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El uso de la IA en escuelas se vincula con efectos negativos en los estudiantes

Center for Democracy & Technology. “CDT Survey Research Finds Use of AI in K-12 Schools Connected to Negative Effects on Students.” October 8 2025.

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Una encuesta realizada por el Center for Democracy & Technology (CDT) revela que el empleo de herramientas de inteligencia artificial (IA) en escuelas de enseñanza primaria y secundaria (K-12) se ha normalizado, pero al mismo tiempo está asociado con una serie de efectos negativos en los estudiantes.

La investigación abarcó la experiencia de maestros, estudiantes y padres durante el curso 2024-2025 y muestra que el 85 % de los docentes y el 86 % de los estudiantes informaron haber usado herramientas de IA.

Entre los hallazgos más relevantes destaca que aproximadamente la mitad de los estudiantes dijeron sentirse menos conectados con sus maestros como consecuencia del uso de IA en el aula. Asimismo, un porcentaje significativo de estudiantes admitió haber usado chatbots o herramientas de IA para apoyo emocional, salud mental o incluso como forma de escape de la realidad; de hecho, uno de cada cinco manifestó que él o alguien que conoce había mantenido una relación romántica con una IA.

El estudio también pone de relieve que, mientras el despliegue de la IA en entornos escolares crece, la formación de los maestros, las políticas escolares y las salvaguardas de bienestar estudiantil no lo hacen al mismo ritmo. Solo el 11 % de los docentes declararon haber recibido formación específica sobre cómo responder ante un uso problemático de la IA por parte del alumnado. El informe advierte que el desequilibrio entre adopción tecnológica y preparación institucional puede potenciar riesgos como brechas en la conexión socioemocional entre alumno y profesor, debilitamiento de habilidades clave como el pensamiento crítico o la escritura, y una mayor vulnerabilidad ante el mal uso de herramientas de IA.

El documento de la CDT subraya que, si bien la adopción de IA en las aulas ofrece oportunidades —por ejemplo, para personalizar el aprendizaje o apoyar la enseñanza—, también conlleva desafíos considerables. Estos incluyen la posibilidad de que los estudiantes desarrollen vínculos más fuertes con máquinas que con sus educadores, que su sentido de pertenencia o interacción humana se debilite y que la institución educativa pierda parte de su función formativa y relacional. El informe concluye que, para que la IA contribuya realmente al aprendizaje sin comprometer el bienestar emocional y social de los estudiantes, es imprescindible que las escuelas acompañen su implementación con políticas claras, formación docente, supervisión ética y un enfoque centrado en el alumnado.

Resultados clave del estudio del Center for Democracy & Technology (CDT):

  1. Alta adopción de la IA en las aulas:
    El 85 % de los docentes y el 86 % de los estudiantes afirmaron haber utilizado herramientas de inteligencia artificial durante el curso 2024-2025. Esto demuestra una integración rápida y generalizada de la IA en el entorno educativo K-12.
  2. Impacto negativo en las relaciones humanas:
    Aproximadamente la mitad de los estudiantes manifestó sentirse menos conectado con sus maestros debido al uso de la IA en clase. La tecnología, aunque útil para ciertas tareas, parece estar debilitando los lazos interpersonales y la comunicación directa entre educadores y alumnos.
  3. Uso emocional y social de la IA:
    Un número considerable de estudiantes reconoció emplear chatbots y asistentes de IA como apoyo emocional o para gestionar su salud mental. De manera preocupante, uno de cada cinco estudiantes declaró que él o alguien que conoce había mantenido una relación romántica con una IA, lo que refleja una sustitución parcial de vínculos humanos por relaciones digitales.
  4. Déficit de formación docente:
    Solo el 11 % de los profesores indicó haber recibido formación específica sobre cómo manejar los problemas derivados del uso de IA en el aula. Esta falta de preparación dificulta que las escuelas puedan responder de manera efectiva a los retos éticos, psicológicos y pedagógicos asociados a la IA.
  5. Desequilibrio entre innovación y bienestar:
    El estudio advierte que la adopción tecnológica supera ampliamente la capacidad institucional para proteger el bienestar estudiantil. Esto puede conducir a una pérdida de habilidades esenciales —como el pensamiento crítico, la escritura o la interacción social— y aumentar la dependencia emocional hacia sistemas automatizados.
  6. Necesidad de políticas claras y enfoque humano:
    El CDT concluye que la IA solo podrá ser beneficiosa si se implementa dentro de un marco ético y pedagógico sólido. Es imprescindible acompañar su uso con programas de alfabetización digital, guías de protección emocional y políticas que prioricen el desarrollo humano por encima de la eficiencia tecnológica.

