Las novelas gráficas y el fomento de la lectura entre los jóvenes

Abram, Stephen. «How Graphic Novels Are Inspiring Young Readers.» Stephen’s Lighthouse, 25 de mayo de 2025. https://stephenslighthouse.com/2025/05/25/how-graphic-novels-are-inspiring-young-readers/.

Diversos estudios indican que cada vez más niños están leyendo cómics y novelas gráficas, lo que podría ser clave para fomentar en ellos el amor por la lectura a largo plazo. Tradicionalmente, lograr que los niños se interesen por la lectura ha sido un desafío constante para padres, docentes y cuidadores, ya que los pequeños tienen múltiples estímulos y actividades que desvían su atención. Sin embargo, este panorama parece estar cambiando gracias a los cómics, que han captado el interés de las nuevas generaciones. Aunque no se trate de literatura clásica, se reconoce que cualquier forma de lectura es positiva, especialmente si logra despertar el hábito lector en los niños desde temprana edad.

Las novelas gráficas están cobrando cada vez más protagonismo como herramientas fundamentales para fomentar la lectura entre los jóvenes. Su formato, que combina narrativas visuales y textuales, ofrece una experiencia de lectura dinámica y envolvente que capta la atención de lectores de todas las edades, especialmente aquellos que pueden mostrarse reacios a enfrentarse a textos tradicionales. Este tipo de obras resultan particularmente eficaces para atraer a jóvenes que aún no han desarrollado un gusto consolidado por la lectura, ya que las imágenes aportan un contexto inmediato que facilita la comprensión del texto y hace que la historia resulte más accesible y emocionante.

Uno de los principales beneficios de las novelas gráficas es su capacidad para fortalecer tanto la alfabetización textual como la visual. A través de la lectura de viñetas, los jóvenes aprenden a decodificar no solo palabras, sino también gestos, colores, movimientos y estructuras narrativas complejas representadas gráficamente. Esta habilidad es especialmente valiosa en un mundo cada vez más visual, donde la comprensión de imágenes y su interacción con el texto es clave para la comunicación efectiva. Además, la lectura de novelas gráficas favorece la construcción de una comprensión lectora profunda, ya que muchas de estas obras abordan temáticas complejas que invitan a la reflexión y al análisis crítico.

Otro aspecto fundamental del auge de las novelas gráficas es su diversidad temática y representacional. Muchas de ellas exploran temas como la identidad de género, la diversidad cultural, el racismo, el bullying, los trastornos emocionales o las discapacidades, permitiendo que los lectores jóvenes se vean reflejados en las historias que leen. Esta representación no solo favorece la inclusión, sino que también estimula la empatía hacia realidades ajenas. Al mostrar personajes y contextos variados, las novelas gráficas permiten que los jóvenes se reconozcan en los protagonistas o se acerquen a otras experiencias humanas con una mirada comprensiva y abierta.

Además, las novelas gráficas han comenzado a integrarse en entornos educativos formales como recursos pedagógicos eficaces. Cada vez más docentes las utilizan para enseñar materias como literatura, historia o ciencias sociales, dado que permiten ilustrar conceptos complejos de manera clara y atractiva. Por ejemplo, obras como Maus de Art Spiegelman o Persepolis de Marjane Satrapi han sido incorporadas a planes de estudio en diversas partes del mundo por su valor literario, artístico y pedagógico.

Entre los títulos más destacados en este campo se encuentran Smile de Raina Telgemeier, una novela gráfica autobiográfica que trata con sensibilidad temas como la autoestima, la salud dental y la adolescencia; Wonder Woman: Guerrera de Leigh Bardugo, que reinterpreta el mito de la superheroína desde una perspectiva inspiradora para las jóvenes lectoras; o Bajo la Luna: Una historia de Catwoman de Lauren Myracle, que explora los dilemas de identidad y crecimiento de una adolescente que se enfrenta al abandono y a la injusticia. Estas obras, además de entretener, ofrecen a los lectores modelos de resiliencia y superación.

