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Lo que el estudiantado universitario necesita saber —y lo que realmente sabe— sobre la inteligencia artificial generativa

Rismanchian, S., Razia Babar, E. T., & Doroudi, S. (2026). What undergraduate students need to know and actually know about generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, artículo 100554. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100554

Este artículo analiza la alfabetización en inteligencia artificial generativa (GenAI) entre estudiantes de pregrado, un tema crítico dada la rápida adopción de herramientas como ChatGPT desde su lanzamiento en 2022.

Los autores proponen un marco teórico integral para evaluar la alfabetización en GenAI, que combina tres tipos de conocimiento conceptual: las bases de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), sus capacidades y limitaciones, y su impacto social. Este marco se utiliza para desarrollar una encuesta validada que incluye ítems de conocimiento y percepciones, diseñada con revisión de expertos y modelado de teoría de respuesta al ítem (IRT) para asegurar su rigor metodológico.

Mediante dos estudios complementarios realizados en Estados Unidos —uno con estudiantes de cursos universitarios en una gran universidad pública de investigación (R1) y otro con una muestra nacional reclutada en línea— los autores investigan cuánto saben realmente los estudiantes sobre GenAI y cómo calibran sus percepciones sobre estas herramientas. Los resultados muestran que aproximadamente el 60% de los estudiantes usan chatbots de IA semanal o diariamente, pero muchos sobreestiman las capacidades de estos sistemas, especialmente en tareas que requieren razonamiento o cálculo, y tienden a antropomorfizarlos o tratarlos como simples motores de búsqueda.

Los hallazgos indican además que los estudiantes con formación en ciencias de la computación y aquellos que usan con mayor frecuencia estas herramientas obtienen puntajes de conocimiento más altos, aunque esto no garantiza una percepción exacta de sus capacidades. Un hallazgo clave es que un mayor conocimiento conceptual se asocia con una menor sobreestimación de las capacidades de los sistemas de IA generativa, lo que sugiere que las iniciativas educativas deben ir más allá del uso instrumental de las herramientas y abordar profundamente los conceptos fundamentales, las limitaciones técnicas y las implicaciones sociales de la IA.

La investigación identifica 5 dimensiones clave de alfabetización en GenAI necesarias para un estudiante actual:

  • Conocimiento Técnico: Cómo funcionan los modelos (tokens, predicción probabilística).
  • Uso Práctico: Ingeniería de prompts y aplicaciones académicas.
  • Evaluación Crítica: Identificar alucinaciones, sesgos y limitaciones.
  • Ética y Responsabilidad: Plagio, derechos de autor y privacidad.
  • Impacto Social: Cómo la IA afecta al mercado laboral y a la sociedad.

Habilidades clave que diferencian a los usuarios avanzados de inteligencia artificial (IA) de los demás en 2026

Horsey, Julian. “The AI Skills That Set Top Users Apart in 2026.” Geeky Gadgets, 26 de enero de 2026. https://www.geeky-gadgets.com/ai-power-users-skill/.

La principal habilidad que diferencia a quienes usan bien la inteligencia artificial de quienes solo la “prueban” no es saber escribir prompts largos ni conocer muchas herramientas, sino saber guiar a la IA paso a paso. Es decir, entender qué se quiere conseguir, evaluar la respuesta de la IA y ajustar la petición hasta llegar a un resultado útil.

Muchas personas creen que, si la IA no da una buena respuesta a la primera, es culpa de la herramienta. Sin embargo, los usuarios avanzados hacen algo distinto: reformulan, concretan, corrigen y afinan. Por ejemplo, si la IA ofrece un texto demasiado técnico, piden que sea más divulgativo; si es muy general, solicitan ejemplos; si se desvía del tema, la redirigen. Este proceso de diálogo continuo es lo que el artículo llama refinamiento de la intención.

El texto también explica que no toda la IA se usa de la misma manera. A veces funciona mejor como una herramienta, similar a una calculadora o un corrector, cuando sabemos exactamente qué queremos (por ejemplo, resumir un texto o traducirlo). Otras veces conviene tratarla como un colaborador, casi como un compañero de trabajo, cuando estamos explorando ideas, escribiendo, planificando o resolviendo problemas complejos. Saber cuándo usar cada enfoque marca una gran diferencia en los resultados.

Otro punto clave es que usar bien la IA no significa delegarlo todo, sino mantener el control humano. Los usuarios avanzados no aceptan automáticamente lo que la IA produce: revisan, cuestionan, contrastan y deciden qué sirve y qué no. En este sentido, la IA amplifica las capacidades humanas, pero no sustituye el criterio, la experiencia ni el pensamiento crítico.

