Tres escenarios para la IA en educación: del apoyo responsable a la cocreación

dc.contributor.authorGarcía-Peñalvo, Francisco José
dc.date.accessioned2025-11-14T08:02:07Z
dc.date.issued2025-11-13
dc.description.abstractEste artículo propone una vía pragmática y proporcionada para integrar la inteligencia artificial generativa en la educación superior mediante tres escenarios graduados por autonomía, agen-cia y riesgo (apoyo responsable, colaboración guiada y cocreación con declaración reforzada) que convierten principios amplios en decisiones docentes verificables y trazables a lo largo del ciclo docente (planificación, creación de materiales, apoyo y evaluación). El hilo conduc-tor es la inteligencia artificial como complemento bajo juicio académico, nunca sustituto, con transparencia (declaración de uso y marcado de contenido sintético), verificación externa de hechos y citas, y equidad e inclusión por diseño, en coherencia con la guía de la UNESCO (visión centrada en las personas, acciones inmediatas y refuerzo de capacidades), el AI Act (Artículo 50 sobre obligaciones de transparencia y marcado), el Safe AI in Education Manifesto (supervisión humana, privacidad, precisión, explicabilidad, transparencia) y el marco SAFE (Seguridad, Ren-dición de cuentas, Justicia y Eficacia) como puente operativo entre política y aula. En el Escena-rio 1 se priorizan bajo riesgo y alta transparencia; en el 2, la iteración trazable con post-edición humana significativa; en el 3, evidencias robustas y auditoría (prompts, versiones, verificación, sesgos/idiomas, revisión humana/pares), con controles reforzados por su mayor impacto. Este gradiente se alinea con la orientación sectorial, que promueve autenticidad, agencia y propie-dad del proceso y desaconseja depender de detectores, reforzando diseños que comprueban agencia y trazabilidad. Dos instrumentos facilitan la adopción y la evaluación homogénea. Por un lado, una rúbrica transversal (veracidad y actualidad, trazabilidad, corrección de alucinacio-nes, equidad e idioma, calidad de interacción) y, por otro lado, listas de verificación por tipo de tarea. El resultado es un mapa operativo para marcar, verificar y documentar con proporciona-lidad al riesgo, que permite convertir la inteligencia artificial en oportunidad pedagógica sin ceder en rigor, justicia y responsabilidad.
dc.identifier.citationGarcía-Peñalvo, F. J. (2025). Tres escenarios para la IA en educación: del apoyo responsable a la cocreación. Education in the Knowledge Society, 26, Article e32932. https://doi.org/10.14201/eks.32932
dc.identifier.issn2444-8729
dc.identifier.urihttps://repositorio.grial.eu/handle/123456789/3249
dc.language.isoes
dc.publisherEdiciones Universidad de Salamanca
dc.subjectInteligencia artificial generativa en educación superior
dc.subjectAlfabetización crítica en inteligencia artificial
dc.subjectTransparencia y trazabilidad
dc.subjectEvaluación auténtica y agencia humana
dc.subjectGobernanza y marco normativo
dc.titleTres escenarios para la IA en educación: del apoyo responsable a la cocreación
dc.title.alternativeThree Scenarios for AI in Education: From Responsible Assistance to Co-Creation
dc.typeArticle

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