ÍNDICE
1. Introducción
1.1. El cambio del paradigma
1.2. Contexto histórico
2. Buscar y obtener información
2.1. Herramientas de búsqueda inteligente
2.2. Estrategias de búsqueda
2.3. Criterios de veracidad
2.4. Papel del docente
3. La transformación pedagógica mediante IA
3.1. Procesar la información para crear conocimiento
3.2. Herramientas
3.3. El Andamiaje Cognitivo
3.4. Transformación en conocimiento
4. Comunicar y aplicar en el aula de Primaria
4.1. Herramientas de comunicación
4.2. Propuestas para Primaria
5. La visión crítica y el futuro
5.2. Problemática social
5.1. Problemática educativa
6. Conclusión
7. Bibliografía
1.1. EL CAMBIO DE PARADIGMA.
Hoy en día estamos viviendo un cambio bastante importante en la forma en que entendemos la información y el aprendizaje. Antes se hablaba principalmente de la sociedad de la información, en la que lo fundamental era tener acceso a grandes cantidades de datos gracias a Internet y a las tecnologías digitales. Sin embargo, en la actualidad estamos avanzando hacia la sociedad del conocimiento, donde no solo importa acceder a la información, sino también saber interpretarla, utilizarla y transformarla en aprendizaje significativo.
Este cambio ha causado una transformación en la sociedad y en el ámbito educativo. Según estudios recogidos, la sociedad del conocimiento implica una modificación de las dinámicas sociales y pone el foco en cómo se concibe la educación en un mundo globalizado e interconectado por las tecnologías de la información y la comunicación (TIC). Es decir, ya no basta con acumular información, sino que es necesario desarrollar habilidades para analizarla, comprenderla y aplicarla de forma crítica. (Gómez Mont, 2016, pp. 5–6)
Además, las TIC han provocado cambios dentro del proceso educativo. El alumno deja de ser un sujeto pasivo que solo recibe información y pasa a tener un papel activo en su aprendizaje. Al mismo tiempo, el docente ya no es únicamente transmisor de contenidos, sino que es una guía que ayuda al alumnado a desarrollar el pensamiento crítico.
Por otro lado, el crecimiento constante de la información disponible ha causado también cambios. En la sociedad del conocimiento, es imprescindible saber seleccionar la información relevante y convertirla en conocimiento útil, ya que el exceso de datos puede dificultar la comprensión si no se manejan adecuadamente. Esto hace que habilidades como la reflexión, el análisis y la capacidad crítica sean cada vez más importantes (Gómez Mont, 2016, pp. 5).
1.2. CONTEXTO HISTÓRICO
La inteligencia artificial no es algo que haya aparecido de repente, sino que es el resultado de muchos años de evolución. En sus inicios, era más bien un concepto teórico y académico, con pocas aplicaciones en la vida real (Cedeño Pincay, 2025, pp. 4–12). Con el paso del tiempo, y gracias al avance de la tecnología, especialmente en la capacidad de los ordenadores y el desarrollo de nuevos algoritmos, la IA empezó a tener un papel más importante en distintos ámbitos .
Por ejemplo, en las décadas de 1970 y 1980 surgieron los llamados sistemas expertos, que intentaban imitar la forma de pensar de las personas para tomar decisiones. Más adelante, aparecieron técnicas como los algoritmos genéticos, que buscaban soluciones a problemas complejos inspirándose en la evolución. Ya en los años 90, el desarrollo del aprendizaje automático supuso un gran avance ya que permitió a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar poco a poco (Cedeño Pincay, 2025, pp. 6).
En la actualidad, la inteligencia artificial ha avanzado muchísimo y forma parte de muchas herramientas que usamos en el día a día. Es capaz de automatizar tareas, generar contenido o ayudar a resolver problemas de forma más rápida y eficiente. Por eso, se considera una tecnología muy importante en nuestra sociedad.
Todo esto se puede relacionar con lo que ocurre hoy en día. Igual que en su momento la calculadora facilitó los cálculos o internet el acceso a la información, la IA va más allá. No solo permite buscar información, sino también organizar, resumir y crear contenido nuevo (Rodríguez y López, 2024). Esto hace que el problema ya no sea la falta de información, sino que ahora hay demasiada y es necesario saber seleccionarla y entenderla bien.
