Artículo académico histórico | Autor: Fengchun Miao. Publicado en Open Education Research, 2024, 30(5), pp. 4–16; la fecha original en la Cátedra es el 13 de octubre de 2024. Es una interpretación académica del autor que conserva su contexto de 2024, distinta del propio Marco y de las orientaciones políticas actuales.
Fengchun Miao
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Resumen y palabras clave
Resumen: Este artículo interpreta el Marco de competencias en IA para docentes de la UNESCO. La IA está adoptando gradualmente la forma tecnológica de agentes de apariencia humana y contribuye a construir una relación pedagógica triangular entre docentes, estudiantes e IA. El desafío que plantea a la capacidad de acción del profesorado en la interacción entre personas y máquinas pone de relieve la necesidad de comprender y defender una perspectiva de la IA centrada en el ser humano. El paradigma predominante de producción tecnológica, que extrae activamente datos humanos para entrenar modelos de IA, acelera la proliferación de problemas éticos y la alteración y reconstrucción de las relaciones sociales en la era de la IA. Por ello, la ética de la IA y la responsabilidad social en una sociedad con IA se han convertido en ámbitos esenciales del aprendizaje docente. Como tecnología básica y de propósito general cada vez más ubicua, la IA ha demostrado su potencial para transformar los procesos de producción, las prácticas sociales y los modos de vida. El profesorado necesita comprender sus principios básicos de funcionamiento, valorar críticamente su adecuación a la educación y explorar formas eficaces de utilizarla para apoyar la enseñanza y el desarrollo profesional. Los gobiernos y las instituciones educativas deben, por tanto, definir marcos de competencias en IA que tengan como finalidad el uso autónomo del profesorado basado en sus derechos educativos. Estos marcos deben abarcar una perspectiva centrada en el ser humano, la ética de la IA, sus fundamentos y habilidades de aplicación, la integración de la IA y la pedagogía, y el desarrollo profesional apoyado por IA. Los objetivos, contenidos y métodos de formación deben planificarse conforme a tres niveles de progresión —Adquirir, Profundizar y Crear— para ayudar al profesorado a desarrollar las competencias necesarias para utilizar la IA de manera responsable, eficaz e innovadora.
Palabras clave: competencias docentes en IA; relación pedagógica triangular docente–estudiante–IA; perspectiva de la IA centrada en el ser humano; ética de la IA; fundamentos y habilidades de aplicación de la IA; integración de la IA y la pedagogía; IA para el aprendizaje profesional docente
Aunque no existe consenso académico sobre si las máquinas de IA pueden adquirir la condición de sujeto (张友恒, 2022), el uso educativo de tecnologías que simulan el pensamiento y el comportamiento humanos ya ha contribuido a hacer visible una relación triangular entre docentes, estudiantes e IA y plantea un desafío cada vez más explícito a la capacidad de acción del profesorado. Proteger sus derechos y su autonomía en la educación y la enseñanza es una necesidad urgente. Las tecnologías inteligentes suelen emplear un paradigma de producción que busca y explota activamente datos humanos para entrenar modelos. Sus relaciones de servicio a menudo inducen u obligan a las personas a renunciar a parte o a toda la privacidad de sus datos a cambio de comodidad. Esto acelera tanto la proliferación de problemas éticos como la revisión de las normas que intentan responder a ellos, por lo que la ética de la IA y la responsabilidad social en una sociedad con IA se convierten en aprendizajes obligatorios para docentes cuyos propios intereses están implicados. La IA generativa ha reforzado la capacidad de la IA, como tecnología básica de propósito general, para aportar modelos fundacionales a los cambios en la producción, las prácticas sociales y los estilos de vida. También ha inaugurado una etapa en la que los contenidos generados son más aleatorios y la interacción humano–IA exige mayor juicio humano. Por ello, el profesorado necesita nuevas competencias para entender su funcionamiento y utilizarla críticamente en la enseñanza, la evaluación y el desarrollo profesional. En respuesta a estas necesidades, el Marco de competencias en IA para docentes de la UNESCO, en adelante «el Marco» (Miao, 2024), define valores, conocimientos, habilidades y capacidades prácticas en cinco ámbitos: perspectiva centrada en el ser humano; ética de la IA; fundamentos y habilidades de aplicación; integración de la IA y la pedagogía; y desarrollo profesional apoyado por IA. Describe las competencias en los niveles Adquirir, Profundizar y Crear. [11] [5]
I. ¿Por qué definir sistemáticamente las competencias docentes en IA?
En comparación con generaciones anteriores de tecnologías de la información y tecnologías digitales, los avances tecnológicos integrados de la IA durante más de una década han afectado profundamente a la educación y a otros sectores sociales. Los ámbitos académico y político deben examinar sistemáticamente estos efectos reales y definir y desarrollar las competencias docentes en IA teniendo en cuenta los nuevos contextos de enseñanza que están surgiendo.
1. Avances tecnológicos de la IA y sus profundas implicaciones para las competencias docentes
En su forma tecnológica básica, la IA es una categoría de tecnologías que utiliza la programación para simular el pensamiento y el comportamiento humanos y, con ello, desafía directamente la capacidad de acción humana. Sus herramientas identifican patrones mediante el análisis de grandes cantidades de datos sobre casos anteriores y tienden a sustituir las decisiones humanas por predicciones basadas en esos patrones. Promover excesivamente la IA e inducir al profesorado a depender de ella para decidir sobre la enseñanza y la gestión del aprendizaje puede erosionar sus capacidades pedagógicas. Para evitar que la IA invada las decisiones docentes autónomas, el profesorado necesita reforzar su capacidad de juzgar y decidir si debe utilizarla y cómo hacerlo, junto con una conciencia centrada en el ser humano según la cual la IA debe servir al desarrollo de las capacidades humanas.
Desde la perspectiva de las relaciones predominantes de producción tecnológica, desarrollar IA mediante la extracción de datos para entrenar modelos constituye un paradigma más agresivo respecto a los datos humanos y más amenazante para la privacidad. Las herramientas informáticas anteriores buscaban transmitir y compartir información y respondían pasivamente a las operaciones de las personas. En cambio, la explotación de datos detrás de las plataformas de IA incluye capturas que pasan inadvertidas y la adquisición y utilización activas de datos sin permiso. Los acuerdos comerciales predeterminados de los proveedores inducen u obligan a quienes se registran a ceder cierto grado de privacidad para entrenar futuras versiones de productos a cambio de acceder a los servicios actuales. Las tecnologías de la información ya habían generado riesgos para la privacidad y la seguridad, pero las relaciones de producción y servicio más agresivas de la IA han provocado riesgos éticos más profundos y pueden intensificar la desigualdad social. Estas relaciones, ampliamente controvertidas, hacen más urgente que el profesorado comprenda y practique la ética de la IA y ayude al alumnado a utilizarla con seguridad y responsabilidad.
