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PISA 2025 (2026) confirma un preocupante retroceso de las competencias en matemáticas, lectura y ciencias

Richter, Felix. “PISA 2025 Reveals Steep Decline in Math & Reading Skills.” Statista, 8 septiembre 2026. Statista, “PISA 2025 Reveals Steep Decline in Math & Reading Skills

Los resultados de PISA 2025 dibujan un panorama preocupante sobre la evolución de las competencias de los adolescentes en los países de la OCDE. Según el análisis de Statista, el rendimiento medio de los estudiantes de 15 años ha alcanzado en 2025 sus niveles más bajos desde que comenzó la evaluación en las tres áreas fundamentales: matemáticas, lectura y ciencias. La caída resulta especialmente significativa en lectura, una competencia estrechamente relacionada con la capacidad de comprender, analizar y evaluar información, precisamente en un contexto marcado por la desinformación y la expansión de la inteligencia artificial.

El gráfico pone de manifiesto que no se trata únicamente de un efecto provocado por la pandemia de COVID-19, sino de una tendencia de deterioro que viene desarrollándose desde hace más de una década. En lectura, los resultados habían alcanzado su máximo alrededor de 2012 y posteriormente comenzaron a descender; en matemáticas, el retroceso se aceleró especialmente después de 2018. Las ciencias presentan una evolución algo más estable, aunque también registran una pérdida considerable: entre 2006 y 2025 su puntuación media descendió 17 puntos. La OCDE ya había advertido en PISA 2022 que el descenso en lectura y ciencias había comenzado antes de la pandemia, mientras que la caída de las matemáticas se había intensificado de manera especialmente brusca entre 2018 y 2022.

La magnitud de la evaluación de 2025 permite considerar estos resultados como un indicador de alcance mundial. Más de 760.000 estudiantes de 91 países y economías participaron en PISA 2025, representando aproximadamente a 33 millones de jóvenes de 15 años. La comparación longitudinal es especialmente relevante porque PISA no mide simplemente los conocimientos memorizados, sino la capacidad de los estudiantes para aplicar sus conocimientos a situaciones y problemas de la vida real.

Uno de los aspectos más relevantes del análisis es el deterioro de la comprensión lectora. La puntuación media de lectura de los países de la OCDE descendió 16 puntos entre PISA 2022 y PISA 2025, una caída especialmente preocupante porque leer competentemente implica mucho más que descodificar palabras: supone comprender argumentos, interpretar información, distinguir hechos de opiniones, evaluar fuentes y construir conocimiento. Estas capacidades adquieren una importancia todavía mayor en un ecosistema digital en el que los jóvenes están expuestos diariamente a enormes cantidades de información y a contenidos generados mediante inteligencia artificial.

El retroceso también afecta a España, que en PISA 2025 obtiene sus peores resultados históricos en las tres competencias principales: 451 puntos en lectura, 457 en matemáticas y 477 en ciencias. Respecto a 2022, España pierde 23 puntos en lectura, 16 en matemáticas y 8 en ciencias, situándose por debajo de las medias de la OCDE y de la Unión Europea.

En conjunto, el gráfico de Statista permite interpretar PISA 2025 como algo más que una fotografía puntual del sistema educativo: muestra una tendencia prolongada de debilitamiento de algunas competencias fundamentales. El desafío no consiste únicamente en recuperar los niveles anteriores a la pandemia, sino en comprender por qué el deterioro ya se había iniciado antes de 2020. La creciente exposición a pantallas, las dificultades para mantener la atención, la disminución de la lectura profunda y el uso inadecuado de herramientas digitales e inteligencia artificial aparecen como factores relevantes, aunque no existe una explicación única. El reto educativo pasa, por tanto, por combinar tecnología y aprendizaje sin sacrificar precisamente aquellas capacidades —lectura profunda, pensamiento crítico, razonamiento matemático y comprensión científica— que resultan más necesarias en la sociedad digital.

La evaluación en la era de la inteligencia artificial: el próximo gran cambio que necesita la educación

Richards-Hill, Jaye. Assessment in the Age of AI: The Next Great Education Reform. LinkedIn, 2026.

La irrupción de la inteligencia artificial generativa está obligando a replantear uno de los pilares fundamentales del sistema educativo: la evaluación. En su reflexión, Jaye Richards-Hill sostiene que el verdadero desafío no consiste en impedir que el alumnado utilice herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, sino en reconocer que los métodos tradicionales de evaluación han dejado de ser suficientes para medir el aprendizaje auténtico.

