La sesión de la Comunidad IA de la UPC del 18 de septiembre abordó el debate sobre los límites que podrían establecerse al uso de la inteligencia artificial en la educación escolar. La exposición estuvo a cargo de Gianfranco Mejía Trujillo, abogado especializado en regulación y director del Programa de Regulación de IA de la UPC, quien presentó aportes técnicos y jurídicos para analizar las distintas alternativas regulatorias. Su planteamiento partió de una premisa: antes de optar por una prohibición o una adopción irrestricta de estas tecnologías, es necesario examinar la evidencia disponible y las características de cada contexto educativo.  

Uno de los puntos revisados fue la aparición de restricciones al uso de inteligencia artificial en sistemas escolares de distintos países y jurisdicciones. El expositor señaló que estas medidas no siguen un único modelo: algunas plantean restricciones amplias, mientras otras proponen incorporaciones progresivas según la edad y el nivel educativo. Como antecedente histórico, recordó que debates semejantes acompañaron en décadas anteriores la introducción de las calculadoras en las escuelas, lo que permite observar que la incorporación de nuevas tecnologías suele generar preguntas sobre su impacto en el aprendizaje y la autonomía del estudiante. 

La discusión también se concentró en los riesgos asociados al uso de modelos de lenguaje por niños y adolescentes. A partir de investigaciones revisadas durante la sesión, se identificaron asuntos relacionados con la integridad académica, el bienestar psicológico, el aislamiento social, la privacidad, la brecha digital y, de manera especial, el desarrollo de la autonomía y el pensamiento crítico. Mejía advirtió, además, que todavía existe poca evidencia experimental enfocada específicamente en población infantil, una limitación que dificulta sustentar decisiones regulatorias únicamente en resultados técnicos consolidados. 

Desde la perspectiva jurídica, se analizaron derechos que podrían verse involucrados en el uso de inteligencia artificial por menores de edad, entre ellos el derecho a la educación, la no discriminación, la privacidad y la autonomía. Asimismo, el expositor explicó que el marco peruano ya contempla obligaciones para determinados sistemas de IA empleados en educación, especialmente cuando intervienen en procesos como evaluaciones, resultados de aprendizaje o identificación de comportamientos durante un examen. En estos casos, destacó la necesidad de capacitación humana para supervisar, corregir o validar los resultados generados por estos sistemas. 

Frente a los extremos de una prohibición general y una utilización sin restricciones, la sesión puso sobre la mesa un modelo gradual. La propuesta discutida considera que el grado de acceso a la IA podría variar según la edad, los objetivos formativos y el nivel de autonomía de los estudiantes: desde usos altamente supervisados en las primeras etapas hasta una integración más amplia en niveles avanzados. Durante el intercambio posterior, los participantes añadieron que una regulación de este tipo debería apoyarse en evidencia, criterios pedagógicos y mecanismos de gobernanza que involucren a docentes, instituciones educativas y familias. 

El diálogo final reforzó una idea transversal: la discusión sobre inteligencia artificial en educación no puede reducirse a la cantidad de herramientas incorporadas en las aulas. Los participantes señalaron la necesidad de revisar cómo se diseñan las experiencias de aprendizaje, qué capacidades se busca desarrollar y de qué manera la tecnología contribuye —o interfiere— en ese proceso. En ese marco, la regulación aparece no solo como un asunto tecnológico o jurídico, sino como una oportunidad para reconsiderar el papel de la pedagogía, el pensamiento crítico y la formación responsable de los estudiantes. 

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La sesión de la Comunidad IA del 24 de julio abordó la incorporación de inteligencia artificial en la enseñanza universitaria de programación. Luis Raymundo Chacaltana, docente de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), presentó una experiencia desarrollada en un curso de programación orientada a objetos con C++, dirigida a estudiantes de los primeros ciclos. Su propuesta articula recursos generados con IA, acompañamiento docente y nuevas formas de evaluación para reducir las prácticas de copia y promover la comprensión del código. 

