La sesión de la Comunidad IA del 7 de agosto abordó una experiencia de enseñanza que integra inteligencia artificial, escritura manual y acompañamiento docente en cursos universitarios de normas contables. Omar Larios, docente e investigador de la UPC, presentó una metodología desarrollada a partir de las dificultades que enfrentan los estudiantes para comprender conceptos técnicos y aplicar la normativa contable. La propuesta surgió inicialmente como una experiencia de aula y actualmente se encuentra en proceso de sistematización para una investigación académica.  

La metodología combina distintas etapas de aprendizaje. Durante las clases presenciales, los estudiantes toman apuntes a mano, desarrollan casos prácticos junto con el docente e identifican los conceptos y normas asociados a cada ejercicio. Posteriormente, utilizan dispositivos móviles y herramientas de inteligencia artificial para consultar definiciones, reformular conceptos y comprender términos especializados. Las respuestas obtenidas mediante IA también deben registrarse de forma manuscrita y expresarse con palabras propias, con el propósito de favorecer la lectura, la comprensión y el procesamiento de la información. 

La propuesta toma como referencia enfoques relacionados con la taxonomía de Bloom, el aprendizaje significativo, la carga cognitiva y los niveles de procesamiento de la información. Dentro de este esquema, la escritura manual cumple una función complementaria al uso de tecnologías digitales: no se busca excluir los dispositivos, sino establecer momentos diferenciados para cada recurso. Asimismo, la participación estudiantil tiene un peso relevante dentro de la evaluación del curso y considera aspectos como la asistencia, el seguimiento de las actividades, el desarrollo de los casos y la justificación de las decisiones a partir de la normativa. 

Un componente destacado de la experiencia es el uso crítico de la inteligencia artificial. Los estudiantes reciben indicaciones para contrastar las respuestas generadas por estas herramientas con las normas contables disponibles en el aula virtual, debido a que pueden presentar información incorrecta o referencias normativas que no corresponden. Esta práctica incorpora la verificación de fuentes como parte del aprendizaje y sitúa al estudiante como responsable de evaluar la validez de la información antes de utilizarla en sus trabajos. 

Los resultados preliminares presentados durante la sesión muestran incrementos en las tasas de aprobación en los dos cursos donde se aplicó la metodología. En Contabilidad Avanzada, el porcentaje de estudiantes aprobados pasó de 71 % a 85 %, mientras que en otro curso de normas contables aumentó de 68 % a 79 %. Además, una encuesta realizada a 229 estudiantes mostró una percepción favorable sobre la comprensión de los contenidos. Durante el intercambio posterior, los participantes señalaron la necesidad de continuar examinando variables que permitan distinguir la influencia de la metodología frente a otros factores y evitar interpretar relaciones estadísticas como evidencia causal antes de completar la investigación. 

La discusión también permitió revisar aspectos metodológicos como los criterios de evaluación, el papel de la interacción presencial y el modelo de ecuaciones estructurales que se encuentra en desarrollo. Larios explicó que la investigación considera como variable independiente la enseñanza presencial asistida por IA, articulada mediante la interacción docente-estudiante, la resolución manuscrita de casos y el uso de dispositivos móviles, mientras que el aprendizaje de las normas contables constituye la variable dependiente. La experiencia plantea así una aproximación en la que tecnologías digitales y prácticas analógicas pueden complementarse, siempre que su uso responda a objetivos de aprendizaje y mantenga espacios para la verificación, la reflexión y el pensamiento crítico.

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La educación superior evoluciona constantemente y, con ella, las formas de motivar, reconocer y fortalecer el aprendizaje.

La gamificación se ha consolidado como una estrategia clave en innovación educativa al incorporar elementos del juego —como retos, niveles e insignias— en contextos de aprendizaje. Este enfoque permite transformar la experiencia educativa en un proceso más dinámico, participativo y centrado en el estudiante, promoviendo un rol activo en la construcción de su propio conocimiento (Dicheva et al., 2015).

Reconocer el aprendizaje más allá de una calificación

Entre los recursos más utilizados dentro de la gamificación destacan las insignias digitales, reconocimientos que visibilizan el logro de competencias, la culminación de actividades o el cumplimiento de objetivos específicos. Más que una recompensa, representan una forma de reconocer el progreso y promover el aprendizaje continuo.

Las insignias digitales complementan la evaluación tradicional al visibilizar el desarrollo de competencias, promover la participación y ofrecer una experiencia de aprendizaje más activa y centrada en el estudiante.

Plataformas educativas que potencian el aprendizaje

Las plataformas educativas han evolucionado más allá de la gestión de contenidos y las calificaciones. Hoy incorporan herramientas como insignias digitales, certificados y seguimiento del progreso, que permiten reconocer los logros de manera continua y enriquecer la experiencia de aprendizaje.