La facilidad con la que la IA puede producir ensayos, resolver problemas o generar proyectos cuestiona la validez de pruebas diseñadas para evaluar únicamente el producto final, impulsando una transformación profunda del modo en que se certifican los conocimientos y las competencias.

El artículo plantea que la educación debe abandonar un modelo centrado en la reproducción de contenidos y avanzar hacia evaluaciones que valoren procesos cognitivos complejos. En este nuevo escenario adquieren especial relevancia competencias difícilmente automatizables, como el pensamiento crítico, la creatividad, la capacidad de argumentación, el juicio ético, la resolución de problemas abiertos, la comunicación y la reflexión metacognitiva. Más que comprobar si un estudiante puede producir un texto, el objetivo pasa a ser comprender cómo llega a sus conclusiones, cómo utiliza la IA de manera responsable y qué valor intelectual aporta al resultado final.

Richards-Hill también subraya que esta transformación exige un cambio cultural dentro de las instituciones educativas. Los docentes deberán diseñar experiencias de aprendizaje más auténticas, incorporar evaluaciones continuas, presentaciones orales, proyectos colaborativos, portafolios digitales y actividades que hagan visible el proceso de aprendizaje. En lugar de perseguir un imposible «examen a prueba de IA», la propuesta consiste en integrar estas tecnologías de forma transparente, estableciendo normas claras sobre su uso y evaluando la capacidad del alumnado para trabajar conjuntamente con ellas de manera crítica y ética.

Finalmente, el autor defiende que la inteligencia artificial representa una oportunidad histórica para impulsar la mayor reforma educativa de las últimas décadas. Igual que en otros momentos la llegada de Internet o de las tecnologías digitales obligó a redefinir la enseñanza, la IA invita ahora a revisar los fundamentos de la evaluación. El éxito de esta transición dependerá de que universidades y centros educativos dejen de considerar la IA únicamente como un riesgo para la integridad académica y comiencen a utilizarla como catalizador para construir modelos de evaluación más relevantes, flexibles y alineados con las competencias que demandará la sociedad del conocimiento en el futuro.

Dave Eggers advierte que ChatGPT está “silenciando a toda una generación”: un llamamiento a padres y educadores para preservar el aprendizaje

Wolfe, A. (2026, 21 de julio). Author Dave Eggers says ChatGPT is ‘silencing an entire generation’ — here’s why parents should pay attention. Tom’s Guide https://www.tomsguide.com/ai/author-dave-eggers-says-chatgpt-is-silencing-an-entire-generation-heres-why-parents-should-pay-attention?utm_source=flipboard&utm_content=topic/artificialintelligence

El escritor estadounidense Dave Eggers, conocido por su defensa de la creatividad y la alfabetización, ha lanzado una contundente advertencia sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en la educación. Durante una charla ofrecida a empleados de OpenAI, Eggers afirmó que el uso de ChatGPT para redactar trabajos escolares está “silenciando a toda una generación”, ya que los estudiantes dejan de desarrollar su propia voz y pierden una de las habilidades fundamentales del aprendizaje: escribir para pensar. Su intervención ha reabierto el debate sobre el papel de la IA en las aulas y sobre los límites entre utilizar estas herramientas como apoyo o como sustituto del esfuerzo intelectual.

Según Eggers, escribir no consiste únicamente en producir un texto final, sino que es un proceso mediante el cual las personas organizan sus ideas, construyen argumentos, desarrollan pensamiento crítico y descubren qué piensan realmente sobre un tema. Cuando un estudiante delega esta tarea en un sistema de IA, obtiene un resultado aparentemente correcto, pero renuncia al proceso cognitivo que hace posible el aprendizaje. En sus palabras, si los alumnos utilizan ChatGPT para componer sus trabajos, “nunca aprenderán a escribir”, y con ello perderán la capacidad de expresar sus propias experiencias, opiniones y creatividad.