Este cambio también está llegando a la educación. Cada vez es más importante que los alumnos no solo memoricen contenidos, sino que desarrollen habilidades como el pensamiento crítico, la autonomía o la capacidad de aprender por sí mismos. La IA puede ser una gran ayuda, ya que permite centrarse más en comprender y reflexionar que en repetir información. Es importante entender que la inteligencia artificial no es un fin en sí misma, sino una herramienta. Todo depende de cómo se utilice en el aula. Por eso hay que aprender a usarla de forma adecuada, crítica y responsable, sin que sustituya al aprendizaje (Martínez, 2023).
2.1. HERRAMIENTAS DE BÚSQUEDA INTELIGENTE
Hoy en día cuando necesitamos información lo más habitual es ir directamente a Google. Este buscador nos muestra muchos enlaces según su relevancia, pero eso implica que tenemos que entrar en varias páginas, leer, comparar y decidir cuál nos sirve realmente. Es un proceso útil, pero también puede llevar bastante tiempo.
Sin embargo, con la llegada de la inteligencia artificial, esta forma de buscar información está cambiando bastante. Tal y como explican Solís Maldonado y Velázquez Concepción (2025), “el uso de herramientas digitales ha transformado profundamente la manera en que se accede, gestiona y analiza la información académica” (p. 30). En este contexto aparecen herramientas como Perplexity o Consensus, que no solo buscan información, sino que directamente te dan una respuesta, resumen el contenido y en muchos casos incluyen fuentes académicas fiables.
Esto hace que todo sea mucho más rápido y cómodo. Por ejemplo, si buscas en Google “estrategias de lectura en primaria”, te aparecen muchas páginas y tienes que filtrar la información tú mismo. En cambio, con herramientas de IA puedes obtener directamente un resumen con las ideas más importantes y referencias incluidas. Además, estas herramientas ayudan a organizar mejor la información y a ahorrar tiempo en el estudio.
Sin embargo, como señalan los mismos autores, no basta con tener acceso a la tecnología, sino que es necesario saber utilizarla correctamente. “El uso efectivo de herramientas digitales no solo implica una disponibilidad tecnológica, sino también el desarrollo de habilidades transversales” (Solís Maldonado & Velázquez Concepción, 2025, p. 31). Esto quiere decir que debemos seguir siendo críticos con la información y no depender totalmente de estas herramientas.
2.2. ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA
Existen estrategias sobre cómo pedir las cosas a la inteligencia artificial. Esto se conoce como prompt engineering, que consiste en saber hacer buenas preguntas.
Los artículos seleccionados hablan de que no basta con tener acceso a la tecnología, sino que es necesario desarrollar competencias digitales y comunicativas. “El aprendizaje con inteligencia artificial requiere una interacción adecuada entre el usuario y la herramienta” (Villén-Higueras et al., 2024, p. 12). Esto demuestra que no solo importa la herramienta, sino también cómo se utiliza.
Un prompt correcto suele incluir varios elementos: un contexto (de qué tema se habla), un objetivo (para qué se necesita), un nivel (por ejemplo, primaria o universidad) y el tipo de respuesta que se espera (resumen, ejemplos, artículos, etc.).
Por ejemplo:
Por lo tanto, cuanto más claro se es al formular la pregunta mejores resultados y respuestas se pueden obtener y serán mucho más útiles. Además, como también se indica en el artículo, “la formulación de instrucciones precisas mejora significativamente la calidad de las respuestas generadas por sistemas de inteligencia artificial” (Villén-Higueras et al., 2024, p. 14).
2.3. CRITERIOS DE VERACIDAD
Uno de los aspectos más importantes cuando utilizamos la inteligencia artificial para buscar información es la fiabilidad de lo que nos ofrece. Aunque estas herramientas son muy útiles y cada vez más avanzadas, no siempre proporcionan información completamente correcta. En algunos casos pueden cometer errores, mezclar datos o generar contenido inventado, lo que se conoce como “alucinaciones”.
Por este motivo, no es recomendable aceptar automáticamente todo lo que dice la IA. En la actualidad es fundamental desarrollar una actitud crítica frente a la información digital, ya que el verdadero aprendizaje no consiste solo en acceder a contenidos, sino en saber evaluarlos y validarlos. Es importante que la información sea fiable, es decir que se como se señala en el artículo, “fidedigna, basada en información real y rastreable” (Venegas-Mejía et al., 2025, p. 106).
