Hoy comparto con ustedes la presentación y el video de la primera sesión del Ciclo IA en Educación, organizado por Observatorio de Inteligencia Artificial de UDLA Chile.

Aquí pueden revisar la sesión grabada.

Herramienta IA recomendada para contexto escolar

• EducaGPT (https://educagpt.com/): Desarrollo enfocado en apoyar y potenciar el aprendizaje. Se contextualiza en el curriculum nacional.

Herramientas IA recomendadas para docentes y público general

• NotebookLM (https://notebooklm.google): Herramienta diseñada para tomar notas y generar resúmenes a partir de documentos propios, con funciones de organización temática, citas y generación de contenido personalizado.
• ChatGPT (https://chatgpt.com): Desarrollado por OpenAI, permite mantener conversaciones en lenguaje natural, redactar textos, explicar conceptos o resolver problemas en distintos formatos. Su efectividad depende en gran parte de la claridad y precisión de las instrucciones que recibe.
• Claude (https://claude.ai): Desarrollado por Anthropic, destaca por su enfoque ético, su capacidad para mantener diálogos extensos y su orientación hacia respuestas cuidadosas y adaptadas al estilo del usuario.
• Gemini (https://gemini.google.com): Plataforma de Google basada en modelos de lenguaje avanzados. Está integrada con Google Workspace, lo que permite generar correos, organizar datos y editar documentos con asistencia automática.
• Humata AI (https://www.humata.ai): Especializada en el procesamiento de documentos extensos, permite resumir, comparar y extraer información clave desde textos académicos o técnicos.
• Julius AI (https://julius.ai): Enfocado en análisis y visualización de datos. Ideal para evaluar desempeños, tendencias en calificaciones o asistencia, y formular preguntas en lenguaje natural sobre esos datos.
• Midjourney (https://www.midjourney.com): Herramienta para la generación de imágenes a partir de descripciones textuales, con usos potenciales en la creación de materiales visuales o actividades artísticas.
• Napkin AI (https://www.napkin.ai): Facilita la transformación de ideas escritas en esquemas visuales, como mapas conceptuales o infografías, útiles para organizar y comunicar conceptos de forma clara.
• Microsoft Copilot (https://copilot.microsoft.com): Integrado en Word, Excel, PowerPoint y otros programas de Microsoft 365, permite redactar, resumir, transformar datos y generar presentaciones de forma automatizada.
• Perplexity AI (https://www.perplexity.ai): Buscador conversacional que responde consultas complejas con base en fuentes web actualizadas, incluyendo referencias y enlaces de verificación.
• ResearchRabbit (https://www.researchrabbit.ai): Plataforma de descubrimiento académico usando IA. Permite crear colecciones de artículos, visualizar conexiones entre autores y temas, configurar alertas de nuevas publicaciones, y exportar referencias.
• Suno AI (https://www.suno.ai): Plataforma orientada a la creación musical automatizada, permite generar canciones a partir de texto, combinando letra, melodía y voz.

Recomendadas para investigación

• Connected Papers
• ResearchRabbit
• Elicit
• Scite
• SciSpace

¿Qué hacer con la inteligencia artificial en educación?

Dilemas éticos, tensiones emergentes y decisiones institucionales

La jornada “¿Qué hacer con la IA en educación? Dilemas éticos y uso responsable” se desarrolló como un espacio de análisis orientado a comprender el lugar que ocupa la inteligencia artificial en los procesos formativos actuales. El eje de la discusión se situó en la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación, abordando la inteligencia artificial como un componente que incide directamente en la calidad educativa. La actividad permitió articular evidencia, experiencias y marcos de reflexión que contribuyen a orientar decisiones institucionales en un escenario de transformación sostenida.

Uno de los elementos centrales abordados fue la coexistencia de diversas interpretaciones sobre el impacto de la inteligencia artificial en educación. Se reconocen perspectivas que la vinculan con oportunidades de personalización del aprendizaje, expansión del acceso al conocimiento y fortalecimiento del acompañamiento formativo. Junto con ello, se integran miradas que observan transformaciones en la autoría, en la forma en que se construyen los productos académicos y en la relación entre el estudiante y el conocimiento. También se incorporan visiones provenientes del ámbito laboral, que relevan la necesidad de ajustar los procesos formativos a nuevas demandas profesionales. Este conjunto de enfoques configura un escenario que exige definiciones institucionales consistentes y fundamentadas.

