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Un distrito escolar de Nueva York prueba un profesor robot con IA para apoyar la enseñanza

DiBenedetto, Chase. A New York School District Is Testing Robot Teachers. Mashable, 15 de julio de 2026. https://mashable.com/tech/new-york-school-testing-robot-teacher?utm_source=flipboard&utm_content=user/Mashable

El distrito escolar Salamanca City Central School District, situado en el estado de Nueva York, ha puesto en marcha un proyecto piloto para incorporar un profesor robot humanoide impulsado por inteligencia artificial en sus aulas de secundaria. La iniciativa, desarrollada en colaboración con la empresa canadiense Realbotix, introduce un asistente educativo denominado Sally, diseñado para complementar el trabajo de los docentes y ofrecer apoyo personalizado a los estudiantes tanto durante las clases como fuera del horario escolar. Según sus responsables, el sistema representa uno de los primeros despliegues reales de robots humanoides con IA en un entorno educativo estadounidense.

El robot forma parte de la serie M-Series de Realbotix y utiliza procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de expresiones faciales y capacidades conversacionales para interactuar con alumnos y profesores. Permanecerá sentado en el aula y podrá realizar movimientos del torso, la cabeza y el rostro para ofrecer una comunicación más natural. Además, los estudiantes podrán identificarse mediante un código personal para que el sistema acceda a su historial de aprendizaje y adapte las explicaciones, ejercicios y recomendaciones a las necesidades de cada uno. También estará disponible como asistente virtual las 24 horas para resolver dudas y ayudar con los deberes.

El proyecto comenzará en las asignaturas de Inteligencia Artificial y Robótica del instituto, integradas en el programa educativo Woz ED STEM Pathway, impulsado por Steve Wozniak para fomentar las competencias en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. Si la experiencia resulta satisfactoria, el distrito contempla ampliar el uso del robot a otras materias y cursos. El superintendente del distrito, Mark Beehler, defiende que la escuela debe enseñar a utilizar la inteligencia artificial de forma responsable en lugar de intentar prohibirla, ya que considera que estas herramientas formarán parte del futuro profesional de los estudiantes.

Los desarrolladores insisten en que Sally no sustituirá al profesorado, sino que actuará como un asistente pedagógico capaz de responder preguntas, ofrecer explicaciones adicionales, traducir contenidos, reforzar conceptos y proporcionar apoyo individualizado. Para minimizar riesgos, el sistema incorpora salvaguardas específicas para el ámbito educativo: está entrenado con el currículo del distrito y dispone de mecanismos para detectar conversaciones relacionadas con autolesiones, suicidio u otras situaciones de riesgo, notificándolas automáticamente a los responsables del centro.

No obstante, la iniciativa también ha generado interrogantes. Expertos y organizaciones educativas advierten de que la creciente presencia de la IA en las aulas puede incrementar la dependencia tecnológica, reducir el pensamiento crítico y acentuar desigualdades si se utiliza como sustituto del profesorado o como solución a la falta de recursos humanos. Estas preocupaciones se suman al debate nacional sobre el papel de la inteligencia artificial en la educación, en un momento en que diversos distritos escolares estadounidenses experimentan con asistentes inteligentes mientras padres, investigadore

Capacitando a los estudiantes para la era de la IA: Un marco de alfabetización en IA para la educación primaria y secundaria.

OECD/European Union. Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education. París: OECD Publishing, 2026. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en

El marco global denominado AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education (abreviado como AILit Framework) representa una iniciativa internacional conjunta impulsada por la Comisión Europea y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Esta guía, de carácter no vinculante, tiene el propósito de unificar criterios y establecer un lenguaje común de competencias digitales orientadas a sistemas de educación primaria y secundaria a nivel mundial. Su diseño metodológico se encuentra alineado de forma explícita con las directrices estratégicas de otros organismos de envergadura global, tales como la UNESCO, UNICEF y el Banco Mundial. Al mismo tiempo, el documento complementa iniciativas regionales europeas clave, entre las que destacan el Plan de Acción de Educación Digital 2021-2027, el Marco Europeo de Competencias Digitales (DigComp 3.0) y las normativas éticas y de seguridad consagradas en la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea del año 2024. La necesidad urgente de implementar este marco se fundamenta en estadísticas empíricas recientes, las cuales revelan que el uso de herramientas de Inteligencia Artificial generativa por parte de jóvenes de entre 16 y 24 años duplica la tasa registrada en la población general. Ante este escenario, la alfabetización en IA se vuelve una prioridad inaplazable para mitigar riesgos sustanciales que afectan directamente el desarrollo cognitivo de los menores, tales como la desinformación, los sesgos de género institucionalizados, la pérdida de pensamiento crítico y la preocupante dependencia emocional o psicológica hacia «compañeros virtuales» basados en IA, los cuales carecen de cualquier tipo de conciencia, comprensión o empatía humana real.

