Tipo: libro

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial educación superior evaluación

Temas IA: IA y educación IA y evaluación

Resumen:

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What is to be done? It is a question every university has asked about ‘artificial intelligence’ since the launch of ChatGPT in November 2022. Language models are now a routine part of how staff and students work, yet there is no agreement about what constitutes appropriate and inappropriate use. They have become ubiquitous without being normalised.

In this short book, Mark Carrigan argues that the result is a multidimensional crisis of trust, in which staff and students increasingly suspect one another of using models in problematic ways. Universities face a dilemma: they must adapt to AI to protect the value of their degrees,...

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Tipo: informe

Metodología: entrevistas

Temas: inteligencia artificial educación primaria y secundaria alfabetización en IA

Temas IA: IA y educación

Resumen:

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Informe de síntesis de un proyecto de la Valhalla Foundation que parte de una sola pregunta: qué conocimientos, destrezas y capacidades seguirá siendo importante que dominen los estudiantes de primaria y secundaria en la era de la inteligencia artificial. Entre el otoño de 2025 y el invierno de 2026 la fundación hizo 50 entrevistas a docentes, estudiantes de 13 a 21 años, responsables educativos, economistas, psicólogos y tecnólogos —entre ellos Angela Duckworth, Carol Dweck, Steven Pinker, Sal Khan o Tyler Cowen—.

Cinco temas en los que coinciden los entrevistados:

• Materias básicas: dominar las...

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Tipo: informe

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial evaluación integridad académica

Temas IA: IA y evaluación IA y educación

Resumen:

Documento de posición de Humanist, estudio de emprendimiento en IA, con el apoyo de la Walton Family Foundation. Parte de una constatación: el debate sobre la IA en la evaluación se ha centrado en detectar trampas y corregir más deprisa, y ha dejado de lado lo importante, que es rediseñar la evaluación para medir el aprendizaje auténtico y las capacidades que la escuela debe desarrollar: juicio, iniciativa, creatividad, colaboración, inteligencia contextual y dominio de la IA. Se apoya en entrevistas con decenas de expertos y docentes de universidades, organismos de evaluación y empresas de tecnología educativa (Khan Academy, Gates Foundation, Google, Duolingo, Western Governors University…).

Las doce provocaciones:

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Tipo: artículo de blog

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial educación superior evaluación

Temas IA: IA y educación IA y aprendizaje

Resumen:

Jon Dron reúne en este texto las conclusiones a las que ha llegado sobre la inteligencia artificial generativa. Sostiene que los modelos de lenguaje no son humanos pero están hechos casi por entero de conocimiento humano, y rechaza por igual la lectura que los reduce a «loros estocásticos» y la que los presenta como antesala de una inteligencia general.

Discute el término herramienta: una herramienta extiende las capacidades de quien la usa y permanece bajo su control, mientras que estos sistemas las sustituyen y encadenan tareas sin intervención humana continua; propone llamarlos metatools. Frente a la idea de «descarga cognitiva» habla de redistribución cognitiva, porque la cognición ya era distribuida, y describe cómo configura distintos asistentes para que le discutan y le...

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Tipo: libro

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial educación superior alfabetización en IA

Temas IA: IA y educación ética de la IA IA y evaluación

Resumen:

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Volumen colectivo que desarrolla el Manifesto for Generative AI in Higher Education, una declaración elaborada en la red GenAI:N3 de la South East Technological University (Irlanda) sobre lo que significa enseñar y aprender en una época en la que la información es abundante y cada vez más generada por máquinas. Cada uno de sus treinta capítulos, breves y firmados por docentes, investigadores y responsables de educación superior, toma uno de los enunciados del manifiesto —«Prompting is pedagogy», «Transparency is the new integrity», «Detection chases the past; thoughtful design shapes the future»…— y lo comenta desde la práctica docente o la reflexión...