En cuanto a la generación de resultados, las respuestas de la IA se caracterizan por una explicabilidad limitada y una mayor aleatoriedad (苗逢春, 2024). En los procesos informáticos anteriores, una misma entrada producía una misma salida: la respuesta era determinista. Con la IA, especialmente la generativa, entradas idénticas pueden producir resultados o predicciones distintos. Esta mayor aleatoriedad reduce la fiabilidad de los contenidos generados en educación, sobre todo en el aprendizaje de conocimientos fácticos y conceptuales. Ante la caja negra tecnológica de la generación mediante IA, el profesorado necesita conocimientos básicos sobre su funcionamiento y habilidades más profundas para utilizar críticamente sus contenidos con principios pedagógicos adecuados. [6]
Respecto a su adaptabilidad en espacios de problemas complejos, la IA tiene la capacidad propia de una tecnología básica de propósito general para proporcionar modelos fundacionales aplicables a distintos ámbitos. Los avances recientes, especialmente los modelos fundacionales de la IA generativa, permiten entrenamientos posteriores para ámbitos específicos y ajustes de modelos personalizados. Esta adaptabilidad intensa y dinámica explica que se considere capaz de transformar los modos de producción y funcionamiento, las prácticas sociales y los estilos de vida. Ante su creciente potencial transformador y la incorporación sucesiva de los países a sociedades con IA, resulta esencial orientar al profesorado para comprender sus efectos sociales, desarrollar su responsabilidad como ciudadanía de esas sociedades y motivar y apoyar el aprendizaje permanente sobre IA.
En conjunto, los efectos prácticos y las implicaciones profundas de estos avances tecnológicos proporcionan el contexto teórico y práctico para definir las competencias docentes en IA: perspectiva centrada en el ser humano, ética de la IA, fundamentos y habilidades de aplicación, integración de la IA y la pedagogía, y desarrollo profesional apoyado por IA.
2. Proteger los derechos docentes y desarrollar competencias en la interacción docente–estudiante–IA
Antes de que la IA generativa entrara en la enseñanza, docentes y estudiantes eran los dos actores con capacidad de acción en la interacción pedagógica. A medida que la IA simula cada vez más el pensamiento humano, su uso educativo favorece una relación triangular entre tres portadores de esa capacidad: docentes, estudiantes y entidades de IA de apariencia humana. A largo plazo, esta relación puede convertirse en una interacción cada vez más profunda y compleja entre docentes cuya preparación curricular, diseño didáctico, enseñanza y evaluación están muy influidos por la IA; estudiantes cuyas fuentes de conocimiento, procesos de pensamiento y presentación de resultados también lo están; y entidades de IA preentrenadas con datos de docentes y estudiantes que actúan como «sujetos y objetos» pedagógicos dotados de aparente capacidad de acción. La IA ya ha mostrado ventajas muy superiores a las capacidades humanas al procesar enormes cantidades de literatura y generar contenidos entre sistemas de representación simbólica. También ha demostrado un importante valor práctico al captar datos más allá de la percepción sensorial humana, identificar patrones y apoyar decisiones y predicciones.
Sin embargo, una IA insuficientemente madura y carente de supervisión jurídica y ética genera inevitablemente importantes riesgos visibles y latentes para estudiantes, educadores, sistemas educativos y sociedad. La IA ya ha amenazado la capacidad de acción humana y puede debilitarla aún más. Los paradigmas de entrenamiento de modelos con alto consumo energético perjudican gravemente al clima mundial. La producción de modelos basada en la apropiación de datos ha vulnerado sistemáticamente la privacidad a gran escala; los datos deliberadamente poco representativos y los sesgos de quienes diseñan los sistemas pueden agravar desigualdades y exclusiones históricas y generar nuevas formas de discriminación algorítmica. En educación, la IA puede diseñarse y promoverse desde premisas que devalúan la contribución e influencia del profesorado y el valor singular de las relaciones interpersonales, reduciendo la enseñanza y el aprendizaje a cálculos y conjuntos de tareas automatizadas. Una comprensión y promoción demasiado estrechas de la educación inteligente entrañan el riesgo de un «estrechamiento seudointeligente de la educación»: la atención se limita a los contenidos que la IA puede procesar, las decisiones que pueden modelizarse y las funciones docentes o tutoriales que pueden ejecutar los sistemas. Se descuidan valores educativos más amplios: el desarrollo del pensamiento y la mente individuales, las capacidades socioemocionales basadas en las relaciones y la práctica social, y los valores arraigados en las culturas locales.
El triángulo emergente entre docentes, estudiantes y máquinas inteligentes de apariencia humana también ha alentado intenciones comerciales y propuestas educativas de sustituir al profesorado por IA. Esto amenaza derechos profesionales fundamentales, incluido el derecho a educar y enseñar, y hace urgente que quienes deciden las políticas reconsideren los papeles docentes y las competencias que requieren. El Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación (UNESCO, 2019) señala que, aunque la IA ofrece oportunidades para apoyar las responsabilidades educativas y pedagógicas del profesorado, la interacción humana y la colaboración entre docentes y estudiantes deben seguir siendo centrales. Las máquinas no pueden sustituir el valor docente y deben protegerse sus derechos y condiciones de trabajo. El Consenso identifica explícitamente como fines esenciales de la educación la interacción significativa entre docentes y estudiantes, el desarrollo de las capacidades individuales y el florecimiento humano. Garantizar que la IA no sustituya al profesorado, salvaguardar sus derechos legítimos y apoyar una enseñanza autónoma constituyen la posición política desde la que deben examinarse los usos educativos de la IA y las competencias docentes. Desde ella, la educación debe considerar cómo han de evolucionar los papeles y capacidades docentes para un uso ético y eficaz, y qué competencias facilitan esa adaptación. En consecuencia, el Marco define al profesorado, como ciudadanía y como profesionales de la educación en sociedades con IA, mediante estos papeles y competencias: ciudadanía crítica; cocreación de normas éticas y ejemplo de ética de la IA; codiseño de herramientas educativas de IA y entornos inteligentes; diseño y facilitación del aprendizaje del alumnado apoyado por IA; y ejemplo de aprendizaje permanente sobre IA. [10]
II. Principios orientadores: un contrato social centrado en el ser humano para la interacción humano–IA en educación
Las interacciones entre docentes, estudiantes y agentes de IA de apariencia humana son algunos de los contextos donde la capacidad de acción de las máquinas y de las personas genera aplicaciones más variadas mediante la confrontación y la cooperación. Los usos educativos éticos, eficaces e innovadores de la IA requieren reglas centradas en el ser humano que orienten y limiten esas interacciones. Pueden entenderse como un contrato social para la interacción humano–IA. A partir de una explicación concreta de ese contrato, el Marco propone los siguientes principios orientadores.
1. Un contrato social para la interacción humano–IA hacia un futuro digital inclusivo
El informe de la UNESCO de 2021 sobre los futuros de la educación (UNESCO, 2021) propone un nuevo contrato social para la educación basado en los derechos humanos fundamentales y en los principios de no discriminación, justicia social, respeto a la vida, dignidad humana y diversidad cultural. Incluye también compromisos éticos de cuidado, reciprocidad y solidaridad. Al definir y promover principios de un contrato social que rija la interacción humano–IA, el Marco busca aclarar y hacer operativas esas propuestas. Mientras el sistema de las Naciones Unidas y los gobiernos nacionales trabajan por un futuro digital seguro e inclusivo en la era de la IA (UN, 2024), ese contrato constituye una base necesaria de entendimiento social. El Marco interpreta sus principios operativos del siguiente modo. [9]
1.1 Mirar más allá de la exageración comercial sobre la IA
El Marco orienta al profesorado hacia una idea básica: la IA está dirigida por seres humanos. Explicita un hecho fundamental sobre su diseño y uso: las decisiones de quienes la desarrollan determinan si adquiere, y hasta qué punto, el potencial transformador de proteger los derechos humanos y ampliar las capacidades humanas. También determinan si los sistemas incorporan intenciones dañinas o discriminaciones no previstas que vulneran las convicciones de las personas o debilitan su autonomía. El profesorado necesita, por ello, pensamiento crítico sobre sus beneficios y perjuicios y conciencia de que la ética desde el diseño y una supervisión ética eficaz son necesarias para que la IA sirva al desarrollo individual y a la sostenibilidad social.