El artículo de Tom’s Guide, sin embargo, adopta una postura más matizada que la del novelista. Su autor, que utiliza herramientas de IA de forma habitual en su trabajo, reconoce que las preocupaciones de Eggers son legítimas, pero considera que prohibir ChatGPT en la educación no es una solución realista. La inteligencia artificial formará parte de la vida académica y profesional de las nuevas generaciones, por lo que el verdadero desafío consiste en enseñar a utilizarla de forma responsable. La diferencia fundamental está entre emplearla como tutor, compañero de aprendizaje o herramienta de lluvia de ideas, y convertirla en un sustituto del razonamiento y del trabajo personal.

El autor ofrece varios ejemplos de usos educativos positivos de la IA: explicar conceptos difíciles, proporcionar ejercicios adicionales, sugerir ideas para proyectos, ayudar a comprender textos complejos o resolver dudas durante el estudio. En todos estos casos, el estudiante sigue siendo el protagonista del aprendizaje. El problema surge cuando la IA redacta directamente ensayos, resuelve tareas o responde preguntas que el alumno debería elaborar por sí mismo, ya que entonces desaparece el esfuerzo intelectual que permite adquirir conocimientos y desarrollar competencias de escritura, análisis y comunicación.

La advertencia de Dave Eggers no debe interpretarse como un rechazo absoluto a la inteligencia artificial, sino como una llamada de atención sobre el riesgo de delegar el pensamiento en la tecnología. Para los padres y educadores, la prioridad no debería ser impedir que los jóvenes utilicen herramientas como ChatGPT, sino ayudarles a comprender cuándo estas enriquecen el aprendizaje y cuándo, por el contrario, limitan el desarrollo de su autonomía intelectual y de su propia voz. La IA puede convertirse en un poderoso aliado educativo, pero solo si complementa el aprendizaje humano en lugar de reemplazarlo.

Inteligencia artificial y educación

Díaz-Noguera, María Dolores, Carlos Hervás-Gómez y Fulgencio Sánchez-Vera (coords.). 2024. Artificial Intelligence and Education. Granada: Editorial Octaedro. https://octaedro.com/libro/artificial-intelligence-and-education/

El libro ofrece una visión amplia y multidisciplinar sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación contemporánea, analizando sus implicaciones pedagógicas, éticas y sociales. A través de diferentes capítulos escritos por especialistas internacionales, la obra examina cómo la IA está transformando los procesos de enseñanza y aprendizaje, desde la educación primaria hasta la universidad, y cómo estas tecnologías están redefiniendo las competencias docentes y estudiantiles en la era digital.

Uno de los ejes centrales del volumen es el potencial de la IA para mejorar la accesibilidad y la inclusión educativa. Se presentan experiencias y estudios sobre el uso de chatbots, sistemas adaptativos y herramientas digitales que favorecen el aprendizaje personalizado y la atención a la diversidad, especialmente en contextos de discapacidad o necesidades educativas específicas. Al mismo tiempo, se subraya la importancia de diseñar estas tecnologías desde principios de equidad y diseño universal del aprendizaje.

Otro bloque relevante aborda los desafíos éticos y académicos derivados de la incorporación de la IA en la educación, como la integridad académica, la privacidad de los datos, la fiabilidad de los sistemas automatizados y el desarrollo del pensamiento crítico. Los autores insisten en la necesidad de una implementación responsable, donde la tecnología actúe como apoyo y no como sustituto del juicio humano.

La obra plantea una reflexión de fondo sobre la colaboración entre humanos y máquinas en la sociedad del conocimiento. Lejos de una visión puramente instrumental, se defiende un enfoque en el que la IA amplía las capacidades humanas, pero exige también nuevas competencias críticas, pedagógicas y éticas para garantizar una educación más justa, inclusiva y sostenible.

Software libre educativo en una cultura digital.

Figueroa, C.A., & Santillán, E. (Coords.). (2021). Software libre educativo en una cultura digital. Qartuppi. http://doi.org/10.29410/QTP.21.03

El apartado dedicado a software educativo dentro del entorno de QARTUPPI se enmarca en una reflexión más amplia sobre la transformación digital de la educación y el papel de las herramientas tecnológicas en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Este tipo de software se presenta como un recurso diseñado específicamente para apoyar la educación, facilitando tanto la transmisión de conocimientos como el desarrollo de competencias en distintos niveles formativos.

El contenido parte de la idea de que el software educativo no se limita a una sola tipología de programa, sino que incluye un conjunto amplio de aplicaciones con finalidades didácticas. Estas herramientas pueden abarcar desde sistemas de apoyo a la enseñanza tradicional hasta entornos digitales más complejos que integran simulación, interacción y evaluación automatizada. En este sentido, se entiende el software educativo como un componente central de la llamada educación digital.

