Entender la IA para enseñar con criterio
Material de apoyo. No es obligatorio leerlo para rendir.
1. Qué es la IA y cómo genera respuestas
Comprender de forma accesible qué hacen los modelos generativos y cuáles son sus límites.
Ideas clave
- Distinguir una predicción plausible de un conocimiento verificado.
- Explicar que la IA aprende patrones a partir de grandes conjuntos de datos.
- Comparar la respuesta con conocimientos y fuentes confiables.
- Usar ejemplos sencillos vinculados con la propia materia.
- Mantener el juicio profesional en manos del docente.
Qué conviene evitar
- Presentar la IA como una mente que comprende igual que una persona.
- Creer que una respuesta fluida necesariamente es verdadera.
- Delegar decisiones pedagógicas sensibles al sistema.
- Atribuir intención o conciencia a una herramienta.
- Usar términos técnicos sin conectarlos con situaciones de aula.
Caso para pensar
Una respuesta está muy bien redactada pero incluye un dato histórico inexistente.
Criterio AAS: la IA amplía posibilidades, pero la responsabilidad pedagógica, la verificación y el cuidado de las personas siguen siendo humanos.
2. Conversar con IA: contexto, propósito y revisión
Formular pedidos útiles mediante contexto, objetivo, audiencia, restricciones y revisión iterativa.
Ideas clave
- Indicar curso, materia, objetivo y tiempo disponible.
- Pedir un formato concreto y criterios de calidad.
- Aportar contexto sin incluir datos personales.
- Revisar el primer borrador y solicitar mejoras específicas.
- Guardar las decisiones pedagógicas para el docente.
Qué conviene evitar
- Escribir pedidos vagos y esperar resultados listos para usar.
- Confundir extensión del pedido con calidad.
- Copiar la primera respuesta sin revisarla.
- Incluir nombres o diagnósticos para obtener más detalle.
- Ocultar restricciones reales de conectividad o recursos.
Caso para pensar
Un docente pide “haceme una clase de ciencias” y recibe una propuesta imposible de aplicar en su curso.
Criterio AAS: la IA amplía posibilidades, pero la responsabilidad pedagógica, la verificación y el cuidado de las personas siguen siendo humanos.
3. Verificar información, fuentes y evidencias
Contrastar afirmaciones, distinguir fuentes y detectar invenciones, desactualización o exceso de seguridad.
Ideas clave
- Localizar la fuente original y comprobar que respalda la afirmación.
- Contrastar fechas, autores y datos en más de una fuente.
- Separar hechos comprobables de interpretaciones.
- Reconocer cuándo hace falta consultar a un especialista.
- Enseñar al estudiante a documentar cómo verificó.
Qué conviene evitar
- Aceptar enlaces porque parecen académicos.
- Citar una referencia que no se abrió ni leyó.
- Tomar una respuesta segura como prueba.
- Usar resúmenes sin revisar el documento original.
- Inventar una fuente para completar una producción.
Caso para pensar
La IA cita un estudio con título convincente, pero el enlace no existe.
Criterio AAS: la IA amplía posibilidades, pero la responsabilidad pedagógica, la verificación y el cuidado de las personas siguen siendo humanos.
4. Sesgos, alucinaciones y límites
Reconocer errores sistemáticos, omisiones y representaciones injustas en contenidos generados.
Ideas clave
- Probar la respuesta con ejemplos diversos y contraejemplos.
- Buscar grupos o perspectivas que quedaron ausentes.
- Corregir estereotipos antes de utilizar el material.
- Explicar que los resultados dependen de datos y contexto.
- Registrar límites relevantes para la actividad.
Qué conviene evitar
- Suponer que la tecnología es neutral.
- Usar un ejemplo discriminatorio sin revisión.
- Pedir a la IA que determine capacidades personales.
- Confundir mayoría estadística con norma deseable.
- Ignorar a quién puede perjudicar una clasificación.
Caso para pensar
Una actividad generada asigna profesiones distintas a mujeres y varones mediante estereotipos.
Criterio AAS: la IA amplía posibilidades, pero la responsabilidad pedagógica, la verificación y el cuidado de las personas siguen siendo humanos.
5. Privacidad y protección de datos escolares
Aplicar minimización, anonimización y cuidado especial de información de estudiantes y familias.
Ideas clave
- Trabajar con casos ficticios o datos anonimizados.
- Compartir solamente la información indispensable.
- Revisar políticas y permisos antes de usar un servicio.
- Mantener informes sensibles fuera de herramientas abiertas.
- Consultar las normas institucionales aplicables.
Qué conviene evitar
- Subir una planilla con nombres y calificaciones.
- Copiar un informe psicopedagógico completo.
- Compartir fotografías identificables sin autorización.
- Suponer que borrar un chat elimina toda copia.
- Usar una cuenta personal para almacenar datos institucionales.
Caso para pensar
Se quiere adaptar una actividad copiando en la IA el diagnóstico completo de un estudiante.
Criterio AAS: la IA amplía posibilidades, pero la responsabilidad pedagógica, la verificación y el cuidado de las personas siguen siendo humanos.
6. Autoría, transparencia y acuerdos de uso
Definir cuándo, cómo y para qué se puede utilizar IA, haciendo visible la contribución humana.
Ideas clave
- Acordar usos permitidos antes de comenzar la tarea.
- Pedir que se describan cambios y decisiones propias.
- Diferenciar asistencia, coautoría y sustitución.
- Citar o declarar el uso de IA cuando corresponde.
- Aplicar reglas comprensibles y consistentes.
Qué conviene evitar
- Cambiar las reglas después de recibir el trabajo.
- Aceptar una producción que el estudiante no puede explicar.
- Prohibir sin enseñar criterios.
- Ocultar el uso de IA en un material institucional.
- Usar la misma regla para cualquier tipo de actividad.
Caso para pensar
Un estudiante utilizó IA para ordenar ideas, pero la consigna nunca aclaró si estaba permitido.
Criterio AAS: la IA amplía posibilidades, pero la responsabilidad pedagógica, la verificación y el cuidado de las personas siguen siendo humanos.
7. Primera propuesta educativa responsable
Integrar propósito, actividad, verificación, privacidad y evidencia de aprendizaje en una experiencia inicial.
Ideas clave
- Partir de una necesidad pedagógica concreta.
- Asignar a la IA una función delimitada.
- Prever una alternativa sin conexión.
- Definir cómo se comprobará la comprensión.
- Revisar riesgos antes de implementar.
Qué conviene evitar
- Empezar por la herramienta y luego buscarle un objetivo.
- Usar IA en cada momento sin necesidad.
- No prever qué hacer si falla la conexión.
- Evaluar solamente si el producto se ve atractivo.
- Delegar la propuesta completa sin adaptación.
Caso para pensar
La propuesta incluye tres aplicaciones llamativas, pero no explica qué aprenderán los estudiantes.
Criterio AAS: la IA amplía posibilidades, pero la responsabilidad pedagógica, la verificación y el cuidado de las personas siguen siendo humanos.