En conclusión, las novelas gráficas están transformando la relación de los jóvenes con la lectura al proporcionar historias ricas en contenido, accesibles desde lo visual y emocional, y culturalmente relevantes. Su uso creciente en bibliotecas, escuelas y hogares demuestra su potencial para ser una herramienta clave en el desarrollo lector, cognitivo y social de las nuevas generaciones. Al abrir nuevos caminos hacia la lectura y la reflexión crítica, las novelas gráficas se consolidan como aliadas indispensables en la formación de lectores del siglo XXI.

Estado de las infraestructuras abiertas 2025

State of Open Infrastructure 2025, publicado por Invest in Open Infrastructure (IOI), 2025 https://investinopen.org/state-of-open-infrastructure-2025/sooi-foreword-2025/

El informe «State of Open Infrastructure 2025» de Invest in Open Infrastructure (IOI) ofrece una visión detallada sobre el estado actual de las infraestructuras abiertas en la investigación y la educación superior.

Desde su lanzamiento en 2020, IOI ha trabajado en profundizar en las condiciones y comunidades que rodean a las infraestructuras abiertas, reconociendo su importancia crítica para el ecosistema de investigación y la sociedad civil. A pesar de los avances, Thaney destaca que muchas de estas infraestructuras dependen de ciclos de financiación inestables, donaciones y trabajo voluntario, lo que pone en riesgo su sostenibilidad

El informe ofrece datos exclusivos, tendencias y perspectivas basadas en entrevistas con expertos internacionales, investigaciones propias y análisis de tendencias actuales en infraestructuras abiertas. En un contexto de recortes financieros y cambios radicales en políticas que afectan la ciencia, la investigación y la sociedad civil en América del Norte, América Latina y Europa, las infraestructuras abiertas enfrentan amenazas directas, con riesgos de interrupciones inmediatas y problemas a largo plazo.

Con un enfoque práctico, el informe busca apoyar a proveedores, usuarios y financiadores de infraestructuras abiertas para navegar en este escenario y promover un ecosistema más colaborativo, resiliente y ágil para la investigación y el conocimiento.

Además de temas ya abordados en ediciones anteriores, esta edición incluye nuevos capítulos sobre las dependencias financieras de las infraestructuras abiertas y el costo del acceso público a la investigación. También presenta una perspectiva futura sobre temas emergentes relacionados con estas infraestructuras.

El informe ofrece dos paneles interactivos para explorar datos detallados sobre financiamiento de subvenciones y características de infraestructuras listadas en Infra Finder, incluyendo políticas, gobernanza y participación comunitaria.

Hallazgos clave incluyen:

  • Los gobiernos son una fuente crucial de financiamiento para infraestructuras abiertas, y los recientes recortes en fondos de investigación requieren acciones coordinadas para mitigar déficits.
  • Existe una alta interdependencia entre infraestructuras abiertas; aunque esto es una fortaleza, también puede ser un riesgo. Fusionar o eliminar herramientas redundantes puede fortalecer el ecosistema.
  • Más allá de la política, se deben abordar también necesidades tecnológicas y socio-culturales para mejorar el cumplimiento de las mandatos de acceso público a la investigación.

La alfabetización en inteligencia artificial: una competencia clave para la educación del siglo XXI

El Marco AILit refleja conocimientos, destrezas y actitudes relevantes que se encuentran en múltiples disciplinas académicas

Tanya Milberg, «Why AI Literacy Is Now a Core Competency in Education» World Economic Forum, May 22, 2025. https://www.weforum.org/stories/2025/05/why-ai-literacy-is-now-a-core-competency-in-education/

La alfabetización en inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una competencia esencial en educación, ya que la IA está transformando profundamente la forma en que vivimos, trabajamos y aprendemos. Ante este panorama, el Foro Económico Mundial y organizaciones como la Comisión Europea, la OCDE y Code.org han desarrollado el Marco de Alfabetización en IA (AILit) para preparar a los estudiantes a desenvolverse en un mundo cada vez más integrado con IA.

La alfabetización en inteligencia artificial (IA) ya no es opcional, sino una competencia esencial en la educación contemporánea. Frente al avance imparable de la tecnología, en especial la IA generativa, los sistemas educativos deben evolucionar más allá de la alfabetización digital básica y adoptar un enfoque integral que prepare a los estudiantes para vivir, trabajar y aprender en un mundo profundamente influido por la IA.

