Archivo de la etiqueta: Universidades

Uso de inteligencia artificial generativa (GenAI) en la educación superior

Peters Hinton, V.; Choi, Y. H., PhD; Kataria, R. (31 de julio de 2025). Surveying the AI Landscape: Emerging Patterns in Higher Education Research. Digital Promise.

Texto completo

Digital Promise ha analizado más de 300 investigaciones publicadas entre 2022 y 2025 sobre el uso de inteligencia artificial generativa (GenAI) en la educación superior. El enfoque incluye investigaciones experimentales, descrip­tivas y artículos de opinión que exploran cómo se interpretan, adoptan y evalúan estas tecnologías en distintas instituciones educativas

El corpus de estudios tiene una representación global marcada, con concentraciones en EE. UU., Australia, Reino Unido y China. Aunque ChatGPT domina la mayoría de estudios, muchos trabajos carecen de detalles sobre la versión del modelo y su configuración, lo que dificulta la reproducibilidad y comparación entre estudios.

Las áreas más estudiadas están relacionadas con apoyo a la escritura, evaluación automatizada y retroalimentación personalizada. Sin embargo, emergen nuevas aplicaciones innovadoras como:

  • Paneles de control para evaluar vulnerabilidades curriculares frente al uso indebido de GenAI.
  • Agentes conversacionales simulados que generan retroalimentación emocionalmente rica.
  • Herramientas que facilitan el aprendizaje autorregulado mediante monitoreo, planificación y reflexión guiada.
  • Uso de GenAI en el desarrollo profesional de docentes, incluyendo planificación de lecciones y prácticas pedagógicas reflexivas

Se evidencia una falta considerable de transparencia sobre las versiones de los modelos utilizados y cómo se implementaron. También hay escasez de estudios longitudinales o experimentales rigurosos. Además, temas críticos como sesgo algorítmico, privacidad de datos y equidad en el uso de tecnología están relativamente poco explorados hasta ahora.

El estudio ofrece una visión panorámica sobre cómo la inteligencia artificial generativa está comenzando a transformar la educación superior. Aunque su integración todavía está en fase experimental y desigual según disciplinas e instituciones, ya se observan aplicaciones prometedoras y una necesidad urgente de mejorar la transparencia, rigurosidad y equidad en la investigación.

La Universidad de Salamanca en los rankings universitarios internacionales

La Universidad de Salamanca (USAL), una de las instituciones académicas más antiguas y prestigiosas de España, mantiene una presencia estable y reconocida en los principales rankings internacionales de universidades. Su desempeño refleja tanto la tradición histórica como los esfuerzos actuales por mejorar su calidad educativa, investigación y sostenibilidad.

En el el Ranking Académico de Universidades del Mundo (ARWU), también conocido como Ranking de Shanghái, sitúa a la Universidad de Salamanca en el intervalo 501–600 en las ediciones correspondientes a 2022, 2023 y 2024. Este ranking es ampliamente respetado por su énfasis en la calidad investigadora, evaluando indicadores como la producción científica y el número de premios Nobel asociados. La USAL se posiciona así como una universidad con un sólido rendimiento en investigación a nivel mundial, además de ser la mejor clasificada en Castilla y León.

En paralelo, en el Times Higher Education (THE) World University Rankings 2025, la Universidad de Salamanca se sitúa en el rango 801–1000 a nivel global. Esta posición, aunque no entre las más altas, ha sido mantenida con constancia en los últimos años, lo que evidencia su capacidad para sostener un nivel competitivo en un contexto universitario cada vez más globalizado y exigente. La revista La Vanguardia y el medio Tribuna Salamanca destacan que, dentro de España, la USAL mejoró su posición pasando del 17º al 15º lugar, consolidándose como una de las principales universidades nacionales según esta métrica.

En el QS World University Rankings 2026, la Universidad de Salamanca ha experimentado un notable ascenso, pasando del puesto 534 al 526 a nivel global, alcanzando su mejor posición en más de una década. Este ascenso, reflejado en informes de La Gaceta de Salamanca y el propio portal de la USAL, responde a mejoras en varios indicadores, entre ellos la reputación académica, la ratio de estudiantes por profesor, la colaboración internacional en publicaciones y la empleabilidad de sus egresados (QS World University Rankings, 2026). A nivel nacional, USAL se mantiene en el 16º puesto entre 38 universidades españolas, lo que denota una estabilidad y competitividad sostenidas en el contexto universitario español.

La USAL también sobresale en rankings específicos por materias. En el QS by Subject 2025, la universidad logró posicionar dos de sus disciplinas —Filología Clásica e Historia Antigua y Lenguas Modernas— entre las 100 mejores del mundo, reflejando su tradición humanística y excelencia académica. Asimismo, cinco disciplinas, incluyendo Lingüística, Educación y Derecho, se sitúan en el top 200, y un total de 22 áreas se encuentran entre las 500 mejores a nivel global.

