Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial

Resumen:

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How much have students’ ordinary learning processes shifted in response to generative AI, and how does that affect their durable learning outcomes? Self-report surveys show little change, while small-scale behavioral studies report widespread AI use without the scale or duration to measure learning consequences. We address both questions using a ten-year panel of 3.2 million ALEKS learning interactions for the time-on-task analysis, complemented by ALEKS PPL placement-assessment data for the proctoring and retention analyses, with a quasi-experimental design exploiting within-curriculum variation in AI susceptibility: text-based word problems transcribable into AI prompts serve as the treated group; graph-based problems...

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Tipo: libro

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial

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: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial

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

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

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: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial

Resumen:

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The increasing use of generative artificial intelligence (AI) in student assessment has led to institutional reliance on detection tools. Unlike plagiarism detection, AI detection relies on unverifiable probabilistic estimates. In this paper, we argue that generative AI detection should not be used in education due to its methodological imperfections, violation of procedural fairness, and unverifiable outputs. Generative AI detectors cannot be tested in real-world conditions where the true origin of a text is unknown. Attempts to validate results through linguistic markers, multiple tools, or comparisons with past work introduce confirmation bias rather than independent verification. Moreover...

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Tipo: informe

Temas: inteligencia artificial

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

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: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial

Resumen:

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GPT detectors frequently misclassify non-native English writing as AI generated, raising concerns about fairness and robustness. Addressing the biases in these detectors is crucial to prevent the marginalization of non-native English speakers in evaluative and educational settings and to create a more equitable digital landscape.

El estudio comparó siete detectores de texto generado por IA con redacciones de estudiantes nativos y no nativos de inglés. Los detectores clasificaron como generadas por máquina más de la mitad de las redacciones del TOEFL escritas por estudiantes no nativos, mientras que acertaron casi siempre con las de estudiantes nativos. La causa es la menor «...

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Tipo: guía

Metodología: propuesta didáctica

Temas: inteligencia artificial

Resumen:

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Guía práctica de Pearson Languages, complementaria de su informe Assessment Evolved, sobre cómo rediseñar la evaluación formativa en la era de la IA generativa. Se dirige al profesorado de lenguas y parte del concepto de integridad del aprendizaje: que el estudiante se implique de verdad en el proceso en lugar de delegar el pensamiento en un modelo de lenguaje. Distingue cuatro perfiles de docente ante la IA —staunch traditionalists, cautious explorers, protective skeptics y proactive innovators—.

Presenta tres marcos...

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