1.2 Comprender las amenazas potenciales incorporadas en el diseño de la IA
Los paradigmas predominantes de desarrollo de la IA y sus métodos de generación de contenidos ya han ocasionado daños visibles graves y extendidos, así como amenazas potenciales para los derechos humanos y la privacidad. Los contenidos generados a partir de lenguas de entrenamiento culturalmente dominantes también pueden perjudicar los conocimientos, culturas y lenguas indígenas. El profesorado debe comprender cómo se diseñan y entrenan los sistemas y cómo funcionan, para proteger la capacidad de acción humana y defender la diversidad lingüística y cultural al utilizarlos.
1.3 Impedir que la búsqueda de beneficios comerciales prevalezca sobre los valores humanos y sociales
Los algoritmos orientados al lucro inducen usos adictivos y de gran persistencia, profundizan la inmersión digital desvinculada del mundo real y refuerzan distinciones y clasificaciones injustificadas entre personas, amenazando valores esenciales de la condición humana y la convivencia. Un contrato social para la interacción humano–IA debe proteger y promover la empatía, el altruismo, la equidad, la comprensión intercultural y la solidaridad, que continúan y evolucionan en la era de la IA. Debe impedir que la IA restrinja las relaciones entre personas y sus interacciones con el mundo, respetando modos de vida y aprendizaje no digitales y no mediados por IA.
1.4 Orientar el uso de la IA al desarrollo de capacidades humanas
Sin una orientación pedagógica sólida, delegar en la IA generativa los procesos de pensamiento y construcción del conocimiento debilita el pensamiento del alumnado y perjudica el desarrollo intelectual de los menores (苗逢春, 2024). Los usos educativos de la IA deben superar la idea errónea, o la práctica de bajo nivel, de limitarse a ofrecer más información y respuestas estándar. Las herramientas inteligentes deben estimular y apoyar la indagación y el desarrollo de capacidades para resolver problemas. [6]
2. Una orientación de los valores de la IA centrada en el ser humano
La idea de un contrato social para la interacción humano–IA también se expresa en la defensa sostenida por la UNESCO de un enfoque de la IA centrado en el ser humano. Este enfoque comprende cuatro principios: el diseño y uso de la IA deben mejorar las capacidades individuales y la sostenibilidad social; todas las personas deben acceder a ella de forma igualitaria e inclusiva; la IA promovida sistemáticamente debe cumplir los principios de explicabilidad, seguridad, fiabilidad y ausencia de daño; y su selección, uso y supervisión deben enfatizar el control y la responsabilidad humanos. Aplicar estos valores implica los siguientes principios operativos.
1) Responsabilidad humana en el uso de la IA. En la definición de competencias docentes, este principio significa que las herramientas de IA no deben sustituir la autoridad legal del profesorado en las decisiones educativas y pedagógicas. El profesorado debe decidir si utiliza IA, cuándo y cómo. También significa que responsables de políticas, proveedores de formación docente y escuelas deben cumplir primero sus responsabilidades de formar y orientar en un uso adecuado. La responsabilidad institucional de formación y apoyo es una condición previa para exigir responsabilidad individual al profesorado.
2) Inclusión en el diseño y uso de la IA. El diseño y la aplicación de la IA a menudo implican exclusión y discriminación estructurales. El profesorado debe reconocer posibles discriminaciones algorítmicas. Dentro de sus responsabilidades docentes, debe garantizar un uso inclusivo para distintos géneros, grupos étnicos, capacidades, situaciones socioeconómicas y poblaciones móviles o migrantes, y diseñar deliberadamente actividades apoyadas por IA que favorezcan la educación inclusiva y protejan la diversidad cultural.
3) Ejercer el derecho a cuestionar la explicabilidad de la IA. La formación debe ayudar al profesorado a adquirir conocimientos y habilidades para comprender y evaluar críticamente las herramientas, especialmente su explicabilidad y seguridad. Los marcos deben ofrecer, por ejemplo, oportunidades de aprender cómo la IA produce respuestas o contenidos, para que el profesorado pueda valorar su adecuación pedagógica y participar en consultas sobre su evaluación y selección.
4) Comprender la IA bajo control humano y participar en su supervisión. El profesorado debe reconocer que la IA está dirigida por personas y entender cómo las decisiones de diseño determinan los efectos de los productos sobre los derechos fundamentales, la dignidad, la justicia social y el cambio ambiental. Debe poder evaluar las intenciones de quienes diseñan, mejorar su capacidad de identificar riesgos y aportar observaciones para mejorar las herramientas y controlar los daños. En sus responsabilidades educativas, esto le permite beneficiarse de la IA y limitar sus efectos negativos sobre el aprendizaje y la salud del alumnado.
3. Defender herramientas y usos de IA seguros, fiables y ambientalmente responsables
Para llevar el contrato social a la práctica, las autoridades educativas deben cumplir primero su responsabilidad reguladora de evaluar la seguridad y fiabilidad de los sistemas educativos de IA, antes de exigir al profesorado que respete normas éticas. El Marco recomienda que los sistemas de evaluación de todos los niveles apliquen plenamente estándares de ética desde el diseño, evitando atribuir al profesorado responsabilidades de gobernanza ética ajenas a sus funciones. Los procedimientos de evaluación deben priorizar los siguientes principios.
1) Hacer efectivo el principio de no causar daño. Las autoridades deben exigir la revisión y validación de los posibles efectos de las herramientas sobre los derechos fundamentales, la dignidad humana y la sostenibilidad social y ambiental. Los mecanismos de admisión deben permitir que solo entren en los sistemas educativos, para ensayos o usos más amplios, herramientas que cumplan los estándares de prevención y control de riesgos.
2) Promover herramientas de IA ambientalmente responsables. El Marco insiste en limitar los efectos ambientales de la IA, especialmente las emisiones de carbono. Las autoridades reguladoras deben revisar sistemáticamente los costes ambientales del entrenamiento, despliegue y uso durante todo el ciclo de vida, en particular los riesgos de daños irreversibles y de agravamiento de la crisis climática. El profesorado también necesita conocimientos y habilidades para estimar o supervisar las emisiones y el consumo energético y orientar al alumnado hacia un diseño y uso ambientalmente conscientes.
3) Evaluar la adecuación pedagógica y la inclusión. Los mecanismos de evaluación deben establecer la idoneidad intrínseca de los sistemas para fines educativos y prestar especial atención a su adaptabilidad para docentes y estudiantes con necesidades especiales. Deben impedir el acceso a la educación de sistemas con fines de diseño discriminatorios y proteger la privacidad y los datos sensibles del alumnado. También deben examinar la adecuación por edades y la pertinencia pedagógica antes de promover el uso de las herramientas.