En términos organizativos, el marco desglosa la alfabetización en IA no como el mero aprendizaje técnico del uso de un software o herramienta en particular, sino como una amalgama articulada de conocimientos teóricos, habilidades prácticas y actitudes críticas esenciales para el bienestar y la autonomía del estudiante. El núcleo conceptual del documento se estructura a través de cuatro grandes dominios que plantean una ruta pedagógica secuencial para el aprendizaje en las aulas de clase. El primer dominio, denominado «Engage with AI» (Involucrarse con la IA), constituye el pilar fundamental que faculta a los educandos para identificar de manera consciente los sistemas automatizados en su vida cotidiana, evaluar de forma reflexiva sus resultados y discernir las implicaciones éticas y sociales inmediatas. Una vez asentada esta base crítica, los alumnos avanzan simultáneamente hacia los dominios de «Create with AI» (Crear con la IA) y «Manage AI» (Gestionar la IA), espacios donde se fomenta la experimentación directa y práctica a fin de utilizar las tecnologías como socios creativos en la resolución de problemas académicos, manteniendo siempre el control y la agencia humana, y aprendiendo a delegar de manera intencional tareas específicas hacia la máquina. Finalmente, la trayectoria pedagógica culmina en el dominio avanzado de «Shape AI» (Dar forma a la IA). Esta dimensión superior desafía a los estudiantes a trascender su rol como consumidores pasivos de tecnología e integrar conocimientos técnicos avanzados para proponer mejoras conceptuales o de programación en los algoritmos, con la finalidad explícita de que dichos sistemas operen bajo un marco riguroso que refleje fielmente los valores sociales y humanos.

A diferencia de otros enfoques académicos que aíslan el estudio de la moral digital en módulos independientes, el AILit Framework incorpora los principios éticos de forma transversal a lo largo de todos sus dominios de competencia, promoviendo una constante evaluación reflexiva antes, durante y después de cualquier interacción computacional. Entre los valores éticos que se defienden activamente se encuentran el resguardo estricto de la privacidad de los datos personales, la inclusión social, la transparencia algorítmica y la responsabilidad en el uso equitativo de los sistemas de información. Asimismo, el marco introduce de manera novedosa una dimensión de responsabilidad ecológica, obligando a los estudiantes a sopesar y concientizar los altos costos ambientales en términos de consumo energético, uso intensivo de agua, materiales y emisiones globales de carbono que acarrea el despliegue de las grandes infraestructuras informáticas vinculadas a la IA. Por último, el documento subraya que el éxito de este ecosistema formativo recae de forma directa en el soporte institucional brindado a los profesores. Se recalca que los líderes escolares y las autoridades educativas no deben exigir la implementación de estas directrices sin antes proveer los recursos y el tiempo necesarios para el desarrollo profesional docente. Se documenta que para el año 2024 casi el 40% de los profesores de la OCDE ya habían recibido algún tipo de capacitación inicial sobre IA. En consecuencia, se insta a robustecer este proceso de capacitación continua, enfocándose no únicamente en el dominio instrumental de las aplicaciones tecnológicas, sino en la adopción de pedagogías que robustezcan el juicio reflexivo, la curiosidad, el escepticismo saludable y el crecimiento integral de las capacidades propiamente humanas de los alumnos

La alfabetización en inteligencia artificial y las habilidades socioemocionales como competencias transversales en la educación.

Licardo, Marta, y Alenka Lipovec, eds. Artificial Intelligence Literacy and Social-Emotional Skills as Transversal Competencies in Education. Hamburgo: Verlag Dr. Kovač, 2024

Texto completo

Esta monografía científica, financiada en el marco del proyecto SETCOM (Entornos de Soporte para la Mejora de Competencias Transversales en la Educación), aborda en profundidad la intersección crítica entre la alfabetización en Inteligencia Artificial (IA) y el desarrollo de habilidades socioemocionales (SE) dentro de los sistemas educativos actuales.

