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Guía sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo

Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF). Guía sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo. Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes, 2025.

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El Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF) ha presentado en las “Jornadas IA en educación” su nueva “Guía sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo”. Este documento busca ser un recurso clave para la comunidad educativa, promoviendo una integración efectiva y ética de la IA en la educación no universitaria.

La guía comienza contextualizando la IA, explicando su impacto en la vida cotidiana y su relevancia en el ámbito educativo. Analiza sus aplicaciones en tres perfiles: alumnado, docentes y administración, detallando desafíos, estrategias y ejemplos prácticos. También aborda el impacto ético de la IA, destacando temas como los sesgos algorítmicos y los deepfakes, y presenta un decálogo con directrices para su uso responsable.

Incluye un glosario de términos técnicos y anexos con buenas prácticas y referencias nacionales e internacionales sobre la integración de la IA en la educación. Con esta iniciativa, el INTEF reafirma su compromiso con la innovación educativa y la formación del profesorado, subrayando el potencial de la IA para mejorar la calidad y eficacia del sistema educativo en España.

La inteligencia artificial aunque sustituirá a algunos trabajadores también dará ventaja a quienes la dominen

La inteligencia artificial ciertamente está transformando el panorama laboral; algunas tareas repetitivas y operativas pueden automatizarse, pero también abre un abanico de posibilidades para quienes se adaptan y aprenden a utilizarla de forma estratégica.

En la era contemporánea, la inteligencia artificial (IA) se erige como una fuerza transformadora que redefine los paradigmas laborales. Lejos de suponer una amenaza de sustitución masiva de la mano de obra humana, la IA se presenta como una herramienta que, al ser dominada, otorga una ventaja competitiva significativa en el mercado laboral.

La IA como complemento al talento humano

La IA destaca en la ejecución de tareas repetitivas y predecibles; sin embargo, carece de la creatividad, empatía y juicio humano esenciales en numerosas profesiones. Por ejemplo, un chatbot puede gestionar consultas frecuentes, pero la resolución de situaciones complejas que requieren comprensión emocional sigue siendo dominio de los humanos. En lugar de reemplazar a los trabajadores, la IA libera a los empleados de labores tediosas, permitiéndoles enfocarse en actividades más estratégicas y creativas.

Nuevas oportunidades laborales emergentes

El avance de la IA no solo optimiza procesos existentes, sino que también genera nuevos roles y oportunidades laborales. Se prevé que la IA cree millones de empleos en áreas como análisis de datos, desarrollo de tecnologías de IA y especialización en ética de la IA. Estos campos requieren habilidades específicas que combinan conocimientos técnicos con competencias humanas, como el pensamiento crítico y la resolución de problemas.

La importancia de la adaptabilidad y el aprendizaje continuo

La integración de la IA en diversos sectores demanda una fuerza laboral adaptable y comprometida con el aprendizaje continuo. Aquellos profesionales que se formen en el uso y aplicación de la IA estarán mejor posicionados para aprovechar las oportunidades que esta tecnología ofrece. La adaptabilidad y la disposición para adquirir nuevas habilidades se convierten en factores determinantes para el éxito en un entorno laboral en constante evolución.

La colaboración entre humanos y máquinas

La sinergia entre humanos y máquinas potencia la productividad y la eficiencia. La IA puede encargarse de tareas rutinarias, mientras que los humanos aportan valor en áreas que requieren creatividad, empatía y juicio crítico. Esta colaboración permite a las organizaciones innovar y adaptarse rápidamente a las cambiantes demandas del mercado.

Conclusión

La inteligencia artificial no representa una amenaza de reemplazo para los trabajadores humanos. Por el contrario, se erige como una herramienta poderosa que, al ser dominada, otorga una ventaja competitiva en el mercado laboral. La clave radica en la disposición de los profesionales para adaptarse, aprender y colaborar con la tecnología, potenciando así sus capacidades y asegurando su relevancia en el futuro del trabajo.

por Máximo Cortés

Análisis comparativo de la integración, la educación y la divulgación de la IA en las bibliotecas universidades

Buitrago-Ciro, Jairo, Marta Samokishyn, and Carmel Firdawsi. «Bridging the AI Gap: Comparative Analysis of AI Integration, Education, and Outreach in Academic LibrariesIFLA Journal (2025): Online First. https://doi.org/10.1177/03400352251325274.

