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Los efectos destructivos de la desinformación en el cerebro humano Ejemplos que ponen en alerta la prevalencia de la desinformación en el siglo XXI.

Psychology Today. “The Destructive Effects of Misinformation on the Human Brain.” The Changing Brain, febrero de 2026. https://www.psychologytoday.com/us/blog/the-changing-brain/202602/the-destructive-effects-of-misinformation-on-the-human-brain

En conjunto, el artículo alerta de que la desinformación debe entenderse como un problema de salud cognitiva y social: una forma de “contaminación mental” que afecta tanto a los procesos internos del cerebro como a las dinámicas colectivas de la sociedad contemporánea.

La desinformación actúa sobre el cerebro humano de forma comparable a un agente biológico perjudicial: no es simplemente información errónea, sino una alteración profunda de los mecanismos cognitivos básicos. El artículo explica que la información es un “nutriente esencial” para el cerebro, de la misma manera que el oxígeno lo es para los pulmones. Cuando ese nutriente está contaminado, el funcionamiento cerebral se ve comprometido en múltiples niveles, desde los procesos neuroquímicos hasta las conductas observables. Así como una mínima alteración en los impulsos nerviosos puede provocar un fallo físico grave, la introducción de información falsa puede generar distorsiones en la percepción, el juicio y la toma de decisiones.

Uno de los efectos más relevantes es la alteración de la memoria. La investigación psicológica ha demostrado que la desinformación puede integrarse en los recuerdos hasta el punto de sustituirlos o mezclarse con ellos. Este fenómeno, conocido como “efecto de desinformación”, implica que la memoria no es un registro fiel de la realidad, sino un sistema maleable que puede ser reescrito por información posterior. Así, las personas pueden recordar hechos que nunca ocurrieron o reinterpretar eventos reales a la luz de datos falsos, lo que tiene consecuencias especialmente graves en ámbitos como el testimonio judicial o la construcción de la memoria colectiva.

Otro aspecto clave es la persistencia de la desinformación incluso después de haber sido corregida. Diversos estudios señalan que, una vez que una idea falsa ha sido incorporada, resulta extremadamente difícil eliminarla del todo: el cerebro sigue utilizándola como referencia, fenómeno conocido como “influencia continuada”. Esto se debe a que la información inicial deja huellas cognitivas duraderas y a que el cerebro tiende a preferir narrativas coherentes, aunque sean incorrectas, frente a la incertidumbre. En este sentido, la desinformación no solo engaña momentáneamente, sino que configura marcos mentales estables.

El artículo también destaca el papel de las emociones como vehículo de desinformación. Las creencias falsas suelen ir acompañadas de respuestas emocionales intensas —miedo, ira, entusiasmo— que refuerzan su aceptación y difusión. El cerebro humano está especialmente predispuesto a procesar información emocional, lo que explica por qué los contenidos sensacionalistas o polarizantes se propagan con mayor rapidez. En el contexto digital actual, donde las redes sociales amplifican este tipo de mensajes, la desinformación encuentra un entorno ideal para expandirse y consolidarse.

Finalmente, el texto subraya que la desinformación del siglo XXI no es un fenómeno aislado, sino sistémico. Su prevalencia se ve impulsada por factores tecnológicos, cognitivos y sociales: la velocidad de difusión supera la capacidad de verificación, los algoritmos favorecen contenidos emocionales y los individuos tienden a aceptar información que confirma sus creencias previas. Como resultado, la desinformación no solo afecta al individuo —alterando su cerebro y su percepción de la realidad—, sino que también erosiona el tejido social al aumentar la polarización y debilitar la confianza en el conocimiento experto.

Las humanidades y la humanidad en un mundo de IA: un manifiesto para educadores

Real Discussion. “Humanities and Humanity in an AI World: An Educator’s Manifesto.” Real Discussion. Accedido abril de 2026.

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El manifiesto se articula como una llamada a la acción: recuperar el valor de lo humano en un entorno tecnológico acelerado. Propone que la educación del futuro debe centrarse en formar ciudadanos capaces de convivir con la inteligencia artificial sin perder su capacidad de juicio, su sensibilidad ética y su creatividad. En última instancia, sostiene que el objetivo no es competir con las máquinas, sino reafirmar aquello que nos hace irreductiblemente humanos: la capacidad de pensar, sentir, interpretar y dar sentido al mundo.