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Tipo: artículo

Metodología: revisión bibliográfica

Temas: inteligencia artificial tecnología educativa metodología de investigación

Temas IA: revisión de bibliografía IA y educación

Resumen:

Generative Artificial Intelligence (GenAI), exemplified by models such as DeepSeek and ChatGPT, is rapidly reshaping education by fostering new pedagogical approaches, including personalized learning, adaptive feedback, and multi-modal instruction. This pedagogical transformation has led to a growing number of review studies examining the applications of GenAI applications across diverse educational contexts. Existing reviews tend to concentrate on various dimensions, such as educational levels, subject domains, or particular GenAI tools and their applications to support teaching and learning. However, to the best of our knowledge, no meta-review has yet been conducted to systematically examine and consolidate the findings of existing review studies on GenAI in education. To address this gap, the present study conducts a systematic...

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Tipo: informe

Temas: inteligencia artificial tecnología educativa evaluación

Temas IA: IA y educación IA y aprendizaje IA y evaluación

Resumen:

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The OECD Digital Education Outlook 2026 explores emerging research on the use of generative AI in education and presents innovative tools and applications that show promise. The report examines the use of generative AI in different teaching and learning scenarios: by students to learn subject knowledge, by students and teachers together as part of instruction, and by teachers alone to support their work in the classroom. The Outlook also showcases how generative AI can enhance the efficiency of education institutions and systems, such as research, analysis of learning pathways and support for study advisors. While highlighting...

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Tipo: artículo de blog

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial alfabetización en IA pensamiento crítico

Temas IA: IA y educación ética de la IA conceptos básicos

Resumen:

Sam Illingworth distingue la alfabetización crítica en IA de la simple formación en el manejo de herramientas: la primera enseña a juzgar, no solo a operar. La define como cinco capacidades relacionadas: evaluar los resultados en busca de sesgos y errores, reconocer cómo la IA moldea el propio pensamiento a lo largo del tiempo, valorar cuándo ayuda y cuándo perjudica, comprender sus costes sistémicos (laborales, ambientales y sociales) y tomar decisiones deliberadas sobre su uso.

Frente a la insistencia en la ingeniería de prompts, sostiene que usar la IA sin entender sus sesgos es mera obediencia. Recomienda desarrollar esta alfabetización probando directamente las herramientas, leyendo con espíritu crítico lo que se publica sobre la IA y aceptando la incomodidad...

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Tipo: artículo de blog

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial expresión escrita evaluación

Temas IA: IA y aprendizaje IA y educación

Resumen:

Alec Couros se opone a una práctica que se está extendiendo en las aulas: pedir a los estudiantes que analicen y critiquen textos generados por la IA en lugar de escribir los suyos. Señala tres supuestos erróneos detrás de esa idea: que se puede analizar críticamente un texto sin haber pasado por la experiencia de escribir, que el pensamiento crítico funciona separado de la producción propia y que los modelos seguirán mejorando sin textos escritos por personas (el riesgo de degradación que se produce cuando la IA se entrena con sus propios resultados).

Para el autor, el esfuerzo de la composición es precisamente lo que desarrolla la capacidad de análisis, y eliminarlo elimina el aprendizaje. Propone usar la IA como colaboradora en la revisión y no como sustituta de la escritura, recurrir a...

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Tipo: informe

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial educación superior práctica docente

Temas IA: IA y educación guía ética de la IA

Resumen:

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Informe final del comité creado por el MIT para estudiar el uso de la inteligencia artificial en la docencia, el aprendizaje y la formación investigadora, presentado el 13 de agosto de 2026 tras cinco meses de consulta a la comunidad universitaria. Lo firman quince miembros —profesorado de las cinco escuelas, estudiantes de grado y posgrado y personal de bibliotecas y del Teaching and Learning Lab— bajo la copresidencia de Eric Klopfer y Sam Madden, y se plantea como una llamada a la acción, no como un reglamento de uso.

El texto formula ocho principios rectores —humildad, audacia, poner a las personas en el centro, apostar por el...

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