El artículo subraya que esta habilidad será cada vez más importante en el ámbito profesional y académico. No se trata de ser experto técnico, sino de aprender a comunicarse mejor con sistemas inteligentes, algo que afecta a la escritura, la investigación, la gestión, la docencia o las bibliotecas. Quien domine esta interacción podrá trabajar de forma más eficiente, creativa y consciente.

El desafío de la IA: cómo el profesorado universitario evalúa el presente y el futuro de la educación superior en la era de la IA.

Rainie, Lee y American Association of Colleges and Universities. The AI Challenge: How College Faculty Assess the Present and Future of Higher Education in the Age of AI. Imagening the Digital Future Center (Elon University), 2026.

Direct to Full Text Report (26 pages; PDF)

Charts (23 pages; PDF)

Methodology and Topline (21 pages; PDF)

El informe colaborativo del Imagining the Digital Future Center y la American Association of Colleges and Universities presenta los resultados de una encuesta nacional realizada entre más de 1.000 profesoras y profesores universitarios sobre cómo la inteligencia artificial generativa (IA) está afectando la enseñanza, el aprendizaje y la integridad académica en la educación superior actual

El hallazgo más contundente es la preocupación generalizada del profesorado sobre la influencia de la IA en el pensamiento crítico y la honestidad académica: un 95 % de los docentes encuestados cree que las herramientas de IA generativa pueden incrementar la dependencia de los estudiantes en estas tecnologías y debilitar sus habilidades críticas, y una gran mayoría señala que han observado un aumento de problemas de integridad académica desde que estas herramientas se han popularizado. Muchos profesores piensan que estos cambios impactan directamente en la misión fundamental de la educación superior, poniendo en riesgo tanto la calidad del aprendizaje como el valor de los títulos universitarios.

No obstante, el informe también reconoce un reconocimiento creciente del potencial positivo de la IA, especialmente en aspectos relacionados con la personalización del aprendizaje y la eficiencia en ciertos procesos educativos. Un porcentaje significativo de docentes ya incluye temas de alfabetización en IA —como sesgos, privacidad y ética— en sus clases y muchos han desarrollado políticas explícitas sobre el uso aceptable de IA en los trabajos académicos. Los resultados destacan, además, que la mayoría de las instituciones todavía no están bien preparadas para implementar la IA de manera efectiva, y que existe una fragmentación en las políticas institucionales. En conjunto, el informe plantea que el desafío no radica en si la IA transformará la educación superior, sino en cómo las universidades encauzarán ese cambio para fortalecer el aprendizaje, la integridad y los valores educativos fundamentales.

Datos clave:

  1. Alcance de la encuesta

Más de 1.000 profesores universitarios participaron a nivel nacional.

Evaluó el uso, percepción y políticas relacionadas con la inteligencia artificial generativa (IA) en la enseñanza.

  1. Preocupaciones principales

95 % de los docentes cree que la IA puede debilitar el pensamiento crítico de los estudiantes.

Mayoría observa un incremento en problemas de integridad académica desde la popularización de la IA.

Temor a que la IA afecte la calidad del aprendizaje y el valor de los títulos universitarios.

  1. Reconocimiento del potencial

La IA puede personalizar el aprendizaje y mejorar la eficiencia en tareas educativas.

Muchos docentes incorporan alfabetización en IA, incluyendo ética, sesgos y privacidad.

Se desarrollan políticas explícitas sobre el uso aceptable de IA en trabajos académicos.

  1. Desafíos institucionales

La mayoría de las universidades no están completamente preparadas para integrar la IA de manera efectiva.

Existen diferencias importantes entre instituciones en cuanto a políticas y regulaciones sobre IA.

  1. Conclusión

La IA transformará la educación superior, pero el reto real es cómo las universidades guían esta transformación para proteger la integridad académica y mejorar el aprendizaje.

Las bibliotecas están en la primera línea de la alfabetización equitativa en inteligencia artificial

De Brasdefer, María. Libraries at the Frontline of Equitable AI Literacy. International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA), 30 de octubre de 2025.

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Se presenta una visión estratégica sobre cómo las bibliotecas pueden responder a la transformación digital impulsada por la IA al empoderar a las comunidades con habilidades críticas y reflexivas. Impulsa un modelo de alfabetización que combina teoría, práctica y valores éticos, reconociendo a las bibliotecas como agentes clave para garantizar que la transición hacia sociedades influenciadas por la IA sea inclusiva y equitativa.