El manifiesto plantea una defensa firme del papel de las humanidades en un mundo cada vez más dominado por la inteligencia artificial, subrayando que el verdadero desafío no es tecnológico, sino profundamente humano. En este contexto, la educación se convierte en el principal campo de batalla donde se decide si la IA será una herramienta al servicio del desarrollo humano o un sustituto de capacidades esenciales como el pensamiento crítico, la creatividad y la reflexión ética. El texto advierte que el riesgo no reside únicamente en la automatización, sino en la posible delegación de procesos cognitivos fundamentales a sistemas algorítmicos, lo que podría empobrecer la experiencia educativa y reducir la autonomía intelectual de los estudiantes.

El documento insiste en que las humanidades —filosofía, literatura, historia, artes— no son disciplinas accesorias, sino el núcleo que permite interpretar el mundo, cuestionarlo y dotarlo de significado. Frente a una IA capaz de generar respuestas rápidas y aparentemente coherentes, el manifiesto reivindica la lentitud del pensamiento crítico, la ambigüedad como espacio de aprendizaje y el error como parte indispensable del proceso educativo. En este sentido, alerta sobre el peligro de que los estudiantes utilicen la inteligencia artificial como sustituto del esfuerzo intelectual, debilitando su capacidad para argumentar, analizar y crear conocimiento propio.

Asimismo, el manifiesto propone una pedagogía renovada que no rechaza la inteligencia artificial, pero sí exige una integración consciente y crítica. La IA debe ser utilizada como apoyo, nunca como reemplazo del pensamiento humano. Esto implica rediseñar las metodologías educativas para priorizar habilidades que las máquinas no pueden replicar plenamente, como la empatía, el juicio ético, la interpretación contextual y la imaginación. En esta línea, coincide con otros enfoques humanistas que subrayan que la educación no puede reducirse a eficiencia o productividad, sino que debe cultivar la dimensión moral y relacional del ser humano.

Otro eje fundamental del texto es la defensa de la autonomía del profesorado. Los docentes no deben convertirse en meros supervisores de herramientas tecnológicas, sino seguir siendo guías intelectuales capaces de orientar el aprendizaje desde una perspectiva crítica. El manifiesto advierte que una adopción acrítica de la IA en el aula puede desplazar la autoridad pedagógica hacia sistemas automatizados diseñados por grandes corporaciones, lo que plantea riesgos no solo educativos, sino también políticos y culturales.

Marcelo Careaga presenta ¡Oh, Humanidad! El ocaso de los metarrelatos y las nuevas utopías. Planeta Biblioteca 2026/04/13.

Marcelo Careaga presenta ¡Oh, Humanidad! El ocaso de los metarrelatos y las nuevas utopías.

Planeta Biblioteca 2026/04/13.

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En esta ocasión visita nuestro Planeta Biblioteca Marcelo Careaga Butter, profesor titular de la Universidad Católica de la Santísima Concepción, para presentarnos su nuevo libro ¡Oh, Humanidad! El ocaso de los metarrelatos y las nuevas utopías. Se trata de un relato que aborda la transición cultural disruptiva que la humanidad está experimentando en los últimos tiempos, especialmente a partir de la eclosión de la inteligencia artificial generativa. Nunca antes los seres humanos habíamos tenido la oportunidad de resolver problemas mediante una administración tan eficaz de la información. El acceso y la representación de datos masivos —big data— están hoy al alcance de todos.

En este contexto, el valor de lo escrito en el libro no reside en los antecedentes antropológicos, históricos o culturales —ya ampliamente disponibles—, sino en la capacidad de gestionar un tipo de conocimiento que vincula las causas profundas de los grandes problemas humanos no resueltos con sus macroconsecuencias, aún vigentes en la actualidad. La obra ha sido concebida sin una pretensión antropológica, filosófica, histórica, ideológica, doctrinal, religiosa, política o cultural específica. Más bien, se presenta como un ejercicio de profunda autocrítica, impregnado de una mezcla de estupefacción y, paradójicamente, de una búsqueda urgente de esperanza.

Su propósito es estremecer conciencias y provocar una transformación en los patrones de comportamiento que han definido a la humanidad a lo largo de su historia. Porque, en última instancia, el llamado es claro: que cada persona se sienta interpelada a hacer su parte. Para ello, necesitamos mirarnos desde nuestra propia humanidad… y atrevernos a repensarlo todo.

