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“La IA generativa aporta más valor cuando se usa como apoyo pedagógico, no como sustituto del docente”

Ismael Sanz es director de Educación de Funcas, una entidad dedicada a la investigación económica y social y a su divulgación, con el objetivo de acercar la evidencia académica a los debates y a la toma de decisiones del mundo real.

Fuente:https://cognicion.com.mx/la-ia-generativa-aporta-mas-valor-cuando-se-usa-como-apoyo-pedagogico-no-como-sustituto-del-docente/

Ismael Sanz es director de Educación de Funcas, una entidad dedicada a la investigación económica y social ya su divulgación, con el objetivo de acercar la evidencia académica a los debates ya la toma de decisiones del mundo real.
Recientemente ha coordinado el estudio IA en el sistema educativo , publicado por Funcas, en el que también firma el artículo Ventajas y desventajas de la IA en la educación: el caso de los tutores individualizados guiados por la IA .
Además, forma parte de un grupo de investigación sobre IA y educación junto a Almudena Sevilla (London School of Economics), Pilar Cuevas-Ruiz (Universidad de Sevilla) y Luz Rello (IE University). Con este equipo ha publicado el artículo Bridging Literacy Gaps: The Impact of AI-Driven Customized Learning on Reading Skills and Educational Equity , difundido por el Annenberg Institute for School Reform (Brown University).
Sanz es doctor en Economía Aplicada por la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad Complutense de Madrid (UCM). Es profesor titular del Departamento de Economía Aplicada I de la Universidad Rey Juan Carlos y Visiting Senior Fellow de la London School of Economics (LSE).
En el ámbito institucional, ha sido director general de Innovación, Becas y Ayudas de la Consejería de Educación de la Comunidad de Madrid (2015-2019), director del Instituto Nacional de Evaluación Educativa (INEE) del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (2012-2015) y presidente del Grupo de Desarrollo Estratégico de PISA (OCDE) (2014-2015).
1. ¿ En qué usos cree que la IA generativa aporta más valor a centros y profesionales de la educación?
La IA generativa aporta más valor cuando se utiliza como una herramienta de apoyo pedagógico, no como un sustituto del docente. En mi opinión, hay tres ámbitos especialmente prometedores.

Primero, la personalización del aprendizaje, a través de tutores o asistentes que adaptan explicaciones, ejemplos y ritmo al nivel real del alumno. La muestra evidencia que este tipo de apoyo individualizado es especialmente eficaz para estudiantes con mayores dificultades, algo muy difícil de lograr en aulas numerosas.

Segundo, la retroalimentación inmediata y específica, tanto para el alumno como para el profesorado. La IA puede analizar respuestas, detectar errores frecuentes y sugerir mejoras de forma rápida, lo que permite intervenir antes de que se consoliden lagunas de aprendizaje.

Y tercero, la reducción de la carga administrativa y repetitiva del profesorado, liberando tiempo para tareas de mayor valor añadido: acompañar, motivar, observar y orientar mejor a los estudiantes.

2. ¿Qué indicadores le parecen más útiles para evaluar el impacto de la IA generativa en la educación?

Es fundamental ir más allá del entusiasmo inicial y medir resultados con rigor. Los indicadores más útiles dependen del objetivo, pero destacarían cuatro tipos.

En primer lugar, medidas directas de aprendizaje, como progresos en pruebas estandarizadas o indicadores de dominio de competencias concretas. En nuestros estudios vemos, por ejemplo, mejoras acumulativas en lectura asociadas al uso de herramientas de aprendizaje asistido por IA.
En segundo lugar, indicadores de equidad, es decir, si la IA beneficia especialmente al alumno con peor punto de partida o reduce brechas socioeconómicas. Este es un criterio clave desde el punto de vista de política educativa.
En tercer lugar, patrones de uso y compromiso, porque no basta con que la herramienta esté disponible: importa cómo, cuánto y para qué se utiliza.
Y, finalmente, indicadores cualitativos, como cambios en la confianza del alumno, su autonomía o la percepción del profesorado sobre la utilidad real de la herramienta.

“La clave es que la IA sea un apoyo para pensar mejor, no un atajo para pensar menos”.

3. En el caso del alumno, ¿en qué usos la IA generativa puede apoyar mejor el aprendizaje y qué evidencias tenemos hasta ahora sobre su impacto?

La evidencia más sólida apunta a los usos de la IA como tutor individualizado, especialmente en materias instrumentales como lectura o matemáticas. Cuando la IA está diseñada con criterios pedagógicos claros -por ejemplo, ofreciendo pistas en lugar de respuestas cerradas- puede mejorar el aprendizaje de forma significativa.