Una de las estrategias más utilizadas para comprobar la veracidad de la información es la triangulación. Este método consiste en contrastar la información obtenida a través de diferentes fuentes para asegurarse de que es correcta. En primer lugar, se analiza la respuesta proporcionada por la IA; en segundo lugar, se busca esa misma información en fuentes fiables, como artículos académicos, libros o bases de datos científicas; y, por último, se comparan varias fuentes para identificar coincidencias o posibles contradicciones.
Este proceso permite detectar errores y tener una visión más completa del tema. Por ejemplo, si una herramienta de IA afirma que una determinada metodología educativa es siempre efectiva, es necesario comprobar si existen estudios que lo respalden o si hay investigaciones que presenten resultados diferentes. De esta manera, se evita aceptar información de forma acrítica. Además, como se explica en el artículo, la triangulación implica “la combinación constante y la comparación de métodos, fuentes de datos, investigadores y teorías para corroborar resultados” (Venegas-Mejía et al., 2025, p. 116).
Los artículos revisados destacan la importancia de formar a los estudiantes en pensamiento crítico, de modo que sean capaces de cuestionar la información, analizarla y tomar decisiones fundamentadas. Además, el papel del docente es muy importante ya que debe guiar este proceso y enseñar a utilizar la tecnología de forma responsable.
2.4. PAPEL DEL DOCENTE
En todo este proceso de búsqueda y uso de la información, el papel del docente es muy importante incluso en un contexto donde la inteligencia artificial tiene cada vez más presencia. Aunque estas herramientas facilitan el acceso a contenidos y pueden ofrecer respuestas rápidas, no sustituyen la función educativa del profesorado.
El rol del docente está cambiando. Ya no se trata sólo de transmitir conocimientos, sino de actuar como guía y facilitador del aprendizaje (Martínez, 2023). Es decir, el profesor ayuda al alumnado a orientarse en un entorno donde hay un exceso de información y donde no toda es fiable.
Una de sus funciones es enseñar a los estudiantes a formular buenas preguntas, es decir a utilizar correctamente herramientas como la IA. Esto implica trabajar habilidades como la claridad en la expresión, la capacidad de concretar lo que se necesita y el pensamiento lógico. Todo esto está muy relacionado con las competencias digitales y comunicativas (López et al, 2022). El docente también ayuda a desarrollar el pensamiento crítico, ya que no basta con que los alumnos obtengan respuestas, sino que deben aprender a analizarlas y cuestionarlas.. Es importante educar en un uso ético y responsable de la tecnología, enseñando a respetar a utilizar bien la información.
Por otro lado, la integración de la IA en el aula supone un cambio en la forma de enseñar, permitiendo crear actividades más dinámicas y adaptadas, aunque esto requiere formación docente y un uso con intención pedagógica.
La articulación entre la inteligencia artificial (IA) y el Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) surge como una alternativa innovadora para enriquecer los procesos educativos, al integrar las capacidades analíticas y adaptativas de la IA con el enfoque activo y colaborativo del ABP. https://www.revistasocialfronteriza.com/ojs/index.php/rev/article/view/957
3. LA TRANSFORMACIÓN PEDAGÓGICA MEDIANTE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como un elemento clave en la transformación de los procesos educativos. Su impacto no se limita a la automatización de tareas administrativas, sino que incide directamente en la manera en que el alumnado accede, comprende y aplica la información. La IA introduce nuevas formas de interacción con el conocimiento, favoreciendo procesos cognitivos más profundos y personalizados. En este sentido, su integración en la Educación Primaria abre oportunidades para mejorar la accesibilidad, la motivación y la calidad del aprendizaje.
Este apartado aborda dos dimensiones fundamentales de dicha transformación:
3.1. PROCESAR LA INFORMACIÓN PARA CREAR CONOCIMIENTO
La IA no sólo proporciona datos, sino que contribuye a que el alumnado y el profesorado puedan comprenderlos, organizarlos y transformarlos en conocimiento significativo. Este cambio afecta directamente a los procesos cognitivos escolares, ya que introduce apoyos que facilitan la comprensión y la reorganización de la información. Como señalan Holmes, Bialik y Fadel (2019), la IA puede actuar como un apoyo cognitivo que complementa la labor docente, siempre que se utilice de forma crítica y pedagógicamente fundamentada.