La crisis de la verdad en la era de la IA

Chaudry, Gia. “How the Internet Broke Everyone’s Bullshit Detectors.” WIRED, April 11, 2026. https://www.wired.com/story/how-the-internet-broke-everyones-bullshit-detectors/

La evolución reciente de Internet —marcada por la inteligencia artificial generativa, la lógica algorítmica de las plataformas y la limitación del acceso a fuentes verificables— ha erosionado profundamente nuestra capacidad colectiva para distinguir entre lo verdadero y lo falso. Ya no se trata simplemente de desinformación, sino de una transformación estructural del ecosistema informativo donde la velocidad, la estética y la viralidad pesan más que la veracidad.

Uno de los factores clave es la proliferación de contenido sintético generado por IA, capaz de producir imágenes y vídeos altamente convincentes en cuestión de horas. Este contenido no necesita ser duradero ni resistir un análisis profundo: basta con que circule rápidamente antes de que pueda ser verificado. En este contexto, la verdad llega tarde, mientras que la falsedad se beneficia de los mecanismos de amplificación de las redes sociales. La lógica del “engagement” prioriza aquello que impacta o emociona, independientemente de su fiabilidad.

El artículo subraya además un fenómeno especialmente preocupante: la aparición de manipulaciones “híbridas”. En estos casos, una imagen es casi completamente real, pero contiene pequeñas alteraciones —un detalle añadido, un objeto modificado— que cambian su significado. Estas falsificaciones son extremadamente difíciles de detectar, incluso para herramientas técnicas, ya que la mayor parte del contenido es auténtico. Este cambio rompe con la premisa tradicional de que una imagen es un registro fiel de la realidad.

A este problema se suma la creciente dificultad para acceder a fuentes primarias de verificación, como imágenes satelitales, cuya disponibilidad puede verse restringida por decisiones políticas o estratégicas. Esto limita la capacidad de periodistas, investigadores y analistas de contrastar hechos de forma independiente, creando un vacío que el contenido generado por IA puede ocupar fácilmente. En ese espacio de incertidumbre, la realidad ya no solo se interpreta: se compite por definirla.

El texto también advierte sobre el papel de los usuarios en la propagación de la desinformación. Los llamados “superdifusores” y el tráfico automatizado —que ya representa una parte significativa de la actividad en Internet— aceleran la circulación de contenidos sin verificación. Incluso los sistemas de detección de falsificaciones resultan insuficientes: ofrecen probabilidades, no certezas, y pueden fallar con frecuencia. Por ello, no pueden considerarse herramientas definitivas para determinar la verdad.

Frente a este panorama, el artículo propone un cambio de enfoque. Más que confiar exclusivamente en tecnologías de detección, sugiere apostar por sistemas de “proveniencia” que certifiquen el origen de los contenidos. Mientras estas soluciones no estén plenamente implementadas, la responsabilidad recae en el comportamiento del usuario: detenerse, verificar, rastrear el origen de la información y resistir la presión de compartir de forma impulsiva. En un entorno diseñado para la inmediatez, la pausa se convierte en una forma de resistencia cognitiva.

El artículo describe una transición hacia un entorno informativo donde la duda es constante y la certeza escasa. La pérdida de confianza no solo afecta a los contenidos, sino también a las instituciones y a los propios mecanismos de verificación. En este nuevo escenario, la alfabetización digital y el pensamiento crítico dejan de ser habilidades opcionales para convertirse en herramientas esenciales de supervivencia informativa.

Integridad académica en la era de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Planeta biblioteca 2026/04/09.

Integridad académica en la era de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)

Planeta biblioteca 2026/04/09.

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En esta ocasión, Julio Alonso Arévalo analiza el impacto de la inteligencia artificial generativa en la integridad académica, destacando su rápida adopción y su utilidad en la investigación y la escritura. Señala que estas herramientas plantean riesgos como el plagio, la falta de originalidad, la generación de información falsa (alucinaciones) y el uso no declarado en publicaciones científicas. Asimismo, expone evidencias del aumento de textos académicos asistidos por IA y de problemas reales derivados de su uso indebido. Aborda también las limitaciones de los detectores de contenido generado por IA, subrayando su falta de fiabilidad y sus sesgos. Propone, además, medidas como el desarrollo de políticas claras, el uso de herramientas tecnológicas de detección y la alfabetización en IA para fomentar un uso ético y crítico. Concluye que la IA es una herramienta valiosa, pero no sustituye el pensamiento humano, siendo fundamentales la transparencia, la formación y la responsabilidad en su uso.

