La Comunidad IA de la UPC dedicó su sesión del viernes 19 de junio a analizar el uso de la inteligencia artificial en la investigación académica, a partir de la exposición de Pedro Bazo Quintana, profesor investigador de la UPC. La reunión abordó experiencias, oportunidades y desafíos asociados al uso de herramientas de IA para la búsqueda bibliográfica, la revisión de literatura y la formación de estudiantes en cursos de investigación.  

Durante la sesión, se destacó el avance de plataformas especializadas como Consensus, presentada como una herramienta útil para iniciar procesos de revisión bibliográfica. A diferencia de los motores de búsqueda generales, este tipo de soluciones permite acceder a bases amplias de artículos académicos, identificar referencias, revisar metodologías y obtener una primera lectura del estado de la evidencia sobre una pregunta de investigación. 

Uno de los ejemplos trabajados giró en torno a los influencers virtuales y su capacidad para generar confianza en sus seguidores. A partir de esta pregunta, se mostró cómo la IA puede organizar resultados, distinguir estudios que respaldan o cuestionan una hipótesis y ofrecer una visión inicial sobre posibles vacíos de investigación. Este uso permite acelerar tareas que antes demandaban más tiempo, aunque no reemplaza la lectura crítica ni la comprensión profunda de los artículos. 

La sesión también abrió una discusión sobre el rol docente frente a estas herramientas. Bazo planteó que el desafío ya no consiste solo en exigir una revisión de literatura, sino en definir qué habilidades deben desarrollar los estudiantes: comprender el problema de investigación, reconocer fuentes, articular argumentos, identificar brechas y redactar con coherencia académica. En ese sentido, la IA puede servir como apoyo, siempre que su uso sea guiado y evaluado con criterios claros. 

En el diálogo posterior, los participantes coincidieron en la necesidad de enseñar el uso responsable de estas tecnologías. Se mencionó que los estudiantes ya están incorporando herramientas de IA en sus procesos académicos, por lo que la universidad tiene la oportunidad de orientar su empleo hacia prácticas éticas, rigurosas y alineadas con los objetivos de aprendizaje. La sesión dejó planteada una pregunta central para la docencia: hasta qué punto permitir el uso de la IA y cómo integrarla sin debilitar los procesos cognitivos propios de la investigación.

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La sesión de la Comunidad IA del 29 de mayo abordó uno de los debates más urgentes en la educación actual: cómo repensar la evaluación en un contexto donde la inteligencia artificial ya forma parte de los procesos de aprendizaje. El expositor invitado fue Jesús Vivanco, quien presentó el tema “Externalización cognitiva y evaluación: hacia un nuevo paradigma educativo en la era de la IA”, a partir de investigaciones recientes sobre el uso de estas herramientas en entornos educativos y profesionales.  

Vivanco explicó que la externalización cognitiva ocurre cuando las personas utilizan herramientas externas para apoyar funciones mentales como recordar, calcular, escribir o razonar. Así como la calculadora modificó la forma de resolver operaciones matemáticas y la escritura permitió ampliar la memoria, la inteligencia artificial generativa está interviniendo ahora en procesos más complejos, como la síntesis de información, la producción de textos y la toma de decisiones. 

El expositor sostuvo que el problema educativo no está en la existencia de la herramienta, sino en que muchos sistemas de evaluación fueron diseñados para contextos donde no se consideraba la colaboración con tecnologías avanzadas. En ese sentido, las evaluaciones tradicionales, centradas en la memoria, la repetición o la respuesta final, enfrentan dificultades para distinguir entre aprendizaje auténtico y dependencia tecnológica. 

Durante la sesión también se discutió la necesidad de evaluar el proceso y no solo el resultado. Esto implica observar la calidad del razonamiento, la justificación de las decisiones, la capacidad crítica frente a lo generado por la IA y las evidencias de iteración durante el trabajo. En lugar de prohibir el uso de estas herramientas, se planteó la importancia de integrarlas en experiencias educativas más complejas, donde el estudiante tenga que contrastar, argumentar y explicar sus elecciones. 

El diálogo con los participantes permitió ampliar la reflexión hacia temas como la citación del uso de IA, la alfabetización cognitiva digital, el rediseño de foros académicos y la creación de tareas con mayor demanda intelectual. Se compartieron experiencias docentes en las que la IA no se usa solo para responder preguntas, sino también para buscar información, producir evidencias, elaborar videos, verificar fuentes y desarrollar propuestas aplicadas. 

