{"id":4757,"date":"2025-10-14T19:07:21","date_gmt":"2025-10-14T19:07:21","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/?p=4757"},"modified":"2025-10-15T19:19:08","modified_gmt":"2025-10-15T19:19:08","slug":"la-educacion-en-tiempos-de-inteligencia-artificial-cuestiones-para-el-debate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.ua.es\/faraonllorens\/2025\/10\/14\/la-educacion-en-tiempos-de-inteligencia-artificial-cuestiones-para-el-debate\/","title":{"rendered":"La educaci\u00f3n en tiempos de inteligencia artificial: cuestiones para el debate"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La educaci\u00f3n en tiempos de inteligencia artificial: cuestiones para el debate<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fara\u00f3n Llorens Largo, Universidad de Alicante<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Jornadas sobre IA aplicada a la docencia, especialmente en matem\u00e1ticas<\/em><br> Institut Universitari de Matem\u00e0tiques i Aplicacions de Castell\u00f3 &#8211; IMAC<br> <a href=\"http:\/\/www.uji.es\" data-type=\"link\" data-id=\"www.uji.es\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Universitat Jaume I de Castell\u00f3<\/a><br> 14 de octubre de 2025<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.uji.es\/institucional\/estructura\/instituts\/imac\/noticias\/ActivitatIA\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.uji.es\/institucional\/estructura\/instituts\/imac\/noticias\/ActivitatIA<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Guion y resumen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>0. Llueve sobre mojado<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vivimos una \u00e9poca en la que las transformaciones tecnol\u00f3gicas, ya aceleradas de por s\u00ed, se superponen, sin darnos tiempo a asimilar las anteriores. Cada nueva ola llega antes de que la anterior se haya completado. Este solapamiento de innovaciones no solo multiplica las oportunidades, sino tambi\u00e9n la confusi\u00f3n sobre qu\u00e9 est\u00e1 cambiando realmente. Ante una digitalizaci\u00f3n de las universidades, en algunos casos a\u00fan inconclusa, hemos pasado al v\u00e9rtigo de la inteligencia artificial. Este salto sin consolidar etapas puede amplificar desigualdades internas y errores estructurales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color has-link-color wp-elements-1 wp-block-paragraph\" style=\"color:#d60404\">[Conceptos: percepci\u00f3n + tecnolog\u00eda]<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>1. El ox\u00edmoron de la inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No debemos intentar definir la inteligencia artificial como la superposici\u00f3n de los dos significados: inteligencia y artificial. Debemos verla como un ox\u00edmoron, es decir, que la combinaci\u00f3n, en una misma estructura sint\u00e1ctica, de dos palabras o expresiones de significado opuesto, originan un nuevo sentido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>2. El v\u00e9rtigo de la inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El t\u00e9rmino IA se ha convertido en un mantra omnipresente, repetido con tal insistencia que amenaza con vaciarse de sentido, erosionando su capacidad para articular debates rigurosos y decisiones informadas. Entre el entusiasmo acr\u00edtico y el catastrofismo, corremos el riesgo de perder el rigor necesario para distinguir la innovaci\u00f3n aut\u00e9ntica del discurso tecno optimista y las narrativas interesadas de las grandes tecnol\u00f3gicas (con intereses creados e inmensa inversi\u00f3n a rentabilizar). Escuchar a quienes investigan desde hace d\u00e9cadas, con mirada \u00e9tica y social, es hoy m\u00e1s importante que seguir los cantos de sirena del mercado. Pero, \u00bfes realmente as\u00ed? \u00bfqu\u00e9 voces se oyen con m\u00e1s fuerza? \u00bfqu\u00e9 visi\u00f3n terminar\u00e1 imponi\u00e9ndose?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>3. La inteligencia artificial como tecnolog\u00eda<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La rama de la inteligencia artificial que actualmente ha causado tanta expectaci\u00f3n y revuelo, el aprendizaje autom\u00e1tico y la IA generativa, es una construcci\u00f3n t\u00e9cnica que combina matem\u00e1ticas, ingenier\u00eda y datos: algoritmos entrenados en infraestructuras de c\u00f3mputo masivo alimentadas por informaci\u00f3n digitalizada. Lo que ha hecho que ahora estemos hablando de ellos es fundamentalmente la actual disponibilidad de inmensas cantidades de datos (de todo tipo, metadatos, documentos\u2026). Una pol\u00edtica de datos en la universidad se vuelve, as\u00ed, una cuesti\u00f3n estrat\u00e9gica central.