Inteligencia artificial vs. inteligencia artificial: herramientas de detección aplicadas a la evaluación educativa

Durán Benavides, Arturo, Claudia Rita Estrada Esquivel y Karen Quintero Álvarez. “Inteligencia artificial vs. inteligencia artificial: herramientas de detección aplicadas a la evaluación educativa.” En Inteligencia artificial: experiencias y reflexiones sobre la investigación educativa, editado por Alexandro Escudero-Nahón y Emma Patricia López, 2026. https://doi.org/10.56162/transdigitalbc13.29

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La detección de contenidos generados por IA no puede abordarse exclusivamente desde la tecnología. Aunque las herramientas actuales son útiles, su fiabilidad es limitada y no sustituyen el juicio crítico del docente. El verdadero reto reside en redefinir la evaluación educativa, pasando de un enfoque punitivo basado en la detección a un modelo formativo que promueva la ética, el pensamiento crítico y el uso responsable de la inteligencia artificial.

La incorporación de la inteligencia artificial generativa (IAG) en la educación ha supuesto una transformación profunda tanto en la producción académica como en los sistemas de evaluación. Más allá de una simple innovación tecnológica, se trata de un cambio pedagógico que obliga a replantear el papel del docente y los mecanismos tradicionales de verificación de la autoría. El uso generalizado de herramientas como ChatGPT ha intensificado las preocupaciones sobre el plagio y la deshonestidad intelectual, introduciendo nuevas formas de generación automatizada de textos que amplían el concepto clásico de copia.

En paralelo, diversos autores advierten que el uso excesivo de estas herramientas puede afectar negativamente al desarrollo del pensamiento crítico y la metacognición. Al ofrecer respuestas inmediatas y elaboradas, la IAG reduce la necesidad de análisis autónomo, lo que puede derivar en una dependencia tecnológica y en una pérdida de habilidades fundamentales para el aprendizaje profundo. Esto obliga a las instituciones a redefinir el concepto de plagio y a formar al alumnado en un uso ético y consciente de estas tecnologías.

Ante este escenario, han surgido herramientas de detección de contenido generado por IA, como Turnitin y Copyleaks, que emplean modelos estadísticos, lingüísticos y de aprendizaje automático para identificar patrones de escritura. Sin embargo, su eficacia es limitada: presentan márgenes de error significativos, especialmente frente a modelos generativos más avanzados, y existe un riesgo relevante de falsos positivos que puede derivar en acusaciones injustas. Además, las estrategias de evasión —como el parafraseo, la traducción o la manipulación textual— dificultan aún más la detección fiable.

Los resultados del estudio muestran que, aunque la IA ofrece oportunidades de personalización y mejora del aprendizaje, también incrementa prácticas deshonestas si no se regula adecuadamente. En este sentido, el problema no puede resolverse únicamente mediante herramientas tecnológicas, sino que exige una transformación de los modelos de evaluación hacia enfoques más auténticos, centrados en procesos, reflexión y participación activa del estudiante.

Desde una perspectiva pedagógica, se propone combinar el uso de la IA con estrategias evaluativas más complejas, como exámenes orales, proyectos colaborativos o actividades que valoren el proceso de aprendizaje. Asimismo, se subraya la importancia de la formación docente en inteligencia artificial y ética digital, ya que el profesorado debe estar preparado para integrar estas herramientas sin perder el control sobre la evaluación y el acompañamiento educativo.

En cuanto a las perspectivas futuras, destaca el desarrollo de la inteligencia artificial explicativa (XAI), orientada a hacer comprensibles los procesos de decisión de los sistemas automatizados. Esta línea permite avanzar hacia una evaluación más transparente y formativa, donde no solo importe el resultado, sino también la comprensión del proceso. Paralelamente, se señala la necesidad urgente de marcos normativos claros que regulen el uso de la IA en educación, como ya ocurre en la Unión Europea, frente a contextos donde aún existe un vacío legal.

La inteligencia artificial en la universidad: adopción masiva, tensiones éticas y necesidad de formación según el mayor estudio del sistema CSU

California State University. “CSU Releases Findings After Conducting the Largest and Most Comprehensive Survey on Artificial Intelligence in Higher Education.” 1 de abril de 2026.