4) Establecer la responsabilidad humana de los proveedores de IA. El Marco propone ayudar al profesorado a conocer esta responsabilidad y comprender que los proveedores tecnológicos y las autoridades educativas que participan en el desarrollo deben asumir responsabilidades jurídicas y sociales relativas a la transparencia, la explicabilidad, la robustez de los sistemas y las posibles consecuencias de su utilización.
4. Competencias transferibles en IA para contextos complejos y cambios tecnológicos
Los marcos y la formación deben considerar tanto la continuidad como los avances entre las tecnologías digitales y la IA. Deben ayudar al profesorado a conectar de forma natural su práctica educativa digital con la enseñanza en la era de la IA, partiendo de sus propias necesidades educativas. Sobre la base de los papeles docentes analizados anteriormente, el Marco identifica sistemáticamente valores transferibles, estructuras de conocimientos conceptuales con poder explicativo en diversos contextos y habilidades básicas adaptables necesarias para ejercer las responsabilidades docentes.
1) Ciudadanía crítica de sociedades con IA. El Marco identifica y explica una progresión de valores centrales y actitudes críticas sobre la capacidad de acción humana, la responsabilidad humana y la responsabilidad social en la era de la IA. Interpreta estos conceptos en los planos individual, institucional y social e ilustra actitudes y comportamientos típicos orientados por ellos. También introduce el concepto de ciudadanía en una sociedad con IA.
2) Cocreación de normas éticas y ejemplo de ética de la IA. El Marco resume y define seis principios centrales de la ética de la IA y sus conflictos subyacentes, los conocimientos y habilidades para un uso seguro y responsable y las competencias integradas necesarias para elaborar normas de manera colaborativa.
3) Codiseño de herramientas educativas de IA y entornos inteligentes de aprendizaje. El Marco va más allá de formar en el manejo de herramientas comerciales. Promueve conocimientos conceptuales independientes de marcas y plataformas, métodos y habilidades transferibles y la capacidad docente de evaluar y utilizar críticamente herramientas y recursos de código abierto. Favorece la comprensión de cómo los datos y algoritmos entrenan modelos y de cómo los sistemas generan resultados y respuestas; orienta la evaluación de la conformidad ética y la adecuación pedagógica; y refuerza la transferencia mediante variaciones de tareas y contextos. También anima al profesorado a crear herramientas y ajustar modelos para responder a necesidades educativas.
4) Diseño y facilitación del aprendizaje del alumnado apoyado por IA. Partiendo de las necesidades básicas de enseñanza de su área o asignatura y de las condiciones locales de aprendizaje y tecnología, el profesorado debe comprender cómo los principios pedagógicos orientan las decisiones sobre si utilizar IA en el diseño didáctico, cuándo y cómo. Puede avanzar hacia el diseño de aprendizajes e interacciones socioemocionales apoyados por IA y la creación de escenarios para espacios abiertos de aprendizaje. El Marco anima deliberadamente a examinar cuestiones de frontera: si el desarrollo futuro de la IA desafiará principios pedagógicos existentes o estimulará nuevas formas de enseñar. Invita a explorar interacciones recíprocas entre pedagogía e IA sobre una base centrada en el ser humano.
5) Ejemplo de aprendizaje permanente sobre IA. Mediante la motivación para aprender a lo largo de la vida, la autoevaluación de competencias y la mejora con IA del conocimiento disciplinar y la comprensión pedagógica, el Marco orienta al profesorado para aprender y practicar cómo la IA puede apoyar el desarrollo individual, la ayuda mutua, la cooperación y el aprendizaje profesional colaborativo en el ámbito de las organizaciones.
5. Motivar y apoyar el aprendizaje profesional permanente del profesorado en la era de la IA
El desarrollo profesional es un proceso de aprendizaje permanente que recorre toda la carrera docente. La rápida renovación tecnológica, los problemas éticos cada vez más diferenciados y las aplicaciones educativas complejas y cambiantes hacen especialmente urgentes las actitudes y capacidades para aprender durante toda la vida. El Marco propone las siguientes medidas de apoyo al aprendizaje continuo y a la práctica del uso educativo de la IA.
5.1 Proporcionar orientación gradual para el desarrollo individual de competencias en IA
Los tres niveles de progresión ofrecen una estructura de orientación para la autoevaluación y la evaluación por otras personas. Incorporan métodos y propuestas de formación adecuados a temas y objetivos concretos, ayudando a desarrollar paso a paso competencias integradas en cada módulo de acuerdo con los antecedentes profesionales y las responsabilidades de cada docente. Promueven marcos conceptuales transferibles y confianza para aprender nuevas herramientas y comprender las implicaciones pedagógicas, éticas y sociales de nuevas tecnologías.
5.2 Fomentar la reflexión y la mejora continuas mediante la teoría y la práctica
El Marco recomienda una formación basada en análisis de casos, reflexión sobre la propia práctica e interiorización de valores y comprensión. También promueve una espiral de diseño de clases o planes de aprendizaje, aplicación de actividades de enseñanza y aprendizaje, reflexión, rediseño y mejora continua. Según sus capacidades previas, el profesorado puede integrar progresivamente teoría y práctica en ámbitos concretos de la IA y sus aplicaciones educativas, desarrollándolas conjuntamente.
5.3 Reforzar la coherencia entre formación inicial, formación en servicio y apoyo escolar
El Marco propone diseñar o reorganizar de forma integrada la formación inicial, la formación en servicio, la mentoría continuada entre colegas y el apoyo escolar sistemático. Así se ofrecería una orientación conectada entre etapas profesionales y una coordinación entre instituciones formadoras. También subraya el aprendizaje ágil, la mentoría entre colegas, las comunidades profesionales y el desarrollo de capacidades institucionales en el aprendizaje permanente del profesorado.
5.4 Adaptar currículo, evaluación y políticas docentes para favorecer el uso educativo de la IA
Las políticas eficaces y motivadoras deben abordar barreras sistémicas: falta de tiempo o motivación por cargas urgentes ajenas a la enseñanza, insuficiencia de conocimientos teóricos y orientación práctica e infraestructuras escolares inadecuadas. Además de proporcionar condiciones digitales y de enseñanza apoyada por IA, las escuelas deben reducir cargas innecesarias y garantizar tiempo y financiación para el aprendizaje profesional. Deben considerar reconocer los usos eficaces e innovadores de la IA en la evaluación del desempeño. En un plano político más amplio, quienes administran la educación deben examinar si los currículos y sistemas de evaluación existentes restringen de raíz los objetivos de desarrollo y los métodos docentes necesarios en las eras digital y de la IA, y realizar ajustes adecuados tras una deliberación y consulta cuidadosas.
III. Marco bidimensional y módulos: definir y desarrollar competencias docentes en IA con un enfoque centrado en el ser humano
El Marco construye una matriz de competencias sobre dos dimensiones. La perspectiva centrada en el ser humano orienta definiciones de módulos suficientemente generales y, a la vez, adaptables a contextos específicos.
