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Estrategias para gestionar el uso de la inteligencia artificial en la práctica docente
(Grupo GRIAL, 2026-02-03) García-Peñalvo, Francisco José
Conferencia plenaria invitada de 1 hora de duración impartida en las VIII Jornadas de Experiencias Docentes de la Universitat de les Illes Balears, celebradas el 3 de febrero de 2026 en el edificio Gaspar Melchor de Jovellanos, Palma de Mallorca.
Se plantea un marco práctico para gestionar el uso de la inteligencia artificial generativa (IAGen) en docencia, partiendo de una aclaración conceptual: la IA se entiende como sistemas que actúan con cierto grado de autonomía para lograr objetivos, mientras que la IAGen se centra en la producción de contenidos sintéticos inéditos (texto, imagen, audio, vídeo, código, etc.) mediante modelización generativa. A partir de ahí, se subraya que la educación ya convive con contenidos generados automáticamente difíciles de atribuir con certeza, lo que alimenta debates (a veces polarizados) sobre integridad, evaluación y aprendizaje.
Uno de los ejes es reducir la discusión “prohibir vs permitir” y moverla hacia cómo usar estas herramientas con sentido pedagógico: no tanto “cómo evitar que el estudiantado engañe”, sino cómo incorporarlas de manera que se aprenda. Para ello, se destacan riesgos bien conocidos, como las alucinaciones y la fabricación de información plausible pero falsa, y el “mito de la muerte de la originalidad”: la IAGen puede producir trabajos “originales” que no son copias, pero tampoco expresan autoría genuina, favoreciendo el trabajo superficial si se usa de forma acrítica. En coherencia, se apunta a que existe consenso institucional en considerar plagio el texto totalmente generado por IA sin reconocimiento y se propone una respuesta regulatoria y ética basada en declarar el uso. Se ofrecen pautas concretas de reconocimiento (qué herramienta, con qué propósito, iteraciones, qué se incorpora y cómo se adapta), junto con la idea de que la alfabetización crítica no es solo “saber usar”, sino usar con juicio dentro de valores académicos.
El núcleo propositivo articula un cambio de paradigma: del reemplazo al aumento, entendiendo la IA como “instrumento” que docentes y estudiantes dirigen para potenciar el aprendizaje, y defendiendo ecosistemas híbridos donde la IA potencia la inteligencia humana en lugar de sustituirla. En esa línea, se introduce la colaboración persona-IA como aumento de metas, percepción/interpretación, acción y decisión, siempre con supervisión humana. Se recuerda además el valor educativo del proceso de interacción (prompts y diálogo): el proceso puede ser tan importante como el resultado.
Para operativizarlo, se proponen tres escenarios graduados por autonomía, agencia y riesgo: (1) apoyo responsable (IA como soporte al trabajo docente), (2) colaboración guiada (IA integrada en actividades con estudiantes) y (3) cocreación con declaración reforzada (estudiantes usando IA para aprender). En los tres aparecen principios recurrentes: transparencia (definir usos aceptables/obligatorios y cómo declararlos), privacidad, equidad (accesos desiguales), sostenibilidad (licencias/recursos) y evaluación auténtica centrada en el proceso, evitando confianza ciega en detectores y usando evidencias (vivas, trabajo en clase, iteraciones, entregas incrementales…). Todo ello se encuadra en marcos de referencia (UNESCO, AI Act, SAFE y el Safe AI in Education Manifesto) para asegurar una adopción segura, responsable y alineada con fines educativos.
Visibilizar el ecosistema de políticas abiertas para democratizar el conocimiento
(Octaedro, 2025-10-01) Coria Tinoco, Raúl; Delgado Fabián, Mónica; García-Peñalvo, Francisco José; Glasserman-Morales, Leonardo David; González-Pérez, Laura Icela; Rodríguez Palacios, Sara María del Patrocinio; Sánchez Reyes, Miriam Guadalupe; Tenorio-Sepúlveda, Gloria Concepción; Valencia González, Gloria Clemencia; Valenzuela Arvizu, Siria Yahaira; Viñoles Cosentino, Virginia
En una era de constante cambio, es esencial potenciar el acceso abierto al conocimiento para transformar la educación y la ciencia a nivel global. Ante la falta de transparencia y espacios que canalicen información sobre políticas de acceso abierto surge el Observatorio OPALO (Open Policies for ALl Observatory), que busca mejorar la transparencia y fomentar un ecosistema inclusivo, accesible y equitativo. Su meta es identificar brechas, buenas prácticas y oportunidades para desarrollar políticas que faciliten el acceso a recursos educativos y científicos, especialmente en regiones en desarrollo. El impacto esperado incluye: a) en educación, promo-ver el acceso igualitario a recursos abiertos mediante tecnologías emergentes y metodologías colaborativas; b) en ciencia, impulsar la colaboración global y la reproducibilidad científica a través de políticas de acceso libre y el intercambio de datos; c) en gobernanza, fomentar políticas basadas en evidencia y desarrollar infraestructuras de datos accesibles; y d) crear un modelo de madurez del conocimiento abierto que permita a las instituciones autoevaluarse y mejorar sus prácticas. El equipo, conformado por profesionales de Colombia, España y México, cuenta con experiencia interdisciplinar en ingeniería sostenible, tecnología educativa, ciencia abierta y políticas de conocimiento. Su enfoque en metodologías transformadoras y soluciones accesibles, así como su participación en iniciativas internacionales como la Cátedra UNESCO/ICDE, asegura un impacto global, inclusivo y sostenible.