La sesión concluyó con una idea central: enseñar en la era de la inteligencia artificial no consiste en evitar la tecnología, sino en diseñar condiciones para que pensar con tecnología también signifique aprender a pensar mejor. Este enfoque demanda nuevas rúbricas, criterios de evaluación más transparentes y una cultura académica que promueva el uso reflexivo, ético y crítico de la IA en la educación. 

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La transformación digital en la educación superior ha dejado de ser una proyección futura para convertirse en una realidad cotidiana. En este escenario, la competencia digital docente no se limita al manejo instrumental de herramientas tecnológicas, sino que implica pensamiento crítico, criterio pedagógico y uso ético de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y evaluación

Fortalecer la competencia digital significa garantizar calidad académica en entornos mediados por tecnología. Supone comprender cómo integrar la IA de manera pedagógicamente pertinente, cómo rediseñar evaluaciones y cómo formar estudiantes capaces de interactuar críticamente con sistemas inteligentes. No se trata de adoptar tecnología por tendencia, sino de ejercer liderazgo profesional en contextos digitales complejos.

El informe Encuesta sobre la IA en la Educación Superior en América Latina 2026 del Digital Education Council aporta datos relevantes sobre el estado actual de las competencias vinculadas a la IA en el profesorado universitario latinoamericano, evidenciando avances importantes, pero también brechas críticas que requieren atención institucional.

Datos clave del informe

  • Más de la mitad del profesorado muestra débil juicio crítico sobre la IA.
  • El 55% del profesorado aún debe mejorar el uso responsable de la IA.
  • El 55% demuestra experiencia práctica en el uso de la IA en educación.
  • 80% del profesorado con alta alfabetización en IA considera que la IA puede mejorar la calidad de la enseñanza.
    Encuesta sobre la IA en la Educación Superior en América Latina 2026

En su conjunto, la evidencia muestra un escenario de avances significativos, pero también de brechas críticas: existe experiencia práctica creciente en el uso de IA, pero persisten desafíos en juicio crítico y uso responsable. Esto confirma que la competencia digital docente no se reduce al acceso o familiaridad tecnológica, sino que requiere profundización en dimensiones éticas, analíticas y pedagógicas.

Desarrollar la competencia digital docente es una decisión profesional estratégica. Implica asumir el liderazgo de la transformación educativa, fortalecer la capacidad de evaluación crítica y asegurar que la tecnología esté al servicio del aprendizaje y no al revés. La innovación educativa no depende únicamente de las herramientas disponibles, sino del compromiso del docente por formarse, cuestionar y evolucionar junto con su entorno digital.

Texto realizado con el apoyo de Chat GPT.

En la sesión virtual de la Comunidad IA (viernes 20 de febrero de 2026) analizaron hallazgos de la encuesta sobre IA en la educación del Digital Education Council (DEC) con la participación de Alessandro de Lullo (CEO del DEC) como invitado. La conversación, conducida por Jorge Bossio, puso énfasis en cómo docentes y estudiantes están incorporando estas herramientas, así como en las tensiones que esta adopción abre para la evaluación, la ética y el diseño institucional.  

Uno de los puntos recurrentes fue el crecimiento de la adopción: frente a estudios globales previos, el DEC observa tasas de uso docente elevadas en la región y una disposición relativamente pro-innovación. En términos de prácticas, el uso se concentra todavía en tareas como creación de materiales y automatización de trabajo preparatorio; no obstante, se planteó que el siguiente paso relevante es pasar de la experimentación instrumental a la integración orientada por resultados de aprendizaje, junto con la capacidad de identificar tendencias y comprender cómo aprenden los estudiantes.  

La sesión dedicó un bloque importante al tema de evaluación. Se distinguieron respuestas “reactivas” (ajustar evaluaciones vulnerables a la generación automática de textos, por ejemplo) y respuestas “proactivas” (redefinir qué se entiende por evaluación auténtica en un contexto donde cambia lo que se espera que una persona sepa hacer). En esa línea, se resaltó la necesidad de avanzar hacia diseños resilientes a la IA, apoyados en metodologías emergentes y en decisiones institucionales que hagan explícito qué habilidades humanas se buscan preservar y cuáles deben transformarse.  

En cuanto a perfiles docentes, el invitado señaló que no se observaron correlaciones claras entre seniority y resistencia, ni diferencias significativas por disciplina; la variación más visible se relaciona con la familiaridad técnica en áreas STEM, que no siempre se traduce en capacidad para aplicar la IA con sentido pedagógico. A partir de ello, se propuso que un modelo compartido de integración debería incluir, al menos, comprensión básica de qué puede y qué no puede hacer la IA (incluyendo diferencias entre herramientas conversacionales y agentes), competencias para guiar conversaciones éticas, y habilidades para evaluar críticamente la calidad de los outputs en el aula.  