Uno de los aspectos destacados es la relación entre tecnología y procesos de aprendizaje personalizados. El uso de software permite adaptar contenidos, ritmos y actividades a las necesidades específicas de los estudiantes, favoreciendo metodologías más flexibles e interactivas. Esta personalización se vincula con la mejora de la experiencia educativa y con el aumento de la participación activa del alumnado en su propio proceso de aprendizaje.

El enfoque también incorpora la dimensión institucional de la digitalización educativa. El software no solo se utiliza en el aula, sino que forma parte de sistemas más amplios de gestión académica, comunicación y organización escolar. De este modo, las plataformas educativas contribuyen a optimizar procesos administrativos, facilitar la comunicación entre docentes, estudiantes y familias, y mejorar la eficiencia general de las instituciones educativas.

En conjunto, el texto sitúa el software educativo como un elemento clave en la transformación del sistema educativo contemporáneo, donde la tecnología no actúa únicamente como apoyo, sino como un factor estructural que redefine las formas de enseñar, aprender y gestionar el conocimiento en entornos digitales.

El problema de la primera respuesta: cómo la IA está cambiando la forma de pensar, verificar y aprender

“The First Answer Problem: The hidden impact of AI-generated answers on student thinking, verification, and access to information”. Publicado en la newsletter AI School Librarian en Substack. Disponible en: AI School Librarian – The First Answer Problem

Se analiza uno de los efectos más profundos y menos visibles de la inteligencia artificial generativa en la educación: el desplazamiento del proceso de búsqueda, reflexión y verificación por respuestas inmediatas generadas automáticamente. La autora sostiene que el problema no es únicamente que los estudiantes utilicen herramientas como ChatGPT o los resúmenes automáticos de buscadores, sino que estas tecnologías están modificando la manera en que las personas se relacionan con el conocimiento. En lugar de recorrer distintas fuentes, contrastar perspectivas y construir criterios propios, los usuarios tienden a aceptar la “primera respuesta” producida por la IA como si fuese una síntesis objetiva y suficiente de la realidad.

El texto explica que durante décadas el proceso de búsqueda de información implicaba una serie de pasos cognitivos importantes: formular preguntas, revisar resultados, distinguir entre fuentes fiables y dudosas, comparar interpretaciones y, finalmente, construir una conclusión propia. Con la irrupción de los sistemas de respuesta automática, gran parte de ese recorrido desaparece. El usuario recibe una respuesta cerrada, aparentemente coherente y redactada con autoridad. La consecuencia es que la búsqueda deja de ser una actividad intelectual activa para convertirse en una experiencia de consumo pasivo de información.

El artículo subraya que esta transformación afecta especialmente a los estudiantes jóvenes, quienes pueden llegar a pensar que investigar consiste simplemente en obtener una respuesta instantánea. Según la autora, el verdadero riesgo no es únicamente la posibilidad de errores o “alucinaciones” de la IA, sino la pérdida gradual de habilidades críticas como la duda, la verificación y el razonamiento independiente. La IA reduce la fricción cognitiva que tradicionalmente formaba parte del aprendizaje. Sin esa fricción —el esfuerzo de leer, seleccionar y evaluar— disminuyen también la memoria, la comprensión profunda y la capacidad de desarrollar pensamiento propio.

La reflexión conecta con investigaciones recientes sobre sistemas generativos y verificación del conocimiento. Diversos estudios señalan que los modelos de IA producen respuestas convincentes incluso cuando son incorrectas o cuando las referencias que proporcionan son falsas. Investigadores han demostrado que los sistemas de lenguaje pueden generar información plausible sin ser capaces de respaldarla adecuadamente con evidencias reales. Esta cuestión resulta especialmente preocupante en contextos educativos, donde muchos estudiantes todavía no poseen herramientas suficientes para distinguir entre una respuesta sólida y una explicación meramente persuasiva.

El artículo también plantea que los motores de búsqueda basados en IA están sustituyendo progresivamente el modelo clásico de exploración web. En lugar de ofrecer listas de enlaces diversos, presentan resúmenes únicos elaborados algorítmicamente. Investigaciones recientes denominan este fenómeno “burbujas de respuesta”, ya que diferentes sistemas de IA pueden ofrecer versiones distintas y sesgadas de la realidad dependiendo de las fuentes que prioricen. Esto supone una transformación profunda del acceso a la información: el usuario ya no navega entre múltiples voces, sino que recibe una interpretación sintetizada por un intermediario algorítmico.

