Jorge Arana Varona
Más de 3.000 docentes participaron en un Foro UNIR centrado en el uso educativo de la inteligencia artificial, donde se mostraron estrategias, ejemplos y herramientas para optimizar la preparación de clases, la creación de contenidos y los procesos de evaluación.
El uso de la inteligencia artificial en educación ya no es una posibilidad futura, sino una realidad presente en miles de aulas. Sin embargo, la diferencia entre ahorrar tiempo o perderlo depende de una cuestión clave: saber formular las instrucciones adecuadas. Sobre esta idea giró el taller práctico impartido por José Manuel Sánchez Ramírez, director académico del Máster en Aplicaciones Educativas de la Inteligencia Artificial de UNIR.
Durante la sesión, el experto mostró ejemplos reales de cómo la IA puede ayudar a los docentes en tareas como la planificación educativa, la adaptación de contenidos, la creación de materiales, la evaluación o la atención a la diversidad. Todo ello a través de una metodología práctica basada en el diseño de prompts eficaces.
José Manuel Sánchez insistió desde el inicio en una idea fundamental: “La inteligencia artificial tiene que ser una herramienta que nos permita cocrear”. A su juicio, la IA no sustituye al profesor ni resuelve por sí sola los problemas educativos, sino que actúa como un apoyo capaz de potenciar el trabajo docente.
Cinco claves del Foro UNIR
- La IA no sustituye al docente: La tecnología debe complementar la labor educativa. “La inteligencia artificial tiene que ser una herramienta que nos permita cocrear”, señaló José Manuel Sánchez.
- Importancia del prompting: La calidad de las respuestas depende de las instrucciones que recibe la herramienta. “No es lo mismo buscar información que diseñar un prompt”, explicó el ponente.
- Automatización inteligente: La IA puede generar actividades, rúbricas, pruebas de evaluación, materiales visuales y adaptaciones curriculares en cuestión de segundos.
- Evaluación más eficiente: Los modelos generativos permiten diseñar instrumentos de evaluación y proporcionar retroalimentación personalizada al alumnado.
- Atención a la diversidad: La tecnología facilita la creación de recursos adaptados a estudiantes con necesidades específicas de apoyo educativo.
El prompt como nueva competencia docente
Uno de los mensajes más repetidos durante el taller fue que la relación con la inteligencia artificial debe entenderse como una conversación estructurada y no como una simple búsqueda en internet. Según explicó Sánchez, muchos docentes siguen utilizando estas herramientas como si fueran buscadores tradicionales, lo que limita enormemente sus posibilidades.
Para evitarlo, propuso una estructura basada en cinco elementos esenciales: rol, contexto, acción pedagógica, instrucciones paso a paso y reflexión crítica. Cuanto más específica sea la información proporcionada, más útil será la respuesta obtenida.
A través de varios ejemplos prácticos mostró cómo una misma herramienta puede generar cuentos educativos, pruebas diagnósticas, actividades de comprensión lectora o materiales visuales adaptados a distintos niveles educativos. La clave no está en la plataforma utilizada, sino en la calidad de las instrucciones que recibe.
“No podemos quedarnos con la primera respuesta que nos da la inteligencia artificial”, advirtió. El docente debe seguir preguntando, refinando y cuestionando los resultados para obtener contenidos realmente útiles para el aula.
Casos prácticos para primaria y secundaria
La parte central del taller estuvo dedicada a ejemplos concretos de aplicación. En Educación Primaria, el ponente mostró cómo crear cuentos personalizados sobre el ciclo del agua o los ecosistemas utilizando prompts diseñados para alumnos de una edad determinada. También enseñó a generar imágenes educativas, infografías y vídeos adaptados al nivel de comprensión de los estudiantes.
Uno de los ejemplos más llamativos consistió en pedir a la IA que elaborara una historia sobre los ecosistemas del páramo y posteriormente diseñara preguntas de evaluación vinculadas al propio relato. En apenas unos segundos, la herramienta generó tanto el contenido narrativo como la prueba diagnóstica asociada.
En Secundaria, los ejemplos se centraron en materias como Historia, Matemáticas o Biología. José Manuel Sánchez mostró cómo analizar acontecimientos históricos desde distintos puntos de vista, generar tablas comparativas o construir debates basados en metodologías socráticas.
Uno de los casos prácticos más interesantes fue el análisis de la Revolución Francesa desde la perspectiva de tres personajes distintos: un campesino, un burgués y un noble. La inteligencia artificial generó automáticamente los argumentos de cada uno y posteriormente elaboró una infografía comparativa para trabajar en clase.
Evaluar mejor y ahorrar tiempo
La evaluación ocupó una parte destacada del taller. El experto explicó que las herramientas de IA permiten diseñar pruebas diagnósticas, cuestionarios, rúbricas y listas de verificación de manera rápida y personalizada.
Más allá de la corrección automática, defendió la importancia de utilizar estas herramientas para repensar los propios procesos evaluativos. “Ya no podemos seguir haciendo lo mismo que hemos venido haciendo durante tantísimo tiempo”, afirmó al referirse a tareas tradicionales que hoy pueden ser resueltas fácilmente por la inteligencia artificial.
En este contexto, insistió en que el valor diferencial del docente está en promover habilidades cognitivas y metacognitivas, fomentar el pensamiento crítico y acompañar a los estudiantes en la interpretación de la información.
También presentó herramientas capaces de generar retroalimentación personalizada sobre trabajos entregados por los alumnos, incorporando criterios previamente definidos mediante rúbricas. Esto permite agilizar tareas administrativas sin renunciar al seguimiento individualizado.
Inclusión y atención a la diversidad
Otro de los bloques destacados estuvo dedicado al Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) y a la adaptación de contenidos para estudiantes con necesidades educativas específicas. Sánchez explicó cómo la inteligencia artificial puede ayudar a generar materiales ajustados a distintos perfiles de aprendizaje.
Entre los ejemplos presentados figuraban adaptaciones para alumnado con TDAH o con dificultades visuales y auditivas, incorporando recomendaciones metodológicas, tiempos ajustados y recursos específicos.
“El primer principio es no hacer daño”, recordó el ponente al hablar de inclusión. Por ello, defendió la necesidad de utilizar la tecnología desde una perspectiva ética, evitando sesgos y garantizando que todos los estudiantes puedan beneficiarse de estas herramientas.
La IA, explicó, puede convertirse en una aliada para personalizar el aprendizaje, pero siempre bajo la supervisión y el criterio profesional del docente.
Herramientas para el aula
El taller concluyó con una demostración práctica de diferentes aplicaciones orientadas al trabajo docente. Entre ellas destacó EdutekaLab, una plataforma capaz de generar planes de clase, rúbricas o actividades a partir de simples instrucciones.
También presentó NotebookLM, la herramienta desarrollada por Google que permite cargar documentos, vídeos o materiales de referencia para generar resúmenes, presentaciones, mapas conceptuales o preguntas de evaluación basadas exclusivamente en esas fuentes.
Por último, mostró aplicaciones especializadas en generación de feedback y planificación didáctica, capaces de analizar trabajos del alumnado y proporcionar sugerencias personalizadas a partir de criterios previamente definidos.
La conclusión del taller fue clara: la inteligencia artificial no elimina la necesidad del docente. Al contrario. Cuanto más potentes son las herramientas, más importante resulta contar con profesionales capaces de utilizarlas con criterio pedagógico, pensamiento crítico y una visión centrada en el aprendizaje.
- Facultad de Ciencias de la Educación y Humanidades