Desde la perspectiva estudiantil, se reconoció el uso extendido y cotidiano de estas herramientas, y se discutió la dificultad de distinguir entre uso frecuente e integración educativa valiosa. Como riesgo, se mencionó la posible dependencia cognitiva, frente a la cual se recomendaron estrategias de diseño didáctico: uso deliberado de IA con discusión estructurada en clase, incorporación de checkpoints y entregables parciales (notas, bitácoras, comentarios), y evaluaciones centradas en procesos que permitan observar comprensión, toma de decisiones y revisión crítica.  

Finalmente, el intercambio abordó una ética ampliada que incluye infraestructura, soberanía tecnológica, opacidad de datos y costos ambientales. Se describió un escenario de trade-offs entre acceso (a menudo “gratuito” pero con menor control sobre datos) y entornos institucionales internos (más controlables pero costosos). Como cierre, se priorizaron tres decisiones institucionales: fortalecer alfabetización y entrenamiento (docentes y estudiantes), rediseñar enseñanza y evaluación hacia la resiliencia, y articular con la industria para anticipar habilidades demandadas, además de impulsar investigación sobre el impacto de la IA en aprender y pensar. 

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La sesión del viernes 13 de febrero se centró en conocer los resultados del estudio latinoamericano sobre el uso de inteligencia artificial en la educación superior, presentado por Jorge Bossio. El informe, elaborado por el Digital Education Council con la participación de 29 instituciones de la región, analiza más de 30,000 respuestas de estudiantes y docentes y revela cómo están cambiando las percepciones, usos y expectativas frente a estas tecnologías. 

Los estudiantes muestran una adopción masiva: el 92% afirma utilizar herramientas de IA, principalmente desde dispositivos móviles. Aunque reconocen su utilidad para buscar información, redactar ideas o apoyar el aprendizaje, también expresan una fuerte preocupación por la superficialidad del aprendizaje, la dependencia tecnológica y la falta de claridad sobre cómo proteger sus datos personales. Para ellos, las universidades aún no logran ofrecer lineamientos claros ni un acompañamiento adecuado, lo que genera incertidumbre y desconfianza. 

En el caso del profesorado, el 72% tiene una visión positiva sobre la IA y reconoce su futuro impacto en la docencia. Sin embargo, su uso sigue siendo limitado y se concentra en la generación de materiales educativos y recursos multimedia. Los docentes también coinciden en la necesidad de desarrollar tareas más sólidas, que permitan mantener el logro de aprendizajes incluso cuando los estudiantes utilizan IA, y demandan con urgencia orientación institucional, formación continua y acceso a mejores prácticas pedagógicas. 

El estudio evidencia además importantes brechas en alfabetización en IA. Tanto estudiantes como docentes muestran avances en el dominio básico de herramientas, pero rezagos en pensamiento crítico, uso ético, creatividad y comprensión profunda del funcionamiento de estas tecnologías. Esto abre un reto para las instituciones de educación superior, que deben fortalecer sus estrategias formativas y evitar que el uso de IA se limite a acciones superficiales que no transforman la experiencia de aprendizaje. 

La sesión culminó con un espacio de diálogo entre los participantes, quienes coincidieron en que el informe ofrece una fotografía necesaria para orientar decisiones pedagógicas, institucionales y de política educativa. La comunidad acordó continuar el análisis en la siguiente sesión, destacando la importancia de abrir espacios colaborativos donde se discutan buenas prácticas, desafíos reales y estrategias para integrar la IA en la educación de manera responsable y significativa. 

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En la reunión de este viernes, Víctor Omar Vite León (UPC) presentó la evolución de un proyecto que comenzó como tesis y hoy reorienta su foco para comprender cómo integrar la IA en la enseñanza de la investigación, a partir de evidencias recogidas con estudiantes de Comunicación Audiovisual y Medios Interactivos. El punto de partida contrastó percepciones: 88% del profesorado que usa IA en docencia declara un uso mínimo-moderado, mientras 80% del alumnado considera que la IA universitaria no satisface sus expectativas; este desajuste motivó el estudio sobre satisfacción y uso de IA en tareas de investigación.  