1. Un marco bidimensional de competencias en IA guiado por una perspectiva centrada en el ser humano
La primera dimensión reúne los ámbitos de competencia: valores, actitudes, conocimientos y habilidades interrelacionados que el profesorado necesita para un uso educativo ético y eficaz de la IA. Comprende cinco ámbitos: perspectiva centrada en el ser humano; ética de la IA; fundamentos y habilidades de aplicación; integración de la IA y la pedagogía; y desarrollo profesional apoyado por IA. La perspectiva centrada en el ser humano es la idea orientadora central y la forma básica de pensar que permite definir y desarrollar los demás elementos. Cada ámbito tiene características propias, pero mantiene conexiones orgánicas con los demás por complementariedad, interdependencia teórica y cooperación práctica. Por ejemplo, la eficacia de un uso de la IA guiado pedagógicamente depende de comprender críticamente sus fortalezas y limitaciones, los principios éticos y, en especial, sus fundamentos. A su vez, entender dilemas y principios éticos depende de conocer el entrenamiento de modelos y el funcionamiento de la IA, junto con la experiencia práctica y las habilidades de aplicación.
La segunda dimensión se refiere al desarrollo de capacidades internas y comportamientos observables que el profesorado puede alcanzar en los cinco ámbitos con formación y apoyo escolar. Los tres niveles —Adquirir, Profundizar y Crear— proporcionan referencias graduales de desarrollo. El progreso entre ámbitos puede ser asincrónico y no lineal. Algunos docentes pueden tener conocimientos y habilidades operativas de tercer nivel y permanecer en el primero en su perspectiva, comprensión ética o integración de la IA y la pedagogía. Tras formarse, algunos docentes de humanidades pueden progresar linealmente hasta el tercer nivel en otros ámbitos mientras sus habilidades operativas permanecen en el primero o segundo. Los cinco ámbitos y los tres niveles forman quince módulos de competencias, recogidos en la tabla 1.
Versión textual de la tabla — Tabla 1 | Cinco ámbitos y tres niveles de progresión
| Ámbito de competencia | Nivel de progresión | ||
|---|---|---|---|
| Adquirir | Profundizar | Crear | |
| Perspectiva de la IA centrada en el ser humano | Capacidad de acción humana | Responsabilidad humana | Responsabilidad social en una sociedad con IA |
| Ética de la IA | Principios éticos básicos | Uso seguro y responsable | Cocreación de normas éticas |
| Fundamentos y aplicaciones de la IA | Fundamentos de la IA y aplicaciones básicas | Habilidades de aplicación | Crear con IA |
| Integración de la IA y la pedagogía | Enseñanza asistida por IA | Integración de la IA y la enseñanza | Transformación pedagógica apoyada por IA |
| Desarrollo profesional docente apoyado por IA | Aprendizaje profesional permanente potenciado por IA | Aprendizaje organizacional mejorado por IA | Transformación profesional apoyada por IA |
2. Módulos de competencias: definir conceptos centrales y trazar sus relaciones
A medida que la IA penetra en la educación, los marcos deben adaptar y redefinir conceptos establecidos —capacidad de acción humana, responsabilidades educativas docentes, responsabilidad social, ética y diseño didáctico— e incorporar nuevos conceptos interdisciplinarios surgidos de la interacción entre IA y educación. La matriz ofrece un mapa conceptual, definiciones y relaciones entre conceptos nuevos y anteriores de las competencias docentes en contextos educativos. Su finalidad es inspirar enfoques de desarrollo centrados en el ser humano, no delimitar las capacidades docentes en IA.
2.1 Módulos de competencias del nivel Adquirir
Adquirir es el nivel que todo el profesorado debe alcanzar mediante formación o apoyo escolar: la entrada al aprendizaje sobre IA y la etapa inicial de práctica. Combina las competencias básicas para evaluar, seleccionar y utilizar IA de forma eficaz y ética en la enseñanza. Puede entenderse como un conjunto de competencias generales para todo el profesorado, fundamento necesario de progresiones y usos posteriores. En este nivel se comienzan a adquirir y aplicar conocimientos y habilidades básicos, a comprender gradualmente derechos humanos, justicia social y valores humanos relacionados con la IA y a utilizarlos para identificar beneficios y riesgos educativos de herramientas concretas. El profesorado debe entender principios éticos básicos, la naturaleza tecnológica de la IA dirigida por humanos y sus papeles críticos en el desarrollo y uso. Adquiere capacidades operativas básicas, empieza a comprender efectos positivos y negativos sobre procesos y resultados de enseñanza y diseña actividades con herramientas comunes. El Marco define los siguientes módulos.
1) Capacidad de acción humana. El profesorado desarrolla una comprensión crítica de que la IA está dirigida por personas y de que las decisiones empresariales e individuales de quienes la desarrollan afectan profundamente a la autonomía y los derechos de quienes la utilizan. Cultiva la conciencia de defender la capacidad de acción humana al evaluar y usar la IA.
2) Principios éticos básicos. El profesorado adquiere una comprensión inicial de conflictos éticos típicos y conocimientos fundamentales sobre principios de interacción humano–IA, incluidos la protección de derechos fundamentales y la capacidad de acción humana, el avance de la diversidad lingüística y cultural y la promoción de la inclusión y la sostenibilidad ambiental.
3) Fundamentos de la IA y aplicaciones básicas. El profesorado adquiere conocimientos esenciales: definiciones de IA, entrenamiento de modelos mediante datos y algoritmos, principales categorías y ejemplos. Desarrolla habilidades básicas para examinar la adecuación pedagógica de una herramienta según sus principios y para manejar herramientas que hayan superado la revisión de admisión.
4) Enseñanza asistida por IA. El profesorado puede identificar si una herramienta concreta apoya la planificación curricular disciplinar, el diseño de clases, la enseñanza y la evaluación. Mediante el diseño y la aplicación, puede desarrollar el potencial educativo de herramientas autorizadas evitando sus posibles riesgos.
5) Aprendizaje profesional permanente potenciado por IA. El profesorado puede utilizar la IA para su propio desarrollo y reflexión, comenzando a analizar sus necesidades de aprendizaje profesional y a planificar itinerarios personalizados con su apoyo.
2.2 Módulos de competencias del nivel Profundizar
Profundizar es el nivel de un docente referente en este ámbito, al que todo el profesorado debe aspirar tras recibir formación sistemática y apoyo escolar. Quienes lo alcanzan integran hábilmente la IA en la práctica educativa y asumen plenamente la responsabilidad humana de su uso seguro y responsable. Comprenden y siguen políticas nacionales o locales, protegen la seguridad, la privacidad y los derechos de las partes en relación con herramientas y contenidos generados, y evalúan críticamente los efectos éticos de herramientas concretas. Encabezan la defensa de la equidad, inclusión y diversidad en el diseño y uso, sabiendo que las decisiones de diseño son condiciones previas de una práctica ética de quienes utilizan los sistemas. Identifican, evalúan, seleccionan y manejan herramientas adecuadas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje, aplican con destreza una pedagogía centrada en el ser humano y fortalecen el aprendizaje profesional individual y organizacional. El Marco define las siguientes competencias.
1) Responsabilidad humana. El profesorado profundiza en la responsabilidad y el juicio humanos en el despliegue y uso adecuados. Evalúa críticamente riesgos y principios de las decisiones asistidas por IA y puede cuestionar afirmaciones tecnológicas exageradas y la promoción de la IA como sustituto de las personas en decisiones educativas de grandes consecuencias.