El artículo investiga cómo las bibliotecas universitarias están adoptando e integrando aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa —como ChatGPT, Bard, Gemini y Copilot— en sus servicios, y analiza las estrategias de educación y divulgación que han implementado para abordar los desafíos éticos, la desinformación y las preocupaciones sobre la integridad académica.

El estudio se enmarca en un contexto de acelerado desarrollo tecnológico que ha transformado la forma en que se accede a la información y se comparte el conocimiento, y destaca el papel protagónico que deben asumir las bibliotecas en este nuevo escenario digital.

Los autores inician presentando la complejidad de definir la IA, ya que no existe una única definición estandarizada. Diversas aproximaciones muestran que la IA se puede entender tanto desde la perspectiva de la comunicación —destacando su capacidad para simular comportamientos humanos en la resolución de problemas— como desde la ciencia de la computación, donde se enfatizan los componentes fundamentales de datos, algoritmos y capacidad de cómputo. Esta discusión conceptual sienta las bases para entender las implicaciones de integrar estas tecnologías en el ámbito académico.

El estudio se basa en un análisis de 40 sitios web de bibliotecas universitarias, seleccionadas a partir de las 10 instituciones mejor clasificadas en cada una de las siguientes regiones: Europa, Norteamérica (Canadá y EE. UU.), África Subsahariana, y América Latina y el Caribe. Los investigadores evaluaron tres aspectos clave: la disponibilidad de materiales educativos sobre IA, la realización de actividades formativas y la existencia de políticas institucionales específicas sobre el uso de estas tecnologías. Los resultados muestran que más del 50 % de las bibliotecas ofrecen recursos educativos, el 42,5 % organizan actividades formativas, y solamente el 12,5 % cuentan con políticas formales en relación con la IA.

Figura 1. Integración de la IA en los servicios bibliotecarios por regiones.

El análisis comparativo revela diferencias significativas entre las regiones. Las bibliotecas ubicadas en el Hemisferio Norte, especialmente en Europa y Norteamérica, presentan una integración más avanzada de la IA, gracias a mejores infraestructuras tecnológicas y mayores recursos financieros. Por otro lado, en regiones del Hemisferio Sur, como África Subsahariana y América Latina y el Caribe, se identifican importantes desafíos derivados de limitaciones en infraestructura, financiamiento y capacitación del personal, lo que se traduce en una adopción más limitada de estas tecnologías y en la ausencia de políticas específicas.

En la discusión, los autores destacan que la integración de la IA en los servicios bibliotecarios ofrece oportunidades para mejorar el acceso a la información y optimizar procesos internos, pero también presenta riesgos asociados a sesgos algorítmicos, desinformación y problemas de ética. Se enfatiza la necesidad de que las bibliotecas no solo incorporen tecnologías innovadoras, sino que también asuman un rol activo en la alfabetización digital y en la formación ética de sus usuarios, mediante la organización de talleres, la elaboración de guías y el desarrollo de normativas institucionales.

El artículo también reconoce las limitaciones de la metodología utilizada, ya que el análisis se basó únicamente en la revisión de sitios web, lo que puede no reflejar la totalidad de las iniciativas internas de las bibliotecas. Por ello, se sugiere que investigaciones futuras complementen estos hallazgos con métodos cualitativos, como entrevistas y estudios de caso, para obtener una visión más completa del impacto de la IA en el ámbito bibliotecario.

En conclusión, el estudio pone de relieve que, aunque muchas bibliotecas universitarias han iniciado procesos de integración de la inteligencia artificial en sus servicios, aún existen brechas importantes en cuanto a la formalización de políticas y la oferta de programas educativos robustos. Se recomienda fortalecer la infraestructura tecnológica, capacitar al personal y desarrollar normativas éticas claras, de modo que las bibliotecas puedan desempeñar un papel central en la transformación digital del entorno académico y en la promoción de un uso responsable de la IA.

Comprender y abordar la desinformación sobre la ciencia

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Understanding and Addressing Misinformation About Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2024. https://nap.nationalacademies.org/catalog/27894/understanding-and-addressing-misinformation-about-science.

Understanding and Addressing Misinformation About Science (2024) analiza cómo el ecosistema de información actual facilita la propagación de desinformación científica y dificulta la identificación de información científicamente precisa.

La desinformación sobre la ciencia representa un problema de interés público, ya que puede causar daños a nivel individual, comunitario y social. Para abordar esta cuestión, es fundamental mejorar el acceso a información científica de alta calidad, lo que puede llenar vacíos informativos y reducir la exposición a información errónea.