3.2. HERRAMIENTAS
En la etapa de Primaria, muchos textos pueden resultar complejos o poco accesibles. Herramientas como NotebookLM o ChatPDF permiten realizar operaciones que facilitan la comprensión lectora, como por ejemplo:
Estas herramientas no sustituyen la lectura, sino que actúan como mediadores del significado, especialmente útiles para el alumnado con dificultades lectoras o con necesidades educativas especiales. Su uso favorece el acceso equitativo al contenido curricular y permite que el alumnado se centre en la comprensión profunda más que en la decodificación superficial.
3.3. EL ANDAMIAJE COGNITIVO
El concepto de andamiaje cognitivo, derivado de la teoría sociocultural de Vygotsky
(1979), se refiere a los apoyos temporales que permiten al alumnado avanzar hacia niveles superiores de comprensión. La IA facilita la creación de estos apoyos mediante recurso como:
Con plataformas digitales como GitMind o Mapify.
Estos instrumentos permiten estructurar el pensamiento, establecer relaciones entre ideas y construir significados de manera progresiva. La IA agiliza su elaboración y posibilita su personalización, lo que contribuye a atender a la diversidad presente en el aula.
3.4. TRANSFORMACIÓN EN CONOCIMIENTO
Aunque la IA puede proporcionar grandes cantidades de información, el aprendizaje significativo se produce cuando el alumnado:
La IA puede facilitar este proceso, pero el papel del docente sigue siendo imprescindible. Es el profesorado quien orienta la reflexión, promueve el pensamiento crítico y garantiza que el alumnado no se limite a reproducir respuestas generadas por la tecnología, sino que construya conocimiento propio y transferible.
4. COMUNICAR Y APLICAR EN EL AULA DE PRIMARIA
Una vez procesada la información, la IA permite comunicar de forma visual, accesible y motivadora. Asimismo facilita el diseño de actividades que favorecen la aplicación práctica del aprendizaje. En este sentido, la IA actúa como un apoyo cognitivo y creativo, pero la construcción del conocimiento continúa siendo un proceso humano guiado por el docente.
4.1. HERRAMIENTAS DE COMUNICACIÓN
Gamma App
Genera presentaciones completas a partir de un texto breve.
Aplicación en Primaria: exposiciones orales, introducción de contenidos y proyectos de investigación.
HeyGen
Produce vídeos con avatares que explican contenidos de manera clara y repetible.
Aplicación para Primaria: instrucciones de tareas, apoyo a alumnado con dificultades de atención o comprensión.
Canva Magic Design
Crea carteles, fichas, infografías y materiales visuales de forma automática.
Aplicación en Primaria: murales, vocabulario visual, materiales inclusivos y accesibles.
4.2. PROPUESTAS PARA PRIMARIA
Gamificación: Escape Room educativo generado por IA
La IA puede generar acertijos, pistas, narrativas adaptadas al nivel del alumnado.
Ejemplo: Escape Room sobre el Sistema Solar con pruebas matemáticas y retos cooperativos.
Beneficios: motivación, trabajo en equipo y aprendizaje interdisciplinar.
Escritura creativa: co-creación de cuentos
La IA genera el inicio de una historia y el alumnado la continúa o crea un final alternativo.
Ejemplo: “Un dragón encuentra una carta misteriosa en el bosque…”
Beneficios: desarrollo de la imaginación, mejora de la expresión escrita y reducción de la ansiedad ante la hoja en blanco.
Feedback inmediato: la IA como tutor personal
Herramientas de IA pueden corregir textos, explicar errores matemáticos o sugerir mejoras en tiempo real.
Beneficios: aprendizaje inmediato a partir del error, mayor autonomía del alumnado, optimización del tiempo docente para la atención emocional y pedagógica.
Plataformas para crear juegos interactivos
Estás plataformas permiten transformar contenidos curriculares en actividades lúdicas y motivadoras, favoreciendo la participación activa del alumnado.
