en las sesiones de la Comunidad IA en la Educación expertos y docentes discutieron el impacto de la inteligencia artificial en la enseñanza superior. Con un enfoque en la co-inteligencia, la ética y casos prácticos de implementación, estos encuentros reflejaron el compromiso del grupo por generar conocimiento y compartir buenas prácticas en el ámbito educativo .
14 de febrero: explorando la Co-Inteligencia y avances del proyecto editorial
El docente Daniel Flores abrió la sesión con una exposición comentando unas notas sobreel libro «CoInteligencia: Vivir y Trabajar con la IA» de Ethan Mollick. La discusión giró en torno a cómo la inteligencia artificial puede potenciar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. Se destacaron modelos como el centauro (colaboración entre humano e IA) y el cyborg (integración total de la IA en la vida cotidiana).
Asimismo, se presentó un ambicioso proyecto editorial, que busca recopilar artículos y reflexiones de la comunidad en un libro sobre IA aplicada a la educación. Se alentó a los participantes a contribuir con sus propias experiencias y conocimientos.
21 de febrero: avances en la ética y transparencia de la IA
La siguiente sesión estuvo marcada por un resumen de los avances del estudio sobre ética, transparencia y responsabilidad social en IA. Madeleine Palacios lideró la presentación de una revisión sistemática de literatura, basada en el estudio de más de 118 artículos científicos obtenidos de bases de datos como Scopus y Web of Science.
Uno de los hallazgos más significativos reveló que menos del 10% de las instituciones educativas cuentan con políticas claras sobre el uso de la IA generativa. Además, se evidenció que la formación docente en inteligencia artificial está enfocada más en aspectos técnicos que en competencias éticas. También se discutió el aprendizaje federado, un innovador enfoque que permite procesar datos sin comprometer la privacidad.
Para facilitar el análisis de datos, se destacó la posible implementación de herramientas como NVivo y VOSviewer, que permiten realizar estudios cualitativos y bibliométricos con mayor precisión.
28 de febrero: Aplicaciones Prácticas y Cierre del Mes
La última sesión del mes sirvió para evaluar el progreso de los proyectos de la comunidad. Se destacó que la revisión sistemática sobre ética en IA había alcanzado un 50% de avance.
El punto culminante de la reunión fue la presentación del profesor universitario Felipe Yong Chung, quien compartió un caso práctico de integración de IA en la educación. Su proyecto, aplicado en un curso de ciencias administrativas, permitió a los estudiantes utilizar motores de búsqueda académicos, herramientas de análisis de texto y software estadístico para mejorar sus habilidades en investigación. La experiencia demostró cómo la inteligencia artificial puede optimizar procesos de enseñanza y mejorar la eficiencia en el aprendizaje.
Un espacio de construcción académica
Las sesiones de febrero reflejaron el esfuerzo de la Comunidad IA en la educación por consolidarse como un espacio de generación de conocimiento y buenas prácticas en la intersección entre inteligencia artificial y educación. Con la mirada puesta en la documentación y divulgación de sus investigaciones, el grupo continúa promoviendo la reflexión crítica y la aplicación responsable de estas tecnologías.
A medida que avancen los proyectos, se espera que los hallazgos y publicaciones resultantes sirvan como referencia para otras instituciones educativas interesadas en incorporar la IA de manera efectiva y ética en sus procesos de enseñanza-aprendizaje.
Entre pasillos se escucha un “soplaré y soplaré, y tu casa derribaré”; es inevitable sentir temor cuando se camina por un lugar desconocido, o cuando la duda está rondando constantemente. Algunos sienten que la tecnología complica situaciones y otros que viene a resolver todos los problemas, y en algún punto, la necesidad del equilibrio entre una postura y otra, pasa desapercibida.
Esta frase nos pone en alerta, estado en el cual siempre debemos estar, pero no con temor, sino con seguridad y esperanza. Pensemos en cómo está nuestra “casa”, la frase sale de este cuento popular, nos exhorta a hacer un “alto” urgente. La velocidad de los cambios y actualizaciones nos sobrepasa y se lleva todo lo que hay a su paso; y con ello las posibilidades de procesar y reflexionar cada situación vivida.
La IA está reestructurando la forma en que aprendemos, accedemos al conocimiento y enseñamos, de manera que las «casas» pueden colapsar ante los avances tecnológicos.