Millones de niños desaparecen del sistema educativo estadounidense

Barshay, Jill. “Public School Kids Were Already Going Missing. There’s Even More to Come.” KQED MindShift, 22 de septiembre de 2025. https://www.kqed.org/mindshift/65802/public-school-kids-were-already-going-missing-theres-even-more-to-come

Se aborda aborda un fenómeno alarmante en el sistema educativo de EE. UU.: el aumento significativo de estudiantes que han desaparecido de las listas escolares desde la pandemia de COVID-19.

Según un informe del Brookings Institution, durante el año escolar 2021–22, aproximadamente 2 millones de estudiantes de entre 5 y 17 años desaparecieron de las matrículas escolares, lo que representa un aumento del 450% en comparación con 2019–20. Incluso en el año escolar 2023–24, aún había 2,1 millones de niños no contabilizados, casi el 4% de la población infantil escolarizada, casi cinco veces más que antes de la pandemia.

Este fenómeno no se debe únicamente a la mudanza de familias o al desorden administrativo, sino que muchos de estos niños no están inscritos en escuelas privadas ni están siendo educados en casa. El informe sugiere que estos niños podrían estar fuera del sistema educativo sin una educación formal, lo que plantea preocupaciones sobre su desarrollo académico y futuro.

Además, el artículo destaca que las pérdidas de matrícula son más pronunciadas en distritos de alta pobreza y en comunidades predominantemente negras, donde más de una cuarta parte de los estudiantes no están inscritos en escuelas públicas tradicionales. Se prevé que, si esta tendencia continúa, las escuelas públicas tradicionales podrían perder hasta 8,5 millones de estudiantes para 2050.

Este fenómeno refleja una crisis educativa que va más allá de la pandemia y que requiere atención urgente para garantizar que todos los niños reciban una educación adecuada y equitativa.

El programa PISA integrará alfabetización mediática e inteligencia artificial (IA) en 2029

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). “PISA 2029 Media & Artificial Intelligence Literacy (MAIL).” OECD, consultado April 2025. https://www.oecd.org/en/about/projects/pisa-2029-media-and-artificial-intelligence-literacy.html

Según se indica, la nueva edición pondrá en el centro del análisis y evaluación escolar competencias como el pensamiento crítico, la conciencia algorítmica y la capacidad de evaluar críticamente los medios, reflejando la necesidad de preparar a los estudiantes para un entorno digital cada vez más complejo.

El programa PISA, desarrollado por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), es reconocido por evaluar las habilidades de estudiantes de 15 años en lectura, matemáticas y ciencias en contextos del mundo real. La edición de 2029 incluye un nuevo dominio innovador: la alfabetización mediática y en inteligencia artificial, conocida como MAIL (Media & Artificial Intelligence Literacy), que amplía significativamente el alcance tradicional de la evaluación. El dominio MAIL busca evaluar si los estudiantes han tenido oportunidades de aprender a participar de modo proactivo y crítico en un mundo mediado por herramientas digitales y de inteligencia artificial.

La evaluación MAIL se diseñará como un entorno simulado—incluyendo redes sociales, internet y herramientas generativas de IA—que permitirá evaluar de forma realista competencias relacionadas con el análisis de credibilidad del contenido digital, el uso ético de la IA y la colaboración en entornos digitales.

La edición de 2029 planteará una agenda educativa más adaptativa e integral, centrada en la alfabetización mediática (comprensión crítica de contenido digital y medios) y en la alfabetización sobre IA, lo que incluye entender cómo funcionan los algoritmos, cómo influyen en la sociedad y cómo interactuar con las herramientas digitales de manera ética e informada.

Este cambio significativo en PISA orienta a las escuelas y responsables de políticas educativas hacia una actualización de los currículos. Es esencial que las instituciones incluyan en sus programas de estudios contenidos específicos sobre IA y medios digitales, y que desarrollen metodologías que evalúen estas competencias emergentes. De este modo, no solo se adaptan a los cambios en las herramientas de evaluación internacional, sino que contribuyen a formar estudiantes más preparados para un mundo donde la tecnología digital y algorítmica es omnipresente.