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El sistema California State University (CSU) ha publicado el mayor y más completo estudio sobre inteligencia artificial en la educación superior hasta la fecha, basado en más de 94.000 respuestas de estudiantes, profesorado y personal universitario.

Este informe, titulado Ahead of the Curve, refleja un momento de transición clave en las universidades: la IA ya no es una opción emergente, sino una realidad integrada en los procesos de enseñanza, aprendizaje y gestión académica. La investigación muestra que el debate ha dejado de centrarse en si la IA debe formar parte de la educación superior, para enfocarse en cómo implementarla de forma coherente, ética y a gran escala.

Uno de los hallazgos más significativos es el uso generalizado de herramientas de IA en toda la comunidad universitaria. La gran mayoría de estudiantes, docentes y personal ya interactúan con estas tecnologías, lo que evidencia su rápida normalización. Esta adopción se asocia a beneficios claros como el apoyo al aprendizaje, la mejora de la productividad y el impulso a la innovación académica. Sin embargo, también plantea retos importantes: la preocupación por la integridad académica, la fiabilidad de los resultados generados por IA y el posible impacto en el pensamiento crítico. La encuesta captura así una percepción ambivalente, donde entusiasmo y cautela conviven en equilibrio.

El estudio también subraya una demanda creciente de formación específica en inteligencia artificial. Tanto estudiantes como profesorado consideran necesario desarrollar competencias más avanzadas que permitan utilizar estas herramientas de manera eficaz y responsable, especialmente en contextos profesionales. Esta necesidad es más acusada en colectivos que perciben un mayor riesgo de quedar rezagados en un mercado laboral cada vez más influido por la IA. En este sentido, la universidad aparece como un agente clave para cerrar la brecha de habilidades y garantizar una integración equitativa de la tecnología.

El informe destaca la urgencia de establecer marcos éticos y normativos claros. La falta de políticas homogéneas genera incertidumbre entre los estudiantes, mientras que el profesorado reclama orientaciones precisas sobre cómo integrar la IA en la docencia sin comprometer la calidad educativa. Cuestiones como la transparencia, la verificación de contenidos, la privacidad de los datos y la equidad en el acceso emergen como prioridades. En conjunto, el estudio del CSU posiciona a la educación superior ante un desafío estructural: liderar el uso responsable de la inteligencia artificial sin renunciar a sus principios fundamentales de rigor académico y formación crítica.

Datos clave:

  • Más de 94.000 participantes (estudiantes, profesorado y personal).
  • Es el mayor estudio sobre IA en educación superior hasta la fecha.
  • Incluye a las 22 universidades del sistema CSU.

Uso

95% de los encuestados ha utilizado al menos una herramienta de IA.

Uso habitual:

  • Más de la mitad de los estudiantes
  • 60% del profesorado
  • ≈66% del personal

Formación en IA

  • Más del 80% del personal quiere formación en IA. Aproximadamente 70% del profesorado también la demanda.
  • Estudiantes: cerca del 50%,

Ética IA

  • ≈80% de estudiantes no se sienten cómodos entregando trabajos generados por IA como propios.

Uso docentes

  • Más del 50% del profesorado usa IA para preparar materiales.
  • 69% orienta a los estudiantes sobre su uso.
  • ≈66% incluye normas sobre IA en sus programas docentes.

Percepción del futuro

  • La IA será esencial para:
    – 82% del personal
    – 78% del profesorado
    – 69% de estudiantes

Preocupación por el empleo:

  • 82% estudiantes
  • 78% profesorado
  • 74% personal

La mayoría de los estudiantes universitarios utilizan IA a pesar de que sus instituciones desaconsejan su uso

Lumina Foundation y Gallup. State of Higher Education Study. 2025. https://www.gallup.com/file/analytics/704279/Lumina-Foundation-Gallup-SOHE_AI_Report.pdf

El avance de la inteligencia artificial en la educación superior se ha consolidado con una rapidez que contrasta con la lentitud institucional para regular su uso. Un estudio reciente de la Lumina Foundation y Gallup revela que la mayoría de los estudiantes universitarios emplea herramientas como ChatGPT, Microsoft Copilot y Google Gemini de forma habitual en sus tareas académicas.