4.3. VENTAJAS PEDAGÓGICAS DE ESTA TRANSFORMACIÓN
La integración de la IA en el aula de Primaria ofrece múltiples beneficios:
La IA no sustituye al docente, pero sí amplía sus posibilidades comunicativas y didácticas. Su uso en Educación Primaria permite crear materiales más atractivos, fomentar la creatividad del alumnado y ofrecer un acompañamiento más personalizado. La clave reside en emplearla de forma ética, crítica y pedagógicamente significativa.
5. VISIÓN CRÍTICA Y EL FUTURO
5.1. PROBLEMÁTICA SOCIAL
La nueva desigualdad del conocimiento
Surge el término de Brecha Digital 2.0 para referirnos a una forma de exclusión que va más allá de tener o no un dispositivo o conexión a internet. La desigualdad actual se nota en la calidad del uso que le damos a la tecnología y en nuestra capacidad para entender cómo funcionan los sistemas algorítmicos. Según la Revista Iberoamericana de Educación (2023), existe una diferencia clara entre los consumidores pasivos, quienes utilizan la IA para tareas de "copia y pega" sin procesar la información, y los usuarios creadores, que ven la automatización como una herramienta para potenciar sus ideas.
Esta distinción explica cómo la tecnología puede marcar aún más las jerarquías sociales. Mientras los primeros caen en una dependencia cognitiva donde el algoritmo dicta su pensamiento, los segundos mantienen el control para resolver problemas complejos. Al final, la equidad social dependerá de que el sistema educativo enseñe a los estudiantes a dirigir a la máquina hacia fines productivos.
Consecuencias de la brecha en la autonomía personal
La brecha digital representa ahora un desafío de alfabetización ética, pasando el foco de la infraestructura a la capacidad de las personas para mantener su libertad frente a la tecnología.
El mito de la neutralidad ética
Nuestro análisis ético se basa en las tesis de la Revista Iberoamericana de Educación (2023) sobre la persistencia de prejuicios en los entornos digitales. La investigación desmitifica la idea de la neutralidad técnica al demostrar que los algoritmos heredan los sesgos presentes en los datos históricos con los que se entrenan, amplificando estereotipos de género o raza. Dado que el software carece de una brújula moral propia, las herramientas simplemente reproducen las tendencias dominantes de sus bases de datos. Por ello, aceptar sus resultados como objetivos es un error pedagógico grave. La tecnología debe someterse a una revisión constante para evitar visiones del mundo discriminatorias.
Análisis de la evidencia: Figura 1
Para entender el origen de estos errores, el ciclo de decisión algorítmica (adaptado de Crawford, 2021) muestra que el sesgo no es un problema final, sino estructural. Comienza en la recolección de datos poco representativos, se fija durante el entrenamiento y culmina en una implementación con resultados injustos que afectan directamente al alumnado.
La desmitificación de la neutralidad técnica
Los sistemas funcionan encontrando patrones estadísticos. Y estos patrones reflejan las desigualdades de la sociedad que los creó. La Revista Iberoamericana de Educación (2023) nos advierte: el software carece de una brújula moral propia. Las herramientas simplemente reproducen las tendencias dominantes de sus bases de datos. Por eso, aceptar los resultados de una máquina como objetivos y neutrales es un error pedagógico grave. La tecnología debe someterse a una revisión constante. Solo así evitaremos visiones del mundo discriminatorias que dañen la identidad de nuestros estudiantes.
Impacto en la equidad y supervisión
Los modelos de lenguaje actuales tienden a asociar profesiones o rasgos de carácter con grupos específicos basándose en prejuicios históricos, limitando las aspiraciones del alumnado. Al priorizar los datos más comunes en internet, se corre el riesgo de silenciar las voces de grupos minoritarios.
Resulta necesario auditar los sistemas antes de su implementación escolar. Los educadores tienen la responsabilidad de actuar como vigilantes críticos para garantizar que la interacción entre alumno y máquina ocurra siempre en un marco de respeto a la dignidad individual, priorizando la ética sobre el desarrollo técnico puro.
La datificación de la educación y las Big Tech
El análisis sociológico de MDPI (2025) utiliza el término extractivismo de datos para explicar qué está pasando entre las escuelas y las grandes empresas tecnológicas (Big Tech). Esta visión sostiene que la IA convierte la interacción pedagógica en "materia prima" comercial. Básicamente, cada tarea y cada comportamiento alimenta los algoritmos de estas empresas, transformando el aprendizaje en un espacio de captura masiva de información donde la privacidad queda supeditada al mercado.