Empoderar a los alumnos para la era de la IA: un marco de alfabetización en IA para la educación primaria y secundaria

Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education (Review Draft). OECD, Paris, mayo de 2025. PDF. Disponible en: AILitFramework Review Draft.

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Este borrador de mayo de 2025 presenta el AILit Framework, un marco de alfabetización en IA dirigido a los niveles de educación primaria y secundaria. Es fruto de una iniciativa conjunta de la Comisión Europea y la OCDE, con el patrocinio de Code.org y la participación de expertos internacionales.

El marco contribuye al desarrollo del dominio de Evaluación de la Alfabetización en Medios e IA (Media & AI Literacy) en PISA 2029. Además, está en sintonía con los esfuerzos de la UE en la transformación digital educativa: el Plan de Acción para la Educación Digital 2021-2027, recomendaciones del Consejo Europeo de 2023, directrices éticas sobre IA y datos (2022), el Marco de Competencia Digital DigComp 2.2 y el Reglamento Europeo de IA (AI Act), que promueve un enfoque centrado en las personas y basado en el riesgo, exigiendo niveles adecuados de alfabetización en IA a quienes desarrollen o desplieguen sistemas de IA

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  1. Principios fundamentales y estructura del marco
    El AILit Framework se apoya en principios clave que orientan su diseño:
    • Duradero: define competencias que seguirán siendo relevantes a medida que evoluciona la IA.
    • Interdisciplinario: busca integrarse en diversas asignaturas y contextos educativos.
    • Ilustrativo: incluye escenarios y ejemplos didácticos para hacer tangibles las competencias.
    • Práctico: ofrece un enfoque viable dentro del entorno escolar.
    • Global: incorpora perspectivas de educadores y expertos de diferentes regiones del mundo.
    1. Competencias clave del alumnado
      El marco distingue cuatro dominios principales de competencias que los estudiantes deben desarrollar:
    • Interactuar con la IA (engage with AI) – comprender y abordar sistemas de IA de forma crítica y consciente.
    • Crear con IA (create with AI) – usar herramientas de IA para producir contenido o soluciones.
    • Gestionar la IA (manage AI) – supervisar y controlar el uso de la IA de forma informada.
    • Diseñar la IA (design AI) – comprender cómo se construyen los sistemas de IA y participar en su diseño ético.
    • Estas áreas suman 22 competencias específicas, pensadas para proporcionar una base sólida para la interacción educativa con la IA.
    1. Participación y horizonte de implementación
      Este borrador invita a educadores, líderes educativos y responsables de políticas públicas a dar retroalimentación. La versión final del marco está prevista para 2026, acompañada de materiales didácticos y ejemplos prácticos listos para usar en el aula

    Mientras tanto, se está fomentando la colaboración para enriquecer este proceso de elaboración mediante consultas y revisión continua.

    Alfabetización en Inteligencia Artificial en enseñanza primaria

    Yim, Iris Heung Yue, y Jiahong Su. “Artificial Intelligence Literacy Education in Primary Schools: A Review.” International Journal of Technology and Design Education 2025. https://doi.org/10.1007/s10798-025-09979-w

    La educación en alfabetización sobre inteligencia artificial (IA) dirigida a estudiantes de educación primaria ha cobrado relevancia en el siglo XXI, ante la omnipresencia de tecnologías como asistentes de voz y contenidos generados por IA. No obstante, existe una clara carencia de estudios basados en evidencias que definan qué contenidos, marcos teóricos y prácticas pedagógicas son apropiados para esta etapa educativa .

    Este artículo presenta una revisión sistemática de 25 estudios empíricos centrados en primaria, obtenidos a través de búsquedas en Scopus y Web of Science hasta marzo de 2024. La revisión describe cómo la alfabetización en IA abarca múltiples competencias: desde la interacción y colaboración con sistemas de IA, hasta el pensamiento computacional, la alfabetización crítica de datos y la ética de la IA

    Los marcos teóricos predominantes identificados incluyen el construccionismo, el constructivismo y el modelo educativo ARCS (Atención, Relevancia, Confianza y Satisfacción). En términos de estrategias pedagógicas, las investigaciones utilizan metodologías constructivistas, aprendizaje basado en proyectos, programación y actividades de interacción humano-agente, combinadas con herramientas de aprendizaje asistido por IA (como agentes inteligentes)

    Las evaluaciones de los programas emplean métodos mixtos (encuestas, entrevistas y análisis de artefactos diseñados por estudiantes), revelando impactos positivos en los planos académico, afectivo y conductual, además de manifestarse una alta satisfacción con los cursos.