Libraries at the Frontline of Equitable AI Literacy, explora el papel clave que las bibliotecas desempeñan en la promoción de la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en sus comunidades. Centrándose en el proyecto Media and Information Literacy for Societal Resilience (MILSR), también conocido como Supercharged by AI, el texto describe cómo esta iniciativa fortaleció la resiliencia informativa de bibliotecas y usuarios en 10 países europeos durante 18 meses, desde diciembre de 2023 hasta mayo de 2025.

Esta iniciativa se desarrolló mediante exposiciones y talleres diseñados para dotar a los participantes de habilidades, herramientas y recursos que les permitan entender y navegar en un ecosistema de información cada vez más influido por la IA.

El documento contextualiza el proyecto dentro de los desafíos contemporáneos: la inteligencia artificial está profundamente integrada en la creación y difusión de información, lo que modifica radicalmente los entornos mediáticos y plantea nuevos retos para la ciudadanía y los profesionales de la información. Frente a esto, las bibliotecas se posicionan como espacios seguros y accesibles, donde personas de todas las edades pueden desarrollar competencias críticas sobre la IA, comprender sus implicaciones y aprender a interactuar con herramientas inteligentes de manera responsable. El informe resalta que la alfabetización mediática tradicional ya no es suficiente sin un componente explícito de comprensión de la IA, dado que esta tecnología influye tanto en los contenidos como en los canales de distribución.

Además de describir los objetivos y alcance del proyecto MILSR, el informe incluye análisis de enfoques pedagógicos y experiencias prácticas que se implementaron en distintas bibliotecas europeas participantes. Estas actividades combinaron exposiciones informativas con talleres interactivos que permitieron a los usuarios explorar casos reales de uso de la IA, identificar riesgos —como la desinformación— y reconocer oportunidades para aplicar estas tecnologías de forma ética y beneficiosa. El documento enfatiza que la alfabetización en IA no debe limitarse a la tecnología en sí misma, sino que debe integrarse dentro de un marco más amplio de alfabetización mediática e informacional, donde las bibliotecas actúan como facilitadoras del acceso equitativo al conocimiento.

El desafío de la desinformación: reconstruir la confianza en el mundo de la posverdad

Evidence for Democracy. “The Misinformation Challenge: Rebuilding Trust in a Post-Truth World.” Evidence for Democracy (E4D), 19 de enero de 2026.

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La investigación aborda la creciente amenaza que representan la desinformación y la información errónea (“misinformation”) para la democracia en Canadá. Partiendo de la evaluación oficial de la Comisionada de Interferencia Extranjera, que identifica la desinformación como el mayor riesgo existencial para la democracia canadiense contemporánea, el informe profundiza en las causas, manifestaciones y efectos de este fenómeno en el contexto político y social del país.

El estudio señala que la desinformación está siendo impulsada por una combinación de factores tecnológicos y sociales: el auge de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, un ecosistema digital poco regulado dominado por grandes plataformas, y agentes hostiles tanto internos como externos que explotan estos espacios para difundir narrativas falsas. Estas dinámicas no solo alimentan la polarización política y socavan la confianza en instituciones públicas, sino que también tienen consecuencias concretas para comunidades vulnerables, incluidas amenazas de violencia, discriminación y exclusión social.

Además, el informe destaca que las respuestas legislativas y políticas del gobierno canadiense han sido fragmentadas y lentas frente al rápido crecimiento de estas nuevas formas de desinformación, con intentos de regulación amplia enfrentando desafíos constitucionales y resistencia política. Frente a este panorama, la investigación propone un enfoque multifacético: medidas regulatorias claras sobre contenido generado por IA, mayor transparencia algorítmica en plataformas digitales, la creación de un organismo federal de supervisión y una inversión sostenida en alfabetización mediática digital para reforzar la resiliencia ciudadana y reconstruir la confianza pública en procesos democráticos e instituciones.

En síntesis, el informe de E4D destaca que la desinformación no es un problema superficial de “noticias falsas”, sino un fenómeno profundo que erosiona la confianza pública, distorsiona el diálogo cívico y pone en riesgo la integridad de la democracia, requiriendo respuestas coordinadas que combinen regulación, educación pública y rendición de cuentas de las plataformas tecnológicas.