Los estudiantes actuales ya están expuestos a herramientas de IA, tanto dentro como fuera del aula. Sin embargo, muchos carecen de una formación formal sobre cómo funcionan estas herramientas, sus limitaciones, sesgos y riesgos potenciales. Un informe conjunto de TeachAI y EY reveló que casi la mitad de la Generación Z tiene dificultades para identificar deficiencias en tecnologías de IA, como la invención de hechos por parte de sistemas generativos.

El Foro Económico Mundial subraya que no basta con enseñar a programar o a usar tecnología: es necesario desarrollar habilidades cognitivas y éticas que permitan evaluar críticamente las salidas de la IA, colaborar con ella de forma creativa y comprender su papel en la sociedad.

AI Literacy Framework (AILit) define la alfabetización en IA como una combinación de conocimientos, habilidades y actitudes que permiten a los estudiantes interactuar con la IA de manera responsable y eficaz. El marco se organiza en cuatro dominios clave, acompañados por 23 competencias específicas y ejemplos prácticos para su implementación en el aula:

  1. Interacción con la IA: Comprender cuándo y cómo está presente la IA en herramientas cotidianas y evaluar críticamente sus resultados.
  2. Creación con IA: Utilizar herramientas de IA para resolver problemas y fomentar la creatividad, considerando implicaciones éticas como la propiedad y el sesgo.
  3. Gestión de las acciones de la IA: Delegar tareas a la IA con responsabilidad, estableciendo límites claros y garantizando supervisión humana.
  4. Diseño de soluciones con IA: Comprender cómo funciona la IA y cómo construir o adaptar sistemas para abordar problemas reales.

Este enfoque interdisciplinar permite que el marco se aplique no solo en clases de informática, sino también en asignaturas como lengua, arte o ciencias sociales, integrando la IA como un tema transversal en toda la educación.

El marco incluye 23 competencias y escenarios pedagógicos para aplicarlo en distintas asignaturas, no solo en tecnología. También se alinea con políticas europeas como el Plan de Acción de Educación Digital y el AI Act, que exigen niveles mínimos de alfabetización en IA para educadores y estudiantes.

Dado que se prevé que el 40% de las habilidades necesarias en el mercado laboral cambiarán en cinco años, se insiste en la urgencia de enseñar habilidades específicas como el pensamiento algorítmico, la ingeniería de prompts y la comprensión del sesgo de datos. Sin embargo, también se enfatizan las habilidades humanas que la IA no puede replicar, como la empatía, el juicio ético y la colaboración.

El AILit está en fase de consulta pública hasta finales de 2025. Se anima a educadores, responsables políticos y diseñadores de currículo a participar en su mejora. El objetivo es formar a las nuevas generaciones no solo como usuarias de la IA, sino como sus creadoras y guardianas éticas.

¿Se puede confiar en los agentes de IA?

Glikson, Ella Miron-Spektor y David De Cremer. 2025. “Can AI Agents Be Trusted?” Harvard Business Review, May 2025. https://hbr.org/2025/05/can-ai-agents-be-trusted

Los agentes personales de inteligencia artificial (IA) están emergiendo como una de las innovaciones más prometedoras y disruptivas en el campo de la IA. Estos sistemas autónomos, basados en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), están diseñados para actuar en nombre de los usuarios, automatizando tareas como la gestión de calendarios, la búsqueda y análisis de información, las compras, la selección de contenidos y la comunicación básica.

Su atractivo radica en su capacidad para razonar, tomar decisiones y aprender de la experiencia, con la posibilidad de optimizarse progresivamente. Empresas como Salesforce ya han implementado versiones de estos agentes en atención al cliente, y compañías líderes están ofreciendo prototipos de agentes personales a sus clientes y socios.

Sin embargo, su despliegue plantea cuestiones fundamentales:

  • ¿Podrán estos agentes actuar verdaderamente en nuestro interés?
  • ¿Serán leales únicamente a sus usuarios o también a sus desarrolladores, anunciantes y proveedores de servicios?
  • ¿Cómo podemos saberlo y confiar en ello?

La respuesta a estas preguntas determinará si los agentes personales de IA fortalecen o dañan las relaciones comerciales, el valor de marca y, sobre todo, la confianza del usuario.