El documento destaca que la desinformación no proviene exclusivamente de actores malintencionados que buscan engañar al público, sino que también puede surgir de manera involuntaria desde diversas fuentes. En este contexto, se requieren soluciones proactivas que permitan mitigar la propagación de información errónea sobre la ciencia y fortalezcan la alfabetización científica en la sociedad.

Un nuevo estudio revela diferentes formas en que buscamos información

Bassett, Dani S., Perry Zurn, et al. «Curiosity Styles and Their Impact on Well-Being and SocietyScience Advances, February 18, 2025. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn3268

La curiosidad es un fuerte deseo de aprender o saber algo. Pero, según el investigador Perry Zurn, la curiosidad no es algo único. De hecho, puede haber al menos tres estilos de curiosidad que podrían tener beneficios diferentes para nuestro bienestar y para las sociedades en las que vivimos.

En 2019, Zurn analizó textos clásicos de la historia de la filosofía para estudiar la naturaleza de la curiosidad. Al buscar menciones de la curiosidad en escritos de filósofos desde San Agustín hasta Friedrich Nietzsche y Jacques Derrida, descubrió tres modelos diferentes de curiosidad:

  • El entrometido: El prototipo del chismoso, los entrometidos disfrutan recoger fragmentos de información sobre una amplia variedad de temas. No están necesariamente motivados por un objetivo particular, sino solo por el interés.
  • El cazador: Los cazadores buscan respuestas específicas, por lo que siguen un camino dirigido e intentan evitar distracciones.
  • El bailarín: Los bailarines saltan a nuevas ideas, combinan ideas existentes de nuevas maneras o encuentran nuevas formas de enmarcar la información. No siguen un camino tradicional.

Según Zurn, estos tres estilos no son excluyentes; una persona que exhibe curiosidad puede caer en más de una categoría.

Basándose en estas ideas, Zurn y un grupo de colaboradores recientemente trataron de examinar a personas curiosas en la vida real, lectores de la enciclopedia en línea Wikipedia, para ver si encajaban en estas categorías y cómo los diferentes estilos de curiosidad podrían influir en nuestras vidas. Sus resultados fueron publicados en otoño por la revista Science Advances.

La curiosidad a través de las culturas
Para un experimento dirigido, los investigadores pidieron a 149 personas que acudieran en persona a completar encuestas sobre su estado de ánimo y luego navegaran por Wikipedia durante 15 minutos al día durante tres semanas. También observaron el comportamiento de más de 480.000 personas de 50 países y territorios que usaban la aplicación móvil de Wikipedia, que recopila datos sobre las páginas que las personas visitan.

Para cada persona, los investigadores construyeron un mapa de todas las páginas en las que hicieron clic en una sesión particular, observando cuántos temas diferentes exploraron y cuán conectados estaban entre sí. Por ejemplo, ¿alguien buscó al actor Adam Brody y luego leyó más sobre su programa Nobody Wants This, o saltó del Primer Ministro de Canadá a la meditación trascendental?

En primer lugar, los investigadores encontraron evidencia de que estos tres estilos existen en los lectores de internet modernos. «Estos tres estilos de curiosidad son inherentemente humanos, abarcando lenguajes, culturas y milenios», dice Dani S. Bassett, coautora del estudio.

Resulta que los lectores entrometidos son más dados a leer artículos de Wikipedia sobre cultura, como deportes, comida o artes, mientras que los cazadores son más propensos a leer sobre STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Los entrometidos también tienden a leer sobre una gama más diversa de temas.

¿Importa el estilo de curiosidad para el individuo?
Cuando los participantes en persona navegaron por Wikipedia de una manera más dirigida y específica, como los cazadores, reportaron sentirse más deprimidos y ansiosos en comparación con los entrometidos y los bailarines. Esto se alinea con otras investigaciones que sugieren que las personas con un fuerte impulso de llenar los vacíos de conocimiento—una parte de la curiosidad medida por los psicólogos—tienen más probabilidades de ser más ansiosas y de lidiar peor con el estrés de enfrentarse a cosas nuevas.

Curiosidad e igualdad
Entre los lectores globales, en los países donde la navegación por Wikipedia es más suelta y diversa—más parecida a los entrometidos y bailarines que a los cazadores—las personas tienden a sentir emociones más positivas y menos negativas, la población está mejor educada y hay menos desigualdad de género y educación.

En este caso, los vínculos pueden ir en ambas direcciones: una curiosidad más amplia podría apoyar una mayor igualdad en la sociedad, pero la igualdad también podría liberar nuestra inquisitividad más amplia.

