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Introducción a la IA y su impacto en el empleo
(Grupo GRIAL, 2026-11-09) García-Peñalvo, Francisco José
Participación en el curso “Cómo aprovechar la Inteligencia artificial para la búsqueda de empleo”, organizado por el Servicio de Empleo y Emprendimiento (SIPPE) de la Universidad de Salamanca, con el tema “Introducción a la IA y su impacto en el empleo”, de 6 horas de duración, impartido en noviembre de 2026. En este tema se ofrece una visión divulgativa y rigurosa de la inteligencia artificial (IA), su evolución, sus fundamentos tecnológicos y sus implicaciones para el mercado laboral, prestando especial atención a las oportunidades y los desafíos que plantea para quienes buscan empleo. A partir de un recorrido histórico, se explica cómo la IA ha evolucionado hasta convertirse en una tecnología de propósito general, capaz de aprender a partir de los datos, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones. Se presentan los principales paradigmas de aprendizaje automático y se analiza la irrupción de la inteligencia artificial generativa, especialmente desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Se describen los fundamentos de los grandes modelos de lenguaje, sus posibilidades para generar contenidos y mejorar la productividad, así como sus limitaciones y riesgos: alucinaciones, sesgos, privacidad, dependencia tecnológica e impacto medioambiental. La conferencia aborda posteriormente las consecuencias de esta transformación en el empleo, destacando la creciente demanda de competencias digitales y conocimientos sobre IA. Se explica cómo funcionan los sistemas de seguimiento de candidaturas (ATS) y cómo adaptar los currículos a las ofertas laborales mediante palabras clave, evidencias de competencias y logros verificables. También se presentan estrategias para emplear la IA como apoyo en la búsqueda de empleo. Finalmente, se defiende la necesidad de una alfabetización crítica en IA que integre conocimientos tecnológicos, pensamiento crítico, responsabilidad ética y capacidad de adaptación. Frente a la aceleración del cambio tecnológico, se propone una visión de inteligencia híbrida basada en la colaboración entre personas y sistemas inteligentes, en la que el juicio humano, la supervisión y la toma de decisiones sigan siendo esenciales para el desarrollo profesional y social de las personas.
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First-Month LMS Behaviours Associated with Success in an AI-Permissive Software Engineering Course
(Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE), 2026-09-02) Vázquez-Ingelmo, Andrea; Paule-Ruiz, M. Puerto; García-Peñalvo, Francisco José; García-Holgado, Alicia
This extended abstract profiles the highest-performing behavioural cluster during the first milestone of a Software Engineering course governed by an explicit artificial-intelligence (AI) usage policy. Moodle traces from two post-AI cohorts (n = 146) yielded three clusters: an integrator group (n = 32), an intermediate group (n = 73), and an at-risk group (n = 41). Integrators achieved a higher mean milestone grade than at-risk students (6.37 versus 4.81; Hedges’ g = 0.92) and a higher pass rate (71.9% versus 44.0%). Their profile combined access volume and anticipation: they accessed theoretical materials, task specifications, rubrics, and modelling tools more often, and reached theoretical materials about ten days earlier. A logistic model based on theoretical-material volume, task volume, and task first-access timing separated integrators from the remaining students with an ROC AUC of 0.86. The results support first-month onboarding that introduces rubrics and modelling tools early, triggers early task access, uses analytics for positive recognition, and treats forum activity as a complement rather than a substitute for task- and rubric-anchored engagement.