En materia de sostenibilidad, la Universidad de Salamanca ha avanzado significativamente en el GreenMetric Ranking 2024, que mide el compromiso ambiental y la implementación de políticas verdes en universidades de todo el mundo. La USAL escaló hasta la posición 161 mundial y es la 4ª mejor en España. Este progreso ha sido constante desde 2019, cuando se encontraba en el puesto 372, destacando especialmente en la gestión de residuos y en las actividades educativas e investigadoras relacionadas con la sostenibilidad, según informes de su propio departamento de prensa y medios como Cadena SER (GreenMetric Ranking, 2024).

En cuanto a la visibilidad digital y la capacidad de difusión académica, la Universidad de Salamanca se posiciona en el puesto 414 mundial en el ranking Webometrics 2025, que evalúa la presencia en internet, el acceso abierto y la producción académica visible en la web. En el contexto europeo ocupa la posición 162 y es la 12ª en España. Este ranking refleja el impacto digital y la apertura al conocimiento que la USAL mantiene, aunque también señala un área de mejora en comparación con otras métricas tradicionales (Webometrics, 2025).

En conjunto, la Universidad de Salamanca presenta un perfil académico sólido y en evolución, con una trayectoria histórica que se refleja en sus resultados actuales. Mantiene estabilidad en rankings generales como THE y ARWU, donde su fortaleza radica en la docencia e investigación de calidad, y ha conseguido avances notables en QS, consolidando su reputación y empleabilidad. Además, destaca en áreas específicas del conocimiento, especialmente en humanidades, y muestra un compromiso creciente con la sostenibilidad y la visibilidad digital.

Esta combinación de tradición, calidad académica y modernización posiciona a la Universidad de Salamanca como un referente nacional e internacional, capaz de afrontar los retos del futuro con un enfoque equilibrado entre excelencia, innovación y responsabilidad social.

DATOS CLAVE

Academic Ranking of World Universities (ARWU) – Ranking de Shanghái (2024):

  • Puesto global: Se mantiene en la franja 501-600 de las mejores universidades del mundo.
  • Puesto nacional: Es la número 14 a nivel nacional y la primera de Castilla y León en esta clasificación.
  • Por campus/disciplinas: Destaca en Comunicación (101-150), Ciencia y Tecnología de los Alimentos (201-300), Educación (201-300), Matemáticas (301-400), Ciencias Políticas (301-400) y Administración de Empresas (301-400).

QS World University Rankings 2026:

  • Puesto global: Ha logrado su mejor posición en la última década, ascendiendo al puesto #526 a nivel mundial.
  • Puesto nacional: Se consolida en la posición 16 entre las 38 instituciones españolas analizadas.
  • Rankings por materia: La USAL destaca en varias disciplinas. Por ejemplo, se sitúa entre las 100 mejores del mundo en Filología Moderna, Clásica e Historia Antigua. También tiene 19 materias entre las 500 mejores del mundo.
  • Sostenibilidad: Ocupa el puesto #305 en el QS Sustainability Ranking.
  • Europa: Asciende al puesto 183 entre las 685 mejores de Europa en el Ranking QS Europe.

Times Higher Education (THE) World University Rankings 2025:

  • Puesto global: Se encuentra en la franja 801-1000 a nivel mundial.
  • Por áreas de estudio (2025):
    • Artes y Humanidades: 201-250
    • Negocios y Economía: 401-500
    • Ciencias Médicas y de la Salud: 601-800
    • Ciencias de la Computación: 601-800
    • Estudios de Educación: 301-400
    • Derecho: 251-300
    • Psicología: 401-500
    • Ciencias Sociales: 401-500
  • Sostenibilidad: Se sitúa entre las 200 mejores del mundo en sostenibilidad y asciende hasta el cuarto puesto en el ranking de las universidades españolas en este ámbito.

El dinero y el poder que hay detrás de los rankings universitarios

Hazelkorn, Ellen. “We need to understand the money and power behind rankings.” University World News, 18 de junio de 2025. https://www.universityworldnews.com/post.php?story=20250618093537137

La autora invita a repensar el papel de los rankings desde una perspectiva crítica. Sugiere que conceptos como la privatización de datos públicos, la ética del manejo de información y los modelos de gobernanza en educación deben abordarse con mayor profundidad. También lanza una pregunta provocadora: ¿ha contribuido la falta de transparencia del propio sistema educativo a abrir la puerta a estos modelos comerciales que ahora dominan la narrativa sobre calidad y excelencia?

Los rankings universitarios son sistemas de clasificación que ordenan a las universidades en función de distintos criterios, como la investigación, la calidad docente, la reputación académica y otros indicadores específicos. Si bien pueden resultar útiles para establecer comparaciones entre instituciones y tener una referencia sobre su desempeño, es fundamental entender que se trata de una herramienta orientativa y no deberían considerarse como la única base para tomar decisiones informadas.