Support for specific training plans in the Algerian university system: new teachers and online teaching
(Editorial Comares, 2022-01-01) López-Aguado, Mercedes; Hoyuelos Álvaro, Francisco Javier; García-Peñalvo, Francisco José
Project PAPER. Support for specific training plans in the Algerian university system: new teachers and online teaching
Los datasets en abierto y su aportación al impacto social de la ciencia
(Ediciones Universidad de Salamanca, 2025-11-01) Blázquez, Paloma G.; Mangas-Vega, Almudena; García-Peñalvo, Francisco José
Los datasets en abierto se han consolidado como una herramienta clave dentro de la ciencia abierta por su potencial para generar impacto más allá del ámbito académico; y, a su vez, como aportación y/o publicación científica susceptible de ser evaluada en convocatorias regionales y nacionales. Este trabajo presenta un estudio de caso centrado en los repositorios institucionales de las universidades públicas de Castilla y León, con el objetivo de analizar el alcance de estos conjuntos de datos no solo como análisis, sino también en términos de visibilidad e impacto social. A partir de métricas de uso (visitas, descargas) y altmétricas disponibles (PlumX, Dimensions), se observa una presencia incipiente pero significativa en términos de reutilización social y académica. Se analiza también la alineación con los principios FAIR, así como las posibilidades que estos datasets ofrecen para la innovación ciudadana, la mejora de políticas públicas o la educación informal. Finalmente, se discuten posibles líneas de acción para favorecer la comunicación, la visibilidad y la reutilización de los datos de investigación en abierto como vía para potenciar su impacto social.
Analíticas del aprendizaje basadas en datos e inteligencia artificial en la educación superior: una revisión sistemática
(IEEE, 2025-09-29) González-Pérez, Laura Icela; García-Peñalvo, Francisco José; Argüelles-Cruz, Amadeo José
La integración responsable de la inteligencia artificial en la educación (IAED) ofrece una oportunidad estratégica para alinear los entornos formativos con los principios de la Sociedad 5.0, potenciando la sinergia humano-tecnología en favor de una educación de calidad y del bienestar social. Este estudio presenta una revisión sistemática de 36 artículos arbitrados (2021–2025), centrados en aplicaciones educativas que emplean analíticas de aprendizaje (LA) con enfoques data-driven e integran modelos de Machine Learning (ML) como parte de su evidencia empírica. En cada estudio se identificaron tres elementos clave: el contexto de aplicación de la IAED, el enfoque data-driven adoptado y el modelo de ML utilizado. Los hallazgos revelan una desconexión entre los modelos de IA empleados y los datos educativos, los cuales, en muchos casos, se reducen a logs de acceso a calificaciones capturadas manualmente, que no permiten medir procesos cognitivos de manera profunda. Esta limitación compromete tanto la capacidad de los modelos ML para entrenarse de manera efectiva como su utilidad para ofrecer intervenciones pedagógicas útiles, como pueden ser rutas de aprendizaje personalizadas, retroalimentación en tiempo real, detección temprana de dificultades y seguimiento y visualización. Otro hallazgo relevante es la ausencia de marcos psicopedagógicos integrados a estándares de calidad y de gobernanza de datos, indispensables para avanzar hacia enfoques prescriptivos y éticos, coherentes con las metas de aprendizaje. Se recomienda que los líderes educativos promuevan aplicaciones de IAED sustentadas en marcos de gestión de datos y ética, asegurando métricas válidas y confiables que impulsen una educación más equitativa e inclusiva.