Análisis de la evidencia: Tabla 5
Desafíos para la soberanía de los datos escolares
Existen riesgos estructurales que afectan la autonomía de las comunidades educativas frente al poder de las plataformas.
Necesidad de una soberanía tecnológica educativa
Para recuperar el control, el análisis de MDPI (2025) sugiere que es fundamental apostar por herramientas de código abierto y plataformas públicas. Bajo esta visión, el objetivo consiste en garantizar que los datos escolares permanezcan bajo un control pedagógico exclusivo, protegiendo el aula como un espacio donde la privacidad sea una garantía democrática y no un producto en venta.
Sin embargo, frente a esta propuesta, debemos señalar que su implementación resulta prácticamente imposible en el contexto actual. La experiencia demuestra que cualquier innovación o plataforma "gratuita" termina, inevitablemente, pagándose de otra manera. Por ello, más allá de la búsqueda de infraestructuras ideales, la verdadera lucha reside en la alfabetización y el uso crítico. El desafío no es sólo técnico, sino humano, y es por eso que aprender a utilizar estas herramientas de manera inteligente sin relegar toda nuestra confianza en sistemas que, por naturaleza, responden a intereses comerciales.
5.2. PROBLEMÁTICA EDUCATIVA
La crisis de autoría y la subcontratación cognitiva.
La IA ha provocado una verdadera crisis de autoría. Ya no podemos asumir que un texto impecable es prueba de que el alumno ha aprendido. El riesgo real es lo que llamamos subcontratación cognitiva, cuando el estudiante delega su esfuerzo intelectual en un algoritmo para obtener resultados rápidos. Para combatir esto, debemos proteger la agencia del estudiante (su capacidad de pensar por sí mismo) y asegurar que mantenga el control sobre la máquina, y no al revés (Cebrián-Robles et al., 2024).
Hacia una evaluación auténtica y formativa
La solución es pasar del "qué se entrega" al "cómo se ha construido", fijándose en las etapas intermedias y no solo en la nota final. El docente debe supervisar cómo evoluciona la idea del alumno, cómo selecciona sus fuentes y por qué toma ciertas decisiones. Se trata de premiar el pensamiento de orden superior (capacidad de crear, evaluar y criticar) que es precisamente donde el ser humano sigue superando a la IA.
Análisis de la evidencia: Tabla 1
Tabla 1. Comparación entre el marco DigCompEdu y hallazgos recientes sobre competencias digitales frente a la IA educativa.
La Tabla 1 nos da la base técnica de este problema. Al observar la dimensión de “Evaluación digital”, observamos que aunque ya existen herramientas de IA, todavía hay grandes limitaciones en la formación docente. Esto significa que no podemos fiarnos de sistemas automáticos si el profesorado no tiene las herramientas para interpretar esos datos. Por eso, la prioridad debe ser la alfabetización crítica, es decir, enseñar al alumno a cuestionar sistemáticamente los resultados del algoritmo para que la comodidad tecnológica no termine de anular el razonamiento propio.
Para garantizar que el aprendizaje sea real, proponemos estas estrategias clave:
Hacia la mediación crítica.
La integración de la IA educativa no es una amenaza, pero sí es un desafío actual. La percepción y el miedo a que la máquina reemplace al maestro surge de una visión tradicional de la enseñanza centrada en la entrega de contenidos. La evidencia científica nos dice que estamos ante una metamorfosis profesional donde el docente ya no es un simple transmisor de información, sino un mediador crítico. En este nuevo escenario, la máquina se encarga de gestionar los datos, mientras el humano dirige el propósito pedagógico (el "para qué" aprendemos).
Análisis de la evidencia: Tabla 4
La Tabla 4 ofrece la base empírica para entender cómo está cambiando la identidad del profesorado. Según los hallazgos recientes, el nuevo rol docente se divide en tres funciones clave:
Sin embargo, la tabla también revela una señal de alerta. Aunque los profesores valoran mucho la ética y la seguridad, admiten que no conocen las normativas técnicas específicas. Esto significa que estamos metiendo tecnología en las aulas sin que los docentes tengan una base de preparación ética sólida.