Una de las primeras acciones consistió en actualizar los materiales del curso mediante NotebookLM. A partir del sílabo y de presentaciones existentes, se elaboraron infografías y videos vinculados con videojuegos, un ámbito cercano a los intereses de los estudiantes. Estos contenidos se integraron en las actividades previas a clase para explicar conceptos como abstracción, encapsulamiento, herencia y polimorfismo mediante ejemplos visuales y analogías. 

La experiencia también incluyó la creación de un tutor de programación mediante Copilot. El agente fue configurado para diagnosticar el nivel de comprensión, formular preguntas, explicar errores conceptuales y ofrecer pistas progresivas, sin entregar soluciones completas. Además, se establecieron restricciones para mantener las conversaciones dentro de los contenidos académicos y evitar que la herramienta sustituyera el trabajo del estudiante. 

Otro cambio se produjo en el proyecto final, orientado a representar el patrimonio cultural peruano desde las humanidades digitales. Los equipos investigaron casos de estudio y diseñaron videojuegos relacionados con gastronomía, lenguas originarias, rutas históricas, migración y cultura cívica. Entre los ejemplos presentados se encontró un juego en el que un personaje recupera ingredientes y conocimientos vinculados con la pachamanca y el ceviche. La libertad temática, acompañada por criterios de aprobación, favoreció propuestas más diversas y conectadas con los intereses personales del alumnado. 

El proceso de evaluación se organizó mediante storyboards, entregas parciales, reuniones de retroalimentación y una bitácora de uso de IA. En este registro, los estudiantes debían indicar la herramienta utilizada, el propósito de la consulta, el prompt empleado, la respuesta obtenida y el aprendizaje derivado. La estrategia permitió observar el proceso de toma de decisiones y convirtió la trazabilidad en parte de la evaluación, especialmente en actividades colaborativas y en una Game Jam de 48 horas dedicada a crear animaciones educativas sobre el sistema solar. 

La experiencia mostró que la incorporación de IA requiere partir de objetivos de aprendizaje definidos, establecer límites explícitos y evaluar tanto el producto como el proceso. También destacó la necesidad de vincular la tecnología con disciplinas como la literatura, la filosofía, la lingüística y la sociología. Desde esta perspectiva, la IA puede ampliar las posibilidades de investigación, creación y pensamiento crítico, siempre que permanezca integrada en un diseño pedagógico con acompañamiento docente.

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La Comunidad IA de la UPC dedicó su sesión del viernes 26 de junio al análisis de los resultados globales del Digital Education Council sobre el uso de inteligencia artificial en la educación superior. La presentación estuvo a cargo de Jorge Bossio, quien compartió hallazgos comparativos entre regiones y abrió una discusión sobre las tensiones actuales entre adopción tecnológica, calidad del aprendizaje y transformación pedagógica. 

Uno de los puntos centrales fue la percepción ambivalente de estudiantes y docentes frente a la IA. Si bien muchos reconocen que estas herramientas permiten ahorrar tiempo, organizar ideas o resolver tareas con mayor rapidez, también aparece una preocupación creciente: el riesgo de que su uso debilite el pensamiento independiente. El informe muestra que parte del estudiantado considera más difícil enfrentar problemas sin apoyo de IA, mientras que docentes advierten posibles efectos sobre el desarrollo de habilidades profundas. 

La sesión también abordó la limitada integración pedagógica de la IA. Aunque su uso se ha extendido, en muchos casos se mantiene en actividades superficiales, como la creación de materiales, la búsqueda de información o la generación de borradores. Bossio señaló que pocos docentes están rediseñando de manera significativa sus cursos o evaluaciones a partir de estas tecnologías. Este punto llevó a discutir la necesidad de pasar de un uso instrumental a uno orientado al aprendizaje, la retroalimentación y la toma de decisiones pedagógicas. 