¿Qué podría salir mal? Riesgos de los agentes personales de IA

Uno de los principales riesgos asociados a los agentes personales de inteligencia artificial es su vulnerabilidad ante el crimen. Al igual que un empleado desleal, estos agentes podrían ser hackeados o mal programados para actuar en contra de los intereses de su usuario, exponiéndolo a robos de identidad, fraudes financieros o filtraciones de datos. Pruebas de seguridad realizadas por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE.UU. y por empresas privadas han demostrado que incluso los modelos más sofisticados pueden ser manipulados para ejecutar acciones maliciosas, como revelar contraseñas o enviar correos electrónicos fraudulentos.

Otro peligro importante es la manipulación comercial. Los agentes podrían estar sesgados a favor de productos o servicios promovidos por las empresas que los desarrollan o por sus socios comerciales. En el entorno digital actual ya es común encontrar publicidad encubierta o recomendaciones interesadas, por lo que no es difícil imaginar que estas prácticas se trasladen a los agentes personales, comprometiendo su objetividad y convirtiéndolos en instrumentos de marketing disfrazado de asesoramiento imparcial.

Un riesgo relacionado es la preferencia por anunciantes. En sectores como el entretenimiento, las noticias o las redes sociales, los agentes podrían priorizar contenidos patrocinados en lugar de ofrecer lo que realmente se ajusta a las preferencias del usuario. El modelo de negocio “gratuito” basado en publicidad ya ha demostrado sus limitaciones en medios tradicionales como la radio y la televisión, donde el contenido estaba condicionado por los intereses de los anunciantes. Un ejemplo actual es Spotify: su función de DJ automatizado promete recomendaciones personalizadas, pero permite a los artistas pagar por mayor visibilidad, aunque eso implique aceptar menores regalías. Esto puede influir en las recomendaciones de forma opaca y sin conocimiento del usuario.

La susceptibilidad a la desinformación es otra amenaza crítica. Al igual que los humanos, los agentes de IA pueden ser engañados por información falsa, manipulada o generada mediante técnicas como los “deepfakes”. Ya se han reportado casos en los que la IA ha ofrecido consejos incorrectos o incluso peligrosos, como ocurrió con un pasajero de Air Canada que recibió una falsa promesa de descuento generada por un sistema automatizado. Cuando las decisiones del agente se basan en datos erróneos, las consecuencias pueden ser graves e irreversibles.

¿Cómo construir confianza en los agentes personales de IA?

Evitar una supervisión excesiva que anule la utilidad de estos agentes exige soluciones combinadas de tipo jurídico, técnico y de mercado. Los expertos proponen tres enfoques clave para construir la confianza necesaria.

El primero consiste en tratarlos legalmente como fiduciarios. Así como abogados, asesores financieros o tutores están sujetos a obligaciones de lealtad, confidencialidad y diligencia, los agentes de IA deberían cumplir esos mismos estándares. Esto implicaría regularlos públicamente y establecer mecanismos claros de rendición de cuentas por conflictos de interés, uso indebido de datos o actuaciones negligentes. Algunos expertos sostienen que el marco legal actual ya permitiría aplicar esta figura, y que, de no ser así, existiría consenso político y empresarial para regularlo, dadas sus implicaciones.

El segundo enfoque apunta al impulso de mecanismos de control desde el mercado. El sector privado puede desarrollar seguros, auditorías y herramientas de vigilancia para proteger a los usuarios. Existen ya servicios que alertan sobre robo de identidad o permiten monitorear transacciones financieras; algo similar podría diseñarse para los agentes de IA. Incluso podrían establecerse “burós de crédito” de IA que supervisen su comportamiento y ajusten su nivel de autonomía según las preferencias del usuario. Las aseguradoras también podrían incentivar buenas prácticas ofreciendo coberturas frente a fallos o abusos.

La tercera estrategia es mantener la toma de decisiones a nivel local. Desde el punto de vista técnico, una medida efectiva sería garantizar que los datos sensibles y los procesos de decisión permanezcan en los dispositivos del usuario —como teléfonos, tabletas u ordenadores—, minimizando el riesgo de manipulación externa o robo. Apple ha dado pasos en esta dirección con una arquitectura que procesa la mayoría de la información localmente y, en caso de usar la nube, emplea servidores propios con cifrado, sin almacenar datos personales. Además, permite auditorías independientes de seguridad y privacidad. Otros fabricantes deberían adoptar modelos similares, combinando procesamiento local, cifrado y transparencia verificable. También es clave exigir la divulgación clara de patrocinadores, promociones y publicidad integrada en la actividad del agente.