Oportunidades para la innovación pedagógica
Si se usa con criterio, la evidencia científica señala diversas ventajas para la mejora del entorno escolar:
Pereza cognitiva y atrofia intelectual
El análisis de la << alerta sobre la pereza cognitiva como un proceso de atrofia intelectual. Este fenómeno surge si dejas utilizar la inteligencia artificial para sustituir tus propias facultades mentales, ya que la obtención de respuestas rápidas disuade el esfuerzo necesario para alcanzar un pensamiento profundo. Este mecanismo debilita la capacidad de resolver problemas autónomamente, convirtiendo al alumno en un receptor pasivo frente a la necesidad de formar pensadores activos.
El mecanismo del declive
Para entender cómo ocurre este proceso, los datos de la Tabla 6 son reveladores. Las estadísticas muestran una relación directa entre el uso de la tecnología y la pérdida de capacidades. Existe una fuerte correlación positiva (+0,72) entre el uso de herramientas inteligentes y la descarga cognitiva. Esto significa que, cuanto más se usa la herramienta, más funciones mentales le "transferimos" al software. El cerebro deja de trabajar para que la máquina lo haga. El dato más preocupante revela una fuerte correlación negativa (-0,68/-0,75) respecto a la automatización y el pensamiento crítico, que confirman que a mayor automatización y descarga cognitiva, menor es la capacidad de análisis y juicio propio.
Como vemos en la Tabla 10, los propios alumnos confiesan sentir este deterioro de sus capacidades intelectuales por la dependencia tecnológica.
La erosión de las ideas propias
La construcción de argumentos requiere un esfuerzo de organización lógica fundamental para el desarrollo humano. Sin embargo, La Revista Redipe (Vera-García, 2023) advierte la ilusión de conocimiento. El estudiante experimenta la sensación de haber aprendido algo solo por poseer un producto final de alta calidad (generado por IA). Esta práctica debilita la habilidad para conectar conceptos de forma original. Al permitir que los modelos estadísticos decidan qué escribir, el alumno termina perdiendo su propia voz personal.
Impacto en la formación intelectual
La dependencia de la automatización genera efectos negativos profundos que debemos vigilar:II
Para entender cómo ocurre este proceso, los datos de la Tabla 6 son reveladores. Las estadísticas muestran una relación directa entre el uso de la tecnología y la pérdida de capacidades. Existe una fuerte correlación positiva (+0,72) entre el uso de herramientas inteligentes y la descarga cognitiva. Esto significa que, cuanto más se usa la herramienta, más funciones mentales le "transferimos" al software. El cerebro deja de trabajar para que la máquina lo haga. El dato más preocupante revela una fuerte correlación negativa (-0,68/-0,75) respecto a la automatización y el pensamiento crítico, que confirman que a mayor automatización y descarga cognitiva, menor es la capacidad de análisis y juicio propio.
Como vemos en la Tabla 10, los propios alumnos confiesan sentir este deterioro de sus capacidades intelectuales por la dependencia tecnológica.
La erosión de las ideas propias
La construcción de argumentos requiere un esfuerzo de organización lógica fundamental para el desarrollo humano. Sin embargo, La Revista Redipe (Vera-García, 2023) advierte la ilusión de conocimiento. El estudiante experimenta la sensación de haber aprendido algo solo por poseer un producto final de alta calidad (generado por IA). Esta práctica debilita la habilidad para conectar conceptos de forma original. Al permitir que los modelos estadísticos decidan qué escribir, el alumno termina perdiendo su propia voz personal.
Impacto en la formación intelectual
La dependencia de la automatización genera efectos negativos profundos que debemos vigilar:II
6. CONCLUSIÓN
La inteligencia artificial se ha convertido en algo muy importante dentro de la educación actual. No solo porque puede manejar mucha información en poco tiempo, sino porque también puede ayudar a entender mejor los contenidos y facilitar el aprendizaje. Su uso en las aulas está cambiando el papel tanto de los alumnos como de los profesores. Por un lado, los estudiantes tienen un papel más activo y autónomo, y por otro, los docentes pasan a ser más bien guías que orientan y acompañan en el proceso, además de tener que usar la tecnología de forma responsable.