Anthropic y Teach For All lanzan una iniciativa global de capacitación en IA para educadores

Anthropic. “Anthropic and Teach For All launch global AI training initiative for educators.” Anthropic News, 21 de enero de 2026. https://www.anthropic.com/news/anthropic-teach-for-all

Anthropic, la compañía de inteligencia artificial detrás del asistente Claude, se ha asociado con Teach For All, una red global de organizaciones educativas, para poner en marcha una iniciativa de formación en IA destinada a docentes de todo el mundo. Esta colaboración, denominada AI Literacy & Creator Collective (LCC), pretende dotar de herramientas de inteligencia artificial y competencias prácticas a más de 100 000 profesores y exalumnos de la red, que abarca 63 países y más de 1,5 millones de estudiantes en escuelas con recursos limitados.

A diferencia de otros programas en los que los educadores son simples usuarios de tecnología, esta iniciativa sitúa a los docentes como co-creadores activos en el diseño y la adaptación de la IA a contextos educativos reales. Anthropic proporcionará acceso a Claude y otros recursos, y los profesionales de la educación ofrecerán retroalimentación directa para influir en la evolución del producto. Según la CEO de Teach For All, Wendy Kopp, es fundamental que los propios docentes ayuden a definir cómo se utiliza y diseña la IA para avanzar hacia resultados educativos más equitativos.

El programa está estructurado en tres componentes principales. El primero es la AI Fluency Learning Series, una serie de sesiones en directo sobre competencias IA y aplicaciones en el aula; el segundo es Claude Connect, un espacio continuo donde más de 1 000 docentes de más de 60 países comparten casos de uso, ideas y experiencias; y el tercero es Claude Lab, un entorno de laboratorio donde docentes con acceso a Claude Pro pueden experimentar, recibir asesoría mensual de Anthropic y participar directamente en la hoja de ruta del producto.

Ya hay ejemplos prácticos del impacto inicial de esta colaboración: docentes en Liberia han creado currículos interactivos de educación climática con herramientas generadas por IA, profesores en Bangladesh han desarrollado una app gamificada para reforzar habilidades matemáticas de alumnos de secundaria, y educadores en Argentina están diseñando espacios digitales interactivos alineados con sus programas escolares. Además, esta alianza se suma a otras iniciativas educativas de Anthropic, como pilotos nacionales de IA en Islandia y programas colaborativos en Ruanda y Estados Unidos, con el objetivo de garantizar que comunidades de todos los contextos puedan beneficiarse del potencial de la inteligencia artificial en la educación.

Las bibliotecas espacios comunitarios seguros, inclusivos y esenciales más allá de los libros

Ferreira, Beatriz. “Are Toronto Libraries the City’s Most Underrated Third Space?” Now Toronto, January 2026. https://nowtoronto.com/culture/are-toronto-libraries-the-citys-most-underrated-third-space/

Las bibliotecas públicas de Toronto han recibido recientemente atención en redes sociales por parte de residentes que las elogian no solo como lugares para tomar prestados libros, sino como espacios comunitarios seguros, inclusivos y esenciales para la vida urbana. Los usuarios comparten experiencias personales donde las bibliotecas fueron refugios en la infancia, espacios de pertenencia para personas marginadas o lugares de actividades y aprendizaje que han marcado momentos significativos de sus vidas. Este debate surge en un contexto donde encontrar “espacios terceros” —lugares públicos distintos al hogar y al trabajo— se percibe cada vez más escaso.

Representantes de la Toronto Public Library (TPL) han respondido a estas apreciaciones recordando que sus sucursales están diseñadas para ser puntos de encuentro abiertos a todos, ya sea para estudiar, socializar, buscar tranquilidad, o participar en programas y actividades. En 2024, las bibliotecas de la ciudad recibieron cerca de 45 millones de visitas, dividiéndose en 13,4 millones en persona y 31,5 millones en formato digital, y el 81 % de los habitantes de Toronto utiliza servicios de la TPL. Además, se registraron 28 millones de préstamos de materiales y más de 750 000 asistentes a programas presenciales, con otros 23 000 accesos en línea.

Más allá de los libros, la TPL ofrece una amplia gama de recursos que fortalecen su papel como espacio comunitario: acceso gratuito a wi-fi y ordenadores, salas virtuales, impresión, centros de innovación digital, materiales en más de 40 idiomas y millones de libros electrónicos y audiolibros disponibles para descarga. Las bibliotecas también brindan herramientas educativas y de desarrollo profesional, como cursos de LinkedIn Learning, apoyo para emprendedores, clubes de lectura, talleres de escritura y programas sobre clima o inteligencia artificial. Esta variedad de servicios refuerza la idea de que las bibliotecas funcionan como polos sociales multifuncionales en una ciudad donde los espacios públicos gratuitos para reunirse, aprender y compartir siguen siendo valiosos.