La autora advierte además de que la aparente autoridad lingüística de la IA favorece una confianza excesiva. Las respuestas están redactadas con fluidez, seguridad y tono enciclopédico, lo que dificulta detectar errores o simplificaciones. Estudios recientes muestran que muchos sistemas reducen incluso las expresiones de duda o incertidumbre presentes en las fuentes originales, transmitiendo una sensación artificial de certeza. De esta manera, la IA no solo organiza la información, sino que también condiciona la percepción de qué conocimientos parecen indiscutibles.

En el ámbito educativo, el texto señala que esta dinámica puede generar estudiantes capaces de repetir respuestas elaboradas por IA sin haber desarrollado comprensión auténtica. Diversos debates en comunidades docentes reflejan precisamente esta preocupación: profesores observan que muchos alumnos utilizan herramientas generativas para resumir lecturas, construir opiniones o elaborar respuestas antes incluso de enfrentarse directamente al material original. El aprendizaje se vuelve superficial, apoyado en textos correctos formalmente pero desconectados de una verdadera elaboración intelectual.

El artículo defiende que las bibliotecas escolares y los profesionales de la información tienen un papel fundamental ante esta situación. No basta con enseñar a utilizar herramientas digitales; es necesario formar en alfabetización informacional avanzada. Esto implica enseñar a verificar fuentes, rastrear el origen de las afirmaciones, identificar sesgos algorítmicos y comprender cómo funcionan los modelos de IA. La autora propone recuperar la idea de que investigar no consiste en encontrar rápidamente una respuesta, sino en aprender a formular preguntas mejores y desarrollar pensamiento crítico.

La reflexión enlaza además con debates contemporáneos sobre la verificabilidad de las respuestas generadas por IA. Instituciones académicas y tecnológicas están trabajando en sistemas que permitan rastrear evidencias y validar automáticamente afirmaciones generadas por modelos de lenguaje. Sin embargo, el propio artículo sugiere que ningún sistema técnico sustituirá completamente la necesidad de juicio humano, especialmente en educación.

En todo esto se plantea una cuestión cultural de gran alcance: si las nuevas generaciones se acostumbran a aceptar respuestas inmediatas producidas algorítmicamente, podría debilitarse la capacidad social de cuestionar, contrastar y pensar de forma autónoma. El problema central no sería únicamente tecnológico, sino epistemológico y educativo. La IA modifica no solo cómo accedemos a la información, sino también cómo entendemos el acto mismo de conocer.

La enseñanza superior ante la transformación acelerada de la IA: Informe Horizon 2026 de EDUCAUSE

Robert, Jenay, Nicole Muscanell, Mark McCormack y Kim Arnold. 2026 EDUCAUSE Horizon Report | Teaching and Learning Edition. Louisville, CO:

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Sumario ejecutivo

El informe 2026 EDUCAUSE Horizon Report constituye una de las radiografías más relevantes sobre el futuro inmediato de la educación superior y el impacto de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Elaborado mediante el marco metodológico STEEP —que analiza factores sociales, tecnológicos, económicos, ambientales y políticos—, el documento examina cómo las universidades atraviesan un periodo de transformación estructural marcado por la presión financiera, la disminución de matrículas, la crisis de confianza social hacia la educación superior y la irrupción de tecnologías generativas capaces de alterar profundamente el trabajo académico.

Uno de los ejes centrales del informe es la constatación de que la inteligencia artificial ya no representa una tecnología emergente marginal, sino una infraestructura transversal que está modificando la enseñanza, la evaluación, el diseño instruccional y las relaciones entre estudiantes y docentes. El documento señala que la IA influye especialmente en ámbitos como la tutoría personalizada, la producción de materiales educativos, la automatización de tareas administrativas y el acompañamiento académico. Sin embargo, también advierte que esta integración genera importantes tensiones éticas y pedagógicas: problemas de privacidad, dependencia cognitiva, vigilancia algorítmica, sesgos, desinformación y creciente preocupación por el impacto ambiental derivado del consumo energético de los sistemas de IA.