Derribar esas casas no necesariamente implica destrucción, sino la oportunidad de reconstruir estructuras más sólidas y adaptadas a la era digital. La IA no tiene la intención de eliminar lo existente, sino de hacerlo evolucionar.
No sólo se ven involucrados los estudiantes y docentes, la IA también está cambiando el rol de los padres como guías en el aprendizaje de sus hijos. «Derribar la casa» implica la necesidad de adaptar las dinámicas familiares para integrar la tecnología de manera positiva, colaborando en la educación de sus hijos en un entorno cada vez más digitalizado, equilibrando las situaciones con y sin tecnología con un sentido y propósitos claros.
Necesitamos desarrollar la autonomía, el pensamiento Crítico y la Inteligencia emocional como columnas y de manera transversal, valores de Fe que guíen nuestras decisiones y acciones.
Para fomentar la acción interactiva entre éstos, sugiero implementar los seminarios socráticos que permitirán desarrollar también la personalización del aprendizaje y el aprendizaje adaptativo en un contexto virtual, porque cada “casa” es diferente. Asimismo, podemos usar la IA como asistente en el proceso de debate en la preparación y durante el proceso, con ello podremos ver esta frase “soplaré y soplaré y tu casa derribaré”, no como “derribar al oponente”, sino como identificar en uno mismo, lo que se requiere derrumbar. Aquí un gráfico sobre cómo podemos implementar IA en el contexto arriba descrito, considerando un escenario virtual y presencial de clase:
Que este «derribar» no sea visto como una amenaza, sino como una oportunidad para reconstruir un sistema educativo más robusto, flexible y capaz de responder a los desafíos del siglo XXI.
Como en el cuento, la reina formula su pregunta al espejo, guiada por su mayor preocupación. Le pedí a la IA que formule su pregunta y ella respondió:
¿Estoy ayudando a mejorar el aprendizaje de los estudiantes?
¿Estoy siendo justa y sin sesgos en mis decisiones y recomendaciones?
¿Estoy protegiendo la privacidad y los datos de los estudiantes?
¿Estoy evolucionando y mejorando con el tiempo?
¿Estoy respetando y complementando el rol de los docentes humanos?
Las preguntas nos revelan su interés: su impacto en el proceso educativo, los prejuicios en sus respuestas, las normas de privacidad y seguridad, la capacidad de aprender y adaptarse y su forma de interactuar y colaborar. Situaciones que a su vez dan una pista a la acción educativa, para moldear el rol de la IA en la tarea formativa. Cada escenario que se genera alrededor de la tecnología se convierte en un ambiente de aprendizaje. Es así como la “Pedagogía de la pregunta” se repropone en medio de este contexto generado por la IA.
Si comparamos los prompts que requiere la IA con la pedagogía de Paulo Freire, nos chocamos con un enfoque similar en cuanto a promover el diálogo, el pensamiento crítico, la personalización y el aprendizaje activo. Ambos ponen como centro al ser humano para que participe activamente en su propio proceso de aprendizaje y desarrollo, empleando las preguntas como herramienta clave para la exploración y el descubrimiento. Es aquí donde encuentro “la perla” sobre la cual debemos trabajar para integrar la IA en el proceso de aprendizaje.
Podemos considerar la siguiente comparación:
Aspecto
Pedagogía de la pregunta
Prompts de IA
Pensamiento Crítico
Busca que los estudiantes cuestionen, analicen y reflexionen sobre lo que aprenden.
Diseñamos prompts para guiar la conversación, estimular la reflexión y ayudar a los usuarios a explorar temas de manera crítica.
Diálogo Interactivo
El aprendizaje se construye a través del diálogo entre educador y estudiante.
La interacción entre la IA y los usuarios es un diálogo continuo, los prompts guían la conversación y definen las respuestas.
Personalización y Relevancia
Las preguntas deben ser relevantes y contextualizadas en la experiencia del estudiante.
Es importante personalizar las respuestas y las preguntas en función del contexto y las necesidades del usuario, asegurando interacciones significativas.
Aprendizaje Activo
Los estudiantes son agentes activos en su propio aprendizaje, formulando preguntas y buscando respuestas.
Los prompts animan a los usuarios a participar activamente en la conversación, formular preguntas creativas para encontrar respuestas.
Exploración y Curiosidad
Las preguntas abren caminos para la exploración y el descubrimiento.