    Finalmente, la revisión aporta direcciones futuras importantes: se sugiere ampliar enfoques pedagógicos innovadores (por ejemplo, mediante metodologías artísticas), incorporar más estudios longitudinales, explorar diferencias de género y contexto cultural, y profundizar en las implicaciones éticas y sociales para lograr una alfabetización en IA más inclusiva y crítica .

    Perspectivas y preocupaciones de los estudiantes sobre la inteligencia artificial generativa: desafíos y demandas en la educación

    Attewell, Sue. «Student Concerns around Generative AI». Artificial Intelligence (blog), 28 de marzo de 2024. https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2024/03/28/student-concerns-around-generative-ai/.

    Tras la publicación del informe inicial sobre las Percepciones Estudiantiles sobre la Inteligencia Artificial Generativa el año pasado, se reconoció la necesidad de continuar la discusión con los estudiantes a medida que la tecnología sigue evolucionando.

    Durante el pasado invierno, se llevaron a cabo una serie de nueve foros de discusión en persona con estudiantes, con la participación de más de 200 alumnos de universidades y colegios, con el fin de revisitar las percepciones estudiantiles sobre la inteligencia artificial generativa. El objetivo fue comprender si y cómo han cambiado las opiniones sobre la IA generativa, identificar los usos y preocupaciones emergentes, y explorar el papel en desarrollo que los estudiantes quieren que estas herramientas jueguen en su experiencia educativa.

    Mientras las instituciones luchan por desarrollar políticas y orientaciones, y los cambios pedagógicos complejos, captar la voz auténtica del estudiante sigue siendo crucial para informar una integración responsable de la IA que empodere a los estudiantes y mantenga la integridad académica.

    Se enfocarán ahora en las preocupaciones que los estudiantes que asistieron a los foros plantearon sobre la IA generativa:

    Alfabetización Informacional y Educación

    Se planteó el aumento de la desinformación creada junto con la capacidad de la IA generativa para crear falsedades plausibles. Los estudiantes quieren poder distinguir fácilmente entre información confiable y no confiable, y comprenden que la capacidad de filtrar información generada por IA es tan crucial como cualquier habilidad académica tradicional.

    Hubo una diversidad de opiniones en torno a la alfabetización informacional, con algunos estudiantes reportando que sentían que tenían las habilidades relevantes para evaluar críticamente los resultados y otros queriendo que sus instituciones los apoyen para desarrollar esta habilidad vital.

    Plagio y Detección de IA

    Los estudiantes con los que se habló entienden la necesidad de distinguir entre aquellos que hacen trampa y aquellos que no. Sin embargo, hubo un fuerte sentimiento de que la falta de orientación clara sobre cómo deberían usar de manera responsable y ética la IA generativa podría llevar a un aumento en el mal uso debido a errores de interpretación. Hubo una fuerte solicitud de orientación clara que fuera justa para todos.

    Los estudiantes manifestaron su preocupación por el sesgo conocido en las herramientas de detección contra hablantes no nativos de inglés y sintieron que las instituciones que utilizan detectores necesitaban responder a esto y tomar medidas concretas para mitigar este sesgo. También sintieron que se necesitaba una forma de impugnar las decisiones, cuando sienten que han sido perjudicados.

    Dependencia y Originalidad

    Los estudiantes mencionaron una variedad de preocupaciones, como el riesgo de volverse dependientes de la IA generativa para producir contenido escrito y perder la capacidad de crear desde cero. También estaban preocupados de que el uso de estas herramientas para investigar nuevas áreas pudiera llevar a una falta de habilidad para evaluar críticamente los recursos.

    Las preocupaciones sobre la dependencia excesiva de la IA para tareas como escribir ensayos y/o producir investigaciones, etc., podrían potencialmente llevar a una disminución en las habilidades de pensamiento crítico. Los estudiantes afirmaron claramente la necesidad de asegurar que no perderían su desarrollo intelectual utilizando herramientas de IA generativa de manera inapropiada o excesiva.