A través de una rigurosa aproximación metodológica basada en la investigación pedagógica empírica, el volumen se compone de múltiples estudios orientados a tender puentes entre las directrices de las políticas públicas y la práctica real en las aulas. El postulado central de la obra sostiene que tanto la capacidad técnica para comprender la IA como las competencias humanas de índole emocional no deben avanzar de forma aislada, sino converger de forma sinérgica como pilares fundamentales y transversales que doten a estudiantes y profesores de las herramientas necesarias para navegar un ecosistema digital dinámico y en constante transformación.

En la dimensión puramente tecnológica, el texto examina el panorama de la Inteligencia Artificial aplicada en la educación (AIED), desglosando conceptualmente sus aproximaciones en cuatro ejes: aprender con la IA, utilizar la IA para comprender los procesos de aprendizaje (mediante la analítica de trazas digitales y movimientos del usuario), aprender sobre la tecnología en sí y prepararse éticamente para sus implicaciones laborales y de privacidad. Se ofrece un repaso histórico riguroso que va desde las primeras máquinas de opción múltiple de Sidney Pressey en la década de 1920 y los dispositivos de retroalimentación inmediata basados en el condicionamiento de B.F. Skinner, hasta los actuales Sistemas de Tutoría Inteligente (ITS). La monografía resalta que, gracias a los modelos de aprendizaje automático y por refuerzo, los sistemas de tutoría actuales han alcanzado capacidades competitivas comparables a las de un tutor humano personalizado, reduciendo drásticamente los tiempos de asimilación de contenidos y adaptándose de forma flexible a las necesidades e inclusión de cada estudiante.

Por otro lado, la obra categoriza las tecnologías de IA vigentes en tres grandes grupos superpuestos según sus destinatarios: las enfocadas en el estudiante (que incluyen aplicaciones asistidas, simulaciones, herramientas para personas con discapacidad, chatbots de tutoría y evaluaciones formativas automatizadas), las enfocadas en el docente (como la detección de plagio, curación inteligente de materiales de enseñanza y asistentes de corrección) y las institucionales (centradas en la planificación de horarios, procesos de admisión y la detección temprana de deserción escolar). En este sentido, la irrupción de las herramientas de IA generativa ocupa un espacio analítico relevante; mediante diversos estudios de caso prácticos con estudiantes universitarios de educación de la Universidad de Maribor, se demuestra el inmenso valor de estas plataformas como catalizadores de lluvia de ideas y copilotos de investigación creativa. Sin embargo, los investigadores lanzan una advertencia contundente al ilustrar cómo una formulación imprecisa de instrucciones (prompts de baja calidad) o una terminología inadecuada pueden desembocar en resultados defectuosos, lo que sitúa la capacidad de evaluación crítica y el dominio conceptual del ser humano por encima del automatismo computacional.

Finalmente, el libro profundiza en el factor humano analizando el rol fundamental del Aprendizaje Socioemocional (SEL) y la competencia relacional de los profesores. Se presentan análisis de tipologías para comprender las actitudes de los alumnos ante la IA y su relación con el trabajo en equipo, una destreza indispensable puesto que los propios algoritmos de IA ya se usan con éxito para conformar grupos de estudio heterogéneos y dinámicos en las aulas. Los capítulos de cierre se enfocan en los educadores de distintos niveles escolares, señalando que las creencias y actitudes que posee un docente acerca del aprendizaje socioemocional actúan como predictores directos de su competencia relacional, es decir, de su capacidad para establecer y sostener vínculos humanos constructivos y empáticos. El libro concluye con una firme defensa de la ética y la cautela: la tecnología en la enseñanza no debe mitificarse ni emplearse ciegamente (lo que generaría un oxímoron pedagógico debido a las respuestas absurdas que las máquinas aún producen), sino que debe gestionarse a través de un enfoque centrado en el bienestar humano para dar pie a una educación equitativa, transformadora, inclusiva y verdaderamente holística.









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La mitad de los adultos de Estados Unidos nunca ha utilizado un chatbot de inteligencia artificial

Gottfried, Jeffrey, William Bishop, Monica Anderson, Michelle Faverio, Eugenie Park y Colleen McClain. 2026. “Americans and AI 2026: Chatbots, Smart Devices and Views on Impact – Why don’t people use chatbots?” Pew Research Center, 17 de junio de 2026. https://www.pewresearch.org/internet/2026/06/17/why-dont-people-use-chatbots/

El informe analiza por qué una parte significativa de la población adulta en Estados Unidos no utiliza chatbots de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini o Copilot, a pesar de su creciente presencia en la vida cotidiana. Los resultados proceden de una encuesta representativa realizada a más de 5.000 adultos estadounidenses, lo que permite identificar patrones claros de adopción, rechazo y percepción social de estas herramientas.