Los prompts incitan la curiosidad del usuario, los lleva a explorar nuevas ideas, conceptos y conocimientos.
El sentido no nace en el “aprender a usar las diferentes herramientas de IA”, el camino no se orienta con esta mirada tecnicista, sino más bien reflexiva, porque se busca aprender a aprender. Se orienta no sólo con un camino, sino con varios. Se busca crear y recrear no copiar, se profundiza en el analizar y evaluar no sólo en describir. Apunta a trabajar no sólo de manera individual, sino de manera colaborativa, se realza la interacción y el diálogo en medio de la personalización. La “llamada” que hace la IA, la descubrimos desde el “lente” con el cual decidimos mirar, desde la pregunta espejito, espejito… que nos hacemos al decidir interactuar con ella. Se centra en el ser humano, por que es creada por él, usada para él y transformada por él. El principal desafío de este tiempo es elegir “el lente” con el cual vamos a mirar para orientar nuestras acciones.
La inteligencia artificial (IA) está transformando la sociedad y, en particular, la educación superior. Desde la automatización de procesos administrativos hasta la personalización del aprendizaje, la IA está redefiniendo cómo interactúan los estudiantes y docentes con el conocimiento. Sin embargo, para que su implementación sea efectiva, es esencial que los actores educativos comprendan su funcionamiento, implicaciones y aplicaciones.
La alfabetización en IA (AI Literacy) se refiere al conjunto de conocimientos, habilidades y competencias necesarias para interactuar con sistemas de inteligencia artificial de manera crítica, ética y efectiva. No se trata solo de entender cómo funcionan los algoritmos, sino de desarrollar la capacidad de evaluar su impacto en la toma de decisiones, identificar sesgos y aprovechar sus capacidades sin perder la perspectiva humana.
Dado que la IA ya no es una cuestión del futuro, sino una realidad presente, la educación superior tiene el desafío de integrar la alfabetización en IA dentro de sus programas académicos. Esto garantizará que los estudiantes no solo sean usuarios pasivos de la tecnología, sino también profesionales capaces de diseñar, gestionar y regular sistemas de IA con un enfoque ético y humanista.
Marcos de alfabetización en IA
A nivel internacional, diversas organizaciones han desarrollado marcos de competencia en IA para la educación. A continuación, se presentan algunos de los más influyentes:
1. UNESCO AI competency framework for students
La UNESCO propuso en 2024 un marco de competencias en IA con el objetivo de integrar la alfabetización en IA en los sistemas educativos. Su modelo se basa en cuatro dimensiones:
Mentalidad centrada en el ser humano
Ética de la IA
Técnicas y aplicaciones de IA
Diseño de sistemas de IA
Este framework tiene tres niveles de progresión: comprender, aplicar y crear, y enfatiza la importancia del pensamiento crítico y el uso ético de la IA en los procesos de aprendizaje.
2. ED-AI Lit framework
El ED-AI Lit Framework es un enfoque interdisciplinario para la alfabetización en IA en la educación. Sus componentes incluyen:
Conocimiento: comprensión de cómo funcionan los sistemas de IA.
Evaluación: análisis crítico de los resultados de la IA.
Colaboración: integración de la IA en los procesos educativos y laborales.
Contextualización: aplicación de la IA en diferentes contextos.
Autonomía: desarrollo de habilidades para trabajar de manera independiente con la IA.
Ética: principios fundamentales para el uso responsable de la IA.
3. Generative AI literacy framework
Este marco, desarrollado en 2024, se centra en la alfabetización en IA generativa y propone 12 competencias clave. Estas incluyen la capacidad de evaluar la confiabilidad del contenido generado por IA, la transparencia en su uso y el impacto de la IA en la creatividad y la toma de decisiones humanas.
El marco de alfabetización en IA del DEC
El Digital Education Council (DEC) ha desarrollado un marco de alfabetización en IA adaptado a la educación superior. Este framework tiene un enfoque estructurado y adaptable, diseñado para garantizar que los estudiantes y docentes adquieran competencias fundamentales para interactuar con la IA en sus contextos académicos y profesionales.
Dimensiones del Marco del DEC
El marco del DEC se basa en cinco dimensiones clave:
Comprensión de la IA y los datos
Explica cómo funcionan los sistemas de IA y el papel de los datos en su desarrollo.
Permite a los estudiantes evaluar las capacidades y limitaciones de la IA.