    Los estudiantes expresaron la necesidad de mantener su individualidad y voces únicas, y articularon el temor de cómo esto se vería afectado a medida que aumentara el uso de herramientas de IA generativa.

    Ética y Sesgo

    Los estudiantes plantearon el problema de ‘¿Se considera trampa cualquier uso de IA generativa en la educación?’ ya que da una ventaja sobre aquellos que no usan la tecnología. Hubo una variedad de opiniones al respecto, con algunos afirmando que no usaban IA generativa para ningún propósito educativo y otros evitando su uso en evaluaciones, debido a la falta de claridad sobre este punto.

    Los estudiantes reconocieron que existen sesgos inherentes en los sistemas de IA generativa, a menudo reflejando disparidades en raza, género y nivel socioeconómico. Estaban preocupados de que los sesgos se exacerbaran con el aumento del uso de la IA por parte de los empleadores para cribar candidatos. Los estudiantes sintieron bastante fuerte la necesidad de una revisión crítica del contenido generado por IA para evitar perpetuar estereotipos.

    Los estudiantes sintieron bastante fuertemente que cuando el enfoque de las instituciones hacia la IA generativa no es consistente, perjudicará a algunos estudiantes; desean un enfoque universal justo. También plantearon el problema del aumento de la inequidad digital, con aquellos que tienen la capacidad de pagar teniendo acceso a mejores herramientas.

    Datos, Privacidad y Derechos de Autor

    Los estudiantes con los que se habló, en su mayoría, eran conscientes de los riesgos de que los sistemas de IA contengan o expongan datos personales, pero los niveles de preocupación al respecto variaban tremendamente, con muchos asumiendo que estaban cubiertos cuando usaban estas herramientas por el GDPR y/o las políticas de sus instituciones.

    Los estudiantes discutieron el equilibrio entre privacidad y eficiencia al usar la IA generativa, con algunos expresando resignación sobre la pérdida de privacidad de datos personales, mientras que otros eran más optimistas sobre el intercambio, particularmente aquellos estudiantes creativos que querían desarrollar una audiencia para su trabajo.

    El copyright fue planteado como una preocupación desde dos ángulos: ‘¿Quién posee el trabajo co-creado con herramientas de IA generativa?’ y ‘¿Cómo puedo asegurarme de no estar plagiando inadvertidamente el trabajo de alguien más, sin dar crédito o pagarles, cuando co-creo usando IA generativa?’.

    Habilidades de IA y Empleabilidad

    Los estudiantes en los foros de discusión estaban preocupados por adquirir las habilidades de IA generativa necesarias para los lugares de trabajo futuros debido a posibles prohibiciones o restricciones en estas herramientas por parte de sus instituciones.

    Plantearon el problema de cómo pueden mantenerse al día con el desarrollo de la IA generativa y cómo estas serían abrazadas e incorporadas en las políticas actuales y prácticas de enseñanza por parte de

    Aplicación de la IA Generativa: recomendaciones y consideraciones para las escuelas públicas

    Generative AI Implementation: Recommendations and Considerations
    for PK-13 Public Schools    . North Carolina: North Carolina Dept. of Public Instruction, 2024

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    Estas recomendaciones y consideraciones para la implementación de inteligencia artificial generativa han sido creadas como una forma de compartir información y recursos para orientar la implementación responsable de herramientas de inteligencia artificial generativa y guiar la alfabetización en inteligencia artificial en las Escuelas Públicas de Carolina del Norte. Ten en cuenta que, dado que la inteligencia artificial generativa es una tecnología emergente y está cambiando rápidamente, al igual que las leyes y normativas que la rigen, este es un documento en constante actualización que se modificará según sea necesario para reflejar los cambios que ocurran en este entorno tan dinámico. La última actualización aparecerá en la parte inferior de cada página para tu referencia.

    Estas pautas han sido organizadas en torno a las cinco áreas de enfoque del Plan de Aprendizaje Digital de Carolina del Norte, que guía la enseñanza y el aprendizaje digital en las escuelas públicas de Carolina del Norte. El Plan de Aprendizaje Digital fomenta el uso seguro de tecnología innovadora para preparar a los estudiantes para el futuro escolar y laboral, mejorar los resultados estudiantiles y respaldar el uso adecuado de la tecnología para avanzar en el aprendizaje.