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>4. Tecnolog\u00eda de prop\u00f3sito general<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA es una tecnolog\u00eda de prop\u00f3sito general, y por tanto no transforma solo un sector, sino la forma misma en que todos los sectores funcionan. En nuestro caso nos preocupa el sector educativo, en concreto el universitario, en el que su impacto puede ser importante. En su momento, la separaci\u00f3n entre hardware (m\u00e1quinas de prop\u00f3sito general) y el software (programas espec\u00edfico para cada tarea) supuso un planteamiento disruptivo. En estos momentos, con un mismo software basado en IA se pueden resolver distintos tipos de problemas seg\u00fan los datos de entrenamiento. Parece que los grandes modelos de lenguaje (LLM) saben de todo. Estamos frente una nueva generaci\u00f3n de software, en cierta manera, de prop\u00f3sito general.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>5. Software de nueva generaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se avecina una nueva generaci\u00f3n de software que multiplicar\u00e1 las capacidades de los sistemas inform\u00e1ticos actuales. La universidad debe prepararse mapeando sus procesos, identificando cu\u00e1les pueden beneficiarse de la IA y c\u00f3mo. A veces bastar\u00e1 con usar herramientas ya disponibles; otras, con desarrollar soluciones sencillas o complejas seg\u00fan los datos y los sistemas implicados. Pero el criterio no debe ser la moda, sino la pertinencia y el valor a\u00f1adido educativo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color has-link-color wp-elements-2 wp-block-paragraph\" style=\"color:#d60404\">[Docencia: ense\u00f1anza + aprendizaje]<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>6. Aprendices de brujo<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nos comportamos como aprendices de brujo que manejan fuerzas que apenas comprenden. Invocamos herramientas poderos\u00edsimas sin comprender del todo sus mecanismos ni sus l\u00edmites. La IA generativa nos ofrece poder sin conocimiento, respuestas sin comprensi\u00f3n y una sensaci\u00f3n de competencia ilusoria. Democratizar el acceso a herramientas potentes no equivale a estar capacitado para su uso cr\u00edtico. Y sin ese esp\u00edritu, cualquiera puede sentirse \u201cexperto\u201d mientras repite, sin saberlo, f\u00f3rmulas ajenas, incluso cando estas no son del todo veraces.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>7. El rey va desnudo<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La irrupci\u00f3n de la IA generativa no ha creado las debilidades del sistema educativo: solo las ha hecho visibles. La evaluaci\u00f3n, concebida como control del resultado, revela ahora su fragilidad frente a modelos capaces de producir textos impecables sin aprendizaje genuino. Quiz\u00e1 el reto no sea prohibir la IA, sino repensar qu\u00e9 y c\u00f3mo evaluamos, y qu\u00e9 queremos realmente que los estudiantes aprendan.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>8. Preguntar para aprender<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aprender no es solo responder correctamente, sino tambi\u00e9n formular preguntas significativas. Los profesores deben ser conscientes del poder y las implicaciones de sus preguntas; a los estudiantes, hasta ahora solo responsables de la calidad de sus respuestas, debemos exigirles preguntas pertinentes. La educaci\u00f3n no puede reducirse a un juego de aciertos, sino que debe cultivar la capacidad de preguntar bien, que es, en \u00faltima instancia, la forma m\u00e1s profunda de pensar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>9. Abundancia de informaci\u00f3n (y desinformaci\u00f3n)<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nunca hab\u00edamos tenido tanto acceso al conocimiento ni tanta dificultad para distinguirlo del ruido y la desinformaci\u00f3n. La inteligencia artificial amplifica esa abundancia, generando contenidos plausibles pero no siempre veraces. En este contexto, educar ya no consiste en transmitir informaci\u00f3n, sino en desarrollar criterio: la capacidad de discernir, contrastar y construir sentido en medio de la saturaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>10. Evaluar menos resultados, entender m\u00e1s el camino.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El aprendizaje aut\u00e9ntico se adquiere en el proceso. Pero hasta ahora nos hemos limitado a evaluar el resultado. En una era donde las m\u00e1quinas pueden producir respuestas perfectas, lo valioso es comprender c\u00f3mo se llega a ellas. Evaluar los caminos del pensamiento, la argumentaci\u00f3n y la creatividad se convierte en la mejor defensa frente a la automatizaci\u00f3n del saber.