Guía de mejores prácticas para el uso de inteligencia artificial (IA)

Budlong, Jeff. 2025. “Library Provides AI Best Practices Guide for Campus Learners.” Inside Iowa State, November 19, 2025. https://www.inside.iastate.edu/article/2025/11/19/library-provides-ai-best-practices-guide-campus-learners.

La University Library de Iowa State University publicó una guía de mejores prácticas para el uso de inteligencia artificial (IA) destinada a estudiantes, profesores y personal del campus, respondiendo a la creciente demanda de orientación en torno al uso ético y responsable de estas tecnologías. La iniciativa surgió tras múltiples solicitudes de la comunidad académica, y se ha concretado en un LibGuide titulado Everyday AI: Best Practices for Using AI, que forma parte de una colección de más de 300 guías sobre temas que van desde evaluación de revistas hasta producción de podcasts. Este recurso digital cubre nociones esenciales sobre IA, ofreciendo definiciones, herramientas para evaluar herramientas de IA, estrategias para analizar la información generada automáticamente y enfoques para reconocer sesgos algorítmicos.

La guía está estructurada en siete secciones temáticas que buscan proporcionar una comprensión sólida de cuándo y cómo usar IA de forma apropiada dentro del contexto académico. Entre estos temas figuran: qué es importante saber sobre la IA, cómo evaluar herramientas de IA en investigaciones, consejos para revisar la salida de los sistemas automatizados, cuestiones relacionadas con sesgo algorítmico y el impacto social y medioambiental de estas tecnologías, así como recomendaciones específicas para el uso de IA en el contexto de Iowa State y cómo citar y divulgar su empleo en trabajos académicos.

Un elemento central de la guía es el énfasis en la alfabetización informacional más que en enseñar el uso de herramientas específicas. Según la bibliotecaria de instrucción Kate Garretson, el objetivo es animar a los usuarios a pensar críticamente sobre la IA y no depender exclusivamente de respuestas automatizadas sin cuestionarlas. Para ello, la guía propone preguntas clave que los usuarios deben hacerse antes de emplear IA: cómo se está usando, por qué se está usando y si debería usarse en esa situación, fomentando así la reflexión sobre si el uso de la IA podría socavar el propio proceso de aprendizaje o investigación.

Además, la guía incorpora el método SIFT (Stop, Investigate, Find better coverage, Trace it back) para evaluar la credibilidad y precisión de la información encontrada en línea, no solo la generada por IA, incentivando la verificación rigurosa de las fuentes y la trayectoria de las afirmaciones. Otra parte fundamental trata de cómo citar y declarar el uso de IA en trabajos académicos: aunque la mayoría de estilos y revistas no consideran a las herramientas de IA como autoras formales, sí recomiendan que se identifique el nombre del sistema utilizado, cómo se empleó y se asuma la responsabilidad por cualquier resultado derivado de su uso.

La guía también aborda aspectos de seguridad y protección de la información, señalando que datos clasificados como “moderados” o más sensibles por las políticas universitarias no deben ingresarse en productos de IA a menos que exista una aprobación explícita, y recomendando herramientas como Microsoft Copilot y Google Gemini bajo condiciones de seguridad institucional, para evitar la exposición de información delicada a terceros. Se advierte sobre riesgos potenciales relacionados con términos de servicio cambiantes de empresas proveedoras de IA y la necesidad de que los usuarios comprendan cómo se gestiona su información en estas plataformas.

En conjunto, este esfuerzo institucional refleja una respuesta proactiva de la biblioteca universitaria ante los desafíos y oportunidades que plantea la IA en entornos educativos, planteando no solo una guía práctica inmediata, sino también un marco para el pensamiento crítico y la alfabetización tecnológica que puede evolucionar conforme cambian las prácticas y herramientas de IA

El uso de ChatGPT no garantiza una comprensión profunda del aprendizaje

Hughes, Owen. 2025. “Students Using ChatGPT Beware: Real Learning Takes Legwork, Study Finds.” The Register, November 3, 2025. https://www.theregister.com/2025/11/03/chatgpt_real_understanding/

Una investigación académica publicada en PNAS Nexus que pone de manifiesto los efectos del uso de modelos de lenguaje como ChatGPT en los procesos de aprendizaje.