«La igualdad de género y educación puede apoyar el compromiso de más mentes, y de mentes más diversas, en la construcción del conocimiento», dice Bassett. «Además, puede ir acompañada de un gran respeto por una diversidad de saberes y prácticas de conocimiento. La igualdad puede traer libertad para moverse, no solo en los mundos físico y social, sino también libertad para moverse en la mente.»

Prueba de curiosidad
¿Buscas una comprensión más profunda de ti mismo, de los demás y del mundo?

Por supuesto, puede haber otros estilos de curiosidad más allá de estos tres. Por ejemplo, los psicólogos de la personalidad describen otros tres tipos de personas curiosas: los fascinados, que tienen muchos intereses; los resolutores de problemas, cuya curiosidad está enfocada en un área particular; y los empatizadores, que son muy curiosos socialmente.

Bassett sugiere que las personas probablemente tengan una tendencia hacia un estilo de curiosidad determinado, pero que este puede cambiar con el tiempo. «Podemos adquirir habilidades para diferentes estilos de curiosidad de nuestros mentores, amigos o familiares que puedan pensar de manera diferente a nosotros», dicen. Y eso es una buena noticia, porque insisten en que los tres estilos probablemente se usen mejor en combinación.

Los motores de búsqueda y las plataformas de IA pueden reforzar las creencias previas de los usuarios en lugar de promover la información confiable.

Leung, Eugina, y Oleg Urminsky. “The Narrow Search Effect and How Broadening Search Promotes Belief Updating.” Proceedings of the National Academy of Sciences 122, no. 0 (March 24, 2025). https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2408175122

A partir de 21 estudios con 9.906 participantes y diversas plataformas (Google, ChatGPT, Bing con IA, entre otras), los autores identifican el «efecto de búsqueda estrecha». Este fenómeno surge cuando los usuarios, influenciados por sus creencias previas, formulan búsquedas sesgadas que, combinadas con los algoritmos optimizados para ofrecer resultados alineados con esas búsquedas, refuerzan suposiciones preexistentes en lugar de desafiarlas.

​El «efecto de búsqueda estrecha» se relaciona estrechamente con el sesgo de confirmación, una tendencia cognitiva en la que las personas buscan, interpretan y recuerdan información que confirma sus creencias preexistentes, desestimando datos que las contradicen. Este sesgo puede influir significativamente en la forma en que los usuarios interactúan con los motores de búsqueda, afectando la objetividad de la información que consumen.

El estudio muestra que este efecto se mantiene en distintos ámbitos (salud, finanzas, política, sociedad) y que estrategias como pedir a los usuarios que corrijan conscientemente sus sesgos tienen una efectividad limitada. Sin embargo, modificar los algoritmos para ofrecer resultados más amplios y diversos puede fomentar la actualización de creencias. Los autores proponen un diseño de algoritmos basado en principios conductuales para mejorar la neutralidad de la información.

Para contrarrestar estos sesgos y promover una actualización efectiva de creencias, es esencial implementar estrategias tanto a nivel de usuario como de diseño algorítmico. Los usuarios deben ser conscientes de sus propios sesgos cognitivos y adoptar prácticas de búsqueda más amplias y críticas. Por otro lado, los desarrolladores de motores de búsqueda y plataformas de IA tienen la responsabilidad de diseñar algoritmos que presenten una diversidad de perspectivas y reduzcan la tendencia a reforzar creencias preexistentes. Este enfoque dual puede contribuir a una interacción más equilibrada y objetiva con la información en línea.

No preparar a los estudiantes en el uso de IA perjudica su futuro profesional

McMurtrie, Beth. «Are You Doing Your Students a Disservice If You Ignore AI?» The Chronicle of Higher Education, March 13, 2025. https://www.chronicle.com

El artículo aborda la importancia de integrar la alfabetización en inteligencia artificial (IA) en la educación superior. La autora destaca que, al no enseñar a los estudiantes sobre IA, los educadores podrían estar perjudicando su preparación para el futuro laboral, donde el uso de estas tecnologías será común. Además, se mencionan debates sobre cómo utilizar la IA de manera ética y efectiva en el aula, enfatizando la necesidad de que los estudiantes comprendan los sesgos y limitaciones de estas herramientas.