2) Uso seguro y responsable. El profesorado interioriza reglas éticas básicas, incluidas la protección de la privacidad, la propiedad intelectual y otras normas pertinentes, y las incorpora habitualmente a la evaluación y utilización de herramientas, datos y contenidos generados en educación.
3) Habilidades de aplicación. El profesorado posee conocimientos y habilidades para manejar y utilizar la IA con soltura en contextos educativos. Profundiza en distintas categorías de IA y en habilidades prácticas, incluidas las relacionadas con algoritmos, de forma adecuada a sus responsabilidades y formación, e integra la ética en la práctica.
4) Integración de la IA y la enseñanza. El profesorado aplica la IA al diseño y facilitación de aprendizajes centrados en el estudiante, de acuerdo con su asignatura, las capacidades cognitivas del alumnado y sus necesidades más amplias. La utiliza para favorecer la participación y un aprendizaje personalizado según capacidades e intereses, reforzar la interacción docente–estudiante y cultivar deliberadamente empatía, pensamiento crítico y resolución de problemas.
5) Aprendizaje organizacional mejorado por IA. El profesorado utiliza con confianza la IA para personalizar su participación y sus planes de aprendizaje profesional en comunidades y procesos de desarrollo colaborativo. Esto incluye compartir recursos mediante herramientas y plataformas pertinentes, la mentoría y el apoyo mutuo entre colegas y el ajuste dinámico de los planes de aprendizaje.
2.3 Módulos de competencias del nivel Crear
Crear describe las capacidades esperadas de docentes expertos en el uso educativo de la IA. Comprenden críticamente sus efectos sociales y sus responsabilidades como ciudadanía de sociedades con IA. Participan activamente en el debate y elaboración de políticas educativas y principios éticos; combinan o mejoran herramientas o ajustan sistemas para crear conjuntos de herramientas y soluciones personalizadas a retos educativos; y evalúan críticamente una gama más amplia de sistemas de enseñanza y aprendizaje. Exploran contextos donde la IA puede ofrecer espacios y enfoques abiertos de aprendizaje. También la emplean para apoyar el desarrollo continuo o una posible transformación profesional, combinando herramientas que atiendan las necesidades permanentes de sus comunidades. Para este nivel exploratorio y orientado a la innovación, el Marco ofrece las siguientes definiciones prospectivas.
1) Responsabilidad social en una sociedad con IA. El profesorado desarrolla una visión crítica de los efectos de la IA sobre las reglas sociales y las normas morales. Guiado por ella, participa en imaginar y construir sociedades seguras e inclusivas con IA y defiende, en especial, diseños y usos que mejoren el bienestar humano, la inclusión y la justicia.
2) Cocreación de normas éticas. Mediante la comunicación, el examen de situaciones conflictivas y la adopción empática de otras perspectivas, el profesorado impulsa la atención pública a cuestiones éticas y la comprensión y aplicación de principios y regulaciones. A través de debates específicos y supervisión colaborativa, defiende que los riesgos éticos, los daños socioculturales y las preocupaciones ambientales se aborden desde el diseño, y participa activamente en elaborar normas para el uso educativo de la IA.
3) Crear con IA. El profesorado aplica con destreza conocimientos conceptuales y habilidades operativas para desarrollar herramientas que resuelvan problemas reales o crear entornos inclusivos de aprendizaje apoyado por IA; por ejemplo, mejorando herramientas de código abierto o adaptando sistemas de IA.
4) Transformación pedagógica apoyada por IA. El profesorado evalúa críticamente los efectos de la IA sobre la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. Planifica y facilita contextos inmersivos de aprendizaje apoyado por IA para el aprendizaje disciplinar, las competencias interdisciplinarias, el pensamiento crítico, la resolución de problemas y otras actividades prácticas y de aprendizaje. Mediante análisis y retroalimentación basados en datos sobre procesos y resultados, sigue explorando las fronteras de la interacción entre IA y cambio pedagógico con una actitud crítica y abierta.
5) Transformación profesional apoyada por IA. El profesorado adapta y mejora herramientas de desarrollo profesional e investiga y valida continuamente formas eficaces de que la IA estimule y apoye un crecimiento transformador de sus capacidades y de las de sus comunidades profesionales.
3. Objetivos, temas y métodos de formación de los módulos, y perfiles de competencias entre módulos
Los cinco ámbitos cubren dominios típicos del aprendizaje humano: desarrollo de valores; aprendizaje socioemocional; interiorización ética; comprensión e investigación de conceptos de IA; habilidades operativas y proyectos; desarrollo de herramientas; comprensión teórica de la integración de la IA y la pedagogía y su transferencia a la práctica; y aprendizaje profesional colaborativo, individual y organizacional, apoyado por tecnología. Incluyen conocimientos bien estructurados y situaciones problemáticas poco estructuradas. Definir objetivos y desempeños esperados para docentes con distintos puntos de partida resulta aún más complejo. En cada módulo, el Marco explica las «especificaciones» esperadas de los cursos y planes escolares de aprendizaje: objetivos, alcance y profundidad de los temas y métodos formativos. El desarrollo solo tiene sentido práctico cuando se expresa en la planificación y ejecución de la enseñanza, el diseño y apoyo del aprendizaje y la evaluación de resultados y retroalimentación. Por eso, sus actividades contextualizadas representan cambios esperados en actitudes y comportamientos en niveles concretos. Los contextos docentes varían enormemente entre países, regiones, asignaturas y cursos. Las explicaciones y ejemplos contemplan esa diversidad y dejan margen para desarrollos y aplicaciones locales. La tabla 2 presenta los componentes empleados para describir los módulos, sus finalidades y sus relaciones.
Versión textual de la tabla — Tabla 2 | Estructura esquemática de los módulos del nivel Adquirir
La tabla 2 original ilustra una estructura descriptiva, no un plan formativo completado. Sus cinco filas y tres columnas descriptivas contienen 15 celdas originalmente vacías. Se conservan sin inventar contenidos formativos.
| Módulo de competencia y definición | Descripción del módulo | ||
|---|---|---|---|
| Objetivos curriculares: objetivos, contenidos y métodos sugeridos para formación o apoyo escolar | Objetivos de aprendizaje docente: qué puede hacer dentro de cada módulo y al combinarlos | Desempeño docente contextualizado: cambios esperados en actitudes y comportamiento | |
| 1.1 Capacidad de acción humana | |||
| 2.1 Principios éticos básicos | |||
| 3.1 Fundamentos de la IA y aplicaciones básicas | |||
| 4.1 Enseñanza asistida por IA | |||
| 5.1 Aprendizaje profesional permanente potenciado por IA | |||
3.1 Objetivos curriculares específicos de cada módulo que reflejan sus relaciones mutuas
Los objetivos curriculares son recomendaciones para diseñar una formación docente sistemática. Desde la perspectiva de quienes planifican y ofrecen formación, definen objetivos de desarrollo, temas esenciales y métodos apropiados. Los métodos se adaptan a las características de los valores, el aprendizaje socioemocional, la ética, los principios de IA, las habilidades operativas y su aplicación en la enseñanza y el desarrollo profesional. Para una perspectiva centrada en el ser humano, el Marco recomienda adoptar otras perspectivas mediante dilemas conflictivos. Para la ética, propone identificar en situaciones concretas el origen de las controversias, comprender principios e interiorizar normas. Para los conocimientos conceptuales, recomienda investigar problemas simulados y construir y actualizar mapas conceptuales sobre herramientas específicas. Para las habilidades operativas y creativas, propone proyectos de desarrollo de herramientas basados en tareas simuladas y ejercicios de transferencia mediante variaciones de tareas. Para integrar IA y pedagogía, el análisis de casos, el diseño de enseñanza o aprendizaje, su ejecución y reflexión sostienen una espiral que conecta teoría y práctica. Para el desarrollo profesional, el aprendizaje autónomo y entre colegas sigue una secuencia de autoevaluación, motivación, selección de herramientas y uso crítico.