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color has-link-color wp-elements-3 wp-block-paragraph\" style=\"color:#d60404\">[Gobernanza: \u00e9tica y responsabilidad]<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>11. Veracidad y confianza<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial generativa nos enfrenta a un nuevo r\u00e9gimen de la verdad. No todo lo falso es mentira: a menudo es simple indiferencia hacia la verdad, el <em>bullshit<\/em> que se disfraza de conocimiento. En estos momentos se est\u00e1 hablando de un nuevo t\u00e9rmino, el <em>botshit<\/em>, es decir, los contenidos generados por chatbots que pueden ser inexactos o enga\u00f1osos, y que los usuarios humanos incorporan en tareas significativas sin una verificaci\u00f3n adecuada. Cuando los contenidos se multiplican sin control, la universidad debe reafirmarse como garante de la veracidad, no por conservar un privilegio, sino por sostener el sentido mismo del conocimiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>12. El due\u00f1o de la inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Toda inteligencia artificial encarna una visi\u00f3n del mundo: la de quien define sus objetivos, selecciona sus datos de entrenamiento y modela sus aprendizajes. De la programaci\u00f3n cl\u00e1sica basada en traducimos a un lenguaje de programaci\u00f3n el conocimiento de un experto (algoritmos y sistemas expertos), pasamos a sistemas que aprenden de ejemplos (aprendizaje autom\u00e1tico) y finalmente llegamos a otros que maximizan una funci\u00f3n objetivo. La pregunta clave ya no es qu\u00e9 sabe la IA, sino qui\u00e9n decide qu\u00e9 debe saber y con qu\u00e9 fin. Eso determinar\u00e1 el modelo del mundo que tenga la IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>13. Modelos abiertos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La apertura de los modelos de IA no es solo una cuesti\u00f3n t\u00e9cnica, sino pol\u00edtica y cultural. Los sistemas abiertos permiten la auditor\u00eda, la colaboraci\u00f3n y la adaptaci\u00f3n a contextos locales. Sin ellos, el conocimiento se privatiza y se empobrece. Apostar por modelos abiertos es, por tanto, una forma de defender la autonom\u00eda intelectual y el derecho colectivo a comprender c\u00f3mo funciona el mundo digital. Estos modelos fundacionales podr\u00e1n servir a las universidades para montar asistentes inteligentes sobre ellos. Si no se dise\u00f1an estrategias espec\u00edficas que impulsen el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial de c\u00f3digo abierto, accesibles, p\u00fablicos y sin fines de lucro, la IA quedar\u00e1 en manos de unos pocos actores, limitando su potencial como herramienta equitativa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>14. Soberan\u00eda digital<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La soberan\u00eda digital de la universidad consiste en su capacidad para gobernar sus propios recursos, datos, infraestructuras y decisiones relacionadas con la tecnolog\u00eda, sin quedar subordinada a las corporaciones tecnol\u00f3gicas globales. No se trata de aislarse, sino de cooperar con equilibrio y conciencia cr\u00edtica. Si el conocimiento se convierte en propiedad privada, la universidad pierde su esencia p\u00fablica. Gobernar la IA es, hoy, proteger el conocimiento mismo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>15. La tecnolog\u00eda no es neutra<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pensar que la tecnolog\u00eda es neutral es una ingenuidad peligrosa. Cada herramienta incorpora las intenciones, valores y estructuras de poder de quienes la crean. La universidad no puede limitarse a consumir tecnolog\u00eda de forma pasiva: debe participar activamente en su dise\u00f1o, desarrollo y gobernanza. La verdadera pregunta no es si debemos usar inteligencia artificial, sino qu\u00e9 inteligencia artificial queremos, para qu\u00e9 fines y c\u00f3mo queremos utilizarla.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-color has-link-color wp-elements-4 wp-block-paragraph\" style=\"color:#d60404\">[Ep\u00edlogo]<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Manifiesto IA segura<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/manifesto.safeaieducation.org\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/manifesto.safeaieducation.org<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El Manifiesto para una IA Segura en la Educaci\u00f3n propone los principios fundamentales que garantizan que la IA se implemente en entornos educativos de manera \u00e9tica, segura y alineada con los objetivos fundamentales de la educaci\u00f3n. Estos principios se basan en la creencia de que la IA siempre debe estar al servicio de las personas, mejorando las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. La IA debe actuar como una herramienta que empodere a estudiantes, educadores e instituciones para alcanzar su m\u00e1ximo potencial, preservando al mismo tiempo la naturaleza centrada en el ser humano de la educaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La educaci\u00f3n en tiempos de inteligencia artificial: cuestiones para el debate Fara\u00f3n Llorens Largo, Universidad de Alicante Jornadas sobre IA aplicada a la docencia, especialmente en matem\u00e1ticas Institut Universitari de Matem\u00e0tiques i Aplicacions de Castell\u00f3 &#8211; IMAC Universitat Jaume I de Castell\u00f3 14 de octubre de 2025 https:\/\/www.uji.es\/institucional\/estructura\/instituts\/imac\/noticias\/ActivitatIA Guion y resumen 0. 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