El equipo trabajó con un curso (“Taller de Televisión Interactiva”) y un diseño cualitativo de corte etnográfico durante cuatro meses, con 17 estudiantes y entrevistas en profundidad a ocho voluntarios; los datos se analizaron temáticamente con apoyo de herramientas de IA. Se emplearon ChatGPT, SciSpace y Pinpoint para apoyar fases como revisión de literatura, delimitación del problema y análisis. El marco teórico se centró en autoeficacia (Bandura), compromiso académico (Ochoa) y participación (Carpentier) para observar el impacto de la IA en la experiencia estudiantil.  

Desde el rediseño pedagógico, Vite articula el modelo TPACK con un énfasis tecnológico muy concreto: ingeniería de prompts como competencia instrumental para operar con LLM en investigación cualitativa. Se sistematizaron fases del proceso investigativo (del problema a la redacción) y se modelaron actividades de andamiaje (p. ej., lluvia de ideas por emisor-medio-mensaje-receptor) para avanzar de problemas próximos a problemas disciplinares complejos.  

Los resultados reportados indican que la IA funcionó como fuente de motivación, aumentó la confianza y la eficacia para abordar tareas, organizó información y liberó tiempo para dimensiones creativas; también emergieron preocupaciones por dependencia, barreras idiomáticas, costos y curva de aprendizaje. Con todo, el equipo reconoce límites del estudio (muestra pequeña) y propone ampliar contextos y métodos.  

La discusión enfatizó crear “espacios seguros” donde el uso de IA sea transparente y declarativo, evitando lógicas punitivas y aprovechando la herramienta como objeto de reflexión sobre calidad, atribución y ética. Para materializar el pensamiento crítico en prácticas verificables, se propusieron cuatro verbos operativos (Codina): verificar, evaluar, atribuir y editar; además, se sugirió adoptar el decálogo de transparencia de Daniel Craig y concebir la alfabetización como multimodal (texto, imagen, código).  

Como proyección, el piloto ya escala hacia cursos de investigación de la carrera, manteniendo la combinación TPACK-prompts y abriendo posibilidades interdisciplinarias (p. ej., uso de videojuegos o entornos como Minecraft/Roblox para estudiar autoeficacia, compromiso y participación).  

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Durante este año, el curso “Fundamentos de Inteligencia Artificial Generativa en la Educación” volvió a abrir sus puertas con gran acogida. En total, se desarrollaron tres grupos, cada uno con más de 100 docentes inscritos provenientes de diversas carreras y niveles de experiencia en el uso de la inteligencia artificial. Esta variedad de perfiles reafirma el carácter inclusivo del curso, diseñado para acompañar a cualquier docente, sin importar su nivel de conocimiento previo, en la incorporación responsable y efectiva de herramientas de IA en la enseñanza.

El programa, ofrecido de manera virtual y síncrona, constó de cuatro sesiones de dos horas cada una. A lo largo de estas jornadas, los participantes exploraron los conceptos esenciales de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones educativas.

El curso se estructuró en cuatro módulos temáticos:

  1. Introducción a la inteligencia artificial generativa
  2. Exploración y mejora de la interacción con modelos de lenguaje
  3. Integración de la IA generativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje
  4. Herramientas de IA generativa complementarias

Cada edición del curso se actualiza antes de su inicio, con el fin de incorporar los avances más recientes en herramientas y prácticas de IA, lo que le otorga un valor añadido al mantener sus contenidos alineados con el ritmo acelerado de esta tecnología.

La metodología combinó sesiones síncronas con trabajo autónomo, promoviendo el análisis, la reflexión y la aplicación práctica. Al finalizar, los participantes desarrollaron un proyecto aplicativo, donde propusieron una forma pedagógica de integrar la IA generativa en sus cursos o sesiones.

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Tras la culminación del curso, el equipo de Innovación Educativa se comunicó con los docentes que aprobaron el programa para acompañarlos en la implementación de sus propuestas. Este proceso incluyó reuniones personalizadas para profundizar en las ideas presentadas, ajustar los enfoques pedagógicos y apoyar su puesta en práctica.

Actualmente, el equipo trabaja en la documentación de estas experiencias para compartirlas con la comunidad académica a través del Catálogo de Experiencias de Aprendizaje, donde se presentarán las iniciativas y los resultados obtenidos por los docentes con sus estudiantes.

De acuerdo con los resultados de la encuesta de satisfacción aplicada al finalizar cada grupo, el 77.42% de los participantes manifestó estar muy satisfecho y el 22.58% satisfecho con la experiencia. En cuanto a la valoración del contenido del curso, el 64.52% lo calificó como muy bueno y el 35.48% como bueno, destacando la pertinencia y actualidad de los temas abordados. Además, el 71% indicó que es muy probable que recomiende el curso y el 29% que probablemente lo haría, lo que evidencia el alto nivel de valoración y el impacto positivo que esta formación mantiene entre los docentes de la universidad.

