Inteligencia Artificial Generativa en el Aseguramiento de la Calidad en Instituciones de Educación Superior


Posibles aplicaciones en sistemas internos de calidad, auditorías académicas, procesos de autoevaluación y acreditación institucional

Ana Henriquez Orrego
Directora de Auditorías Académicas UDLA
Mayo 2025

El uso de inteligencia artificial generativa en el aseguramiento interno de la calidad y la acreditación institucional en educación superior abre nuevas oportunidades para fortalecer procesos, optimizar análisis técnicos y respaldar decisiones basadas en evidencia. Este documento entrega orientaciones para integrar la IA como colaboradora en tareas como redacción de informes, análisis de estándares, auditorías internas, diseño y revisión de sistemas de calidad, revisión curricular, sistematización de evidencias y preparación para evaluaciones externas. Su implementación requiere un enfoque ético, gradual y deliberado, que preserve el juicio profesional, se alinee con los marcos institucionales y mantenga siempre el control humano. Está dirigido a equipos técnicos, comités académicos, direcciones de escuela, unidades de aseguramiento y autoridades universitarias que buscan integrar la IA con responsabilidad, consistencia normativa y visión estratégica.

Este documento se focaliza en el uso de IA generativa como herramienta de apoyo técnico en tareas cualitativas dentro del aseguramiento interno de la calidad, especialmente en labores desarrolladas por comités de autoevaluación, equipos académicos y unidades institucionales de calidad. Se excluye expresamente su aplicación en análisis estadísticos, gestión de indicadores o procesamiento de datos numéricos, funciones que exigen metodologías especializadas. El objetivo es orientar el uso estratégico y responsable de plataformas como ChatGPT, Claude, NotebookLM y Copilot en actividades como redacción de informes, estructuración de evidencias, verificación de coherencia documental, acompañamiento a equipos y generación de insumos cualitativos para la evaluación y mejora continua.

Si bien las propuestas presentadas en este documento se fundamentan en experiencias concretas de uso de inteligencia artificial generativa y en el conocimiento acumulado sobre las características, potencialidades y limitaciones de estas herramientas, resulta pertinente señalar algunas experiencias internacionales ya documentadas en contextos de aseguramiento de la calidad. Por ejemplo, la Agencia Nacional para el Aseguramiento de la Calidad (ANQA) de Armenia aplicó IA para analizar la evolución de las narrativas institucionales tras varios ciclos de acreditación, identificando patrones de cambio en el lenguaje y la cultura organizacional (ANQA, 2024)[1]. En Estados Unidos, la Western Association of Schools and Colleges (WASC) integró ChatGPT-4 en etapas clave del proceso de evaluación externa, como el análisis de informes y la redacción de observaciones (Rhoads, 2024)[2]. Asimismo, un estudio reciente documentó la incorporación de sistemas de inteligencia artificial en procesos de evaluación y acreditación en 25 instituciones de educación superior a nivel internacional, evidenciando mejoras significativas en eficiencia, consistencia y trazabilidad (Ruiz, Vasco & Lozano, 2024).[3]

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Invitación ÍA en Educación, ponencia Taller en ciclo organizado por Observatorio de ÍA


Estaré en el ciclo organizado por Observatorio de ÍA y el Laboratorio de Hospitalidad Digital.
17 de junio
19 hrs 🇨🇱
Online ZOOM
Están cordialmente invitados a participar
🎥. Inscripción aquí 📲 Ponencia Ana Henríquez

Comparte esta invitación con las personas a las que creas les pueda ser de interés.

Nos vemos 👋

Invitación abierta 17 de junio 19 hrs 🇨🇱
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Guía práctica y ética para docentes: Cómo usar IA generativa en la enseñanza universitaria


Comparto a continuación el material base utilizado en los talleres introductorios sobre inteligencia artificial generativa en docencia universitaria, diseñados para acompañar a equipos académicos en la comprensión y uso responsable de estas tecnologías. Esta presentación ha sido elaborada con un enfoque pedagógico riguroso y con una clara intención formativa, integrando no solo herramientas y usos prácticos, sino también una reflexión profunda sobre los desafíos éticos, técnicos y didácticos que implica la incorporación de la IA en la educación superior.

Ana Henríquez Orrego ÍA en educación
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Usos de la IA en contextos de aprendizaje: Primeros pasos con IA Generativa. Guía visual para acompañar el aprendizaje universitario


Este material fue diseñado para acompañar a estudiantes en sus primeros pasos con la Inteligencia Artificial Generativa. Es una guía visual creada a partir de talleres reales en contextos universitarios, enfocada en aprender a usar herramientas como ChatGPT, NotebookLM, Claude, Gemini o Copilot de forma ética, segura, pedagógica y sin perder el control del proceso de aprendizaje.

Hoy dejo a libre disposición este material, creado como apoyo visual para talleres dirigidos a estudiantes en contextos reales de introducción a la Inteligencia Artificial Generativa en el aprendizaje universitario.

A Ana Henríquez Orrego
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Cómo integrar la inteligencia artificial en contextos laborales: guía introductoria para equipos


Hoy comparto con ustedes un material que he diseñado especialmente para talleres dirigidos a equipos en contextos laborales.

Se trata de un recurso introductorio que tiene por objeto incorporar el uso de la inteligencia artificial en entornos de trabajo, partiendo por herramientas de libre disposición que permiten a los equipos explorar y evaluar cuál de ellas se acomoda mejor a sus funciones, necesidades y contextos específicos.

El foco inicial está puesto en aplicaciones ampliamente reconocidas como ChatGPT, Gemini, Claude y Copilot, entre otras. Estas herramientas pueden utilizarse sin barreras técnicas y sin depender de expertos, lo que permite una adopción progresiva, práctica y accesible desde el primer día.

Ana Henríquez Orrego
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