En concreto, el 57 % afirma utilizarlas diaria o semanalmente, mientras que solo un 13 % declara no usarlas nunca. Sin embargo, más de la mitad de los estudiantes (53 %) indica que sus instituciones desaconsejan o prohíben su uso, y un 52 % señala la ausencia de directrices claras en al menos algunas de sus asignaturas. Este desajuste evidencia una brecha significativa entre la práctica estudiantil y la normativa académica.

En cuanto a los motivos de uso, los estudiantes recurren a la inteligencia artificial principalmente como herramienta de apoyo al aprendizaje. Entre quienes la utilizan al menos mensualmente, el 86 % destaca su utilidad para comprender materiales complejos, mientras que otros beneficios señalados incluyen el ahorro de tiempo (76 %), la mejora del rendimiento académico (70 %) y la preparación para el futuro profesional (65 %). Las aplicaciones más comunes consisten en resolver dudas sobre contenidos difíciles y verificar respuestas en tareas, actividades que al menos seis de cada diez usuarios realizan con frecuencia semanal o diaria. Por otro lado, quienes evitan estas herramientas lo hacen mayoritariamente por razones éticas: el 74 % considera su uso como una forma de hacer trampa, y el 68 % menciona las restricciones institucionales, frente a un reducido 14 % que alude a la falta de conocimientos técnicos.

A pesar de la expansión del uso de la IA, las políticas universitarias no han evolucionado al mismo ritmo. Solo un 7 % de los estudiantes afirma que su institución fomenta activamente el uso de estas herramientas, mientras que el 42 % señala que se desaconsejan en la mayoría de los casos y un 11 % indica que están prohibidas. No obstante, incluso en contextos restrictivos, el uso persiste: el 48 % de los estudiantes en instituciones que lo desaconsejan continúa utilizándolas semanalmente, al igual que el 27 % en aquellas donde están prohibidas. Además, la claridad normativa es desigual: únicamente el 51 % de los estudiantes de universidades de cuatro años y el 43 % de los de instituciones de dos años afirman que todas sus asignaturas cuentan con políticas claras sobre inteligencia artificial.

El impacto de la IA trasciende el ámbito académico y alcanza las expectativas laborales de los estudiantes. Casi la mitad (47 %) reconoce haber considerado cambiar de carrera debido a la influencia de la inteligencia artificial en el mercado laboral, y un 16 % afirma haberlo hecho ya. Asimismo, un 12 % señala que esta preocupación ha influido en su decisión de acceder a la educación superior. Aunque el 58 % considera adecuada la formación recibida en inteligencia artificial, cerca de tres de cada diez estudiantes creen que es insuficiente, cifra que aumenta en instituciones con políticas más restrictivas.

En conjunto, los resultados ponen de manifiesto un momento crítico para las instituciones educativas, que deben decidir si abordar la inteligencia artificial como un problema de control o como una oportunidad pedagógica. La evidencia sugiere que, con marcos normativos adecuados, la IA podría integrarse como una herramienta clave para el aprendizaje y la preparación profesional, en lugar de limitarse a ser objeto de prohibición.

Cómo la inteligencia artificial está transformando la alfabetización informacional en las bibliotecas universitarias

Jabeen, M. (2026).How artificial intelligence is reshaping information literacy in academic libraries: A global Scientometric analysis (2020–2025). ScienceDirect. https://doi.org/10.1016/S0099133326000236

El artículo presenta un análisis cientométrico global centrado en la investigación que vincula la inteligencia artificial (IA) con la alfabetización informacional (Information Literacy, IL) durante el periodo 2020–2025. Su objetivo principal es identificar tendencias, patrones de producción científica, redes de colaboración y principales focos temáticos en un campo en rápida expansión. A través del estudio de publicaciones indexadas, el trabajo ofrece una visión cuantitativa y estructurada del crecimiento y consolidación de esta línea de investigación en el contexto de la transformación digital del conocimiento.

Uno de los aspectos más relevantes del estudio es el notable incremento en el número de publicaciones en los últimos años, lo que refleja el creciente interés académico por el papel de la IA en los procesos de acceso, evaluación y uso de la información. El análisis muestra cómo la alfabetización informacional está evolucionando desde enfoques tradicionales —centrados en habilidades documentales— hacia modelos más complejos que integran competencias digitales avanzadas, pensamiento crítico frente a algoritmos y comprensión de sistemas automatizados.