En conclusión, la llegada de los agentes personales de IA promete transformar radicalmente la manera en que interactuamos con la tecnología, organizamos nuestras tareas cotidianas y tomamos decisiones. Sin embargo, el impacto positivo de esta revolución tecnológica dependerá en gran medida de la confianza que podamos depositar en dichos agentes. Esa confianza no surgirá de forma automática: deberá construirse sobre una base sólida que combine marcos legales apropiados, incentivos de mercado bien diseñados, soluciones técnicas transparentes y una voluntad firme de anteponer los intereses de los usuarios a los beneficios comerciales. Solo entonces podremos considerar que los agentes de IA actúan verdaderamente en nuestro nombre.

Singles salmantinos de 2024, parte 3. Viviendo en la era pop 2025/05/23

Singles salmantinos de 2024, parte 3.

Viviendo en la era pop 2025/05/23

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Singles salmantinos de 2024, parte 3. Hoy emitimos el 3er recopilatorio de singles de grupos salmantinos publicados en 2024. Escucharemos música variada creada en Salamanca, incluyendo a: Godaiva, faLsantes, Old Virginia, Laura Crimson, Juanjo Valle, Ruido de Fondo, Marco Leonato, Raúl Calvo, CO PAL, Oceandelis Desde el pop y el rock de variado pelaje, hasta la música electrónica y las músicas el mundo, la variedad y calidad de nuestros compositores e intérpretes queda reflejada en esta muestra, que continuará en otro programa, porque aún nos quedan otros cuantos artistas que recopilar

Transformar el aprendizaje con IA generativa: de las percepciones de los estudiantes al diseño de una solución educativa

Mirea, Corina-Marina, Răzvan Bologa, Andrei Toma, Antonio Clim, Dimitrie-Daniel Plăcintă, and Andrei Bobocea. 2025. «Transforming Learning with Generative AI: From Student Perceptions to the Design of an Educational Solution» Applied Sciences 15, no. 10: 5785. https://doi.org/10.3390/app15105785

Se explora cómo la inteligencia artificial generativa, específicamente herramientas como ChatGPT-3.5 y ChatGPT-4, está transformando el proceso de aprendizaje desde la perspectiva de los estudiantes hasta el diseño de soluciones educativas adaptativas.

El estudio se centra en comprender cómo los estudiantes perciben el uso de herramientas de IA generativa en su proceso de aprendizaje y cómo estas herramientas pueden integrarse en sistemas educativos adaptativos para mejorar los resultados académicos.

Los investigadores realizaron una encuesta entre estudiantes para recopilar datos sobre sus experiencias y percepciones al utilizar ChatGPT en sus estudios. Además, analizaron arquitecturas de plataformas de aprendizaje existentes para proponer una nueva arquitectura de sistema de aprendizaje adaptativo que incorpore IA generativa.

El objetivo principal del estudio es doble: por un lado, evaluar cómo los estudiantes perciben el uso de herramientas de IA generativa en su proceso de aprendizaje; por otro, diseñar una arquitectura de sistema de aprendizaje adaptativo que aproveche estas herramientas para crear entornos educativos más eficaces. La investigación parte de un enfoque empírico basado en encuestas a estudiantes universitarios, complementado con un análisis técnico de plataformas de aprendizaje digital existentes. Con base en estos dos pilares —la percepción de los usuarios y el estado del arte tecnológico— los autores desarrollan una propuesta concreta de solución educativa basada en IA.

Los resultados de la encuesta reflejan que una mayoría significativa de estudiantes percibe beneficios concretos en el uso de herramientas como ChatGPT. Entre los aspectos más valorados se encuentran la ayuda para la comprensión de conceptos complejos, el apoyo en la redacción de textos y la posibilidad de resolver dudas de manera inmediata y personalizada. Muchos estudiantes afirmaron que estas interacciones habían tenido un efecto positivo en su rendimiento académico.