El informe subraya además que los métodos tradicionales de evaluación están entrando en crisis. Las herramientas generativas dificultan distinguir entre producción humana y automatizada, lo que obliga a las instituciones a replantear profundamente el concepto mismo de aprendizaje verificable. Frente a este escenario, EDUCAUSE identifica una transición hacia evaluaciones “auténticas”, basadas en procesos, evidencias de razonamiento, proyectos contextualizados y demostraciones prácticas del conocimiento. En lugar de centrarse únicamente en el resultado final, las universidades comienzan a valorar la trazabilidad del aprendizaje, la reflexión crítica y la capacidad de integrar herramientas de IA de manera ética y transparente.

Una de las principales novedades del informe de 2026 es la incorporación del concepto “señales de cambio”, definido como indicadores tempranos capaces de anticipar transformaciones futuras antes de que alcancen gran escala institucional. Estas señales funcionan como mecanismos de prospectiva estratégica para detectar innovaciones emergentes, cambios culturales o nuevas prácticas educativas todavía marginales pero potencialmente disruptivas. EDUCAUSE plantea que las universidades deben desarrollar capacidad institucional para interpretar estas señales y adaptarse de forma proactiva, evitando respuestas meramente reactivas ante los cambios tecnológicos y sociales.

Otro aspecto especialmente relevante es el cuestionamiento creciente del valor social y económico de la educación superior. El informe sostiene que muchas instituciones se enfrentan a una pérdida de legitimidad pública debido al aumento de costes, la incertidumbre laboral y la percepción de que los modelos educativos tradicionales no responden adecuadamente a las nuevas demandas profesionales y culturales. En este contexto, la educación superior se ve presionada para demostrar utilidad, flexibilidad y relevancia social. Esta tensión aparece vinculada directamente con la necesidad de redefinir competencias fundamentales como la alfabetización digital, la alfabetización en IA y las capacidades críticas necesarias para desenvolverse en entornos mediados por algoritmos.

El informe también insiste en la importancia de la formación docente. Las instituciones no solo necesitan incorporar tecnologías, sino desarrollar culturas organizativas capaces de acompañar a profesores y estudiantes en procesos de cambio continuo. La alfabetización en IA aparece así como una competencia transversal imprescindible para comprender tanto las oportunidades como los riesgos de estas herramientas. EDUCAUSE propone un enfoque equilibrado que combine innovación tecnológica con pensamiento crítico, ética digital y supervisión humana significativa.

En perspectiva histórica, el documento refleja la evolución progresiva de los informes Horizon desde los años posteriores a la pandemia hasta la actualidad. Mientras los informes de 2022 y 2023 todavía estaban muy marcados por la transición híbrida y el impacto inmediato de ChatGPT, el informe de 2026 muestra una etapa más madura, centrada ya no solo en la adopción tecnológica, sino en las consecuencias estructurales, cognitivas y sociales de la IA sobre el ecosistema universitario. La cuestión ya no es si la IA transformará la educación, sino cómo preservar la agencia humana, la confianza académica y el sentido formativo de la universidad en un entorno crecientemente automatizado.

Los desafíos de la IA en la educación superior y las respuestas institucionales: ¿hay espacio para marcos de competencias?

Valentini, Arianna & Blancas, Alep (2025). The challenges of AI in higher education and institutional responses: is there room for competency frameworks? París: UNESCO / Instituto Internacional de la UNESCO para la Educación Superior en América Latina y el Caribe (IESALC). 35 p

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El documento analiza críticamente cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando el ámbito de la educación superior y se centra en la pregunta clave de si las instituciones educativas cuentan con marcos de competencias adecuados para enfrentar estos cambios, o si es necesario desarrollar estructuras más sólidas y coherentes para ello. Partiendo de una revisión de literatura internacional y un inventario global de iniciativas institucionales, el informe evalúa la preparación de estudiantes, docentes y personal administrativo frente a un entorno educativo cada vez más dominado por la IA.

Un aspecto central del análisis es la insuficiencia de enfoques fragmentados que privilegian el uso de herramientas tecnológicas aisladas (como generadores de texto o sistemas de apoyo automático). En cambio, los autores sostienen que las instituciones deben adoptar estrategias educativas integrales y políticas robustas que vinculen la IA con objetivos pedagógicos, inclusión, equidad, interdisciplinariedad y la investigación científica. Esta perspectiva busca superar la visión limitada de la IA como simple herramienta operativa y promover su incorporación como elemento estratégico del currículum y de la gestión institucional.