    Este documento está estructurado en torno a las cinco áreas de enfoque del Plan de Aprendizaje Digital de Carolina del Norte, como se muestra en este gráfico. La Oficina de Enseñanza y Aprendizaje Digital, ubicada dentro del Departamento de Instrucción Pública de Carolina del Norte (NCDPI), apoya a los educadores en el uso seguro de la inteligencia artificial generativa para mejorar el aprendizaje estudiantil. Si necesitas ayuda para implementar la inteligencia artificial generativa en tu distrito o escuela, por favor comunícate con tu Consultor Regional de Enseñanza y Aprendizaje Digital o con el Catalizador de Aprendizaje Innovador.

    El trabajo del conocimiento y el papel de la enseñanza superior en la era de la IA

    Impact of Social Sciences. «Knowledge Work and the Role of Higher Education in an AI Era», 2 de junio de 2023. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/06/02/knowledge-work-and-the-role-of-higher-education-in-an-ai-era/.

    A medida que la inteligencia artificial se entremezcla cada vez más con distintas formas de trabajo del conocimiento, Bert Verhoeven y Vishal Rana debaten cómo puede adaptarse la enseñanza superior para satisfacer las necesidades de un mercado laboral cambiante. Señalando los límites de las formas tradicionales de examen en la enseñanza superior y las ventajas del estudio en la práctica y la evaluación auténtica, sostienen que la enseñanza superior puede reconfigurarse de forma que se haga hincapié en más y mejores competencias que en la retención de conocimientos.

    El consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, expresó recientemente su preocupación durante una mesa redonda con senadores estadounidenses sobre el impacto potencial de los grandes modelos lingüísticos (LLM), como ChatGPT, BingChat y Bard, en las carreras de los trabajadores del conocimiento en todo el mundo. Estos modelos lingüísticos avanzados han demostrado notables capacidades en diversos ámbitos, como el almacenamiento de datos, las respuestas a consultas, la generación de ensayos, informes, documentos académicos, políticas, estrategias, documentación jurídica e incluso codificación. Estas competencias encapsulan la pericia de los trabajadores del conocimiento de todo el mundo.

    A medida que las tecnologías de la IA siguen transformando nuestro mundo, resulta crucial reevaluar nuestros planes de estudios, metodologías pedagógicas y enfoques de evaluación. El objetivo es preparar adecuadamente a los estudiantes para un panorama en rápida evolución. La aparición de los LLM plantea la necesidad de un pensamiento crítico y de adaptación en la educación para garantizar que los estudiantes desarrollen habilidades que complementen y aumenten las capacidades de la IA en lugar de verse eclipsados por ellas.

    En este contexto, el plan de estudios debería hacer hincapié en habilidades como la creatividad, la resolución de problemas, el análisis crítico y la toma de decisiones éticas. En lugar de centrarse únicamente en la memorización y el recuerdo de información, los educadores deben fomentar la capacidad de los alumnos para pensar de forma crítica y aplicar los conocimientos a situaciones del mundo real. Esto implica fomentar la colaboración, la comunicación y los enfoques interdisciplinarios para la resolución de problemas.

    Las metodologías pedagógicas deben evolucionar para incorporar el aprendizaje basado en proyectos, en el que los alumnos participan en actividades prácticas que fomentan la creatividad, la innovación y la resolución de problemas complejos. Estos enfoques fomentan el desarrollo de habilidades que la IA no puede reproducir fácilmente, como la inteligencia emocional, la empatía, la adaptabilidad y el liderazgo.

    Además, los enfoques de evaluación deben ir más allá de los exámenes tradicionales y las pruebas estandarizadas. La evaluación de las capacidades de los estudiantes para aplicar conocimientos, pensar de forma crítica y colaborar puede lograrse mediante una combinación de evaluaciones de proyectos, presentaciones, simulaciones y otras formas de evaluación auténtica. Este cambio permite a los educadores calibrar el desarrollo holístico de los estudiantes y su preparación para prosperar en un panorama profesional cambiante.

