IA en las aulas: inteligencia artificial al servicio del profesorado

A muchos cogió por sorpresa la repentina irrupción de la inteligencia artificial (IA) en las aulas. Empezó de manera semiclandestina cuando los estudiantes se servían de ella para hacer los trabajos. Pronto saltaron las alarmas y se cuestionó la IA como herramienta de enseñanza y aprendizaje. Maestros y profesores la aprovecharon para preparar las clases, para crear materiales o profundizar en temas.

Lo que ha quedado claro tras estos años es que la IA está revolucionando los paradigmas educativos y transformando las prácticas pedagógicas gracias al aprendizaje automático, al procesamiento del lenguaje natural y a los sistemas de tutoría personalizados. Una de las claves es el análisis avanzado de los datos de aprendizaje de cada estudiante, que permite crear estrategias pedagógicas a medida.

Conocimiento básico

Un equipo liderado por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha analizado qué impulsa al profesorado de Secundaria a adoptar sistemas de IA con fines educativos. Para ello, contaron con 372 docentes de Cataluña. La primera conclusión es que tener conocimientos previos de IA, en particular en la creación de contenido —como imágenes, vídeos y música—, aumenta la probabilidad de utilizarlo en el trabajo diario.

En segundo lugar, el estudio, publicado en la revistaComputers and Education: Artificial Intelligence, muestra que la IA no puede integrarse eficazmente en la educación sin una base sólida en alfabetización de datos. En concreto, los autores analizaron cómo influía el uso general o el uso aplicado de datos a la hora de adoptarlos en las aulas.

“Con el uso general de datos nos referimos al uso amplio de prácticas analíticas, como identificar problemas de aprendizaje o mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje a partir de datos generados en entornos digitales educativos”, explica Marta López Costa, autora principal del estudio y colíder del Grupo de Investigación en Educación (GREDU), adscrito al centro UOC-FuturEd.

“En cambio, el uso aplicado de datos implica un uso más técnico y específico de estos para tomar decisiones pedagógicas, considerando aspectos como privacidad, ética y políticas institucionales sobre la gestión de datos”, compara la experta.

El estudio, en el que participa también la Universidad Ramon Llull, muestra que, junto con el conocimiento práctico de la inteligencia artificial, es el uso general de datos por parte del profesorado el que tiene un efecto directo relevante en la adopción de estas tecnologías. “Esto sugiere que no es necesario un alto nivel técnico, sino competencias más básicas y aplicadas”, puntualiza López Costa.

Sin formación STEM

Para su investigación, el equipo utilizó dos instrumentos validados: uno para examinar los elementos asociados con la IA y otro para evaluar las competencias en alfabetización de datos del profesorado.

Además del conocimiento previo sobre IA, las autoras analizaron cómo influían las percepciones sobre la IA y tener conocimientos STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Curiosamente, esto último no repercutía en una mayor adopción de estas herramientas.

“Aunque las competencias STEM están estrechamente relacionadas con el pensamiento computacional y la resolución de problemas, no necesariamente explican las mayores tasas de adopción de IA. Este hallazgo resalta la necesidad de enfoques interdisciplinarios que integren la alfabetización en IA en varias especializaciones docentes”, señalan las autoras en el estudio.

En cuanto a la percepción de estas tecnologías, concretamente las preocupaciones a la hora de implementarlas, el trabajo mostró una relación negativa débil con su adopción. “Abordar estas preocupaciones sigue siendo esencial para generar confianza entre el profesorado”, resaltan.

Marcos comunes en competencia digital

Las competencias clave en alfabetización de datos influyen significativamente en la adopción de la IA. “A escala internacional y nacional ya existen marcos de referencia de la competencia digital docente en IA”, recuerda López Costa, que destaca tres de ellos: el marco de competencias de IA para docentes de la UNESCO, el suplemento del marco DigCompEDU y la guía con orientaciones y recomendaciones del Departamento de Educación de la Generalitat de Cataluña en 2024.

“Son necesarios estos criterios comunes y marcos normativos de competencia digital para formar, regular, impulsar y orientar el uso de la IA en educación”, subraya. La investigación hace hincapié en la necesidad de formaciones prácticas, contextuales y colaborativas para mejorar la alfabetización en inteligencia artificial en el profesorado.

Según la investigadora, las siguientes fases del trabajo —estudio de casos y discusión de grupo— han demostrado que la principal formación en IA de los docentes es entre iguales, compartiendo experiencias entre los compañeros de claustro.