El documento pone de manifiesto que, aunque existe un creciente interés por incorporar IA en la educación superior, hay una notable falta de marcos de competencias formalizados que guíen la formación tanto de estudiantes como de docentes y gestores académicos. Se identifica que muchos programas educativos no preparan adecuadamente a los futuros graduados para un mercado laboral y social en el que la IA es ubicua, y tampoco se ofrecen directrices claras para que el personal docente integre la IA de manera ética y pedagógicamente fundamentada. Para abordar estas carencias, el informe propone el desarrollo de marcos de competencias que articulen conocimientos, habilidades y valores relacionados con la IA, así como recomendaciones para su implementación sistemática en las estructuras de la educación superior.

Aulas inteligentes: experiencias y propuestas educativas con IA y herramientas digitales.

Palacios, Solangel Materón, María Naranjo-Crespo y Miguel Valdivia Pinto, eds. Aulas Inteligentes: Experiencias y propuestas educativas con IA y herramientas digitales. Barquisimeto, Venezuela: Fondo Editorial Red Holos XXI, 2025

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Aulas Inteligentes: Experiencias y propuestas educativas con IA y herramientas digitales es una obra colectiva que invita a repensar críticamente la educación en el marco de la transformación digital contemporánea. El libro articula experiencias y propuestas pedagógicas que conciben la inteligencia artificial y las herramientas digitales como mediaciones al servicio del aprendizaje, la reflexión docente y la formación integral. A través de investigaciones, experiencias situadas y marcos metodológicos diversos, los capítulos evidencian cómo la planificación, la investigación formativa, el currículo y la práctica pedagógica pueden enriquecerse cuando la tecnología dialoga con principios éticos, pedagógicos y humanistas sólidos.

La obra destaca por su pluralidad de voces y contextos, abarcando desde la educación superior hasta la educación primaria, así como campos como la formación docente, la investigación cualitativa, la neurodidáctica y la educación médica. En su conjunto, el libro no solo muestra usos innovadores de la IA, sino que problematiza sus tensiones —autoría, citación académica, ética y toma de decisiones—, reafirmando que la verdadera inteligencia del aula reside en la capacidad de los educadores para diseñar experiencias significativas, reflexivas y responsables. En este sentido, Aulas Inteligentes se consolida como un referente para docentes e investigadores que buscan integrar la tecnología sin renunciar al sentido profundamente humano de la educación.

La IA y el futuro de la educación: perturbaciones, dilemas y orientaciones.

UNESCO. “AI and the Future of Education: Disruptions, Dilemmas and Directions.” UNESCO, 2 de septiembre de 2025. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000395236_eng

La UNESCO presenta una antología que explora cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la educación, sus disrupciones, los dilemas éticos y las posibles orientaciones futuras. Se reconoce que la IA ya está modificando la forma en que enseñamos, aprendemos y entendemos el mundo, pero estas transformaciones no se distribuyen por igual. Aproximadamente un tercio de la humanidad sigue sin acceso adecuado a la conectividad, y quienes tienen suscripciones, buena infraestructura o ventaja lingüística son los que más se benefician.

Este desequilibrio implica que no solo el acceso tecnológico sea desigual, sino también qué tipos de conocimientos, valores e idiomas predominan en los sistemas educativos impulsados por IA. Los sistemas tienden a reflejar las estructuras dominantes que ya existen, lo que plantea preguntas sobre equidad, diversidad cultural e inclusión

Además, la antología aborda dilemas filosóficos, éticos y pedagógicos: ¿cómo evaluar a los estudiantes en la era de la IA?, ¿cómo asegurarse de que estas tecnologías promuevan el cuidado, la justicia y los derechos humanos? ¿Cómo diseñar políticas, currículos y pedagogías que reconozcan la cooperación humano-máquina sin deshumanizar ni reforzar desigualdades?

Para enfrentar estos retos, la UNESCO propone fomentar un “commons global” para el diálogo: un espacio global compartido para pensar juntos, debatir diferencias y reimaginar una educación inclusiva en la era de la IA. Se apoya en sus recomendaciones sobre ética de la IA, orientaciones para IA generativa en educación e investigación, y marcos de competencias para docentes y estudiantes.