La evidencia presentada en la jornada muestra un uso extendido de la inteligencia artificial en el sistema educativo. Estudios a nivel latinoamericano indican que una proporción significativa de estudiantes utiliza estas herramientas, mientras que una mayoría relevante de docentes las ha integrado en distintas dimensiones de su práctica. A nivel institucional, los datos disponibles muestran que un 77% de los estudiantes declara utilizar inteligencia artificial en sus actividades académicas . Este contexto refleja un entorno formativo en el que la inteligencia artificial forma parte de las prácticas cotidianas, lo que invita a revisar los dispositivos curriculares y evaluativos en función de esta realidad.

Un punto de especial interés desarrollado en la jornada refiere a la relación entre desempeño y aprendizaje. Se presentaron estudios que evidencian mejoras en los resultados de tareas realizadas con apoyo de inteligencia artificial, junto con variaciones en el desempeño cuando los estudiantes desarrollan actividades sin este soporte . Este fenómeno ha sido analizado mediante conceptos como delegación cognitiva, atrofia cognitiva y deuda cognitiva, los cuales permiten describir formas en que la interacción con estas herramientas influye en los procesos de pensamiento y en la construcción del conocimiento.

Desde la perspectiva del aseguramiento de la calidad, esta relación adquiere relevancia en la medida en que orienta la revisión de los mecanismos de evaluación. La evaluación se configura como un proceso que requiere evidencias consistentes del aprendizaje, con capacidad de dar cuenta del desarrollo de competencias. En este marco, se vuelve pertinente avanzar hacia diseños evaluativos que integren el proceso formativo, la toma de decisiones, la argumentación y la progresión del aprendizaje como elementos centrales.

La jornada también integró un análisis de los dilemas éticos asociados al uso de inteligencia artificial en educación. Entre ellos se consideran la autoría de los trabajos académicos, las condiciones de acceso a distintas herramientas, la gestión de datos personales y la responsabilidad institucional en la orientación de su uso. Estos elementos forman parte de un campo de decisiones que requiere articulación entre políticas institucionales, prácticas docentes y formación del estudiantado.

En este contexto, se propuso una tipología de riesgos que permite organizar el análisis desde una perspectiva sistémica. Se identifican riesgos tecnológicos, vinculados a la calidad de las respuestas generadas por los sistemas; riesgos éticos, relacionados con sesgos y condiciones de equidad; riesgos pedagógicos, asociados a las formas en que se construye el aprendizaje; y riesgos institucionales, vinculados a la gestión de la información y la confianza en los procesos formativos . Esta clasificación ofrece un marco útil para el diagnóstico institucional y la definición de acciones de mejora.

El ámbito de la evaluación ocupa un lugar prioritario en la discusión desarrollada durante la jornada. Se observa una transición hacia enfoques que integran el proceso de aprendizaje como objeto de evaluación, incorporando instancias de seguimiento, reflexión y producción progresiva. Este enfoque permite fortalecer la validez de las evidencias y contribuir a una comprensión más profunda del desarrollo de competencias por parte de los estudiantes.

Las respuestas institucionales frente a este escenario se orientan hacia la actualización de los modelos formativos. Se reconocen iniciativas que incorporan orientaciones para el uso de inteligencia artificial, programas de formación docente y ajustes en los instrumentos de evaluación. Estas acciones se vinculan con la necesidad de alinear los procesos formativos con los avances disciplinares, tecnológicos y laborales, resguardando la coherencia interna de los modelos educativos.

En esta línea, adquiere especial relevancia la distinción entre distintas formas de uso de la inteligencia artificial en el aprendizaje. Se identifican prácticas en las que la herramienta se utiliza como apoyo para la construcción del conocimiento, facilitando el análisis, la reflexión y la profundización de contenidos. Este enfoque promueve una relación activa entre el estudiante y el aprendizaje, en la que la inteligencia artificial actúa como un recurso que amplía posibilidades y favorece el desarrollo de habilidades.

La jornada aporta así una mirada que integra evidencia, reflexión pedagógica y orientación institucional. La inteligencia artificial se posiciona como un elemento que transforma las condiciones en que se desarrollan los procesos educativos, lo que invita a fortalecer la capacidad de las instituciones para analizar, ajustar y proyectar sus modelos formativos. En este escenario, la calidad educativa se vincula con la capacidad de articular decisiones coherentes, pertinentes y sostenibles, orientadas al desarrollo efectivo de aprendizajes en contextos dinámicos.