1.5 Estado Actual de la IA en la Educación

Mensaje clave

• La IA ya se usa ampliamente en contextos educativos.
  • Enseñar con IA. La IA la usa actualmente el profesorado para preparar o mejorar planificaciones de clase, para evaluar y para diferenciar contenido según los distintos niveles educativos.
  • Enseñar sobre la IA. El alumnado usa la IA aunque no tiene ninguna base sobre qué es la IA, cuáles son sus limitaciones y cómo usarla de forma responsable.
• Se necesita comprensión técnica y pensamiento crítico. El profesorado y el alumnado necesitan entender cómo funcionan los modelos de lenguaje (entrenamiento, tratamiento de datos, naturaleza predictiva) y desarrollar habilidades prácticas de verificación, desde detectar citas inventadas hasta comprobar los hechos del contenido generado por IA.
• Hay que definir el uso responsable y la postura ética. Se necesita una comprensión del panorama legal y ético (Ley de IA, RGPD), junto con un enfoque de la IA como apoyo y no como sustituto del pensamiento humano, basado en la transparencia y la rendición de cuentas, además de una instrucción explícita en el uso de prompts como competencia enseñable.
• Se necesitan equidad y nuevos modelos de evaluación. Hay que salvaguardar el acceso equitativo a las herramientas de IA (financiación pública, modelos abiertos, políticas de edad mínima), junto con un cambio en la evaluación: de calificar el producto final a evaluar el proceso y la capacidad del alumnado de interactuar críticamente con la salida de la IA.

Si solo recordáis una frase de esta página: la IA ya está presente en los contextos educativos, pero no está regulada. Se necesitan marcos estructurados que apoyen el desarrollo profesional del profesorado, mejorando su conocimiento y permitiéndoles enseñar con IA y sobre la IA.

Usos Actuales de la IA en Contextos Educativos

Hoy en día, la inteligencia artificial (IA) está integrada en la práctica educativa cotidiana, mucho más allá de los proyectos piloto. Las aplicaciones habituales incluyen plataformas de aprendizaje adaptativo, sistemas de tutoría inteligente, calificación automatizada y planificación de clases asistida por IA para el profesorado (OCDE, 2026). Sin embargo, el cambio más visible es el uso directo de herramientas de propósito general tanto por parte del alumnado como del profesorado.

Enseñar con IA

El profesorado usa cada vez más la IA como herramienta de apoyo en múltiples etapas de su trabajo, desde la planificación de clases (OCDE, 2026). Más allá del diseño de las clases, el profesorado usa la IA para diferenciar contenido según distintos niveles de competencia, generar materiales de práctica y apoyar el proceso de calificación. Al mismo tiempo, la adopción no está exenta de fricciones: el 72 % del profesorado expresó preocupación por que la IA pudiera permitir al alumnado presentar como propio un trabajo generado por IA, lo que refleja una tensión más amplia entre los beneficios prácticos de la IA para la enseñanza y sus implicaciones para la integridad académica (OCDE, 2026).

Enseñar sobre la IA

Además de usar la IA como herramienta docente, existe una necesidad creciente de enseñar al alumnado sobre la propia IA: cómo funciona, sus limitaciones y cómo usarla de forma responsable. Esto incluye construir una comprensión básica de los modelos de lenguaje como motores de predicción y no como bases de datos, lo que explica su tendencia a las alucinaciones, así como habilidades prácticas como comprobar los hechos de la salida de la IA y reconocer citas inventadas (UNESCO, 2024). También implica desarrollar el pensamiento crítico en torno al uso de prompts, pasando de seguir instrucciones a formularlas, e inculcar conciencia sobre las dimensiones éticas y legales del uso de la IA, incluida la privacidad de los datos y la Ley de IA de la UE. El Marco de Competencias en IA para Docentes de la UNESCO (2024) plantea esto como una competencia profesional central, argumentando que el propio profesorado necesita formación en estas áreas antes de poder enseñarlas eficazmente al alumnado.

¿Qué falta?

Además de los marcos institucionales y los datos de adopción, es importante entender cómo se desarrollan estas dinámicas en la práctica. En el marco del proyecto DUAL.AI.TEACHer se llevó a cabo una serie de talleres. Se convocó a numerosos actores del ámbito educativo para recabar perspectivas de primera mano sobre el uso actual de la IA en la enseñanza. Estos talleres sacaron a la luz un conjunto de necesidades e inquietudes concretas expresadas por los educadores, que abarcan aspectos prácticos, pedagógicos y de formación. Las siguientes secciones describen estas necesidades en detalle.

• Comprender cómo funciona la IA. Tanto el alumnado como el profesorado necesitan entender cómo se construyen y entrenan los modelos de lenguaje, y qué ocurre con sus datos una vez proporcionados. También necesitan comprender la naturaleza de estos modelos como motores de predicción y no como bases de datos, lo que explica su tendencia a las alucinaciones. El profesorado necesita un curso sencillo de nivel general que cubra los fundamentos de cómo funcionan los LLM.
• Pensamiento crítico, cuestionamiento y verificación de la IA. El alumnado y el profesorado necesitan poder cuestionar las respuestas generadas por IA y reconocer información inventada. También se necesitan habilidades prácticas de verificación, desde comprobar la salida de la IA contra fuentes oficiales hasta detectar imágenes y vídeos generados por IA. El alumnado necesita pasar de seguir instrucciones a formularlas, pensando de forma crítica sobre el resultado deseado.
• Ética, protección de datos y regulación. Se necesita una comprensión general de los aspectos éticos y legales del uso de la IA, incluidas la Ley de IA de la UE y el RGPD. Un uso seguro y responsable es esencial para prevenir prácticas ilegales, junto con conciencia sobre cuestiones relacionadas como el sesgo en los materiales didácticos y la falta de fiabilidad de los detectores de IA.
• Uso responsable. La IA debe usarse con criterio, como apoyo y no como sustituto, dejando espacio para el pensamiento propio del alumnado. La transparencia importa, y se espera que el alumnado señale qué partes son suyas, en línea con el pensamiento de la «escritura ciborg». También se necesitan la apropiación y la rendición de cuentas por parte del alumnado.
• Habilidades prácticas. El uso de prompts debe tratarse como una competencia enseñable, no como algo que se adquiere de forma autónoma. Tanto el profesorado como el alumnado necesitan instrucción explícita en la redacción de prompts eficaces, y el profesorado necesita formación en ingeniería de prompts para la planificación de clases, la diferenciación y la calificación. También se necesita una familiaridad más amplia con las herramientas para adecuarlas a cada materia.
• Equidad e infraestructura. El acceso a la IA está en el centro de una preocupación creciente por la equidad, ya que los distritos más ricos pueden permitirse mejores herramientas, ampliando las brechas de competencia entre escuelas. Se necesita financiación pública para garantizar un acceso equitativo con independencia de los recursos de cada escuela, priorizando los modelos de IA abiertos frente a los corporativos como parte de este esfuerzo. También hay que definir una edad mínima para el uso de la IA.
• Evaluación. Se necesita un enfoque distinto de la evaluación, centrado en el proceso más que en el producto final, incluyendo las reflexiones del alumnado sobre los borradores generados por IA. También se necesitan tareas que integren la IA, calificando al alumnado por su capacidad de criticar, comprobar los hechos y editar la salida de la IA, lo que plantea preguntas sobre el papel humano cuando el propio profesorado depende de la IA para calificar. También se necesitan métodos concretos de aula, como comprobar los hechos de un texto de IA, comparar respuestas de chatbots, debatir el uso de la IA en los deberes e incorporar herramientas no digitales como los rotafolios.