El informe de Pew Research Center (17 de junio de 2026) muestra un panorama muy claro sobre la adopción de los chatbots de inteligencia artificial: su uso está lejos de ser universal y la principal explicación no es tecnológica, sino cultural y actitudinal.

En términos generales, los datos indican que el 51% de los adultos en Estados Unidos no ha usado nunca chatbots de IA, frente a un 49% que sí los ha utilizado al menos una vez. Esta división casi simétrica refleja que la tecnología está extendida, pero todavía no plenamente integrada en la vida cotidiana de la población.

Cuando se analizan las razones del no uso, el factor más importante es el desinterés, señalado por un 83% de los no usuarios. Es decir, la mayoría no rechaza activamente la tecnología, sino que simplemente no la percibe como necesaria o útil en su día a día. A esto se suma un componente de desconfianza estructural, ya que un 76% duda de la exactitud de la información que generan los chatbots, lo que limita su valor como herramienta informativa o de apoyo. En paralelo, aparece una preocupación muy marcada por la privacidad y el uso de datos personales (79%), lo que evidencia una sensibilidad creciente hacia el impacto de la inteligencia artificial en la esfera privada.

Junto a estos factores principales, el estudio también identifica barreras secundarias: un 55% declara no saber cómo usarlos, lo que apunta a ciertos déficits de alfabetización digital, aunque no son el obstáculo dominante. En cambio, la presión social o el miedo al juicio ajeno apenas influye, ya que solo un 14% menciona este motivo.

Las expectativas de futuro refuerzan esta tendencia de estancamiento. Un 67% de los no usuarios considera poco o nada probable que empiece a utilizarlos en los próximos 12 meses, lo que sugiere que la brecha de adopción podría mantenerse estable a corto plazo, sin una incorporación masiva inminente.

Los datos revelan que la no adopción de chatbots no responde a una falta de acceso tecnológico, sino a una combinación de desinterés mayoritario, desconfianza en la fiabilidad de la IA y preocupación por la privacidad, lo que configura un escenario en el que la expansión de estas herramientas depende tanto de su mejora técnica como de su aceptación social.

Alfabetización en inteligencia artificial: competencias, marcos de referencia y el papel de las bibliotecas en la era digital

People participating in an AI literacy workshop with laptops and digital graphics about AI concepts
A diverse group collaborates at an AI literacy workshop focusing on data and ethics in a library.

Alonso-Arévalo, Julio. “Alfabetización en inteligencia artificial: competencias, marcos de referencia y el papel de las bibliotecas en la era digital.” Boletín de la Asociación Andaluza de Bibliotecarios 131 (enero-junio 2026): 9-23. Libro-BAAB131-008-024.pdf

La irrupción de la inteligencia artificial, especialmente de la inteligencia artificial generativa, ha transformado profundamente múltiples ámbitos de la sociedad contemporánea, desde la educación hasta la salud, la investigación, la economía y la comunicación cotidiana. En este escenario, el artículo plantea que la alfabetización en inteligencia artificial debe entenderse como una competencia esencial del siglo XXI, comparable en relevancia a la alfabetización digital surgida con Internet. Ya no se trata únicamente de saber utilizar herramientas tecnológicas, sino de comprender el funcionamiento interno de los sistemas algorítmicos, interpretar críticamente sus resultados y desarrollar capacidades para interactuar con estas tecnologías de manera ética, responsable y consciente. Libro-BAAB131-008-024.pdf

Uno de los aspectos centrales del trabajo es la definición amplia y multidimensional del concepto de alfabetización en inteligencia artificial. El autor explica que esta competencia no puede reducirse al simple uso instrumental de plataformas como ChatGPT, Gemini o Claude, sino que requiere comprender cómo operan los algoritmos, saber formular instrucciones eficaces (prompts), evaluar críticamente las respuestas generadas y reconocer problemas asociados como sesgos, alucinaciones, manipulación informativa o limitaciones derivadas de los datos de entrenamiento. Esta alfabetización incorpora, por tanto, dimensiones técnicas, cognitivas, éticas y comunicativas que exigen una formación mucho más compleja que la simple familiaridad tecnológica.