El tema es objeto de discusión en diversos foros educativos. Por ejemplo, en CanvasCon 2024, expertos en tecnología educativa señalaron que no preparar a los estudiantes en el uso de IA sería un «perjuicio» para su futuro profesional. Informes recientes indican que muchos estudiantes ya utilizan herramientas de IA y esperan que las instituciones educativas les enseñen a usarlas de manera responsable y efectiva

El uso de IA en las aulas puede ofrecer beneficios, como la personalización del aprendizaje y la automatización de tareas administrativas, permitiendo a los docentes centrarse más en la enseñanza. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre su influencia en la motivación y habilidades cognitivas de los estudiantes. Algunos temen que el uso excesivo de IA pueda disminuir la capacidad de pensamiento crítico y creatividad, ya que los estudiantes podrían depender demasiado de estas herramientas para completar tareas y resolver problemas

A pesar de las preocupaciones, muchos expertos coinciden en que no preparar a los estudiantes para interactuar con la IA sería un desservicio. Ryan Lufkin, vicepresidente de estrategia académica global en Instructure, señaló que los estudiantes trabajarán en entornos donde la IA es común, y las instituciones educativas deben adaptarse para preparar a los estudiantes en consecuencia

Las disciplinas de humanidades enfrentan desafíos únicos con la incorporación de la IA. Los docentes deben guiar a los estudiantes para identificar información de baja calidad generada por IA y enfatizar la importancia de producir trabajos que reflejen pensamiento original y crítico. A pesar de los avances tecnológicos, habilidades humanas como la empatía y el juicio crítico siguen siendo esenciales en la educación superior.

La ética en el uso de la IA es una preocupación creciente. Casos recientes han puesto de relieve la necesidad de políticas claras sobre el uso de IA en las escuelas. Por ejemplo, una familia en Massachusetts demandó a una escuela secundaria después de que su hijo fuera acusado de hacer trampa utilizando IA en un proyecto, lo que subraya la falta de directrices claras y la necesidad de educar tanto a estudiantes como a docentes sobre el uso responsable de estas herramientas.

En conclusión, la incorporación de la inteligencia artificial en la educación ofrece un amplio abanico de posibilidades para enriquecer el proceso de aprendizaje, personalizar la enseñanza y mejorar la eficiencia de los sistemas educativos. No obstante, también plantea retos importantes, como la necesidad de garantizar un uso ético y responsable, y evitar que el aprendizaje se vuelva dependiente de estas tecnologías en detrimento de habilidades fundamentales como el pensamiento crítico y la creatividad. Es esencial que las instituciones educativas adopten enfoques equilibrados y adaptativos que preparen a los estudiantes para un futuro en el que la IA será una herramienta indispensable, sin perder de vista el desarrollo integral de sus capacidades humanas. De esta manera, se logrará una integración de la IA que potencie el aprendizaje y capacite a los estudiantes para enfrentar los desafíos de un mundo cada vez más digitalizado.

Promoviendo la Alfabetización en IA a través de las bibliotecas universitarias de EE. UU.: un análisis de LibGuides utilizando el Marco de Alfabetización en IA de EDUCAUSE

Chun Ru, K., & Tang, R. (2025). Promoting AI literacy through U.S. academic libraries: an analysis of LibGuides from ARL and Oberlin group libraries using the EDUCAUSE AI literacy framework. Information Research an International Electronic Journal30(iConf), 847–865. https://doi.org/10.47989/ir30iConf47182

El estudio examina 70 guías de bibliotecas (LibGuides) sobre inteligencia artificial generativa de bibliotecas universitarias afiliadas a la Association of Research Libraries (ARL) y al Oberlin Group, utilizando el marco de alfabetización en IA de EDUCAUSE. El análisis, a través de la evaluación de contenido, reorganiza y mejora dicho marco para adaptarlo mejor a las necesidades de la educación superior, llenando las brechas del modelo original y proponiendo un enfoque más detallado sobre la alfabetización en IA, considerando los desafíos específicos de las bibliotecas académicas.

Los resultados muestran que la mayoría de las guías se enfocan en herramientas básicas de IA y su uso responsable, pero con menos atención a las competencias técnicas avanzadas relacionadas con la creación de IA. Se observó que las LibGuides de ARL ofrecen una cobertura más completa en comparación con las del Oberlin Group. El estudio sugiere que para mejorar la alfabetización en IA, es necesario establecer iniciativas de formación y compartir conocimientos de manera constante entre las bibliotecas universitarias.

El estudio ofrece valiosos insights sobre el papel de las bibliotecas en la promoción de la alfabetización en IA generativa y propone áreas para futuras asociaciones estratégicas y mejoras.