Pensamiento crítico y juicio
Desarrolla la capacidad de evaluar los resultados generados por IA.
Enseña a detectar sesgos y errores en los algoritmos.
Uso ético y responsable de la IA
Enfatiza la equidad, la transparencia y la privacidad en el uso de IA.
Promueve la regulación y las buenas prácticas en la educación.
Centrado en el ser humano, inteligencia emocional y creatividad
Aborda el papel de la IA en la interacción social y el impacto en las habilidades humanas.
Fomenta la creatividad en el uso de herramientas de IA.
Experiencia en dominios específicos
Prepara a los estudiantes para aplicar la IA en su campo de estudio o profesión.
Enseña a integrar herramientas de IA en la investigación y el análisis profesional.
A diferencia de otros frameworks, el DEC incorpora el pilar de experiencia en dominios específicos, lo que significa que la alfabetización en IA no se limita a conocimientos generales, sino que se adapta a las necesidades de cada disciplina. Esto permite que los estudiantes y docentes no solo comprendan la IA, sino que también la apliquen estratégicamente en su campo de especialización.
Además, el DEC enfatiza la colaboración entre humanos e IA, asegurando que los estudiantes desarrollen habilidades que les permitan trabajar con IA de manera efectiva, sin depender ciegamente de sus resultados. Este enfoque busca mitigar el fenómeno de los «AI Idiots», individuos que dependen excesivamente de la IA sin evaluarla críticamente.
Conclusión
El Marco de Alfabetización en IA del DEC es una respuesta integral a la necesidad urgente de preparar a estudiantes y docentes para un mundo impulsado por la inteligencia artificial. Su enfoque estructurado, combinado con una visión adaptada a cada disciplina, lo convierte en una herramienta clave para la educación superior. La implementación de este marco permitirá que las universidades formen profesionales críticos, creativos y éticamente responsables en el uso de la IA.
El grupo de IA en la educación de MetaRed TIC Perú arrancó el 2025 con sesiones llenas de reflexiones, iniciativas y discusiones clave sobre el impacto de la IA en la enseñanza. Desde la importancia de la alfabetización digital de los docentes, hasta la presentación de un proyecto editorialy la necesidad de una gestión ética de los datos, cada sesión trajo aprendizajes para la comunidad educativa.
A continuación, te contamos en detalle qué ocurrió en cada sesión de enero.
17 de enero: «La IA ayuda, pero no educa» con Ana Valéria Reis
La primera sesión del año fue inaugurada con una charla de Ana Valéria Reis, experta en educación digital y profesora de posgrado en Brasil, quien presentó el tema “La IA ayuda, pero no educa”. Su ponencia, originalmente presentada en un foro de educación superior en Brasil, sirvió como un llamado de atención sobre los desafíos y oportunidades de la IA en la educación.
Reflexión central: La IA no es el educador, sino la herramienta
Ana Valeria comenzó su presentación aclarando un punto importante: la inteligencia artificial es una poderosa herramienta, pero no puede reemplazar el papel de los docentes en el proceso educativo. Enfatizó que, aunque la IA puede facilitar tareas, personalizar el aprendizaje y mejorar la accesibilidad, la educación sigue siendo un proceso humano donde la reflexión crítica, el acompañamiento y la interacción entre estudiantes y profesores son necesarias.
Temas clave abordados en la charla
Transformación digital vs. realidad en las aulas: Si bien la educación digital avanza a pasos agigantados, aún existe una gran brecha entre las tecnologías disponibles y su implementación efectiva en las instituciones educativas. Ana Valéria mencionó que muchas universidades hablan de transformación digital, pero pocos docentes tienen las competencias necesarias para usar IA de manera pedagógica.
Brecha generacional en el uso de la IA: Uno de los puntos más interesantes de la charla fue su análisis de las generaciones actuales de estudiantes y docentes. Aunque existe la idea de que los jóvenes son “nativos digitales”, Ana Valéria desmitificó este concepto al explicar que muchos alumnos usan tecnología a diario, pero sin un criterio claro de cómo aprovecharla para el aprendizaje. Además, señaló que muchos docentes aún tienen resistencias para incorporar la IA en sus clases, lo que genera un desfase en el modelo educativo.