El artículo subraya además una preocupación creciente: existe una brecha importante entre el uso masivo de herramientas de inteligencia artificial y la verdadera comprensión de sus mecanismos de funcionamiento. Muchas personas, incluidos estudiantes universitarios y docentes, utilizan diariamente sistemas de IA sin entender realmente cómo producen sus respuestas ni cuáles son sus limitaciones epistemológicas. Esta situación puede generar una confianza excesiva en contenidos erróneos o sesgados, comprometer la integridad académica y favorecer la reproducción automática de desinformación. En este sentido, el autor insiste en que la alfabetización en IA debe integrarse con otras alfabetizaciones ya consolidadas, especialmente la alfabetización informacional, mediática, digital y de datos, ampliando así los marcos tradicionales de formación crítica.

Una parte sustancial del estudio analiza los principales marcos internacionales desarrollados para estructurar la enseñanza de estas competencias. Se examinan especialmente los modelos propuestos por la UNESCO, EDUCAUSE, la Association of College and Research Libraries y el World Economic Forum. Aunque cada uno presenta matices distintos, todos coinciden en varios principios fundamentales: la necesidad de formar pensamiento crítico, incorporar una dimensión ética, preparar a la ciudadanía digital para interactuar responsablemente con la IA y concebir el aprendizaje como un proceso continuo. Las diferencias principales radican en el público al que van dirigidos, el nivel de profundidad técnica y el contexto institucional en el que fueron diseñados.

Uno de los aportes más relevantes del trabajo es situar a las bibliotecas como actores estratégicos dentro de este nuevo ecosistema formativo. Históricamente, las bibliotecas han sido instituciones dedicadas a democratizar el acceso a la información y desarrollar usuarios críticos capaces de evaluar fuentes documentales. El artículo sostiene que esa misión debe ampliarse ahora hacia la alfabetización en inteligencia artificial, convirtiendo a las bibliotecas en espacios capaces de enseñar a interpretar contenidos generados algorítmicamente, detectar sesgos, combatir la desinformación y formar ciudadanos capaces de interactuar con estas herramientas desde una perspectiva ética y crítica. El papel del bibliotecario deja así de limitarse a la gestión documental para convertirse en mediador tecnológico y formador especializado.

El análisis de experiencias concretas en bibliotecas universitarias demuestra, sin embargo, que todavía existen desafíos importantes. Muchas bibliotecas han comenzado a ofrecer guías y recursos sobre herramientas de IA, pero suelen centrarse principalmente en enseñar el uso práctico de estas plataformas, dejando en segundo plano aspectos fundamentales como la ética, el pensamiento crítico o la comprensión técnica de los modelos. Además, persisten obstáculos como la falta de personal especializado, la rapidez con que evolucionan estas tecnologías, la necesidad permanente de actualización profesional y el riesgo de generar dependencia tecnológica en lugar de fomentar autonomía intelectual. Estos desafíos obligan a replantear la formación bibliotecaria y las estrategias institucionales de adaptación.

Finalmente, el artículo concluye que la alfabetización en inteligencia artificial representa uno de los grandes retos educativos, sociales y culturales del presente. El autor sostiene que no comprender el funcionamiento de estas tecnologías puede convertirse en un nuevo factor de desigualdad estructural, ya que quienes no adquieran estas competencias quedarán en desventaja tanto en el mercado laboral como en su capacidad de participar de forma informada en una sociedad cada vez más mediada por algoritmos. En este contexto, las bibliotecas públicas, universitarias y escolares están llamadas a desempeñar una función decisiva en la construcción de una ciudadanía digital crítica, democrática y capaz de ejercer un uso consciente de la inteligencia artificial, consolidándose como instituciones fundamentales en la transición hacia una sociedad algorítmica más equitativa.

Espacio creativo “La Más Cromática” con Lur Barrios. Planeta Biblioteca 2026/06/24.

Espacio creativo “La Más Cromática” con Lur Barrios

Planeta Biblioteca 2026/06/24.

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La entrevista a Lur Barrios refleja una propuesta cultural original y profundamente humana a través de «La Más Cromática«, un espacio creativo donde el color se convierte en herramienta de expresión, aprendizaje y transformación personal. Lur plantea la creatividad como un refugio abierto a personas de todas las edades, en el que el arte sirve para explorar emociones, fortalecer la autoestima y desarrollar una mirada más consciente sobre el mundo visual que nos rodea. Frente a un contexto cada vez más marcado por la digitalización y la inteligencia artificial, el proyecto reivindica el valor de la experiencia presencial, la experimentación artística y el encuentro comunitario, consolidándose como un lugar donde la creación conecta sensibilidad, cultura y desarrollo personal.