En el artículo se analiza el poder y la influencia detrás de los rankings universitarios globales. Parte de los conceptos de «monopolios del conocimiento» y «asimetría de la información», que explican cómo el control desigual de los datos genera desequilibrios de poder. Además, introduce la noción de «capitalismo de vigilancia», en la que la experiencia humana se convierte en materia prima para prácticas comerciales basadas en la extracción y análisis de datos, que se transforman en nuevas fuentes de poder.

Los rankings globales surgieron en 2003 con el Academic Ranking of World Universities (ARWU), también conocido como el ranking de Shanghái. Aunque la recopilación de datos educativos venía de antes (por ejemplo, por parte de la UNESCO o la OCDE), estos rankings introdujeron un marco comparativo internacional sencillo y atractivo. Fueron recibidos como herramientas de transparencia y elección informada, aunque contrastan con los enfoques tradicionales de evaluación académica, como la revisión por pares.

Asimismo, los rankings se han convertido en una fuente lucrativa: operan como plataformas de recopilación y almacenamiento de datos, que sirven de base para herramientas analíticas avanzadas y servicios de consultoría especializados. En este entramado es donde realmente se concentra el poder y los beneficios económicos. Tal como confesó en privado uno de sus responsables: “Como sabes, los rankings en sí no generan ingresos; es necesario encontrar financiación o vías de rentabilidad para mantener sus operaciones, y no es algo sencillo”. Esta lógica ha favorecido la integración, concentración y consolidación empresarial entre sistemas de rankings, editoriales académicas y compañías de análisis de macrodatos, dando lugar a un negocio amplio y estructurado en torno a la recopilación, gestión y explotación de inteligencia basada en el conocimiento.

En un entorno geopolítico altamente competitivo, la visibilidad y una buena posición en los rankings se han vuelto esenciales. Sin acceso a datos, los gobiernos y las instituciones carecen de las herramientas necesarias para dirigir, desarrollar y evaluar sus políticas y objetivos. Esta dependencia los convierte en blancos vulnerables: entregan grandes volúmenes de información para participar en la dinámica de los rankings y, posteriormente, recurren a servicios de consultoría para escalar posiciones. Este ciclo tiene consecuencias directas sobre la soberanía nacional y la autonomía de las instituciones.

Con el tiempo, los rankings han adquirido un carácter geopolítico: el estatus de “universidad de clase mundial” se convirtió en un objetivo codiciado. Las universidades pasaron a ser actores en una especie de «partida de ajedrez global», donde los rankings no solo miden, sino que también modelan el comportamiento institucional y nacional. Detrás de ellos hay grandes intereses económicos: los rankings más influyentes (ARWU, THE, QS, US News & World Report) forman parte de corporaciones con ánimo de lucro que comercializan análisis, consultorías y herramientas basadas en big data.

Hazelkorn advierte de un patrón preocupante: se crean rankings regionales (por ejemplo, para África o Asia Central), se organizan conferencias financiadas por gobiernos o universidades locales, y luego se ofrecen servicios de consultoría para mejorar la posición en esos mismos rankings. Esto genera dependencia y erosiona la autonomía institucional y nacional.

Claude for Education: Anthropic lanza un chatbot de IA para universidades

Zeff, Maxwell. “Anthropic Launches an AI Chatbot Plan for Colleges and Universities.” TechCrunch, April 2, 2025. https://www.anthropic.com/solutions/education

El pasado 2 de abril de 2025, Anthropic presentó Claude for Education, una versión especializada de su chatbot de inteligencia artificial, diseñada para el entorno universitario.

Una de las características más destacadas del producto es el modo de aprendizaje (Learning Mode) dentro de Claude Projects. En lugar de ofrecer respuestas directas, este sistema emplea preguntas socráticas para fomentar el pensamiento crítico. Así, ayuda a los estudiantes a reflexionar sobre los procesos, comprender principios fundamentales y acceder a plantillas útiles para investigaciones, esquemas o guías de estudio. Esta metodología posiciona a Claude como un asistente “inteligente”, enfocado en el desarrollo del razonamiento, más que en la simple generación de respuestas automáticas.

Además de sus beneficios para estudiantes, Claude for Education también ofrece herramientas avanzadas para docentes y personal administrativo. Entre ellas se encuentran la automatización de respuestas a correos frecuentes, el análisis de tendencias de matrícula, y la generación de rúbricas y retroalimentación personalizada. Todo esto se desarrolla en un entorno de chat seguro, con controles de privacidad de nivel empresarial.

Para facilitar su adopción por parte de universidades, Anthropic ha establecido alianzas con Instructure (Canvas) e Internet2, además de acuerdos con instituciones como Northeastern University, London School of Economics and Political Science (LSE) y Champlain College. Northeastern participa como socio de diseño, ayudando a definir marcos de buenas prácticas para la integración de la IA en contextos académicos.