Competencias digitales docentes: Ana Valéria insistió en que el desarrollo de competencias digitales en los profesores es una necesidad urgente. No se trata solo de aprender a usar herramientas como ChatGPT o Gemini, sino de entender cómo la IA impacta el aprendizaje y cómo diseñar estrategias pedagógicas efectivas con ella. Destacó que las instituciones deben brindar formación continua para que los docentes se apropien de la tecnología y la integren de manera significativa en sus metodologías.
Ética y uso crítico de la IA en la educación: La ponente abordó un tema que generó mucho debate: el abuso de la IA por parte de los estudiantes para realizar tareas sin reflexión propia. Hizo énfasis en que, si bien la IA puede ser un apoyo para el aprendizaje, su uso indiscriminado puede generar una dependencia que afecta el pensamiento crítico. Aquí radica el reto de los docentes: enseñar a los estudiantes a usar la IA con responsabilidad y criterio, promoviendo la autonomía en el aprendizaje.
El impacto de la hiperconectividad en los estudiantes: Ana Valéria también habló de cómo el uso excesivo de la tecnología ha cambiado los hábitos de los estudiantes, afectando su capacidad de concentración y su relación con la información. Explicó conceptos como los “huérfanos digitales” y los “idiotas digitales”, términos que describen a los jóvenes que dependen de la tecnología, pero carecen de habilidades para filtrar, analizar y utilizar la información de manera crítica.
Conclusión: ¿Cómo integrar la IA sin perder el enfoque educativo?
Ana Valéria cerró su charla con un mensaje contundente: «La IA puede ayudar, pero el aprendizaje sigue siendo un proceso humano. El rol del docente es insustituible, y nuestra misión es formar estudiantes críticos, no dependientes de la tecnología.»
Esta sesión dejó en claro que la IA es una aliada en la educación, pero su implementación debe ir acompañada de formación docente, ética y estrategias pedagógicas claras.
24 de enero: Proyecto editorial y caso de generación de voz con IA
La segunda sesión del mes tuvo dos temas como parte de la agenda. Primero, la presentación del Proyecto editorial de IA en la educación superior por Daniel Flores, seguido por un caso práctico sobre generación de voz con IA, presentado por Renato Roldán.
Proyecto editorial: Un esfuerzo colaborativo para documentar la IA en educación
Daniel Flores presentó un ambicioso proyecto para documentar experiencias, reflexiones y buenas prácticas sobre IA en la enseñanza. Este libro, que reunirá aportes de docentes de diversas universidades, busca ser un referente para la alfabetización en IA en la comunidad académica.
Lo que propone el proyecto: – Un libro colaborativo con tres secciones: artículos de reflexión, estudios de caso y tutoriales. – Audiolibro y podcast para ampliar el acceso al conocimiento sobre IA. – Colaboración con universidades de Iberoamérica para compartir experiencias.
El proyecto es una apuesta innovadora para consolidar un repositorio de conocimiento práctico y reflexivo sobre IA en la educación.
Caso de Estudio: Generación de Voz con IA en Educación
El segundo tema del día estuvo a cargo de Renato Roldán, quien presentó un caso práctico sobre el uso de IA para la generación de audio. Este proyecto, desarrollado en el equipo de Campus Global de la UPC, exploró cómo la IA puede crear narraciones de texto a voz para la enseñanza, permitiendo una experiencia de aprendizaje más inclusiva.
Aspectos clave del caso: – Accesibilidad: la generación de voz con IA permite convertir textos en audio, facilitando el aprendizaje para estudiantes con dificultades de lectura o discapacidades visuales. – Automatización de contenidos: la IA puede narrar textos en distintos idiomas y estilos, mejorando la experiencia de aprendizaje en entornos digitales. – Personalización: la tecnología permite ajustar tonos y velocidades de narración, lo que ayuda a adaptar los materiales a las necesidades de cada estudiante.
Renato mostró ejemplos prácticos de cómo esta tecnología se puede aplicar en plataformas de educación a distancia, podcasts educativos y materiales accesibles para estudiantes con discapacidad
31 de enero: Gobernanza de datos e Inteligencia Artificial con Pedro Benites
La sesión del 31 de enero empezó con el anuncio del Plan de trabajo del grupo internacional de IA de Metared. Este plan tiene como objetivo abordar temas estratégicos relacionados con el uso de la Inteligencia Artificial en la educación superior. Durante el año, se desarrollarán cinco temas clave, cada uno con una duración de dos meses, para generar documentos que aporten conocimiento en el área y sirvan de referencia para políticas institucionales.