LA MÁS CROMÁTICA

en calle Sánchez Llevot Nº 2

(Salamanca 37005)

Tlf: 681 93 81 45

Sesgo de confirmación y algoritmos

Computer screen showing information about confirmation bias and digital algorithms in Spanish, with a woman looking at it.
A woman studies a computer screen displaying information about confirmation bias and digital algorithms.

McKinney, Phil. 2026. “How to Overcome Confirmation Bias.” The Innovator’s Studio / philmckinney.com. Publicado el 6 de mayo de 2026. https://www.philmckinney.com/how-to-overcome-confirmation-bias/

El artículo explica que el sesgo de confirmación lleva a las personas a aceptar fácilmente la información que refuerza sus creencias y a rechazar la que las contradice. Este efecto se amplifica en entornos digitales, donde los algoritmos refuerzan burbujas informativas. Como estrategia, propone cuestionar activamente las propias ideas y construir argumentos sólidos en contra de ellas para mejorar la toma de decisiones.

El sesgo de confirmación como uno de los mecanismos cognitivos más influyentes —y peligrosos— en la toma de decisiones contemporánea. Parte de una idea central: el sesgo de confirmación no es una excepción ocasional, sino un proceso constante del cerebro humano que opera de forma automática en la vida cotidiana, especialmente cuando nuestras creencias ya están formadas. Según el autor, cuanto más sólida es una convicción, más se intensifica el filtrado mental de la información, generando una percepción distorsionada de la realidad.

McKinney explica que este sesgo funciona a través de tres mecanismos principales. El primero es la evaluación desigual de la información, por el cual el cerebro analiza de manera crítica los datos que contradicen nuestras creencias, mientras acepta sin cuestionar aquellos que las confirman. El segundo es la memoria selectiva, que refuerza lo que coincide con nuestras ideas previas y debilita el recuerdo de evidencias contrarias. El tercero es el llamado efecto de retroalimentación defensiva, donde los intentos de refutación no corrigen la creencia, sino que la refuerzan, haciendo que la persona salga de la confrontación más convencida que antes.

El autor amplía el problema al contexto digital actual, subrayando que el entorno informativo contemporáneo amplifica este sesgo de forma sistemática. Algoritmos de redes sociales, motores de búsqueda y sistemas de recomendación tienden a priorizar contenido afín a las preferencias previas del usuario. Esto crea burbujas informativas que refuerzan continuamente las mismas ideas, debilitando la exposición a perspectivas alternativas. En este sentido, el sesgo de confirmación no es solo psicológico, sino también estructural y tecnológico.

A partir de este diagnóstico, McKinney introduce una estrategia práctica para “interrumpir” el sesgo en el momento en que se produce. Su propuesta central es un ejercicio deliberado de inversión cognitiva: antes de tomar una decisión importante, el individuo debe construir activamente el mejor argumento posible en contra de su propia posición. No se trata de resumir la alternativa, sino de defenderla con rigor intelectual. Este ejercicio permite identificar supuestos ocultos, lagunas de información y puntos débiles en el razonamiento propio.

El autor enfatiza que el objetivo no es eliminar el sesgo de confirmación —algo que considera imposible— sino reducir su influencia en decisiones críticas. La clave no es la neutralidad absoluta, sino el desarrollo de una “confianza examinada”: decisiones que no se basan únicamente en lo que confirma nuestras creencias, sino en la capacidad de haber sido desafiadas por evidencias contrarias.

McKinney destaca los beneficios acumulativos de este enfoque. Las decisiones que han sido sometidas a contraste sistemático tienden a ser más robustas y adaptativas. Además, las personas que practican este tipo de pensamiento crítico son menos vulnerables a la manipulación informativa y a la influencia de sistemas diseñados para reforzar creencias preexistentes. En conjunto, el artículo propone una forma de alfabetización cognitiva orientada a mejorar la calidad del juicio humano en entornos complejos y saturados de información.