De la tiza al chip: el uso de la inteligencia artificial en las aulas

Donaire, José Antonio, Mònica Puntí Brun, Konstantina Zerva, Raquel Camprubí Subirana y Núria Galí Espelt. De la tiza al chip: el uso de la inteligencia artificial en las aulas. Girona: Edicions UdG, enero de 2025.

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En 2023 un grupo de profesoras y profesores de la Universitat de Girona, con argumentos a favor de la inteligencia artificial en las aulas, e interesados por las posibilidades de ésta en la docencia universitaria, crearon un grupo de trabajo informal. Este libro recoge una parte de los resultados del trabajo del grupo, combinados con la búsqueda de la información sobre un tema que evoluciona de forma permanente​.

El texto describe el impacto de la inteligencia artificial (IA) en diversos ámbitos, desde la predicción de terremotos hasta la optimización del tráfico y la educación. La IA ya forma parte de la vida cotidiana, muchas veces de manera invisible, lo que plantea interrogantes sobre su incorporación en el ámbito educativo.

Ante su irrupción en las aulas, la primera reacción de muchos docentes ha sido prohibir su uso y aplicar medidas para evitar su influencia en la evaluación del alumnado. Sin embargo, esto plantea la necesidad de replantear los criterios de evaluación, ya que la IA puede facilitar tareas como la redacción de ensayos, la traducción o el análisis de textos sin un aprendizaje real.

A pesar de la resistencia, también hay argumentos a favor de su integración. Si la IA ya es efectiva en medicina, marketing o ingeniería, podría tener aplicaciones útiles en educación. Ignorarla podría generar una brecha entre la formación académica y el mundo laboral, como ocurrió con la llegada de los buscadores web. En respuesta a esta realidad, un grupo de docentes de la Universidad de Girona ha explorado el uso de la IA en la enseñanza mediante experimentos controlados, evaluando su impacto y utilidad real. Este libro recoge los resultados de sus investigaciones y reflexiones sobre la evolución de la IA en la educación.

Guía para la Integración de la IA Generativa en el Aprendizaje Profundo de la Alfabetización

AI for Education. «Guide to Integrating Generative AI for Deeper Literacy Learning.» AI for Education, November 22, 2024.

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La guíaexplora cómo aprovechar la inteligencia artificial generativa (GenAI) para mejorar el aprendizaje en el aula sin reemplazar el esfuerzo cognitivo necesario. Desarrollada en colaboración con Student Achievement Partners, la guía ofrece estrategias prácticas para apoyar la lucha productiva de los estudiantes mientras mantienen el trabajo cognitivo esencial que impulsa el aprendizaje.

El documento destaca un marco para diferenciar entre la lucha productiva y la contraproducente en la enseñanza de la alfabetización, proporcionando estrategias para fomentar el compromiso de los estudiantes sin reemplazar el pensamiento crítico. Además, incluye casos de uso en habilidades fundamentales, construcción de conocimiento e instrucción en escritura, con orientaciones específicas para educación primaria y rúbricas detalladas para la integración en el aula.

Los principios clave para la integración de la GenAI enfatizan que estas herramientas deben apoyar y no reemplazar la lucha productiva de los estudiantes, mejorar las prácticas pedagógicas probadas y alinearse con el desarrollo y los objetivos de alfabetización. En este sentido, se propone alejarse de tareas impulsadas por la tecnología y centrarse en el aprendizaje significativo, formulando preguntas como qué están aprendiendo los estudiantes y cómo la GenAI puede beneficiar el proceso sin reducir los desafíos necesarios para su desarrollo.

La guía también ofrece ejemplos concretos de buenas y malas prácticas en el uso de la GenAI, ilustrados con transcripciones de chatbots y casos de estudiantes. Se presentan estrategias para mejorar la carga cognitiva en el aula y prácticas a evitar que reduzcan las oportunidades de aprendizaje significativo. Además, se incluyen ejemplos específicos para estudiantes de secundaria con el permiso de sus familias.

Este recurso se distingue por basarse en principios de enseñanza de alfabetización con respaldo científico, mantener el compromiso cognitivo de los estudiantes y proporcionar ejemplos concretos de implementación responsable de la GenAI. A medida que la tecnología y su aplicación educativa evolucionan, la guía se actualizará con base en investigaciones emergentes y experiencias de aula. Se invita a los educadores a compartir sus experiencias y contribuir con sus conocimientos para mejorar la integración efectiva de la GenAI en la enseñanza de la alfabetización.