Para ello, en cada sesión de los viernes se presentará un avance del tema del mes para que, junto a la Comunidad se pueda construir de manera colaborativa un documento que incluya un estado del arte del tema, un sondeo para conocer la percepción y experiencia de las personas interesadas y los resultados de ello.
Para cerrar el mes, Pedro Benites, experto en ciencia de datos, presentó la sesión «Gobierno de datos e inteligencia artificial: ¿Cómo pueden convivir?». En esta charla, se abordó un tema clave para la implementación de IA en educación: la calidad, seguridad y ética en el manejo de los datos.
Puntos clave de la sesión:
– Calidad y seguridad de los datos: sin datos confiables, los modelos de IA generan respuestas erróneas o sesgadas. – Regulación y manejo ético: el acceso a datos personales y biométricos debe estar regulado para evitar abusos. – Gobierno de datos en instituciones educativas: se requieren políticas claras para el uso de datos en el sector educativo.
Pedro enfatizó que la gobernanza de datos no es solo un tema técnico, sino un asunto estratégico y ético, ya que, sin datos de calidad, la IA en educación puede generar más problemas que soluciones.
Conclusión: Un mes de reflexiones y proyectos para la educación
Las sesiones de enero dejaron en claro que la IA en la educación no solo implica avances tecnológicos, sino también cambios pedagógicos, éticos y organizativos. Desde el papel insustituible del docente, pasando por la documentación de buenas prácticas en el proyecto editorial, hasta la gestión ética de datos en las instituciones, el debate sobre IA en educación sigue creciendo en la Comunidad de IA en la educación.
El grupo de IA en la educación de MetaRed TIC Perú sigue avanzando en su misión de explorar y comprender el impacto de la inteligencia artificial en la educación superior. En la sesión, del viernes 7 de febrero, la presentación central estuvo a cargo de Luis Sakihama Miyashiro, quien abordó el tema: Conceptos y comparación de los nuevos modelos de razonamiento.
Luis desglosó de manera práctica y sencilla la evolución de los modelos de inteligencia artificial, desde los tradicionales modelos de generación de texto hasta los recientes modelos de razonamiento, que están cambiando la forma en que la IA procesa información y toma decisiones.
¿Cómo funcionan los modelos de razonamiento?
Luis explicó que los modelos de IA convencionales, como ChatGPT, trabajan de manera autorregresiva, es decir, predicen palabra por palabra basándose en probabilidades estadísticas. Sin embargo, estos modelos tienen una limitación clave: en muchas ocasiones «alucinan» respuestas incorrectas porque no verifican sus propios procesos de razonamiento.
Aquí es donde entran en juego los modelos de razonamiento. Estas nuevas arquitecturas no solo generan texto, sino que siguen una cadena de pensamiento (Chain of things), similar a cómo lo haría un ser humano al resolver un problema paso a paso. Al aplicar esta técnica, las respuestas se vuelven más precisas y confiables, ya que el modelo se detiene a reflexionar antes de dar una conclusión.
Un ejemplo práctico que mostró Luis fue cómo un modelo convencional respondería incorrectamente a una pregunta capciosa, mientras que un modelo de razonamiento es capaz de identificar la trampa y evitar una respuesta errónea.
¿Por qué los modelos de razonamiento son importantes para la educación superior?
En un entorno académico, donde la precisión y la fiabilidad son esenciales, estos modelos abren nuevas posibilidades:
Mejor análisis crítico: pueden ayudar a los estudiantes a desarrollar razonamientos más complejos y estructurados.
Mayor precisión en la generación de textos científicos: reducen errores y generan contenido más alineado con el pensamiento humano.
Herramientas avanzadas para docentes: permiten construir estrategias educativas más efectivas basadas en IA.
Luis también hizo referencia al concepto de «sistema 1 vs. sistema 2» de Daniel Kahneman, donde los modelos convencionales actúan como un sistema 1 (rápido e intuitivo), mientras que los modelos de razonamiento funcionan como un sistema 2 (más reflexivo y analítico).
Por otro lado, Luis recomendó probar las versiones gratuitas antes de suscribirse a un servicio pago. También sugirió usar herramientas como LLM Arena y HuggingChat para comparar modelos en tiempo real y evaluar cuál se adapta mejor a cada necesidad.
