Inteligencia Artificial en Educación

Por invitación de la Dirección General de Investigación e Innovación de la Fundación Universitaria Juan de Castellanos, Colombia, participé en el Seminario Permanente de Investigación Formativa con la conferencia “Ética y uso responsable de la inteligencia artificial en la educación superior: retos para estudiantes y docentes universitarios”. La actividad estuvo dirigida a estudiantes vinculados a semilleros de investigación y a los docentes que acompañan estos procesos.

Durante la presentación abordé las oportunidades de la IA para apoyar la investigación, la enseñanza y el aprendizaje, junto con los desafíos que plantea su incorporación a la vida universitaria. La verificación de información, el reconocimiento de las fuentes, la transparencia sobre los apoyos utilizados, la protección de datos y la conservación del juicio propio fueron parte de los temas desarrollados.

Una pregunta orientó la reflexión: ¿qué estamos delegando a la IA y qué necesitamos aprender a realizar por nosotros mismos? Esta distinción es fundamental. Un trabajo bien presentado puede reflejar las capacidades de una herramienta, mientras la comprensión de quien lo entrega sigue siendo una cuestión que debemos verificar.

Por ello, dediqué especial atención al diseño de experiencias de aprendizaje y evaluación. Revisar las tareas que proponemos, explicitar los usos permitidos de IA y acompañar el proceso permite crear mejores condiciones para aprender. En este marco, presenté propuestas que combinan exploración, contraste de fuentes, elaboración de portafolios y momentos de verificación en los que el estudiante debe explicar, justificar y aplicar lo aprendido a situaciones nuevas.

También destaqué que la responsabilidad es compartida entre estudiantes, docentes e instituciones. El uso responsable requiere orientación, formación y reglas comprensibles. Los docentes debemos revisar los materiales y la retroalimentación que entregamos, resguardar la información de nuestros estudiantes y enseñar con el ejemplo. Las instituciones, por su parte, deben generar las condiciones que hagan posibles estas prácticas.

La presentación recoge una idea que considero central: aprender sobre IA, aprender con IA y reconocer cuándo corresponde aprender y demostrar capacidades sin ella. Estas decisiones deben responder al propósito formativo y al desarrollo progresivo de la autonomía.

Agradezco a la Fundación Universitaria Juan de Castellanos la invitación a compartir estas reflexiones en su Seminario Permanente de Investigación Formativa.

Dejo a continuación la presentación completa, disponible para revisión y consulta, esperando que contribuya al trabajo de docentes, estudiantes y equipos académicos interesados en integrar la IA con criterio pedagógico, integridad y responsabilidad.

Ana Henríquez Orrego
Académica del Observatorio de IA en Educación · Universidad de Las Américas, Chile

El Observatorio de IA en Educación de Universidad de Las Américas organiza diez encuentros online, entre el 14 de octubre y el 3 de noviembre de 2026, para abordar la integridad académica, la evaluación auténtica y las estrategias que permiten evidenciar aprendizajes en contextos de inteligencia artificial.

Inscíbete aquí: https://educacion.udla.cl/segundo-ciclo-de-webinars-2026-ia-y-evaluacion-de-aprendizajes/

¿Cómo evaluar lo que un estudiante comprende y sabe hacer cuando la inteligencia artificial puede intervenir en sus trabajos? Esta pregunta convoca al “2° Ciclo de Webinar 2026: IA y evaluación de aprendizajes: desafíos, criterios y nuevas prácticas”, organizado por el Observatorio de IA en Educación de Universidad de Las Américas. La iniciativa invita a docentes, directivos, equipos académicos y profesionales de la educación a compartir criterios y herramientas para responder a uno de los desafíos centrales de la enseñanza: contar con evidencias válidas y suficientes de los aprendizajes.

La incorporación de inteligencia artificial generativa en las actividades académicas exige examinar la relación entre las tareas que se proponen, las capacidades que se busca desarrollar y las evidencias utilizadas para valorar su logro. Reconocer qué decisiones tomó el estudiante, cómo fundamenta sus respuestas y de qué manera aplica sus conocimientos resulta fundamental para sostener la confianza en la evaluación. Desde esta perspectiva, el ciclo propone un espacio de actualización y diálogo que articula el análisis pedagógico con estrategias aplicables a distintos contextos educativos.

El programa abordará la integridad académica y la validez evaluativa, el diseño de tareas auténticas, la trazabilidad del uso de IA y las posibilidades de la evaluación formativa. También se analizarán los roles de docentes y estudiantes, la importancia de la retroalimentación y las formas de recoger evidencias del proceso de aprendizaje. Estas dimensiones permitirán discutir cómo integrar la tecnología con propósitos definidos, establecer criterios transparentes de uso y fortalecer la autonomía, el pensamiento crítico y el juicio evaluativo de los estudiantes.