Estas funcionalidades convierten la evaluación en un proceso permanente, donde cada avance fortalece el desarrollo de competencias y el compromiso de los estudiantes con su formación.

El docente, protagonista de la innovación

El potencial de estas herramientas depende de cómo los docentes las integran en sus estrategias de enseñanza. Por ello, mantenerse actualizado y explorar nuevas metodologías resulta clave para diseñar experiencias de aprendizaje más significativas.

Cuando las insignias digitales responden a objetivos pedagógicos claros, se convierten en un recurso para reconocer logros, fortalecer la motivación y acompañar el desarrollo progresivo de competencias.

Blackboard y las insignias digitales

El aula virtual de Blackboard integra la funcionalidad de insignias digitales, una herramienta que permite a los docentes reconocer el desarrollo de competencias, el cumplimiento de actividades y el logro de resultados de aprendizaje, de manera automática o personalizada.

Incorporar esta funcionalidad en los cursos permite diversificar las estrategias de evaluación, incentivar la participación y ofrecer a los estudiantes un reconocimiento visible de sus avances durante todo el proceso formativo.

La innovación educativa no consiste únicamente en incorporar nuevas tecnologías, sino en utilizarlas con un propósito pedagógico. Explorar herramientas como las insignias digitales permite crear experiencias de aprendizaje más motivadoras, donde cada logro impulsa a los estudiantes a seguir aprendiendo y desarrollando sus competencias.

Conoce cómo crear y otorgar insignias digitales en el aula virtual de Blackboard con este tutorial.

En la sesión del viernes 19 de septiembre, la Comunidad IA en la educación recibió a Manuel Sotomayor, psicólogo educativo y responsable de estrategia de IA educativa en Centrum PUCP. Su ponencia abordó la “paradoja cognitiva de la IA”: una tecnología capaz de amplificar las capacidades intelectuales, pero que, al mismo tiempo, puede erosionar habilidades cruciales para el aprendizaje, como el pensamiento crítico y la autorregulación. 

Sotomayor ilustró el dilema con un caso típico: dos estudiantes resuelven un estudio de negocios; quien usa IA produce más rápido análisis sólidos, pero puede no haber internalizado el razonamiento que sustenta sus respuestas. El foco en “productos” por encima de procesos cognitivos y afectivos —advirtió— pone en riesgo el desarrollo de competencias analíticas. De ahí su llamado a replantear el diseño pedagógico y las evidencias de aprendizaje en entornos con IA. 

Desde la teoría, articuló tres marcos. Primero, la teoría de la carga cognitiva: reducir carga extrínseca (presentaciones y materiales mal diseñados) para favorecer la carga germinal, donde ocurre la construcción de esquemas y el aprendizaje profundo. La “trampa” aparece cuando la IA no solo quita lo extrínseco sino también sustituye esfuerzo germinal, desplazando el “sweet spot” de dificultad deseable. El segundo y tercer marco vinculan taxonomías de Bloom con los sistemas 1 y 2 de Kahneman: si la IA se apropia tanto de las habilidades de orden inferior como de las superiores, el andamiaje evolutivo del aprendizaje se resiente. 

A nivel empírico, el expositor reseñó hallazgos recientes. En tareas aplicadas, estudiantes con IA y orientación docente mejoran su desempeño; sin orientación, la variabilidad aumenta y el promedio cae frente a quienes trabajan sin IA. No obstante, emerge un dato incómodo: 50% declara fuerte dependencia de la IA y 16,7% teme perder capacidad de resolución autónoma. Este debate se enlaza con el modelo FACT (Fundamento–Aplicación–Crítica–Transferencia), propuesto como guía para decidir en qué tipos de habilidades conviene o no integrar IA, siempre con cautela contextual. 

El ángulo neurocognitivo refuerza la paradoja: estudios comparando “cerebro solo”, búsqueda en Google y uso de modelos generativos reportan menor conectividad y patrones menos complejos con IA, con efectos que persistirían aun después de dejar de usarla (“deuda cognitiva”). La implicación didáctica es concreta: sostener prácticas espaciadas, generación activa de respuestas y exposición a dificultades deseables para asegurar aprendizaje significativo en tiempos de IA. 

El diálogo posterior conectó estas ideas con experiencias de aula y gestión del curso: se subrayó que rediseñar flujos de trabajo y secuencias de actividades puede ayudar a “surfear” la tensión entre apoyo y atrofia, evitando la “ficción” de enseñar, producir y evaluar todo con IA. La invitación final fue explícita: educar para navegar esa tensión de forma productiva, con criterios éticos y de evaluación auténtica. 

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