Inteligencia artificial y alfabetización crítica: el papel estratégico de la biblioteca. Planeta biblioteca 2026/06/19

Inteligencia artificial y alfabetización crítica: el papel estratégico de la biblioteca

con Julio Alonso Arévalo

Planeta biblioteca 2026/06/19

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El programa aborda cómo la inteligencia artificial se ha convertido en una competencia esencial del siglo XXI y por qué la alfabetización en IA debe ir más allá del uso instrumental de herramientas como ChatGPT. Se analiza la necesidad de comprender algoritmos, detectar sesgos, evaluar críticamente contenidos generados automáticamente y actuar de forma ética y responsable. A partir de marcos conceptuales de alfabetización en IA internacionales como los de UNESCO y EDUCAUSE, se reflexiona sobre las nuevas competencias digitales necesarias. El espacio destaca además el papel estratégico de las bibliotecas como mediadoras frente a la desinformación y como agentes clave en la formación de ciudadanía crítica en el entorno algorítmico. Finalmente, se plantea que la alfabetiza

¿Qué da forma a la alfabetización en IA de los estudiantes?

Conceptual framework showing factors shaping students' AI literacy including individual characteristics, educational environment, family influence, societal factors, and technological context.
An illustrated framework highlighting key factors influencing students’ AI literacy development.

Shomotova, A., ElSayary, A., & Husain, S. (2026). What shapes students’ AI literacy? Investigating digital competence, student background, and GenAI use in higher education. Education and Information Technologies, 31, 387–418. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13832-x

Este estudio investiga las relaciones entre la competencia digital, el uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen), las características de los antecedentes personales de los estudiantes y la alfabetización en IA entre estudiantes de pregrado en los Emiratos Árabes Unidos (EAU). A medida que la IA se integra cada vez más en la educación superior, comprender cómo los estudiantes desarrollan las habilidades para utilizar estas herramientas de manera responsable y efectiva resulta fundamental.

A partir de instrumentos validados—la Escala de Competencia Digital Estudiantil (SDiCoS, por sus siglas en inglés) y la Escala de Alfabetización en Inteligencia Artificial (AILS, por sus siglas en inglés)—se recopilaron datos de 186 estudiantes de pregrado, los cuales fueron analizados mediante análisis factorial, modelos de ecuaciones estructurales, ANOVA y regresión jerárquica.

Los hallazgos revelaron una fuerte relación positiva entre la competencia digital y la alfabetización en IA, emergiendo las habilidades de evaluación digital como el predictor más sólido. La frecuencia del uso de IA Gen se asoció significativamente tanto con la competencia digital como con la alfabetización en IA. Las características de los antecedentes de los estudiantes, incluyendo el rendimiento académico (CGPA), el tipo de escuela secundaria a la que asistieron (privada internacional vs. pública) y los niveles de educación de los padres, influyeron significativamente en la relación.

Específicamente, el rendimiento académico contribuyó positivamente tanto a la competencia digital como a la alfabetización en IA, mientras que las variables del trasfondo educativo moderaron la relación entre ambas. Además, la competencia digital predijo significativamente la frecuencia de uso de la IA Gen, mientras que la alfabetización en IA no lo hizo.

Estos resultados resaltan el papel fundacional de la competencia digital para respaldar la alfabetización en IA de los estudiantes y subrayan el valor del aprendizaje experiencial. Las implicaciones prácticas incluyen la integración de la ética de la IA, la evaluación crítica y el compromiso práctico con la IA en los planes de estudio de alfabetización digital. El estudio contribuye a los debates globales en curso sobre la IA en la educación, ofreciendo perspectivas para el desarrollo de currículos, la estrategia institucional y el acceso equitativo a las tecnologías emergentes en la educación superior.

En conjunto, esta investigación aporta una conclusión especialmente relevante para el futuro de la educación superior: la preparación de los estudiantes para convivir con la inteligencia artificial depende menos del conocimiento técnico específico sobre IA y más de la solidez de sus competencias digitales generales, su experiencia práctica con herramientas inteligentes y el contexto educativo y social en el que han desarrollado esas capacidades. En un escenario donde la inteligencia artificial está redefiniendo la producción académica, la enseñanza universitaria deberá evolucionar hacia modelos formativos que integren alfabetización digital avanzada, pensamiento crítico, ética tecnológica y experiencia práctica continuada con sistemas de inteligencia artificial. El estudio se convierte así en una referencia importante para comprender cómo preparar a las nuevas generaciones para un ecosistema educativo profundamente transformado por la automatización inteligente

Enseñar la verdad en la era de la IA: alfabetización informacional, pensamiento crítico y el papel de las bibliotecas escolares

Teacher and students using interactive solar system hologram table in library
Students explore an interactive solar system hologram with their teacher in a library.