Recomendaciones para usar estos modelos en educación
Uno de los puntos clave de la presentación fue la importancia del prompt engineering, es decir, la forma en que se le dan instrucciones a la IA. Luis destacó que, para los modelos de razonamiento, es mejor darles contexto y objetivos, pero sin instrucciones rígidas, permitiendo que la IA determine la mejor manera de alcanzar el resultado deseado.
Además, recomendó algunas plataformas y recursos útiles para los interesados en experimentar con estos modelos:
OpenAI GPT-4 y Claude 3 – para tareas generales y generación de texto.
DeepSeek R1 y Gemini Flash – para razonamiento avanzado y planificación estratégica.
Plataformas de código abierto como LM Studio – permiten correr modelos en servidores locales.
Conclusiones y próximos pasos
La sesión cerró con un llamado a la acción: probar, experimentar y comparar. Luis enfatizó que, antes de adoptar una herramienta de IA en un entorno educativo, es importante probar distintas opciones y evaluar su impacto en el aprendizaje.
En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) transforma la manera en que enseñamos y aprendemos, la Comunidad de Inteligencia Artificial en la Educación continúa su compromiso de generar espacios de diálogo y exploración sobre el impacto de esta tecnología en la enseñanza. El viernes 17 de enero a las 10:00 a. m. se dio inicio el tercer año de sesiones virtuales semanales, consolidándose como un espacio que promueve el debate y la formación en IA aplicada a la educación.
Desde su creación, la comunidad ha reunido a docentes, especialistas y personas interesadas en comprender y aprovechar la IA en los procesos educativos. Con más de 2,200 participantes a lo largo de los últimos dos años, las «Sesiones de IA» se han convertido en un espacio clave para el intercambio de ideas, el aprendizaje colaborativo y la exploración de herramientas innovadoras.
Cada sesión ofrece un enfoque diverso, abarcando desde la ética y los sesgos en la IA hasta demostraciones de herramientas y experiencias de implementación en el sector educativo. Este año, el objetivo es seguir fortaleciendo la discusión, promoviendo una visión integral que no solo explore el uso de la tecnología, sino que también fomente una reflexión crítica sobre su impacto en la educación.
Las sesiones son abiertas y gratuitas, permitiendo la participación de cualquier persona interesada en la intersección entre inteligencia artificial y educación. Con un panel de expertos invitados y un enfoque en el aprendizaje activo, la comunidad sigue apostando por un modelo de intercambio dinámico y enriquecedor.
Si eres docente, investigador o simplemente un entusiasta de la tecnología, este espacio es para ti. Si deseas participar, escribe un correo a gabriela.alvarez@upc.pe
La Encuesta Global sobre IA en la Educación Superior 2025, elaborada por el Digital Education Council, presenta un panorama revelador sobre cómo el profesorado universitario percibe y utiliza la inteligencia artificial (IA) en su práctica docente. A continuación, se destacan algunos puntos clave que requieren atención urgente por parte de los líderes educativos.
Uso actual de la IA en la enseñanza universitaria
61% del profesorado ha utilizado IA en su enseñanza, siendo la creación de materiales didácticos (75%) el uso más común?, seguido por actividades de uso administrativo.
Sin embargo, el 88% de ellos solo emplea la IA de manera mínima o moderada, lo que sugiere una falta de confianza o recursos para su integración efectiva?.
La IA implica un cambio significativo para la mayor parte de los docentes
Desafíos y barreras para la adopción de IA
40% del profesorado que no usa la IA señala la falta de tiempo y recursos como la principal barrera para explorar la IA?, pero también señalan falta de conocimiento para su uso apropiado y también señalan preocupaciones relacionadas con algún potencial impacto negativo.
En general los docences consideran que la IA constituye más una oportunidad que un reto, pero el estudio nota diferencias según región. Por ejemplo, mientras en América Latina el 75% del profesorado la considera una oportunidad, en Norteamérica esa opinión es solo compartida por el 57%.
Si bien la mayoría de los docentes no ve en la IA un riesgo para su empleo, 18% de sí reconoce un riesgo importante.
2 de cada 3 docentes encuestados considera que es indispensable que los estudiantes se preparen para el uso de la IA en su vida profesional futura, pero que también es muy importante desarrollar el pensamiento crítico y la resiliencia
Conclusión y recomendaciones
Los resultados de esta encuesta dejan claro que, si bien el profesorado reconoce el potencial de la IA en la educación superior, aún existen desafíos significativos que deben abordarse para una integración efectiva. Se recomienda que las universidades inviertan en:
Formación continua y accesible en competencias digitales para el profesorado.