Otro eje relevante fue la evaluación. Según los resultados presentados, una proporción importante de estudiantes no percibe que las evaluaciones reflejen adecuadamente sus habilidades, su esfuerzo o su juicio crítico. A ello se suma la falta de lineamientos claros sobre cuándo y cómo puede utilizarse IA en tareas académicas. Esta situación genera incertidumbre y puede afectar la confianza en los procesos de evaluación, especialmente cuando los estudiantes perciben que sus pares podrían usar estas herramientas para obtener ventajas indebidas. 

Durante el diálogo, los participantes coincidieron en que la respuesta no debe centrarse únicamente en enseñar a usar herramientas o redactar prompts, sino en fortalecer capacidades como la formulación de preguntas, la indagación, el pensamiento crítico y la evaluación de la información. También se destacó la importancia de una base pedagógica sólida: sin criterios claros de enseñanza y evaluación, la tecnología difícilmente podrá aportar valor al aprendizaje. 

La sesión concluyó con una reflexión sobre el rol docente en la era de la IA. Más que reemplazar la labor educativa, estas tecnologías obligan a revisar qué tareas pueden automatizarse y cuáles requieren mayor presencia humana, acompañamiento y criterio pedagógico. En esa línea, la Comunidad IA continuará abordando los retos vinculados con la gobernanza, la ética, la evaluación y el futuro del trabajo en el contexto de la inteligencia artificial.

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La Comunidad IA dedicó su sesión del 15 de mayo a analizar el vínculo entre inteligencia artificial, pensamiento crítico e investigación científica en la educación superior. La reunión contó con la participación de José Luis Vásquez Correa, docente universitario y especialista en innovación, quien presentó la ponencia “El fin del pensamiento crítico o su evolución: IA, ética e investigación científica”, centrada en el proyecto Oriana.  

La exposición partió de una preocupación recurrente en el ámbito universitario: el uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de los estudiantes para producir textos académicos sin una apropiación clara del contenido. Según lo discutido en la sesión, el problema no se limita al plagio o a la deshonestidad académica, sino que se relaciona con la ausencia de trazabilidad en el proceso de investigación y con la delegación pasiva de tareas cognitivas a sistemas generativos. 

En ese contexto, Vásquez presentó Oriana como una propuesta orientada a acompañar el uso ético de la inteligencia artificial en procesos de investigación. La herramienta busca analizar la intención de los prompts, sugerir reformulaciones éticas y registrar las interacciones del estudiante. Su enfoque se apoya en el método socrático, es decir, en una dinámica de preguntas que promueve la reflexión antes que la entrega inmediata de respuestas. 

Durante la sesión se explicaron los resultados de un piloto aplicado con estudiantes en proceso de tesis y docentes tutores. La experiencia mostró mejoras en la organización del trabajo investigativo, reducción de tiempos en algunas etapas del proceso y mayor claridad en la defensa de ideas. Más allá de los indicadores, el énfasis estuvo en el sentido de autoría: que el estudiante no solo entregue un producto, sino que comprenda, explique y sostenga lo que ha construido. 

El diálogo posterior permitió ampliar la discusión hacia los desafíos institucionales. Algunos docentes señalaron que el reto no está únicamente en crear herramientas de acompañamiento, sino también en repensar las formas de evaluación, diferenciar producción textual de producción de conocimiento y enseñar a los estudiantes a pensar con inteligencia artificial. La trazabilidad, en ese sentido, fue reconocida como un componente valioso para observar cómo se construye el aprendizaje. 

La sesión concluyó con una idea central: la inteligencia artificial no implica necesariamente el fin del pensamiento crítico, pero sí exige nuevas formas de orientación pedagógica. Su uso responsable en la educación superior requiere criterios éticos, acompañamiento docente y modelos que permitan convertir la interacción con estas tecnologías en una oportunidad para fortalecer la reflexión, la autoría y la investigación académica. 

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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.

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.