3.2 Objetivos de aprendizaje que definen el dominio de cada módulo y su aplicación integrada
Los objetivos de aprendizaje describen directamente para el profesorado los resultados de su aprendizaje profesional, especificando qué pueden hacer quienes poseen determinadas competencias de módulo y la capacidad de combinarlas. Aclaran conceptos centrales, conexiones entre módulos y relaciones progresivamente más profundas en dimensiones que van de actores individuales a institucionales y recorren el ciclo de diseño, desarrollo, uso y supervisión de la IA. Para la práctica docente, el aprendizaje esperado también significa capacidades transferibles al trabajo educativo. Los objetivos muestran, por tanto, cómo una perspectiva centrada en el ser humano orienta el aprendizaje en otros ámbitos, cómo la ética guía la evaluación y selección de herramientas y cómo entender los principios de IA permite interiorizar más profundamente los principios éticos.
3.3 Perfiles de actividades contextualizadas que ilustran capacidades integrales en la enseñanza
En el desarrollo docente real, los módulos forman una combinación interconectada e indispensable de capacidades integrales. El dominio de cada módulo y la capacidad de aplicarlos conjuntamente determinan las actitudes y comportamientos del profesorado en distintos contextos. Por ello, el Marco describe cambios actitudinales y desempeños prácticos próximos a la enseñanza y fácilmente comprensibles para el profesorado.
IV. Implicaciones prácticas para China de un marco de competencias docentes en IA
El estándar chino de Alfabetización digital docente, publicado por el Ministerio de Educación en 2022 (教育部, 2022), considera la tecnología como un continuo y recomienda integrar la IA en dimensiones como los recursos educativos digitales, el conocimiento tecnológico y el diseño didáctico. Sobre esa continuidad, el Marco de la UNESCO pone más énfasis en los avances de la IA y en sus efectos sobre las interacciones entre docentes, estudiantes y agentes de IA de apariencia humana, y emplea esas implicaciones para definir las competencias docentes. Presenta las siguientes implicaciones prácticas para China. [2]
1. Combinar clasificación de riesgos y gobernanza detallada para crear entornos de IA seguros y fiables
1.1 Clasificar riesgos de seguridad y aclarar los límites del uso educativo
Las escuelas y las aulas no deben convertirse en campos de prueba de herramientas de IA con riesgos desconocidos. El autor propone que los reguladores nacionales, sobre la base de medidas como las Medidas provisionales para la administración de los servicios de inteligencia artificial generativa y tomando como referencia el Reglamento de IA de la UE (European Union, 2024), clasifiquen los fines de desarrollo y los riesgos de seguridad de los sistemas generales y prohíban expresamente los sistemas y herramientas de alto riesgo. Entre los ejemplos que el artículo presenta como tecnologías de «riesgo inaceptable» figuran inducir la dependencia de menores de plataformas de conversación con IA, supervisar emociones mediante reconocimiento facial y predecir y manipular la inteligencia y el comportamiento humanos. El autor sostiene que no deberían desarrollarse ni acceder al mercado, ni entrar en escuelas o aulas bajo ninguna forma. El artículo caracteriza ampliamente los sistemas educativos de IA como una categoría de alto riesgo que requiere supervisión rigurosa y específica. Propone considerar una actualización de las Medidas para la administración del registro de aplicaciones de Internet móvil para la educación del Ministerio de Educación de 2019 (教育部, 2019), establecer procedimientos de revisión y registro para aplicaciones educativas de IA, aclarar los límites de admisión y proporcionar a los sistemas educativos una lista de herramientas seguras y fiables basada en una clasificación. [1] [3]
1.2 Reforzar la validación ética y pedagógica e introducir un sistema de etiquetado verde
Los reguladores nacionales y locales deben colaborar con instituciones educativas, colectivos docentes, representantes de las familias y otras partes para validar la conformidad y adecuación de sistemas adquiridos por las administraciones o ampliamente promovidos en educación. Además de figurar en una lista autorizada, las herramientas validadas podrían recibir etiquetas verdes basadas en indicadores específicos. Según la tecnología, el foco de validación y la entidad responsable, pueden combinarse métodos basados en pruebas, simulaciones y modelos (Myllyaho et al., 2021). Los indicadores deben cubrir al menos seguridad; sesgos en datos, algoritmos y resultados; exactitud de las salidas; responsabilidad humana sobre privacidad y titularidad de datos; explicabilidad del modelo; representación de lenguas y culturas locales en los datos de entrenamiento; adecuación a distintas edades y capacidades; recogida y uso lícitos de datos; patrones típicos de utilización y su manipulación del juicio y la autonomía humanos; efectos sobre la capacidad de acción de docentes y otras personas usuarias; y daños ambientales. [8]
2. Equilibrar prioridades estratégicas y adaptar currículo y evaluación para un uso autónomo, de menor carga y mayor calidad
Las competencias docentes responden a la falta de conocimientos prácticos y son necesarias, pero no suficientes, para un uso eficaz de la IA al servicio de fines educativos. Las políticas nacionales deben ponderar críticamente las prioridades para prevenir el uso indebido y excesivo, eliminar barreras como la falta de disposición o de asequibilidad y crear tanto condiciones suficientes de uso adecuado como mecanismos de gestión que reduzcan la carga de trabajo y mejoren la calidad y la innovación.
2.1 Ponderar el lugar de la IA entre los fines educativos y orientar decisiones sobre cuándo no utilizarla
Las políticas deben superar el pensamiento centrado en la tecnología y el solucionismo tecnológico. Con presupuestos educativos limitados, deben establecerse como prioridades anteriores o paralelas a la IA las infraestructuras no tecnológicas, el desarrollo docente independiente de la tecnología, los fines educativos no tecnológicos, las relaciones interpersonales no mediadas y la educación socioemocional. La financiación debe proteger esas prioridades y los fines para los que no debe utilizarse IA, evitando desperdiciar recursos y utilizarla indebidamente o en exceso en nombre de la educación inteligente.
2.2 Ajustar objetivos curriculares y de evaluación y tiempos lectivos para resolver preocupaciones sobre la carga y el uso de la IA
A partir del Marco, las autoridades deben anticipar preguntas fundamentales sobre la sociedad segura e inclusiva que se desea en la era de la IA y las personas necesarias para construirla. Deben examinar así los vínculos entre las estrategias nacionales de talento para la innovación científica y tecnológica y la educación digital, identificando en particular ámbitos educativos donde la IA ofrece ventajas comparativas. Entre las prioridades podrían estar el descubrimiento científico, la innovación tecnológica y la ingeniería apoyados por IA en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas. También deben estudiar posibles efectos sobre los fines de las lenguas, las artes y las ciencias sociales y valorar si la IA puede mejorar realmente la calidad. Con el avance de la IA generativa, la memorización mecánica y el pensamiento de orden inferior podrían perder gradualmente importancia en el aprendizaje y el trabajo. Quienes diseñan políticas deben examinar las presiones resultantes para cambiar objetivos disciplinares e interdisciplinarios, reequilibrar pensamiento de orden inferior y superior en resultados y tiempos lectivos y adaptar la evaluación. Docentes y estudiantes necesitan tiempo e incentivos adecuados para usar la IA en indagación y pensamiento de orden superior. Debe integrarse en la renovación iterativa de la enseñanza y la evaluación sin añadir horas lectivas y, cuando sea posible, reduciendo cargas.
