Boletín

Desde que el uso de la IA generativa se generalizó e irrumpió, como en tantas otras esferas, también en la vida académica, los docentes convivimos con una doble sensación: interés por incorporar estas herramientas en la enseñanza y, al mismo tiempo, inquietud ante su uso (y abuso) en trabajos y actividades. Las herramientas de detección ayudan, sí, pero solo hasta cierto punto. Lo decisivo no es perseguir –la cuestión no es si el estudiantado usa IA generativa– sino acompañar en el proceso de cómo lo hace y qué aprende.

A lo largo de los encuentros de innovación docente se suman las comunicaciones sobre esta temática y, en su mayoría, convergen en un mismo diagnóstico: prohibir no funciona, integrar con criterios claros sí. La IA puede dinamizar el aprendizaje, incrementar la motivación e impulsar la preparación autónoma. Nos hemos aventurado a buscar respuestas en algunas comunicaciones de las últimas Jornadas de Innovación Docente (JID25) de nuestra universidad y de congresos y jornadas de otras universidades, así como en proyectos y grupos de innovación docente, y hemos encontrado algunas ideas que vertebran un cierto consenso.

En primer lugar, encontramos la necesidad de despertar el saber evaluar lo que produce la IA generativa. En las JID25, Francisco Javier Pérez Blanco, Juan Manuel Vara, Cristian Gómez Macías y David Granada presentaron una experiencia docente con la que plantean a los alumnos un ejercicio de reflexión sobre la capacidad de la IA para realizar determinadas tareas. En una asignatura de máster propusieron comparar y puntuar los resultados de una revisión sistemática elaborada manualmente por los propios estudiantes frente a otra generada con modelos como Copilot o Gemini. La valoración media fue de 3 sobre 5. “La reflexión más extendida de estos estudiantes fue que si bien estas herramientas pueden ser de mucha ayuda, pueden facilitar en gran medida el trabajo en esta tarea en concreto, al final, como sucede en otras muchas, es imprescindible la supervisión humana", señaló Francisco Javier Pérez Blanco. Estas prácticas docentes que encaminan a los estudiantes a aprender a evaluar los resulltados de la IA están cada vez más extendidas (véanse prácticas como, entre otras muchas, la de Rodríguez-Pallares et al., 2025) y su valor pedagógico en el aula es muy elevado. Cuando el alumnado compara salidas de modelos con su propio trabajo (o con fuentes contrastadas), detecta un patrón estable: respuestas verosímiles pero incompletas, omisiones y errores sutiles. Esa fricción es didáctica: la supervisión humana no es un añadido, es el núcleo del aprendizaje.

En segundo lugar, y en línea con lo anterior, se detecta que las experiencias más sólidas comparten un mismo diseño de estructuras que obligan a pensar: andamiaje de prompts (qué pedir y por qué), análisis crítico de respuestas (qué aceptar, qué corregir, qué justificar), tareas complejas donde la IA es un apoyo, no el atajo (resolver un problema, comparar metodologías, construir un argumento). Es el caso de la actividad diseñada por Andrés Garcés Osado, Luis Fernando Sánchez-Barba Merlo, Marta Navarro Sanz y Carolina Vargas Fernández que compartieron en las JID25, y que parte con una hipótesis de trabajo fundamentada sobre la pregunta: ¿está nuestro estudiantado universitario realmente preparado para un uso crítico de la IA generativa? “En los primeros cursos de grado lo importante no solamente es que sepan utilizar la IA sino que aprendan a pensar con ella y que sean capaces de explotar todo el potencial que nos ofrece”, subrayó Luis Fernando Sánchez-Barba. Todo lo cual conlleva, como compartió María del Mar Alarcón, “la necesidad de reforzar la formación de los docentes, crear rúbricas y establecer protocolos de trazabilidad” para conseguir que la IA deje de ser un fin y se convierta en un medio para razonar mejor.

Finalmente, descubrimos que cuando la IA actúa como un apoyo disponible para ordenar ideas, mejorar el registro o ensayar alternativas, los estudiantes ganan seguridad sin perder criterio, siempre que exista un acompañamiento docente, como nos mostraron en las JID25 Rayco González-Montesino, Stéphanie Papin y Elena López-Burgos. En su experiencia, “la IA no sustituyó a los docentes ni a la enseñanza presencial, sino que la consideraron como un complemento potenciando competencias y actitudes esenciales”, indicó Rayco González-Montesino, “en pocas semanas comprobamos que la IA, bien orientada por el profesorado, puede ser una aliada poderosa para la formación”.

En síntesis, fomentar el pensamiento crítico en el uso de la IA generativa significa mover el foco desde “detectar” a diseñar tareas que requieran juicio: contrastar, corregir, argumentar y tomar decisiones justificadas, para potenciar el camino en el proceso de enseñanza-aprendizaje siempre que la brújula ética, metodológica y disciplinar esté bien orientada.

Te animamos a descubrir todas las comunicaciones compartidas en las JID25 en sus tres sesiones en TV URJC: Primera sesión/Segunda sesión/Tercera sesión. Y en especial las referidas en esta entrada:

• Alarcón, M.-M. (20 de noviembre de 2025). Uso crítico de IA generativa en la formación en Seguridad y Salud en el Trabajo: comparación con investigación jurídica tradicional (URJC, 2023–2025). [Comunicación]. XII Jornadas de Innovación Docente de la URJC. 19 y 20 de noviembre de 2025, Madrid. [tercera sesión de comunicaciones TC 00:28:25]
• Garcés-Osado, A., Sánchez-Barba Merlo, L.-F., Navarro Sanz, M. & Vargas Fernández, C. (19 de noviembre de 2025). IA generativa en química universitaria: alfabetización digital y percepciones profesionales. [Comunicación]. XII Jornadas de Innovación Docente de la URJC. 19 y 20 de noviembre de 2025, Madrid. [primera sesión de comunicaciones TC 00:03:00]
• González-Montesino, R.-H., Papin, S. & López-Burgos, E. (19 de noviembre de 2025). Cuando la IA entra en clase: lo que opinan las futuras intérpretes de lengua de signos españolas sobre una experiencia de innovación docente. [Comunicación]. XII Jornadas de Innovación Docente de la URJC. 19 y 20 de noviembre de 2025, Madrid. [segunda sesión de comunicaciones TC 00:31:30]
• Pérez Blanco, F.-J., Vara, J.-M., Gómez Macías, C. & Granada, D. (20 de noviembre de 2025). Fomentando el uso crítico de la inteligencia artificial generativa en la educación superior. [Comunicación]. XII Jornadas de Innovación Docente de la URJC. 19 y 20 de noviembre de 2025, Madrid. [tercera sesión de comunicaciones TC 00:02:45]

Además, te invitamos a conocer los proyectos de innovación educativa que abordan esta temática y cuyas memorias están publicadas en la colección Innovación Educativa (dentro de la comunidad Docencia) en la BURJC: buscador. ¡No te los pierdas!