Según el estudio, que involucró a más de 10 000 participantes en una serie de experimentos, las personas que utilizaron resúmenes generados por IA para estudiar temas específicos desarrollaron una comprensión superficial de los contenidos, produjeron menos hechos concretos y tendieron a replicar información similar a la de otros usuarios que también dependieron de herramientas automatizadas. Por contraste, quienes recurrieron a búsquedas tradicionales en la web tuvieron que interactuar más activamente con fuentes diversas, lo que favoreció una comprensión más profunda y duradera del material.

Los investigadores destacaron que los modelos de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT son eficaces para generar respuestas fluidas rápidamente, pero este beneficio puede resultar contraproducente para el aprendizaje real si reemplaza por completo el esfuerzo que requiere recopilar y sintetizar información por cuenta propia. En los experimentos, algunos grupos de participantes vieron exactamente los mismos hechos presentados de distinto modo: un grupo a través de un único resumen de IA y otro mediante enlaces a múltiples artículos web. Los resultados mostraron que quienes usaron IA dedicaron menos tiempo a explorar las fuentes originales, se implicaron menos en el proceso y escribieron consejos para otros con menos datos y menor variedad de contenidos.

El artículo también resalta cómo una investigación complementaria con 1 500 nuevos participantes evaluó la calidad de los consejos derivados del aprendizaje con IA frente al aprendizaje tradicional: los consejos basados en IA fueron considerados menos informativos y de menor confianza, y las personas manifestaron menor disposición a seguirlos. Esto sugiere que el uso excesivo de resúmenes automatizados no solo afecta la comprensión individual, sino también la percepción de utilidad y veracidad del contenido generado por IA

Otro punto importante es la advertencia de los autores de que esta dinámica puede conducir a una “deshabilitación” de habilidades cognitivas básicas, especialmente entre estudiantes jóvenes que pueden depender cada vez más de accesos rápidos a información generada por IA. Si bien los investigadores no rechazan el uso de LLM como herramientas educativas, subrayan con fuerza que deben utilizarse como complemento y no sustituto del esfuerzo intelectual activo. Según ellos, la verdadera comprensión se construye mediante la interacción directa con múltiples fuentes, la reflexión crítica y la síntesis propia de información, algo que los resúmenes automatizados no pueden reemplazar.

Finalmente, el artículo vincula estas conclusiones con preocupaciones más amplias sobre la confianza en herramientas de IA: investigaciones previas han encontrado que chatbots populares a veces malinterpretan o distorsionan contenidos periodísticos, lo que refuerza la necesidad de que los usuarios mantengan un enfoque crítico y verifiquen activamente las respuestas que reciben

Aprendizaje continuo y mejora de la alfabetización informacional en bibliotecas universitarias

Vaandering, A. G., & Crego-Emley, A. (2025). The Library Instructor as Learner: A Survey of Reflective Teaching Practices in US Academic Libraries. Communications in Information Literacy, 19(2), 220–241. Recuperado de https://pdxscholar.library.pdx.edu/comminfolit/vol19/iss2/5/

El estudio se basa en una encuesta distribuida a profesionales de bibliotecas universitarias en Estados Unidos y recogió un total de 153 respuestas de instructores y trabajadores bibliotecarios que participaron en actividades de enseñanza.

Los resultados del estudio revelan que una gran mayoría de los participantes (92 %) informa que participa en prácticas de enseñanza reflexiva en diversos contextos instructivos, lo que sugiere que esta forma de trabajo tiene una presencia significativa dentro de la profesión. Sin embargo, los datos también muestran una gran diversidad en los métodos utilizados para reflexionar, así como en los beneficios y las barreras percibidas. Entre los beneficios, los encuestados destacan una mejor comprensión de sus enfoques educativos, mayor capacidad para ajustar estrategias de instrucción y una mayor satisfacción profesional. En cuanto a los desafíos, los instructores mencionan la falta de tiempo, recursos o formación específica para profundizar en la práctica reflexiva de manera sostenida.

A partir de estos hallazgos, los autores argumentan que la reflexión docente no solo beneficia al profesional individual, sino que también fortalece la enseñanza de la alfabetización informacional en su conjunto. Proponen que ofrecer más formación, espacios colaborativos y oportunidades estructuradas para la reflexión podría potenciar el impacto pedagógico de los instructores de bibliotecas, alineando su práctica con las demandas evolutivas de los entornos académicos actuales. Esta investigación contribuye a la literatura sobre alfabetización informacional y formación de instructores bibliotecarios al destacar la importancia de considerar a los docentes como aprendices activos, comprometidos en un proceso continuo de desarrollo profesional.