Aun así, este avance también trae algunos problemas. Por ejemplo, no todo el mundo tiene el mismo acceso o conocimientos sobre estas herramientas, lo que puede aumentar la desigualdad. También existen riesgos como la falta de privacidad, los posibles errores o sesgos en la información, y la necesidad de aprender a usar bien estas tecnologías. Por eso, es importante que haya una supervisión y que se enseñe a utilizarlas correctamente.
La inteligencia artificial puede aportar muchas cosas positivas a la educación, pero todo depende de cómo se utilice. Lo más importante es usarla con sentido, de forma responsable y sin olvidar que el aprendizaje debe seguir centrado en las personas.
6.1. RESULTADOS DE LOS FORMULARIOS
Para realizar este trabajo sobre la inteligencia artificial en la educación, hemos llevado a cabo dos cuestionarios, uno dirigido a estudiantes y otro a docentes, con el objetivo de conocer su opinión y el uso que hacen de la IA en el ámbito educativo. A partir de las respuestas obtenidas, hemos podido analizar mejor cómo está influyendo esta herramienta en el aprendizaje actualmente.
Después de analizar los cuestionarios realizados, se puede ver claramente que la inteligencia artificial está cada vez más presente en el ámbito educativo. La mayoría de los encuestados, tanto estudiantes como docentes, saben lo que es la IA y la utilizan con bastante frecuencia en su día a día. Sobre todo, la usan para estudiar, hacer trabajos, resolver dudas o resumir apuntes, ya que les permite ahorrar tiempo y facilita mucho el proceso de aprendizaje.
En general, la percepción sobre la inteligencia artificial es positiva. Muchas personas consideran que les ayuda a entender mejor los contenidos, especialmente cuando algo no ha quedado claro en clase. Además, destacan que es una herramienta rápida y cómoda, que ofrece respuestas casi inmediatas y puede adaptarse a diferentes necesidades. Por eso, muchos estudiantes sienten que aprenden más o que, al menos, les resulta más fácil estudiar cuando la utilizan.
Sin embargo, también aparecen varias preocupaciones importantes. Una de las más repetidas es la dependencia que puede generar. Algunos encuestados reconocen que cada vez recurren más a la IA y que, en ocasiones, les cuesta hacer las tareas sin su ayuda. Esto puede hacer que se reduzca el esfuerzo personal y que se pierda parte del aprendizaje real. También se menciona que no toda la información que proporciona es completamente fiable, por lo que es importante saber utilizarla con criterio y no confiar ciegamente en todo lo que dice.
Otro aspecto que se destaca es el riesgo de que la IA sustituya ciertas habilidades, como el pensamiento crítico, la creatividad o la capacidad de buscar información por uno mismo. Incluso algunos mencionan posibles consecuencias futuras, como la sustitución de empleos o el exceso de comodidad en los estudiantes.
A pesar de estos inconvenientes, la mayoría coincide en que sería muy útil aprender a utilizar la inteligencia artificial en clase. Consideran que, si se enseña a usarla correctamente, puede convertirse en una gran aliada para el aprendizaje, ayudando a mejorar los resultados y a desarrollar nuevas formas de estudiar. Además, también permitiría evitar un uso incorrecto o excesivo.
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- Solís Maldonado, L. A., & Velázquez Concepción, Y. (2025). Uso de herramientas digitales para el estudio y la gestión eficiente de la información académica. Journal TechInnovation, 4(1), 28–37.https://revistas.unesum.edu.ec/JTI/index.php/JTI/article/view/94
- Villén-Higueras, S. J., Expósito-Barea, M. M., & Pérez-Gómez, M. Á. (2024). Aprendizaje de teoría de la imagen con inteligencia artificial generativa (text-to-image): La prompt battle como estrategia metodológica innovadora. Revista Internacional de Cultura Visual, 11(1), 1–15https://idus.us.es/server/api/core/bitstreams/3025f2ee-6e89-481e-9b1e-b5355c162ef4/content
- Venegas-Mejía, V. L., Esquivel-Grados, J., Gonzales-Benites, M. T., & Altamirano-Julca, Y. (2025). Validez y confiabilidad en investigaciones en ciencias sociales y políticas: Análisis comparativo en los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto. Cuestiones Políticas, 43(83), 97–121.https://ve.scielo.org/scielo.php?pid=S0798-14062025000200097&script=sci_arttext
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