Este movimiento de Anthropic se produce en un contexto de alta competencia: OpenAI lanzó ChatGPT Edu en mayo de 2024 y recientemente ha ofrecido ChatGPT Plus de forma gratuita a estudiantes universitarios en EE. UU. y Canadá, además de promover el consorcio NextGenAI, que cuenta con una inversión de 50 millones de dólares en investigación. Todo esto subraya una creciente disputa por consolidar a Claude o ChatGPT como la herramienta predeterminada en el ámbito universitario, con implicaciones clave en la formación de futuras generaciones y su alfabetización en inteligencia artificial.

El desarrollo de políticas sobre inteligencia artificial generativa en las universidades británicas

Wilson, Thomas D. 2025. «The Development of Policies on Generative Artificial Intelligence in UK Universities.» IFLA Journal. https://doi.org/10.1177/03400352251333796

El artículo examina cómo las universidades del Reino Unido han reaccionado ante el auge de la inteligencia artificial generativa (IAg) y cómo están desarrollando políticas para regular su uso en el ámbito académico. En particular, se enfoca en las instituciones del Russell Group, un conjunto de universidades líderes en investigación que han adoptado principios comunes para guiar la integración de estas tecnologías.

El artículo analiza en profundidad cómo las universidades del Reino Unido están respondiendo al auge de la inteligencia artificial generativa (IAg) —como ChatGPT, Claude, Copilot, entre otras— y cómo esta tecnología está reconfigurando la educación superior. En particular, se centra en la forma en que las instituciones académicas, y más concretamente las pertenecientes al Russell Group (grupo de élite de universidades centradas en la investigación), han comenzado a desarrollar políticas formales para regular y aprovechar el uso de estas herramientas. El trabajo también incluye un examen comparativo con instituciones que no pertenecen al grupo y que enfrentan mayores retos para implementar marcos normativos debido a la falta de recursos.

La expansión de la IAg ha sido rápida, y su impacto en el sector educativo es profundo. Su adopción ha generado oportunidades pedagógicas —como personalización del aprendizaje, apoyo a estudiantes con necesidades especiales, mejora de la escritura académica y eficiencia en la retroalimentación docente—, pero también preocupaciones críticas:

  • Plagio y trampas asistidas por IA
  • Transformación de la evaluación
  • Brechas en la equidad digital
  • Necesidad de formación docente
  • Cambios en la naturaleza de la autoría y la originalidad académica

El estudio de Wilson toma como punto de partida la declaración de principios publicada por el Russell Group en 2023, donde se establecieron cinco ejes para la incorporación de la IAg en las universidades:

  1. Fomentar la alfabetización en IA entre el personal y el alumnado.
  2. Equipar al profesorado para acompañar a los estudiantes en el uso responsable de la tecnología.
  3. Revisar modelos de evaluación para mantener la integridad sin limitar el aprendizaje innovador.
  4. Preservar el rigor académico y la ética en la producción de conocimiento.
  5. Colaborar entre instituciones para compartir prácticas efectivas.

El artículo identifica variaciones sustanciales en la adopción e implementación de estas políticas, incluso entre las universidades del Russell Group. Algunas han creado marcos institucionales completos, con líneas claras sobre:

  • Qué usos de la IAg están permitidos o prohibidos.
  • Cómo citar contenido generado por IA.
  • Qué procedimientos aplicar en casos de mala praxis.
  • Cómo adaptar tareas evaluativas para reducir el riesgo de trampa.

Otras, sin embargo, aún están en etapas incipientes de desarrollo normativo, limitándose a recomendaciones generales o esperando una posición nacional más consolidada.

En universidades fuera del Russell Group, se observa una mayor dificultad para articular políticas, debido a la falta de recursos técnicos, de personal capacitado y de liderazgo en el tema. Esto puede generar desigualdades entre instituciones en términos de preparación ante los desafíos éticos y prácticos de la IAg.

¿Están preparados los profesores universitarios para la inteligencia artificial generativa? La ansiedad del profesorado en la era ChatGPT

Verano-Tacoronte, Domingo, Alicia Bolívar-Cruz, y Silvia Sosa-Cabrera. 2025. “Are university teachers ready for generative artificial intelligence? Unpacking faculty anxiety in the ChatGPT era.” Education and Information Technologies. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13585-7

Este estudio investiga cómo la ansiedad tecnológica influye en la intención de los docentes universitarios de adoptar ChatGPT. Se identifican tres tipos de ansiedad: sobre el futuro de la profesión académica, sobre el uso indebido de la herramienta y sobre el impacto negativo en el aprendizaje estudiantil. Los resultados muestran que la ansiedad relacionada con el aprendizaje estudiantil y el uso indebido de la herramienta afectan negativamente la intención de uso, mientras que la ansiedad sobre el futuro de la profesión no tiene un efecto significativo. Los hallazgos sugieren que para facilitar la integración de ChatGPT en la educación superior, es necesario combinar formación técnica con intervenciones específicas para gestionar la ansiedad tecnológica y mejorar las percepciones sobre la utilidad y facilidad de uso de la herramienta.​

Este estudio analiza cómo el profesorado universitario está adoptando el uso de ChatGPT en su trabajo diario. Para ello, se encuestó a un grupo amplio de docentes, que en su mayoría tienen entre 41 y 60 años, llevan más de 20 años trabajando en la universidad y tienen un contrato a tiempo completo. Se buscó representar tanto a hombres como a mujeres por igual.