También se identificaron algunos riesgos y desafíos, como la dependencia excesiva de la IA, la posibilidad de recibir información incorrecta o sesgada y la disminución del pensamiento crítico si no se usan las herramientas de forma consciente y reflexiva. No obstante, los estudiantes demostraron una actitud crítica y madura, reconociendo que la IA es una herramienta de apoyo y no un sustituto del aprendizaje activo.

A partir de los hallazgos, los autores proponen una arquitectura de sistema de aprendizaje adaptativo que integra IA generativa como núcleo funcional. Esta arquitectura se basa en varios módulos: gestión del conocimiento, personalización del aprendizaje, interacción con el usuario, seguimiento del progreso, evaluación formativa y retroalimentación continua. La IA generativa se utiliza principalmente para generar contenidos personalizados, explicar conceptos según el nivel del estudiante, ofrecer ejercicios prácticos y simular escenarios de aprendizaje.

El sistema está diseñado para aprender del comportamiento y las respuestas del estudiante, adaptándose dinámicamente a sus necesidades, intereses y ritmo de aprendizaje. Esto permite una experiencia educativa más personalizada, motivadora y eficaz. Además, el modelo considera la necesidad de incorporar mecanismos éticos y de verificación de la información generada por la IA.

Estudio de la EUIPO sobre Inteligencia Artificial Generativa y Derecho de Autor

«European Union Intellectual Property Office (EUIPO) Releases Study on Generative Artificial Intelligence and Copyright.» EUIPO News, May 13, 2025.

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Este estudio proporciona un marco integral para comprender y gestionar los desafíos legales y técnicos que la inteligencia artificial generativa plantea en el ámbito del derecho de autor en la Unión Europea, buscando un equilibrio entre la innovación tecnológica y la protección de los creadores.

La Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea (EUIPO) publicó un estudio detallado sobre la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) y su relación con el derecho de autor. La IA generativa es una tecnología que crea nuevo contenido utilizando contenido preexistente, lo que representa un cambio fundamental en la creación de contenido, ya que no todo es generado exclusivamente por humanos.

Las instituciones como las autoridades nacionales de propiedad intelectual y la EUIPO pueden desempeñar un papel crucial, ofreciendo soporte técnico para que los titulares ejerzan sus derechos y los desarrolladores respeten esas reservas, y soporte no técnico, como campañas de sensibilización, foros de intercambio de información técnica y difusión de información sobre soluciones, tendencias y avances en la materia

Este nuevo paradigma plantea interrogantes urgentes sobre el uso legal de obras protegidas por derechos de autor como datos de entrenamiento para sistemas de IA, y sobre cómo distinguir entre contenido protegido y no protegido por copyright.

El estudio busca profundizar en la comprensión técnica de cómo funciona la IA generativa, además de analizar las soluciones existentes y en desarrollo para aplicar la legislación europea sobre derechos de autor y tecnologías de inteligencia artificial. El análisis abarca aspectos técnicos, legales y económicos, con el fin de apoyar la toma de decisiones informadas por parte de legisladores, desarrolladores y creadores.

La investigación se basó en revisión documental, entrevistas con expertos y análisis exhaustivo de soluciones técnicas y prácticas en el ámbito de la IA generativa, realizado en colaboración con servicios de la Comisión Europea.

Áreas centrales del estudio

  1. Uso de obras protegidas por derechos de autor como datos de entrenamiento para modelos de GenAI:
    La IA generativa necesita grandes cantidades de contenido para entrenarse, lo que implica utilizar obras protegidas por copyright.
  2. Generación de nuevo contenido por sistemas GenAI y las cuestiones legales que esto plantea:
    La creación automática de contenido genera dudas sobre la autoría, la propiedad intelectual y la protección legal.
  3. Implicaciones para creadores, desarrolladores de IA y el ecosistema del derecho de autor:
    El estudio aborda cómo proteger los derechos de los autores, cómo pueden operar los desarrolladores de IA dentro del marco legal, y cómo estas dinámicas afectan al mercado y la innovación.

