NotebookLM para estudiantes


En este video presento una guía práctica para usar NotebookLM como un espacio de estudio organizado, flexible y personalizado. La herramienta permite reunir en un mismo cuaderno apuntes, documentos, libros, artículos, presentaciones, enlaces, audios o videos, y trabajar con ellos mediante un chat que responde a partir de las fuentes cargadas. Su valor está en que ayuda a transformar materiales dispersos en recursos útiles para aprender: resúmenes, explicaciones, preguntas de repaso, presentaciones, informes, infografías, mapas conceptuales, tarjetas de estudio, videos y podcasts. Es una herramienta especialmente pertinente para estudiantes, docentes y personas que trabajan con información y necesitan comprender, ordenar, analizar o estudiar contenidos de manera más estratégica.

El video muestra que estudiar con NotebookLM implica construir un método de trabajo: crear un cuaderno con un propósito claro, cargar fuentes de calidad, seleccionar los documentos más pertinentes, dialogar con los materiales, configurar el chat como guía o tutor, y generar recursos según la necesidad de aprendizaje. Esta forma de uso permite avanzar desde una revisión general del contenido hacia una comprensión más activa, en la que la persona pregunta, compara, verifica, sintetiza y practica. En tiempos en que la inteligencia artificial se integra progresivamente a la educación y al trabajo profesional, NotebookLM ofrece una oportunidad concreta para fortalecer el estudio autónomo, la organización de información y la construcción de aprendizajes más claros, diversos y profundos.

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Académica del Observatorio IA en Educación participa en seminario internacional de la UAM Iztapalapa: “La innovación pedagógica con IA debe ir más allá de la herramienta”


La profesora Ana Henríquez Orrego, Directora de Auditorías Académicas de Universidad de Las Américas y académica del Observatorio sobre el Uso de Inteligencia Artificial en Educación de UDLA, participó como expositora en el Seminario Internacional de Docencia de la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa, instancia académica que convocó a más de 200 participantes para reflexionar sobre nuevas pedagogías, innovación y transformaciones actuales en educación superior.

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En la conferencia, titulada “IA para la innovación pedagógica: más allá de la herramienta”, Henríquez abordó los principales desafíos que plantea la inteligencia artificial generativa para las instituciones de educación superior, especialmente en ámbitos como docencia, diseño curricular, evaluación de aprendizajes, formación docente, acompañamiento estudiantil y uso responsable de tecnologías digitales.

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Inteligencia artificial en educación superior: programación, aprendizaje y nuevos desafíos


Esta entrevista con Santiago Fernández, doctor en Ingeniería Electrónica, investigador en ingeniería aplicada a la salud y docente universitario en España, aborda una discusión clave para la educación superior: cómo la inteligencia artificial está transformando la enseñanza, el aprendizaje, la investigación, la programación y el trabajo profesional. La conversación permite observar, desde una experiencia concreta, cómo estas herramientas ya forman parte de las prácticas académicas y laborales, y por qué resulta insuficiente reducir el debate a la prohibición, la sospecha o el control.

El video invita a revisar con calma una mirada práctica sobre el uso de IA en contextos universitarios. A partir de su experiencia como investigador y profesor, Santiago Fernández explica cómo utiliza herramientas como Claude Code, Gemini, Copilot, NotebookLM y otros entornos asistidos por IA para programar, analizar información, organizar procesos de investigación, desarrollar simulaciones y apoyar tareas complejas vinculadas al trabajo académico y científico.

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La ilusión de comprender: cuando la IA responde, pero el aprendizaje queda incompleto


El artículo The Illusion of Understanding: How Middle-Schoolers Fail to Regulate Inquiry with ChatGPT in a Science Task (La ilusión de comprender: cómo estudiantes de secundaria no logran regular la indagación con ChatGPT en una tarea de ciencias), publicado en marzo de 2026 por Rania Abdelghani, Kou Murayama, Celeste Kidd, Hélène Sauzéon y Pierre-Yves Oudeyer, aborda una pregunta especialmente relevante para la educación actual: qué ocurre cuando estudiantes jóvenes usan ChatGPT para aprender, pero no cuentan todavía con suficientes herramientas metacognitivas para formular buenas preguntas, evaluar respuestas y sostener una indagación profunda.

El estudio se realizó con 63 estudiantes de 14 a 15 años en Francia, quienes desarrollaron seis tareas de investigación científica utilizando ChatGPT 3.5. Este dato es importante para contextualizar sus resultados: se trata de una investigación reciente, pero basada en una versión anterior de ChatGPT. Aun así, sus hallazgos siguen siendo altamente pertinentes, porque el problema que muestra no depende solo de la versión de la herramienta, sino de las capacidades que los estudiantes movilizan —o no movilizan— al interactuar con inteligencia artificial.

La tesis central del artículo es que la IA puede producir una “ilusión de comprensión”. Esto ocurre cuando el estudiante recibe una respuesta clara, fluida y aparentemente útil, pero no necesariamente logra comprender el concepto, verificar la calidad de la información ni identificar si necesita seguir preguntando. En otras palabras, la respuesta puede parecer suficiente antes de ser realmente formativa.

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El riesgo silencioso de la IA: delegar el pensamiento


Ana Henríquez Orrego
Académica del Observatorio IA en Educación

La inteligencia artificial ya forma parte de la vida académica cotidiana. Está en la preparación de clases, en la búsqueda de información, en la escritura de textos, en la resolución de problemas, en la retroalimentación automatizada y en las preguntas que estudiantes y docentes formulan todos los días frente a una pantalla. La discusión educativa, por tanto, necesita avanzar desde la pregunta inicial —si usar o no usar IA— hacia una pregunta más exigente: qué parte del pensamiento humano estamos dispuestos a delegar y qué parte debemos proteger como núcleo del aprendizaje.

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Esa distinción es decisiva. Una herramienta puede apoyar el aprendizaje, ampliar posibilidades, reducir carga innecesaria y permitir que una persona se concentre en tareas de mayor complejidad. Pero también puede producir el efecto contrario: entregar respuestas tan rápidas, completas y convincentes que el estudiante deje de hacer precisamente aquello que le permite aprender. En educación, el resultado visible no siempre equivale a aprendizaje real. Una buena respuesta puede ocultar un proceso cognitivo débil; un texto bien redactado puede encubrir falta de comprensión; una solución correcta puede haber sido obtenida sin razonamiento propio.

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