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Asistentes de aprendizaje con inteligencia artificial en Ingeniería del Software: diseño y percepción del alumnado
(Asociación para el Desarrollo de la Informática Educativa (ADIE), 2026-09-02) García-Peñalvo, Francisco José; Conde, Miguel Ángel
Este trabajo analiza el uso de dos asistentes de aprendizaje basados en inteligencia artificial en una asignatura de Ingeniería del Software. El primero adopta una estrategia socrática y guía al alumnado mediante preguntas, pistas y reflexión progresiva. El segundo, construido con LAMB, proporciona respuestas directas fundamentadas en materiales docentes seleccionados por el profesorado. A partir de los registros de uso y de 53 respuestas anónimas, se estudian la adopción, la utilidad percibida y las preferencias de aprendizaje. Los resultados muestran que ambos asistentes fueron valorados positivamente, aunque respondieron a necesidades diferentes: el enfoque socrático favoreció el razonamiento conceptual, mientras que LAMB fue preferido para el repaso y la preparación de exámenes. Los hallazgos subrayan la necesidad de ajustar el diseño de estos sistemas al momento del aprendizaje, la presión evaluativa y las expectativas del alumnado
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REPRESENTACIONES DE LAS MINORÍAS SOCIALES EN EL CINE CONTEMPORÁNEO: UN ANÁLISIS COMPARATIVO ENTRE ESPAÑA, ARGENTINA, MÉXICO Y COLOMBIA
(Programa de Doctorado Formación en la Sociedad del Conocimiento, 2026-09-29) QUINTERO PINEDA, MARIOH PHRAMSHISCO
REPRESENTACIONES DE LAS MINORÍAS SOCIALES EN EL CINE CONTEMPORÁNEO: UN ANÁLISIS COMPARATIVO ENTRE ESPAÑA, ARGENTINA, MÉXICO Y COLOMBIA AUTOR: MARIOH PHRAMSHISCO QUINTERO PINEDA DIRECTORAS: MARÍA MARCOS RAMOS TERESA MARTÍN GARCÍA PLAN DE INVESTIGACIÓN PROGRAMA DE DOCTORADO FORMACIÓN EN LA SOCIEDAD DEL CONOCIMIENTO UNIVERSIDAD DE SALAMANCA 23 DE SEPTIEMBRE DE 2026
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Diseñando el aprendizaje híbrido: interfaces inteligentes y nuevos ecosistemas educativos
(Grupo GRIAL, 2026-10-16) García-Peñalvo, Francisco José
Conferencia magistral invitada de 1 hora y media de duración, impartida el 16 de octubre en la 14ª Edición de la Conferencia Ecuatoriana de Tecnologías de la Información & la Comunicación (TICEC 2026), celebrada en la Universidad Indoamérica (Ambato, Ecuador), el 15 y 16 de octubre de 2026. La conferencia “Diseñando el aprendizaje híbrido: interfaces inteligentes y nuevos ecosistemas educativos” plantea una revisión de lo que implica hoy hablar de educación híbrida. Ya no basta con combinar la enseñanza presencial y la online. El nuevo escenario incorpora inteligencia artificial, datos y responsabilidad, configurando ecosistemas educativos en los que personas y tecnologías interactúan de forma continua. Uno de los ejes centrales es el paso de una visión de la IA basada en la sustitución a otra centrada en el aumento de las capacidades humanas. La inteligencia híbrida se entiende como la capacidad de combinar la inteligencia humana y la artificial para alcanzar objetivos complejos y obtener resultados superiores a los que cada una podría lograr por separado. El valor, por tanto, no reside en delegar el aprendizaje en sistemas autónomos, sino en diseñar formas de colaboración en las que la IA amplíe la percepción, ayude a tomar decisiones, escale determinadas acciones y libere a las personas de tareas repetitivas, manteniendo el juicio, la creatividad y la responsabilidad en manos humanas. Esta perspectiva exige prestar especial atención a los datos educativos. Las interacciones en plataformas, los trabajos, el código, los proyectos o las señales multimodales pueden aportar información relevante, pero más datos no significan necesariamente un mejor aprendizaje. Se defiende priorizar las evidencias directamente relacionadas con el proceso educativo y reducir el uso de datos biométricos o de vigilancia cuando no sean imprescindibles. Cuanto mayor sea el grado de automatización, mayores deben ser la explicabilidad, la trazabilidad, la supervisión humana y la evaluación de posibles sesgos. Para trasladar estos principios a la práctica, se presentan tres escenarios de adopción de IA: apoyo responsable, colaboración guiada y cocreación con una declaración de uso reforzada. A medida que aumenta la autonomía de la IA, el impacto educativo y el riesgo, también debe aumentar el rigor documental, pasando de la simple declaración de uso a mecanismos de trazabilidad, auditoría, evidencia y revisión humana. La propuesta se completa con marcos como las orientaciones de la UNESCO, el AI Act europeo, el marco SAFE y el Safe AI in Education Manifesto, que sitúan la seguridad, la equidad, la transparencia y la supervisión humana como condiciones de diseño. La idea que articula toda la conferencia es: la tecnología debe adaptarse a la pedagogía y permanecer al servicio de las personas. El futuro educativo que se propone no es el de una IA que reemplaza al profesorado, sino el de ecosistemas de inteligencia híbrida en los que el docente conserva el control, dirige la colaboración humano-IA y garantiza sentido, criterio y responsabilidad.