Principales conclusiones

  • Acceso a contenido de alta calidad: Es fundamental para el desarrollo de servicios de IA generativa. Los modelos de IA necesitan contenido actualizado y especializado para funcionar adecuadamente, lo que ha impulsado la aparición de un mercado directo de licencias donde los desarrolladores de IA obtienen permisos para usar contenido protegido.
  • Desarrollo de soluciones diversas: No existe una solución única para que los titulares de derechos protejan sus obras frente a la IA generativa. Por eso, se están creando diferentes mecanismos:
    • Fase de entrada (INPUT): Mecanismos para que los titulares puedan reservar sus derechos y optar por no permitir el uso de sus obras en técnicas de “text and data mining” (minería de datos y textos).
    • Fase de salida (OUTPUT): Medidas de transparencia para identificar y reconocer el contenido generado por IA.

Informe Horizon 2025 sobre tendencias y desafíos en la Educación Superior

EDUCAUSE. 2025 EDUCAUSE Horizon Report | Teaching and Learning Edition. EDUCAUSE, 2025.

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El 2025 EDUCAUSE Horizon Report | Teaching and Learning Edition ofrece una visión detallada de las tendencias emergentes, tecnologías clave y prácticas pedagógicas que están moldeando el futuro de la educación superior. El informe destaca cómo las instituciones educativas están navegando en un entorno caracterizado por una compleja interacción de factores globales, tecnológicos y sociales.

La educación superior atraviesa un momento marcado no por una única crisis, sino por una superposición compleja de tendencias globales. Desde la inestabilidad climática hasta los cambios en la economía mundial, las instituciones enfrentan presiones que van más allá de los propios campus. Además, estudiantes, educadores e instituciones se enfrentan a retos internos como la evolución en las expectativas de los alumnos, cambios demográficos, ajustes en el mercado laboral y debates persistentes sobre el valor real de la educación superior.

La rápida evolución tecnológica, especialmente en inteligencia artificial (IA) y realidad virtual (RV), está transformando no solo cómo los estudiantes interactúan con los contenidos, sino también la comprensión de la cognición y la manera en que se documenta y valora el aprendizaje. Paralelamente, los entornos políticos y regulatorios cambian, desafiando y redefiniendo el papel que la educación superior juega en la sociedad. En conjunto, estos factores configuran un panorama en el que la educación superior ya no puede permitirse evolucionar lentamente.

Este informe refleja ese espíritu de transformación mediante un análisis de tendencias emergentes, tecnologías clave, prácticas innovadoras y escenarios futuros posibles. La información proviene de un panel global de expertos que, con conocimientos diversos y metodologías rigurosas, exploran cómo y por qué ocurren estos cambios, además de los retos y oportunidades que enfrentan las instituciones hoy para modelar la educación del futuro.

Tendencias emergentes:

El informe identifica varias tendencias sociales, tecnológicas, económicas, ambientales y políticas que están influyendo en la educación superior. Estas incluyen la transformación digital acelerada, el aumento de la inteligencia artificial en la enseñanza y el aprendizaje, y las cambiantes expectativas de los estudiantes respecto a la flexibilidad y la accesibilidad de los contenidos educativos.

Tecnologías y prácticas clave:

Entre las tecnologías destacadas se encuentran las herramientas de inteligencia artificial para la enseñanza, el desarrollo profesional del profesorado en el uso de la IA generativa, la gobernanza de la IA, el refuerzo de la ciberseguridad, la evolución de las prácticas docentes, la alfabetización digital crítica y la integración de la tecnología en la enseñanza y el aprendizaje.

Escenarios futuros:

El informe presenta cuatro escenarios posibles para el futuro de la educación superior: Crecimiento, Restricción, Colapso y Transformación. Cada escenario explora diferentes trayectorias que las instituciones podrían seguir en respuesta a las tendencias y desafíos identificados.

¿Qué conocimiento perdimos con el incendio de la Biblioteca de Alejandría?

History Facts. “What Knowledge Did We Lose With the Library of Alexandria?” History Facts. Accedido el 19 de mayo de 2025. https://www.historyfacts.com/arts-culture/article/what-knowledge-did-we-lose-with-the-library-of-alexandria

La historia de la Biblioteca de Alejandría suele relatarse como una tragedia única y repentina, un incendio catastrófico que destruyó siglos de saber. Sin embargo, esta visión es más mito que realidad. La destrucción de la biblioteca no ocurrió de golpe, sino que fue un proceso gradual que se extendió a lo largo de varios siglos. Lo que sí es cierto es que la Biblioteca de Alejandría fue uno de los mayores y más importantes centros de conocimiento de la Antigüedad, y su pérdida representa un golpe irreparable para la historia intelectual de la humanidad.

