La inteligencia artificial (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. Entre las claves, está el análisis avanzado de los datos de aprendizaje de cada estudiante, lo que permite crear estrategias pedagógicas a medida.
Un equipo liderado por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha analizado qué impulsa al profesorado de secundaria a adoptar sistemas de inteligencia artificial con finalidades educativas. Para ello, contaron con 372 docentes de Cataluña. Tener conocimientos previos de IA, en particular en la creación de contenido basado en IA —como imágenes, vídeos y música—, aumenta la probabilidad de que el profesorado utilice estas herramientas en su trabajo diario.
En segundo lugar, el estudio, publicado en abierto en la revista Computers 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 adoptar estas tecnologías 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 (por ejemplo, Moodle o Forms)», 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 investigadora, que es también profesora de los Estudios de Psicología y Ciencias de la Educación. Por parte de la UOC también participan —del mismo centro y Estudios— Nati Cabrera y Marcelo Maina, del grupo de investigación en Educación y TIC (Edul@b).
El estudio, en el que participa la Universidad Ramon Llull, muestra que, junto con el conocimiento práctico de la IA, es el uso general de datos por parte del profesorado el que tenía un efecto directo relevante en la adopción de estas tecnologías, y no el uso aplicado de datos, más técnico y avanzado. «Esto sugiere que no es necesario un alto nivel técnico, sino competencias más básicas y aplicadas», puntualiza López Costa.
La formación STEM no influye en su adopción
Para su investigación, el equipo utilizó dos instrumentos validados: uno para examinar los elementos asociados con la inteligencia artificial y otro para evaluar las competencias en alfabetización de datos del profesorado participante.
Además del conocimiento previo sobre inteligencia artificial, del uso general de datos y del uso aplicado, las autoras también analizaron cómo influían las percepciones sobre la IA y tener conocimientos STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, según su sigla en inglés). Curiosamente, contar con formación científica no repercutía en una mayor adopción de estas herramientas en las aulas.
«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 inteligencia artificial en varias especializaciones docentes», señalan las autoras en el estudio.
En cuanto a la percepción de estas tecnologías, concretamente las preocupaciones del profesorado a la hora de implementarlas, el trabajo mostró una relación negativa débil con su adopción. «Si bien el tamaño del efecto fue insignificante, abordar estas preocupaciones mediante una comunicación transparente y directrices éticas sigue siendo esencial para generar confianza entre el profesorado», resaltan los autores.
Marcos comunes en competencia digital
Como muestra la investigación, 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 la inteligencia artificial», 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 publicada por el 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 también hace hincapié en la necesidad de formaciones prácticas, contextuales y colaborativas para mejorar la alfabetización en inteligencia artificial en el profesorado catalán.
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.
En el futuro, el equipo también quiere ampliar el modelo con nuevas variables, incluir percepciones positivas sobre estas tecnologías y realizar estudios comparativos con otras regiones o países para mejorar la generalización de los resultados.
Fuente: Laura Chaparro y Rubén Permuy / uoc.edu