    Reimaginando nuestro plan de estudios, la pedagogía y las evaluaciones, podemos garantizar que los estudiantes están equipados con las habilidades y atributos necesarios para prosperar en un mundo en el que las tecnologías de IA desempeñan un papel cada vez más destacado. El objetivo es capacitar a las personas para trabajar junto a los sistemas de IA, aprovechando sus capacidades humanas únicas para crear, innovar y contribuir de forma significativa a la sociedad.

    Reapertura de escuelas en América Latina y el Caribe: puntos clave, retos y dilemas para planificar un retorno seguro a las clases presenciales

    Reopening schools in Latin America and the Caribbean: key points, challenges, and dilemmas to plan a safe return to in-person classes; report. Paris: Unesco, 2021

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    Un informe emitido por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la Oficina Regional de Educación para América Latina y el Caribe (OREALC/UNESCO Santiago) advierte sobre la desigualdad en el acceso a los recursos humanos y económicos, a la infraestructura y al equipamiento educativo en la región, agravada por la pandemia. Estas condiciones estructurales afectan la implementación de las recomendaciones emitidas por los organismos internacionales sobre los procesos adecuados para la reapertura de las escuelas, e impactan en el derecho a la educación de millones de estudiantes en la región.

    El documento presenta una evaluación elaborada por ambas instituciones como contribución a la priorización de la educación en los planes nacionales de respuesta a la emergencia sanitaria y en las futuras estrategias de recuperación. «Los países han desplegado diversos planes de respuesta y recuperación en los que la educación debe incorporarse como elemento central», dice el informe, «no sólo para garantizar una respuesta educativa, sino para lograr una recuperación equitativa, inclusiva y sostenible».

    El informe señala que la desigualdad aumenta el reto de desarrollar una estrategia educativa que integre las experiencias educativas de 2020, y que la recuperación de los estudiantes que no han vuelto a la escuela será difícil. Por ello, el documento también reclama una acción regional que garantice que todas las respuestas educativas se basen en los principios fundamentales de inclusión, equidad y no discriminación. Para ello, el informe analiza las posibilidades, restricciones y necesidades que enfrentarán los países de América Latina y el Caribe durante el proceso de retorno a las clases presenciales, considerando las siguientes dimensiones: escuelas seguras (infraestructura escolar, acceso a agua y saneamiento); recursos humanos (directores y docentes); educación a distancia (acceso a TIC y conectividad; financiamiento de la educación; e información y planificación.

    ¿Cómo usan las los ordenadores los estudiantes para aprender en el hogar y la escuela?

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    “A Look at Computer Access and Use: How Students Use Computers for Learning at Home and School” (Grades 4, 8, and 12).  National Center for Education Statistics

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    El informe examina en profundidad el acceso de los estudiantes a los ordenadores en el hogar y en la escuela, y el uso de los ordenadores por parte de los estudiantes para el aprendizaje en clase en los grados 4º, 8º y 12º.

    Este informe es el segundo de una serie de informes que examinan el cuestionario de la encuesta de 2015 y los datos de rendimiento de la Evaluación Nacional de Progreso Educativo (NAEP).

    Las asociaciones entre el acceso y uso de los ordenadores por parte de los estudiantes y su desempeño en las evaluaciones de matemáticas y lectura de la NAEP para el año 2015 se analiza a nivel nacional, en todos los estados y jurisdicciones, y en los grandes distritos urbanos.

    La mayoría de los estudiantes tienen acceso a un ordenador en casa o en la escuela en 2015. El porcentaje de acceso a los ordenadores en el hogar osciló entre 77 y 97% para los estudiantes de octavo grado, mientras que el acceso a los ordenadores en la escuela osciló entre 78 y 100%. Además, los estudiantes sin acceso a ordenadores en casa tendieron a tener peores resultados en las evaluaciones en 2015.

    El acceso a lo ordenadores se divide según criterios socioeconómicos. Los porcentajes más pequeños de estudiantes con familias de bajos ingresos reportaron tener acceso a ordenadores en casa en comparación con los estudiantes de ingresos medios a altos. os estudiantes de menor y mayor rendimiento difieren en la frecuencia con la que utilizan los ordenadores para practicar y desarrollar habilidades académicas en el aula.

    El uso de los ordenadores una o dos veces por semana aumentó en hasta 5 puntos porcentuales en las clases de matemáticas y 6 puntos porcentuales en las clases de lectura entre 2013 y 2015.