Se cree que fue fundada en el siglo III a.C. durante el reinado de Ptolomeo II, como parte del Mouseion de Alejandría, un instituto de investigación dedicado a las musas (de ahí la palabra «museo»). Esta biblioteca tenía un objetivo ambicioso: recopilar todo el conocimiento del mundo conocido. Durante alrededor de 600 años, fue un símbolo de sabiduría y cultura.

Uno de los episodios más famosos es el supuesto incendio que habría destruido la biblioteca durante la ocupación de Julio César en el año 48 a.C. Según algunas versiones, al prender fuego a los barcos enemigos en el puerto, el fuego se habría extendido hasta los depósitos de libros. Pero esto no significó la destrucción total del acervo. La biblioteca decayó poco a poco, influida por el declive de Alejandría como centro cultural. Sus libros fueron vendidos o destruidos, sus edificios transformados en iglesias o mezquitas, y su legado se fue desvaneciendo con el tiempo.

Aunque no se sabe con certeza qué se perdió, se estima que la biblioteca albergó entre 200.000 y 700.000 volúmenes. La mayoría estaban escritos en griego, aunque también se conservaban textos en egipcio y otros idiomas. Incluía obras fundamentales de autores clásicos como Platón, Aristóteles, Pitágoras, Heródoto, Esquilo, Sófocles y Eurípides, además de tratados médicos de Hipócrates y textos científicos de pensadores como Tales, Demócrito y Anaximandro. La colección también contenía comentarios, monografías y otras obras menores que reflejaban la profundidad de la cultura literaria de la época.

Según el historiador Garrett Ryan, los textos más importantes solían estar disponibles también en otras bibliotecas, por lo que no todo el saber desapareció. Lo que realmente se perdió con la Biblioteca de Alejandría fueron obras menos conocidas: comentarios, tratados filosóficos menores y documentos únicos que no tenían otras copias.

Un caso emblemático es el de Safo de Lesbos, poetisa griega que escribió cerca de 10.000 versos reunidos en nueve libros que, según se cree, estaban en Alejandría. Hoy solo se conservan unos 650 versos. Aunque no hay pruebas concluyentes de que sus obras se perdieran exclusivamente en la biblioteca, su caso simboliza las muchas voces y pensamientos que se esfumaron con el paso del tiempo.

La Biblioteca de Alejandría se ha convertido en un poderoso símbolo de la fragilidad del conocimiento humano. Cada pergamino perdido —ya sea por fuego, descuido o deterioro— representa una historia que no se contó, un descubrimiento que se olvidó, un pensamiento que no se desarrolló. Por eso, su legado no es solo el de lo que fue, sino también el de la urgencia de proteger el conocimiento para las generaciones futuras.

Rebeca Hernández presenta «La Madreselva». Planeta Biblioteca 20/05/21

Rebeca Hernández presenta «Madreselva»

Planeta Biblioteca 20/05/21

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La escritora Rebeca Hernández nos invita a adentrarnos en La madreselva, su nueva novela, delicada y profundamente humana, que se despliega como un susurro íntimo al oído del lector. En sus páginas se entretejen recuerdos, intuiciones y ficciones con la naturalidad de quien ha habitado durante mucho tiempo sus propios silencios. Concebida como un diario sentimental, la obra rinde homenaje a la tradición de la novela intimista del siglo XIX, pero desde una sensibilidad contemporánea, lúcida y vulnerable a la vez.

La madreselva no es solo una narración, sino un espacio de diálogo interior en el que la voz narrativa se enfrenta a sus emociones más crudas y sinceras. Rebeca Hernández nos guía con delicadeza por los intrincados senderos del amor, ese sentimiento que tantas veces se resiste a ser nombrado, y por la dificultad de comunicarse —no solo con los otros, sino con uno mismo— sin máscaras, sin atajos.

La madreselva es también una meditación sobre la pérdida, sobre las formas que adopta el duelo y las huellas que deja en el cuerpo y en la memoria. Es una búsqueda de sentido en medio de la melancolía, una exploración honesta de la subjetividad de los sentimientos, sin caer en el dramatismo, pero sin renunciar a la profundidad.