Desarrollo de políticas claras y comprensibles sobre el uso de IA en la enseñanza.
Promoción de un enfoque equilibrado que fomente el pensamiento crítico en los estudiantes mientras se aprovechan las ventajas de la IA.
El 24 de enero, celebramos el Día Internacional de la Educación, una fecha proclamada por las Naciones Unidas para destacar el papel fundamental de la educación como derecho humano y motor del desarrollo sostenible. Este año, el lema que nos convoca, «IA y educación: preservar la autonomía en un mundo automatizado«, nos invita a reflexionar sobre los desafíos y oportunidades que plantea la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo.
La irrupción de la IA en nuestras vidas ha transformado profundamente la manera en que aprendemos y enseñamos. Desde herramientas personalizadas de aprendizaje hasta plataformas automatizadas de evaluación, las aplicaciones de esta tecnología prometen mejorar la eficiencia y accesibilidad de la educación. Sin embargo, también surgen inquietudes relacionadas con la pérdida de la autonomía en los procesos de aprendizaje, la privacidad de los datos y el rol de los docentes.
Formación en competencias digitales y uso ético de la tecnología
En un contexto donde la IA juega un papel cada vez más relevante, es esencial que estudiantes y docentes desarrollen competencias digitales que les permitan utilizar estas herramientas de manera crítica y responsable. Esto incluye habilidades para evaluar la fiabilidad de las fuentes de información, gestionar datos de manera segura y comprender el impacto ético de las decisiones tecnológicas.
Preservar la autonomía del aprendizaje en un mundo automatizado requiere que los usuarios de la tecnología sean capaces de discernir cuándo y cómo utilizarla para potenciar sus habilidades, sin depender exclusivamente de ella. Este equilibrio entre la tecnología y el pensamiento crítico es clave para garantizar que la IA sea una herramienta de empoderamiento, no de dependencia. Conversamos al respecto con Lea Sulmont y nos comentó:
Todas estas oportunidades y desafíos requieren que el docente use una ruta de tránsito en sus prácticas profesionales, en las que va a tener que desaprender ciertas prácticas y aprender otras, lo cierto es que el rol del docente siempre va a ser necesario para la formación de las personas, pero aquellos docentes que no hagan ese tránsito, que no incorporen la IA de manera creativa, responsable y ética, seguramente van a tener que ser reemplazados en los proyectos educativos. Es una oportunidad pero es un desafío que hay que emprender ahora. Lea Sulmont Haak Docente de la carrera de Educación y Gestión del Aprendizaje de la UPC
El rol de los docentes y el aprendizaje ético
Uno de los retos más importantes es garantizar que la adopción de la IA en la educación respalde, en lugar de suplantar, la capacidad de los estudiantes para tomar decisiones informadas y críticas. La tecnología debe ser una herramienta complementaria que potencie la creatividad, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, habilidades esenciales para enfrentar los desafíos de un mundo en constante cambio.
En este contexto, el rol de los docentes se torna más crucial que nunca. Como mediadores entre la tecnología y los estudiantes, los educadores deben estar capacitados para integrar herramientas de IA de manera efectiva, promoviendo además un uso ético de estas. Esto implica enseñar a los estudiantes no solo cómo utilizar la tecnología, sino también a cuestionar su impacto en la sociedad y en sus propias vidas.
Hacia una educación inclusiva y ética
La IA también tiene el potencial de democratizar el acceso a la educación, eliminando barreras geográficas y socioeconómicas. Sin embargo, esta transformación debe estar guiada por principios éticos que aseguren la equidad, la inclusión y el respeto por la diversidad. Las instituciones educativas, así como los desarrolladores de tecnologías, tienen la responsabilidad de diseñar soluciones que promuevan la justicia social y el bienestar colectivo.
En la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), nos unimos a esta reflexión global reafirmando nuestro compromiso con la innovación educativa y el desarrollo de competencias digitales responsables. Apostamos por una educación que combine lo mejor de la tecnología con el poder transformador del aprendizaje humano.
Este Día Internacional de la Educación, celebremos juntos el potencial de la inteligencia artificial como aliada en la construcción de una sociedad más equitativa y consciente, donde la autonomía, el uso ético de la tecnología y el sentido crítico sigan siendo los pilares de la formación de las futuras generaciones.