En la primera parte del análisis, se confirmó que todos los datos recogidos eran fiables. Es decir, las preguntas estaban bien diseñadas y agrupaban correctamente las ideas que se querían estudiar: la ansiedad de los profesores ante ChatGPT, su intención de usarlo, cómo lo están usando en realidad y lo que esperan obtener de esa experiencia. También se comprobó que cada uno de estos aspectos era diferente de los demás y no se solapaban entre sí.

La segunda parte del análisis fue clave para entender cómo influyen las emociones y percepciones del profesorado en su decisión de usar o no ChatGPT. Se observó que dos tipos de miedos o ansiedades afectan negativamente a las ganas de usar la herramienta: uno relacionado con el mal uso que puedan hacer los estudiantes, por ejemplo copiando trabajos con ayuda de la IA, y otro con el uso inadecuado que el propio profesorado pueda hacer sin querer. Sin embargo, el miedo a que herramientas como ChatGPT cambien el papel de los docentes o su futuro profesional no tuvo un impacto importante. Una posible explicación es que, al tratarse de un profesorado con contratos estables, no temen tanto perder su trabajo o cambiar de rol por la llegada de nuevas tecnologías.

Por otro lado, se confirmó que cuanto más dispuesto está el profesorado a usar ChatGPT, más lo incorpora realmente en su trabajo. Es decir, la intención se traduce en acción. Y esa intención mejora si la persona percibe que la herramienta es fácil de usar y que le aporta beneficios reales. Estas dos percepciones —la facilidad y la utilidad— actúan como un «puente» entre las emociones negativas (como la ansiedad) y la decisión de usar o no la herramienta. Si el profesorado siente que ChatGPT le va a ayudar y que no le va a suponer demasiado esfuerzo, entonces el miedo pierde fuerza. De hecho, se vio que la utilidad esperada es incluso más importante que la facilidad de uso a la hora de tomar esta decisión.

En cuanto a otras variables como el género, la edad o los años de experiencia, se vio que las mujeres mostraban una intención algo menor de usar ChatGPT, al igual que lo usaban menos en la práctica. Sin embargo, ni la edad ni el tiempo que llevaban trabajando influyeron significativamente, lo que sugiere que el uso de estas herramientas no depende tanto de la experiencia profesional como de otras percepciones y emociones.

Este trabajo aporta dos ideas importantes. La primera es que la ansiedad que siente el profesorado ante el uso de inteligencia artificial, sobre todo en cuanto a un posible uso inapropiado por parte de estudiantes o incluso de ellos mismos, puede frenar su adopción. Y la segunda es que estas preocupaciones se pueden reducir si los docentes ven claramente que la herramienta les resulta útil y no les va a complicar la vida. Por eso, es fundamental ofrecerles formación, espacios de reflexión y recursos que les ayuden a entender mejor para qué sirve ChatGPT, cómo usarlo y qué riesgos reales conlleva.

En definitiva, el estudio nos recuerda que para que la inteligencia artificial se integre bien en la universidad no basta con introducir la tecnología: también hay que cuidar cómo se sienten los docentes frente a ella, aclarar dudas, reducir miedos y mostrarles el valor que puede tener en su práctica educativa diaria.

Educase 2025: impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior

Robert, Jenay, y Mark McCormack. 2025 EDUCAUSE AI Landscape Study: Into the Digital AI Divide. EDUCAUSE, 17 de febrero de 2025. https://www.educause.edu/content/2025/2025-educause-ai-landscape-study/introduction-and-key-findings

Este estudio examina el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, abordando estrategias institucionales, normativas, casos de uso, el impacto en la fuerza laboral y la brecha digital entre instituciones. La investigación se basó en una encuesta realizada entre el 4 y el 18 de noviembre de 2024.

Los hallazgos clave incluyen el aumento en la percepción de la IA como una prioridad estratégica, la expansión de políticas de uso aceptable, la predominancia de la enseñanza y el aprendizaje como áreas de aplicación y la diferencia de recursos entre instituciones grandes y pequeñas. Además, el estudio destaca la necesidad de alfabetización en IA y el desafío de financiar su implementación.