Malespina, Elissa. (2026). Teaching Truth in the Age of AI: The Role of School Librarians in an AI-Driven Information Ecosystem. The AI School Librarian Newsletter (Substack).

En una entrevista reciente en The New York Times, el experto en forense digital Hany Farid advirtió sobre un futuro en el que la inteligencia artificial hará cada vez más difícil distinguir el contenido auténtico del contenido fabricado. Los deepfakes, las voces clonadas, las imágenes generadas por IA y los medios sintéticos ya no son tecnologías experimentales: están convirtiéndose en parte de la vida cotidiana.

Justo en el momento en que la IA hace más difícil que nunca determinar qué es real, muchas escuelas están reduciendo a los profesionales mejor preparados para enseñar a los estudiantes a evaluar la información.

Durante décadas, las escuelas se centraron en el acceso a la información. Trabajamos para reducir la brecha digital, enseñando a los estudiantes a buscar en bases de datos, evaluar sitios web y encontrar información fiable en línea. En aquel momento, la información era relativamente escasa, y ayudar a localizarla era un objetivo educativo central.

Hoy, la información es abundante. Los estudiantes disponen de más información de la que generaciones anteriores podrían haber imaginado. Como resultado, el desafío ha cambiado: el reto educativo definitorio de la próxima década puede no ser el acceso a la información, sino la verificación de la información. Los estudiantes ya no luchan por encontrar respuestas; luchan por determinar si esas respuestas son verdaderas.

En muchos sentidos, la inteligencia artificial ha acelerado un cambio que ya estaba en marcha. Los estudiantes se enfrentan cada vez más a imágenes generadas por IA, vídeos sintéticos, voces clonadas, citas inventadas, sitios web falsos y desinformación amplificada algorítmicamente. La cuestión ya no es si pueden encontrar información, sino si pueden confiar en ella.

Las escuelas llevan décadas ayudando a los estudiantes a navegar por riesgos digitales. Les enseñamos a crear contraseñas seguras, evitar el phishing, proteger su información personal y mantenerse seguros en línea. Estas habilidades siguen siendo esenciales, pero la IA introduce un desafío diferente: ya no se trata solo de proteger dispositivos y cuentas, sino también de proteger nuestra capacidad de pensar críticamente, evaluar evidencias y tomar decisiones informadas en un entorno informativo cada vez más complejo.

Los investigadores denominan este desafío “seguridad cognitiva”. En esencia, la seguridad cognitiva es la capacidad de reconocer la manipulación, evaluar evidencias, distinguir hechos de ficción y resistir intentos de engaño o influencia a través de la información. En un mundo lleno de deepfakes, medios sintéticos, contenido generado por IA y campañas de desinformación sofisticadas, estas habilidades son tan importantes como la ciberseguridad tradicional. Los estudiantes deben aprender no solo a proteger sus contraseñas y datos personales, sino también a proteger su juicio, cuestionando las fuentes, verificando las afirmaciones y pensando críticamente sobre la información que encuentran.

Cada vez que un bibliotecario escolar enseña a los estudiantes a evaluar una fuente, verificar una afirmación, identificar sesgos, comparar perspectivas, comprobar hechos o realizar investigación ética, está enseñando seguridad cognitiva. Mucho antes de que la inteligencia artificial entrara en las aulas, los bibliotecarios ya ayudaban a los estudiantes a desarrollar los hábitos mentales necesarios para navegar entornos informativos complejos.

La conversación sobre alfabetización en IA suele centrarse en la redacción de prompts, herramientas de productividad y aplicaciones en el aula. Estas conversaciones son importantes, pero la alfabetización en IA sin alfabetización informacional es incompleta. Los estudiantes deben aprender cómo se crea la evidencia, cómo se puede manipular la información y cómo los algoritmos influyen en lo que ven. También deben aprender a verificar la información antes de compartirla y a tomar decisiones informadas cuando la certeza es difícil. No son solo habilidades tecnológicas. Son habilidades humanas que permiten navegar un entorno informativo cada vez más complejo con confianza, criterio y responsabilidad.

Lo que la IA no puede desarrollar en los estudiantes es la capacidad de saber cuándo confiar en una fuente, reconocer cuándo la evidencia es incompleta, hacer preguntas antes de aceptar una afirmación como verdadera o identificar cuándo algo parece auténtico pero requiere verificación.