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El curso “Fundamentos de IA Generativa en la Educación” se ha consolidado como un espacio de formación, exploración y acompañamiento docente que promueve el uso responsable y pedagógico de la inteligencia artificial en la enseñanza. Su impacto trasciende la capacitación técnica: representa un paso importante en la alfabetización digital de la comunidad académica, preparando a los docentes para incorporar nuevas herramientas de manera crítica y con sentido educativo.

El proceso de acompañamiento posterior —en el que los docentes reciben apoyo para implementar sus propuestas en el aula— refuerza el compromiso institucional con una transformación educativa sostenible, centrada en la experimentación, la colaboración y la mejora continua.

De esta manera, la experiencia se convierte no solo en un curso, sino en un espacio de formación y experimentación pedagógica, que impulsa el uso responsable de la inteligencia artificial en la enseñanza y promueve el aprendizaje continuo en una comunidad docente cada vez más innovadora.

La transformación de la educación superior ya no es un horizonte lejano, sino una necesidad urgente. El EDUCAUSE Horizon Report 2025, analizado por Jorge Bossio, director de Aprendizaje Digital e Innovación Educativa de la UPC, pone en evidencia cómo la inteligencia artificial ha pasado de ser una novedad a convertirse en un componente central de las prácticas académicas. Este estudio global, ampliamente valorado en la comunidad universitaria, muestra que la innovación requiere mucho más que tecnología: demanda nuevas formas de enseñar, aprender y gobernar el uso de estas herramientas.

En ese camino, surgen preguntas clave sobre ética, seguridad digital y el rol del docente en un escenario donde algoritmos y aulas conviven de manera inseparable. ¿Cómo aseguramos que la IA contribuya al bien común y no profundice las brechas existentes? La reflexión no se limita al futuro, sino a las decisiones que tomemos hoy como instituciones y como sociedad.

Te invitamos a leer el artículo completo de Jorge Bossio y a sumarte a esta conversación sobre el rumbo de la educación en la era de la inteligencia artificial.

El 8 de setiembre se celebra el Día Internacional de la Alfabetización. Esta fecha fue establecida por la UNESCO en el año 1967 para concienciar sobre la importancia de la alfabetización y promover la igualdad de oportunidades para todas las personas en el acceso a la educación. Este año el lema es “Promover la alfabetización para un mundo en transición: sentar las bases para sociedades pacíficas y sostenibles”.

El Instituto de Estadística de la UNESCO muestra que en el mundo hay, al menos, 763 millones de adultos que no saben leer ni escribir, dos tercios de ellos son mujeres, así como 250 millones de niños que no adquieren las competencias básicas en lectoescritura.

Izamos la bandera de la alfabetización como derecho humano, como fuerza esencial para la dignidad y como fundamento de sociedades cohesionadas y del desarrollo sostenible”.

Irina Bokova – exdirectora general de la UNESCO.

La alfabetización digital en la sociedad moderna es un habilitador clave para el progreso y la prosperidad. Las habilidades digitales permiten que las personas pueden acceder a información, oportunidades y herramientas que les permiten comunicarse, estudiar, innovar y trabajar. Además, promueve prácticas seguras en línea empoderando a las personas para tomar el control de su vida digital, protegiendo su privacidad y seguridad en el ciberespacio.

Fomentar la alfabetización digital es fundamental para que todos tengan igualdad de oportunidades en la sociedad digital. Se trata de empoderar a las personas para que puedan tomar control de sus vidas y comunidades.

En el Perú, diversos organismos tienen la responsabilidad de promover la alfabetización digital en el país. El Ministerio de Educación en el 2018 formuló el Plan Nacional de Alfabetización Digital, cabe preguntarse, hasta el momento, ¿cuánto se ha avanzado?
Asimismo, el grupo REDEM, Red Educativa Mundial, trabaja a nivel iberoamericano para generar acciones, proyectos referentes a la alfabetización digital. Respecto a Perú estas son las noticias que ha publicado.
Además, el programa de Telecomunicaciones (PRONATEL), entidad adscrita al Ministerio de Transportes y Comunicaciones, viene desarrollando el proyecto CAD, que impulsa la alfabetización digital en comunidades rurales del país.

Enlaces de interés:

UNESCO
Alfabetización
Alianza Mundial para la Alfabetización

Banco Mundial
Tasa de alfabetización

Repositorio Académico UPC
Tesis de estudiantes de UPC sobre el tema