Hallazgos clave

  1. Estrategia y liderazgo
    • El 57% de los encuestados considera que la IA es una prioridad estratégica, un aumento respecto al 49% del año anterior.
    • La formación en IA para el profesorado (63%) y el personal administrativo (56%) es un enfoque clave en la planificación estratégica.
    • Solo el 2% de las instituciones financia los costos adicionales de la IA con nuevas fuentes de financiación, y el 34% de los líderes ejecutivos considera que se han subestimado estos costos.
  2. Políticas y normativas
    • El número de instituciones con políticas de uso aceptable de IA aumentó del 23% al 39% en un año.
    • Solo el 9% considera que sus políticas de ciberseguridad y privacidad son adecuadas para gestionar los riesgos asociados con la IA.
  3. Casos de uso
    • La enseñanza y el aprendizaje son los principales ámbitos de aplicación de la IA, con énfasis en la integridad académica (74%), la realización de trabajos (65%), las evaluaciones (54%) y el diseño curricular (54%).
    • El 68% de los encuestados indica que los estudiantes usan IA más que los docentes, aunque la formación está más centrada en el profesorado.
  4. Fuerza laboral
    • El 37% de las instituciones están enfocadas en mejorar las habilidades de IA del personal existente en lugar de contratar nuevos empleados (1%).
    • Se destaca la importancia de la «alfabetización en IA» para todos los trabajadores y el uso de IA para aumentar la productividad.
  5. Brecha digital en IA entre instituciones
    • Instituciones pequeñas y grandes tienen percepciones similares sobre el uso personal y futuro de la IA.
    • Sin embargo, las instituciones más grandes cuentan con más recursos y capacidades para adoptar la IA de manera efectiva.

Este informe resalta la creciente importancia de la IA en la educación superior, la necesidad de políticas claras y formación especializada, y la persistente desigualdad en el acceso a los beneficios de la IA entre instituciones de distintos tamaños.

Cómo las universidades están reinventando el aprendizaje en un mundo de IA

The Chronicle of Higher Education. «How Colleges Are Reimagining Learning in an AI World», 3 de octubre de 2024. https://www.chronicle.com/article/the-future-is-hybrid.

Se analiza cómo las universidades están adaptándose al creciente papel de la inteligencia artificial (IA) en la educación. En lugar de ver la IA como una herramienta que sustituya el esfuerzo humano, algunos educadores, como Dan Myers y Anne Murdaugh de Rollins College, están integrando la IA como un apoyo para mejorar el aprendizaje.

En sus cursos, pidieron a los estudiantes que usaran herramientas como Claude y Copilot para proyectos de investigación, documentando cada paso en diarios que incluían los prompts y respuestas de IA, junto con sus reflexiones sobre el proceso. Los estudiantes encontraron útil la IA en etapas de brainstorming y esquematización, aunque preferían escribir por su cuenta, revelando la necesidad de trabajo independiente en ciertos aspectos como la revisión de literatura.

Este enfoque marca un cambio hacia una colaboración consciente con la IA, lo que podría permitir a los estudiantes aprender de manera más eficaz en vez de delegar el trabajo. Myers subraya que el desafío no es rediseñar drásticamente el currículo, sino encontrar los puntos estratégicos donde cada estudiante pueda desarrollar habilidades fundamentales en IA.

Mientras que algunos profesores temen el impacto de la IA en la educación, Myers y Murdaugh argumentan que el pensamiento crítico y el manejo de información, habilidades esenciales para la IA, son precisamente aquellas en las que las universidades ya destacan. De hecho, varias instituciones están buscando incorporar la «alfabetización en IA» en los planes de estudio. Sin embargo, esto no es sencillo: encuestas recientes muestran que aunque muchos estudiantes ya usan la IA para buscar información o hacer resúmenes, la mayoría de los profesores todavía no se sienten capacitados para aplicarla en su enseñanza.

Organizaciones como WGU Labs y la American Association of Colleges and Universities (AAC&U) están trabajando para reducir la incertidumbre en torno a la IA en la educación, proporcionando ejemplos prácticos y programas de capacitación. De hecho, la AAC&U ha lanzado un instituto de siete meses sobre IA, pedagogía y currículum, en el que participan equipos de 123 universidades que buscan integrar la IA de manera ética y efectiva.

Para instituciones más pequeñas como Berry College, la adopción de la IA incluye decisiones éticas y de privacidad, pues quieren educar a sus estudiantes en el uso crítico de la IA sin depender en exceso de detectores de IA, que podrían generar desconfianza. Mientras tanto, en universidades grandes como la Universidad de Michigan y Yale, se están desarrollando plataformas propias que permiten a los estudiantes y profesores experimentar con chatbots y otras herramientas de IA dentro de entornos protegidos. Esto asegura privacidad y brinda igualdad de oportunidades a estudiantes que de otra forma no podrían acceder a versiones avanzadas de herramientas como ChatGPT.

Universidades como Carnegie Mellon han comenzado a financiar experimentos para probar el impacto de la IA en el aula, explorando si esta mejora la capacidad de los estudiantes para generar ideas y defender argumentos. Algunos profesores también están explorando el desarrollo de tutores de IA para apoyar el aprendizaje autodirigido, lo que permite a los estudiantes trabajar a su propio ritmo y con acceso continuo a un «instructor» que no se frustra.

Sin embargo, los desafíos son significativos, pues la IA plantea dilemas sobre cómo y hasta qué punto se deben adaptar los programas de estudio. Mientras que algunos educadores ven en la IA una oportunidad para dedicar más tiempo a problemas complejos en clase, otros temen que se convierta en una distracción o en una solución demasiado fácil. Las universidades están comenzando a ver a la IA no solo como una herramienta auxiliar, sino como una tecnología fundamental que redefine la experiencia educativa, exigiendo un equilibrio entre innovación y cautela en su implementación.

