La IA en formación requiere de un marco integral de competencias

La inteligencia artificial se ha consolidado como un agente disruptivo en la transformación digital de las universidades, impulsando nuevas formas de enseñanza, evaluación y gestión académica. Representa, tanto una oportunidad estratégica, como un desafío estructural para las universidades. De hecho, su integración efectiva requiere de políticas educativas claras, inversión en formación docente, evaluación crítica de sus aplicaciones, y una gobernanza algorítmica ética que garantice inclusión, equidad y calidad educativa.

Según el documento de trabajo «Los retos de la IA en la educación superior y las respuestas institucionales», publicado por UNESCO IESALC, aunque la IA ofrece oportunidades significativas para la transformación pedagógica y administrativa, las Instituciones de Educación Superior (IES) tienen lagunas críticas para prepararse y responder eficazmente a esta realidad. Sus autoras, Arianna Valentini y Apel Blancas, defienden la necesidad urgente de desarrollar un marco integral de competencias de IA adaptado específicamente al contexto de la enseñanza superior.

Competencias por igual

La metodología del informe incluyó una revisión bibliográfica de enero de 2021 a agosto de 2024, complementada con un ejercicio de evaluación de las iniciativas relacionadas con la IA en 16 instituciones de educación superior en cinco regiones de la UNESCO. El documento supone un sólido análisis basado en pruebas, que diagnostica los retos actuales de la educación superior y sostiene que la cuestión no es si la IA transformará la educación superior, sino si las Instituciones IES están realmente preparadas para guiar esta transformación de forma responsable.

Existe una simbiosis muy clara entre inteligencia artificial y universidad

Existe un importante déficit de competencias entre los estudiantes y el profesorado, respuestas institucionales fragmentadas ante la IA y ausencia de un marco global adaptable a la educación superior. Sólo con la adopción de un marco de competencias sistemático y exhaustivo en materia de IA, las universidades podrán desempeñar su papel esencial en la preparación de una nueva generación de graduados con el fin de que tengan una participación significativa en una sociedad que estará integrada en la IA.

Modelo de enseñanza y aprendizaje

Para Ángel Arias Hernández, rector de la Universidad Carlos III de Madrid, quien participó meses atrás en una mesa de análisis y debate sobre «La inteligencia artificial y la sociedad», la universidad es formación y generación de conocimiento, además de transmisión, por tanto hay una simbiosis muy clara entre inteligencia artificial y universidad.

El rector considera que las universidades cuentan con métodos muy importantes en el ámbito de la investigación, la docencia y la empleabilidad, hasta el punto de que dentro del ámbito de la formación, la IA ha llegado para cambiar ese paradigma de modelo de enseñanza y aprendizaje. «El hecho de tener acceso a un conjunto de herramientas desarrolladas para la formación, permite a las universidades hacer hincapié en una formación de más alto nivel, más integral, y en la que los estudiantes universitarios sean más conscientes de esa capacidad de tener un juicio crítico a la hora de aplicar conocimiento» concluye.

Prevenir los sesgos en la IA

Las herramientas de IA pueden ayudar al estudiante con discapacidad visual o auditiva. Pueden permitir la inclusión lingüística y brindar apoyo emocional y práctico. Mediante el uso de plataformas en línea, pueden identificar patrones en la progresión del alumnado, recopilando, analizando e informando mediante datos sobre el aprendizaje, la enseñanza y la evaluación.

Sin embargo, existen también riesgos en el uso de la IA en la educación que están asociados a cómo son diseñadas todas y cada una de las herramientas implicadas, ya que en ese proceso pueden llegar a ser transmisoras de sesgos. Así lo subraya la catedrática de Ética y Filosofía Política Adela Cortina en su libro ¿Ética o ideología de la inteligencia artificial? donde pone de manifiesto que dado que los datos para elaborar los algoritmos se extraen de determinadas poblaciones pero luego se extienden y aplican a muchos otros lugares, pueden llevar a crear auténticas disfunciones. “Existen sesgos en los algoritmos de los cuales se toman decisiones, lo cual no garantiza una educación inclusiva y de calidad”, señala la experta.

Algunas instituciones pioneras ya implementan plataformas que aplican evaluación en tiempo real y análisis continuo de datos, lo cual permite a los centros educativos monitorizar resultados y corregir ciertas desviaciones. Entre las estrategias más destacadas está la auditoría independiente de algoritmos y la formación de los equipos de desarrollo en principios de IA responsable. Dicha visión integral al aplicar la ética y al abordar los sesgos en la IA educativa mantienen los principios éticos de transparencia, equidad, privacidad, supervisión humana y alfabetización digital, partiendo de que es necesario formar a docentes y estudiantes para que comprendan cómo funciona la IA y puedan detectar sesgos. Esto fomenta una cultura tecnológica responsable que garantiza que cada decisión automatizada respete la diversidad, la inclusión y la privacidad del alumnado.