2.3 Establecer estándares inclusivos de equipamiento básico para garantizar herramientas disponibles y asequibles
Los estándares nacionales mínimos de infraestructura digital y herramientas básicas de IA deben basarse en los presupuestos ordinarios de funcionamiento escolar. El acceso habitual a Internet y el uso regular de herramientas digitales y de IA deben cubrirse con financiación ordinaria. Los fondos específicos y medidas similares también deben animar a empresas e instituciones educativas a desarrollar herramientas de apoyo para docentes y estudiantes con necesidades especiales, garantizando que la IA educativa básica sea accesible y asequible para todas las personas.
3. Partir de la alfabetización digital y alinearla estratégicamente con las competencias docentes en IA
Mediante los Estándares de competencias para la aplicación de las TIC del profesorado de primaria y secundaria, de carácter experimental (教育部, 2014), y Alfabetización digital docente (教育部, 2022), China situó con éxito el desarrollo de competencias docentes en la vanguardia estratégica de las eras de Internet móvil y de la transformación digital. El estándar de 2022 incluye plataformas de educación inteligente, herramientas inteligentes de análisis y evaluación y aulas inteligentes entre los recursos educativos digitales. Su dimensión de conocimiento tecnológico incluye características y procedimientos de resolución de problemas de la IA, y el diseño didáctico menciona sistemas inteligentes de corrección. Sin embargo, el autor sostiene que estos conceptos y los enfoques formativos adecuados no se definieron con la precisión esperada de un estándar sectorial, dejando su aplicación sin referencias conceptuales o de calidad claras. El Marco de la UNESCO examina, define y explica conceptos centrales necesarios en la era de la IA, muchos de ellos ausentes de ese estándar. El artículo también considera Alfabetización digital docente un producto del período anterior a la IA generativa, limitado a la IA predictiva e incapaz de reflejar avances posteriores y sus nuevos contextos para la actividad humana y la educación. Para cumplir el objetivo de 2024 del Comité Central del PCCh y el Consejo de Estado de capacitar al profesorado para responder activamente al cambio tecnológico y educar para el futuro, el autor reclama examinar sin demora las implicaciones de la educación inteligente y vías viables para alinear alfabetización digital y competencias en IA, seguidas de una elaboración oportuna y sistemática del marco. China podría recurrir críticamente al Marco de la UNESCO desde sus propias condiciones, explicando conceptos centrales, relaciones y formación específica con la precisión de un manual de instrucciones. Bajo una perspectiva centrada en el ser humano, podrían actualizarse de forma coherente los currículos iniciales, la formación en servicio, la investigación docente regional, el apoyo escolar y la mentoría entre colegas, mejorando la calidad sin aumentar las cargas. [4] [2] [12]
V. Conclusión
A medida que avanza la era de la IA, teóricos, responsables de políticas y profesionales no deben acomodarse al tecnocentrismo impulsado comercialmente mediante pilotos apresurados y modelos promocionados, ni aferrarse a definiciones históricas de conceptos como la capacidad de acción humana basadas en relaciones docente–estudiante anteriores a la IA. La investigación y las políticas deben examinar profunda y críticamente cómo las tecnologías que simulan capacidad de acción sustituyen visiblemente o erosionan sutilmente la de docentes y estudiantes. Partiendo de las interacciones entre docentes, estudiantes y agentes de IA de apariencia humana, deben redefinirse conceptos establecidos: capacidad de acción humana, responsabilidad humana, responsabilidades ciudadanas, ética educativa de la IA, conocimientos y habilidades transferibles y pedagogía de la tecnología educativa. Deben aclararse conceptos nuevos y sus conexiones con los anteriores, de modo que la teoría oriente anticipándose a la práctica futura. Una base teórica centrada en el ser humano debe guiar la renovación de la formación externa y el apoyo escolar, reducir cargas cognitivas, resolver incertidumbres prácticas y profundizar el paso de una teoría prospectiva a una práctica autónoma.
Referencias de la publicación original
Las doce referencias conservan numeración y lenguas originales, con correcciones evidentes de ortografía y formato de enlaces. UNESCO (2021), citada en el texto pero ausente de la bibliografía original, se ofrece por separado como lectura adicional, sin inventar una decimotercera referencia original.
- European Union (2024). AI Act [S]. OJ/L, 2024/1689, 12.7. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj ↩
- 教育部（2022）. 教师数字素养 [S]. JY/T 0646—2022. ↩
- 教育部（2019）. 教育移动互联网应用程序备案管理办法 [S]. http://www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201911/t20191122_409333.html ↩
- 教育部（2014）. 中小学教师信息技术应用能力标准（试行）[S]. http://www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s6991/201405/t20140528_170123.html ↩
- Miao, F. (2024). AI competency framework for teachers [M]. Paris: UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers ↩
- 苗逢春（2024）. 生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策 [J]. 开放教育研究，30（1）：4–15. ↩
- Miao, F., Holmes, W. (2023). Guidance on generative AI in education and research [M]. Paris: UNESCO, 14–17.
- Myllyaho, L., Raatikainen, M., et al. (2021). Systematic literature review of validation methods for AI systems [J]. Journal of Systems and Software, 181: 1–22. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111050 ↩
- UN (2024). Global Digital Compact [DB/OL]. [2024-09-13]. https://www.un.org/en/summit-of-the-future/global-digital-compact ↩
- UNESCO (2019). Beijing consensus on artificial intelligence and education [S]. Paris: UNESCO. ↩
- 张友恒（2022）. 人工智能的主体地位探析 [J]. 社会科学前沿，11（11）：4610–4616. https://doi.org/10.12677/ASS.2022.1111630 ↩
- 中共中央、国务院（2024）. 关于弘扬教育家精神加强新时代高素质专业化教师队伍建设的意见. http://www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/202408/t20240826_1147269.html ↩
Publicación original y lecturas adicionales
El PDF tiene 13 páginas, numeradas 4–16 en la edición impresa. Estas son versiones del artículo interpretativo existente, no traducciones oficiales de todo el Marco. Fechas y propuestas conservan el contexto histórico y se mantienen la fecha y URL originales de la Cátedra.
Fengchun Miao es el autor de este artículo. El catálogo oficial del Marco incluye a Fengchun Miao y Mutlu Cukurova; son registros de autoría diferentes.
- Artículo original (PDF, 13 páginas, unos 1,3 MB)
- DOI del artículo
- Página oficial de publicación del Marco en la UNESCO
- UNESCO 2021: Reimaginar juntos nuestros futuros
- Naciones Unidas: Pacto Digital Global
- Texto chino oficial de las Medidas provisionales para la administración de los servicios de inteligencia artificial generativa
Enlace original: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-7933-es/