Tendencias en Educación Superior de Deloitte 2024



Deloitte Insights. «2024 Higher Education Trends». Accedido 7 de junio de 2024. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/latest-trends-in-higher-education.html.


¿Qué desafíos y oportunidades están configurando la educación superior en EE.UU.? El informe de Deloitte para 2024 presenta un análisis exhaustivo del paisaje en evolución de la educación superior estadounidense este año y más allá.

Cinco Tendencias Clave del Informe:

La era de los resultados: Articulando una propuesta de valor convincente

  • Las instituciones deben demostrar claramente el valor de la educación que ofrecen para atraer y retener a estudiantes y justificar las inversiones en educación superior.

¿Quién será presidente?: La acelerada crisis de liderazgo en la educación superior

  • La educación superior enfrenta una crisis en la selección y retención de líderes efectivos, impactando la estabilidad y dirección estratégica de las instituciones.

Un nuevo campo de juego: El cambiante paisaje de los deportes universitarios

  • La evolución en las regulaciones y expectativas en los deportes universitarios está reconfigurando cómo las instituciones gestionan y apoyan sus programas deportivos.

El futuro de la IA en la educación superior: Abrazando la innovación disruptiva

  • La inteligencia artificial está transformando la educación superior, presentando tanto oportunidades como desafíos que requieren una adaptación estratégica.

En el núcleo académico: La creciente influencia y riesgos de las asociaciones público-privadas

  • Las colaboraciones entre el sector público y privado están incrementando su presencia e influencia, aportando beneficios pero también introduciendo riesgos que deben gestionarse cuidadosamente.


Este informe ofrece conocimientos de expertos y consejos estratégicos para ayudar a los equipos de liderazgo de colegios y universidades a navegar en el entorno educativo en evolución, permitiéndoles desarrollar estrategias e innovar para mantenerse a la vanguardia.

Plan de Acción EDUCAUSE 2024: Políticas y directrices de AI

EDUCAUSE. «2024 EDUCAUSE Action Plan: AI Policies and Guidelines». Accedido 26 de mayo de 2024. https://www.educause.edu/research/2024/2024-educause-action-plan-ai-policies-and-guidelines.

El Estudio del Panorama de la IA 2024 de EDUCAUSE, basado en una encuesta a más de 900 profesionales de tecnología en educación superior, reveló brechas significativas en las políticas y directrices relacionadas con la IA en la educación superior

«Solo el 23% de los encuestados indicó que su institución tiene políticas de uso aceptable relacionadas con la IA ya implementadas, y casi la mitad (48%) de los encuestados no estuvo de acuerdo o estuvo en desacuerdo en que su institución tiene políticas y directrices adecuadas para permitir una toma de decisiones ética y efectiva sobre el uso de la IA».

Más de un año después del «renacimiento de la IA» que revolucionó las expectativas dentro y fuera del aula, la mayoría de las instituciones aún están intentando ponerse al día y establecer políticas y directrices que ayuden a sus líderes, personal, profesores y estudiantes a utilizar estas nuevas y poderosas tecnologías de manera efectiva y segura.

Afortunadamente, las instituciones no necesitan empezar desde cero en el desarrollo de sus políticas y directrices de IA. Gracias al trabajo de Cecilia Ka Yuk Chan y WCET, las instituciones cuentan con una base sobre la cual construir, un marco de políticas que abarca la gobernanza institucional, las operaciones y la pedagogía. Este marco ayuda a garantizar que las políticas y directrices relacionadas con la IA aborden de manera integral aspectos críticos de la vida y el funcionamiento institucional:

Gobernanza incluye la gestión de datos, la evaluación del uso de la IA en toda la institución, la promoción y el monitoreo del uso de la IA por parte de profesores y personal (incluida la investigación), el acceso inclusivo y equitativo, la propiedad intelectual y el uso de la IA para prácticas de promoción, tenencia y recontratación.

Operaciones abarca el desarrollo profesional (capacitación y apoyo), el desarrollo y mantenimiento de la infraestructura para la IA, y la revisión y recomendación de la implementación de la IA para mejorar las prácticas operativas.

Pedagogía incluye la integridad académica, las prácticas de evaluación, la comunicación clara a los estudiantes sobre las expectativas de la IA, el desarrollo de competencias y habilidades en IA para la preparación laboral, la comprensión del sesgo algorítmico, la interacción regular y sustantiva, y la accesibilidad del aprendizaje.