El artículo también identifica los principales países, instituciones y revistas científicas que lideran la investigación en este ámbito. Se observa una fuerte concentración en determinadas regiones con alto desarrollo tecnológico, así como una progresiva internacionalización de las colaboraciones científicas. Asimismo, el estudio destaca cuáles son las revistas más influyentes y productivas en la intersección entre IA e IL, evidenciando la consolidación de este campo como área interdisciplinar entre la biblioteconomía, la educación y la informática.

En cuanto a los temas predominantes, la investigación revela que los trabajos se centran en cuestiones como el uso de herramientas de IA en bibliotecas, la automatización de procesos de recuperación de información, el impacto de los algoritmos en la evaluación de fuentes y la necesidad de formar a los usuarios en competencias críticas frente a la inteligencia artificial. También emergen preocupaciones éticas relacionadas con la desinformación, los sesgos algorítmicos y la transparencia de los sistemas inteligentes.

El artículo subraya la importancia de desarrollar marcos teóricos y educativos que integren la IA dentro de la alfabetización informacional, proponiendo una actualización de los modelos formativos en bibliotecas y entornos académicos. En este sentido, se plantea que la alfabetización informacional del futuro deberá incluir no solo la capacidad de buscar y evaluar información, sino también la comprensión del funcionamiento y las implicaciones sociales de la inteligencia artificial, consolidando así un enfoque más crítico, tecnológico y multidisciplinar.

Datos clave:

  • Se observa un crecimiento rápido de la investigación, especialmente desde 2022, aunque el campo sigue en consolidación.
  • Estados Unidos lidera la producción científica, con creciente participación de Asia y África pese a menor visibilidad.
  • Las revistas clave están dominadas por la biblioteconomía, destacando Journal of Academic Librarianship.
  • La alfabetización informacional evoluciona hacia la alfabetización en IA, incorporando competencias críticas y éticas.
  • Las bibliotecas emergen como espacios centrales para formar usuarios capaces de comprender, evaluar y usar la IA.

Cómo enseñar a los niños habilidades de alfabetización digital

Singer, Emma. How to Teach Kids Digital Literacy Skills. PureWow, 19 de febrero de 2026. https://www.purewow.com/family/how-to-teach-kids-digital-literacy-skills?utm_source=flipboard&utm_medium=referral

La psicóloga clínica Dr. Bethany Cook señala que, ante el impacto que las plataformas digitales pueden tener en la salud mental y el comportamiento infantil, es fundamental enseñar a los niños a interactuar con la tecnología de forma consciente, crítica y segura.

Uno de los primeros consejos es establecer límites claros de uso de dispositivos, como zonas y momentos sin pantallas (por ejemplo, durante las comidas o en la habitación por la noche), lo que ayuda a proteger el sueño y reduce las luchas por el control del tiempo de pantalla. Incluso antes de que los niños utilicen redes sociales, es útil que tengan reglas consistentes acerca del uso general de tecnología.

El artículo destaca también la importancia de explicar cómo funcionan las plataformas digitales y sus incentivos, ayudando a los niños a entender que algoritmos y métricas como “likes” o seguidores no son medidas de valor personal. Separar la autoestima de estos indicadores reduce la influencia que estos estímulos pueden tener en su percepción.

Un pilar clave de la alfabetización digital es pensar críticamente sobre el contenido online. Los padres pueden acompañar a los niños mientras exploran contenidos y hacer preguntas que fomenten evaluación: quién hizo ese contenido, qué intención tiene, si es real o editado. Esto fortalece habilidades de juicio que serán esenciales en un entorno saturado de información.

El artículo también enfatiza el valor de conversar sobre las emociones que los contenidos digitales provocan en los niños, ayudándoles a identificar si se sienten conectados, distraídos, inseguros o desanimados tras usar una red social o jugar online. Este ejercicio de “chequeos emocionales” les permite reconocer patrones psicológicos relacionados con su interacción digital.

Para promover seguridad, se aconseja establecer reglas claras de privacidad y seguridad, como no compartir información personal (por ejemplo, dirección, escuela o fotos privadas) sin permiso. Explorar juntas las configuraciones de privacidad en las aplicaciones enseña responsabilidad y reduce riesgos.

Finalmente, la psicóloga sugiere practicar situaciones difíciles mediante role‑playing, como cómo responder ante acoso, mensajes inapropiados o presión para mandar imágenes, de modo que los niños sepan cómo responder con frases sencillas y seguras. Mantener una comunicación abierta y no punitiva también es clave para que los niños acudan a sus padres ante problemas sin miedo a castigos.