Con este marco como telón de fondo, se desarrolló este plan de acción convocando a un panel de profesionales de tecnología en educación superior para proponer posibles acciones que las instituciones podrían tomar en los próximos dos años para comenzar a establecer políticas y directrices efectivas de IA. Se pidió a los panelistas que revisaran el contenido del Plan de Acción de Horizon 2023 de EDUCAUSE: IA Generativa, reflexionando específicamente sobre el «futuro preferido» descrito en este informe, y que enumeraran los posibles impactos de las políticas y directrices de IA en individuos, unidades, instituciones y colaboraciones entre instituciones. Luego se les pidió a los panelistas que consideraran las acciones que podrían ayudar a los interesados en la educación superior a navegar tanto las políticas y directrices de IA existentes como las nuevas.

En comparación con la línea de tiempo de diez años que normalmente se utiliza para el trabajo de previsión, la ventana de dos años permitió a los panelistas reflexionar sobre los desafíos y oportunidades mucho más inmediatos para la planificación y toma de decisiones del presente. Las capacidades y necesidades de la IA están evolucionando rápidamente, y los líderes de la educación superior deben tomar medidas ahora. Delineando acciones que pueden aprovechar las políticas y directrices existentes o ayudarnos a crear nuevas, el panel ha comenzado a trazar un camino a seguir para la práctica de la IA en la educación superior que esperamos encuentre perspicaz, relevante y accionable.

EDUCAUSE y la Cooperativa WICHE para Tecnologías Educativas (WCET) colaboraron en la planificación y recopilación de datos para este plan de acción.

Aprovechando Políticas y Directrices Existentes

Muchas instituciones ya tienen políticas, directrices y procesos que, aunque no específicos para la IA, podrían estar relacionados o ser aplicables a herramientas y prácticas de IA. En lugar de «reinventar la rueda» creando un conjunto completamente nuevo de políticas y directrices, los líderes de estas instituciones podrían centrarse en comprender cómo aprovechar mejor los recursos y apoyos existentes. Las siguientes acciones recomendadas pueden ayudar a los interesados institucionales a construir sobre lo que ya existe:

Acciones Individuales

  • Familiarizarse con herramientas comunes de IA.
  • Ser buenos administradores de los datos institucionales y las directrices existentes.
  • Desarrollar la alfabetización individual en IA.

Acciones Departamentales o de Unidad

  • Aclarar qué políticas departamentales o de unidad existentes se aplican a la IA y cuáles no.
  • Desarrollar un lenguaje estándar para múltiples tipos de uso de IA en los cursos.
  • Crear oportunidades de colaboración para descubrir qué funciona y qué no.

Acciones Institucionales

  • Formar comités interfuncionales y comunidades de práctica para evaluar y mejorar las prácticas de IA.
  • Ampliar la formación profesional existente para incluir capacitación en IA para todo el personal docente, administrativo y estudiantil.
  • Mapear las políticas y directrices de IA a la misión, valores y estrategias existentes de la institución.

Acciones Multiinstitucionales

  • Colaborar para crear un entendimiento común de las implicaciones potenciales de las regulaciones estatales/federales.
  • Desarrollar criterios de evaluación que puedan añadirse a los recursos existentes.
  • Colaborar con instituciones pares para revisar y comparar políticas y procedimientos de IA.

Creación de Nuevas Políticas y Directrices

Aunque los recursos y apoyos existentes pueden ayudar con algunas necesidades relacionadas con la IA, las tecnologías y prácticas de IA incipientes pueden presentar desafíos novedosos que las políticas y directrices existentes simplemente no abordan. En estos casos, las instituciones pueden necesitar crear nuevas políticas y directrices y establecer nuevas estructuras y apoyos para ayudar a los interesados a navegar estas aguas inexploradas. Las siguientes acciones recomendadas pueden ayudar a los interesados institucionales a saber por dónde empezar cuando tienen una hoja en blanco frente a ellos:

Acciones Individuales

  • Incorporar las voces y perspectivas de los estudiantes al desarrollar nuevas políticas y directrices.
  • Recomendar escenarios o problemas para los que se necesita orientación adicional sobre IA.
  • Ser transparentes y abiertos sobre el uso de IA para generar conversación, incluyendo la documentación de casos de uso nuevos y emergentes.

Acciones Departamentales o de Unidad

  • Revisar regularmente los programas académicos y cursos para determinar dónde debe mejorarse y apoyarse el uso de IA y/o la alfabetización.
  • Desarrollar nuevas colaboraciones para romper barreras.
  • Establecer políticas y procedimientos claros para temas relacionados con la tenencia y promoción de IA.

Acciones Institucionales

  • Garantizar el acceso equitativo a herramientas de IA en todo el campus.
  • Contratar líderes y/o personal específicamente encargado de dirigir la IA para la institución.
  • Crear una estructura de gobernanza de IA de alto nivel (fuera de TI), incluyendo auditorías regulares.

Acciones Multiinstitucionales

  • Construir marcos compartidos para evaluar productos y modelos de IA internos y de proveedores.
  • Aprovechar la comunidad de educación superior y los estándares de cumplimiento comunes para presionar a los proveedores de soluciones de IA para que satisfagan las necesidades de la educación superior.
  • Lanzar iniciativas interinstitucionales para avanzar en las políticas y estándares de IA.