En trabajos recientes hemos observado que cada sesión adicional en programas de aprendizaje personalizado basados en IA se traduce en avances medibles en competencias lectoras, con efectos especialmente relevantes en alumnado más joven o con mayores dificultades.

También hay evidencia de que la IA puede apoyar el aprendizaje autónomo, ayudando a practicar, consolidar contenidos y recibir retroalimentación inmediata fuera del aula.

Eso sí, los resultados dependen mucho del diseño: cuando la IA se limita a “dar la respuesta”, puede generar dependencia y reducir el esfuerzo cognitivo. Cuando actúa como un buen tutor —guiando, preguntando y adaptándose. los efectos son claramente positivos.

4. ¿Qué competencias debería adquirir el alumno para usar la IA generativa de forma responsable? ¿Cómo se pueden trabajar en el aula y en casa?

El uso responsable de la IA en la educación exige un conjunto de competencias transversales. Entre las más importantes están:

La capacidad de verificar información.
Distinguir entre ayuda y sustitución del esfuerzo propio
Argumentar con criterio
Citar fuentes
Proteger los datos personales.

Estas competencias no se adquieren con una asignatura aislada, sino integrándolas en tareas reales. Por ejemplo, pida al alumno que use la IA para generar un primer borrador y luego justifique qué ha modificado y por qué, o contrastar respuestas de la IA con fuentes confiables.

En casa, las familias pueden acompañar este proceso fomentando un uso reflexivo, no automático: preguntar “¿por qué crees que la IA te da esta respuesta?” o “¿cómo lo explicarías tú?”. La clave es que la IA sea un apoyo para pensar mejor, no un atajo para pensar menos.
“Hay evidencia de que la IA puede apoyar el aprendizaje autónomo fuera del aula”. 5. En el caso del profesorado, ¿qué formación y competencias consideran prioritarias para integrar la IA generativa con criterio y responsabilidad?

La formación del profesorado en IA es probablemente el factor más decisivo. No se trata de que el docente sea un experto técnico, sino de que adquiera criterio pedagógico para decidir cuándo y cómo usar la IA.

Es prioritario formar en tres dimensiones:

Primero, uso didáctico, es decir, cómo integrar la IA en actividades concretas alineadas con el currículo.
Segundo, dimensión ética y de protección de datos, especialmente relevante cuando se trabaja con menores.
Y tercero, interpretación de datos, para entender la información que generan estas herramientas y utilizarla para ajustar la enseñanza.

La muestra evidencia que las herramientas tecnológicas funcionan mucho mejor cuando el profesorado recibe acompañamiento y apoyo, no solo formación inicial.

6
. ¿Cómo evitar que la adopción de la IA generativa agraves desigualdades educativas ya existentes?

Este es uno de los grandes riesgos, pero también una gran oportunidad. La IA puede reducir desigualdades si se integra desde el sistema educativo, y no se deja únicamente al mercado o al uso individual.

Para evitar brechas, es clave garantizar el acceso universal a herramientas de calidad, priorizando centros y alumnado en contextos vulnerables.

También es fundamental que la IA se use dentro del horario escolar, no solo como complemento extraescolar, porque ahí es donde se llega a todo el alumno.

Nuestros resultados muestran que las herramientas de aprendizaje personalizadas basadas en IA tienen efectos positivos especialmente en estudiantes con peor punto de partida, siempre que estén bien diseñados. El diseño pedagógico y la gobernanza son importantes tanto como la tecnología.

“ La IA puede reducir desigualdades si se integra desde el sistema educativo”.
7. ¿Cuáles son los principales riesgos de la IA generativa en la educación y qué medidas ayudan a mitigarlos?

Entre los principales riesgos destacaría tres.

La delegación excesiva del esfuerzo cognitivo, cuando el alumno se limita a pedir respuestas sin comprender. Esto se mitiga diseñando usos que fomentan el razonamiento y no la copia-pega.
El sesgo y la desinformación, inherentes a algunos modelos. Aquí es clave enseñar a contrastar y no asumir que la IA es una fuente infalible.
La dependencia tecnológica, tanto del alumno como de los centros. Para evitarla, la IA debe verse como una herramienta complementaria, integrada en una estrategia educativa más amplia, y no como una solución mágica.

8. ¿Qué buenas prácticas o evidencias pueden compartir sobre usos de la IA generativa que mejoren realmente la enseñanza-aprendizaje?

Las mejores prácticas comparten varios rasgos comunes. Funcionan bien los modelos en los que la IA actúa como tutor guiado, ofreciendo pistas, ejemplos y preguntas, en lugar de soluciones completas.

También son especialmente eficaces los enfoques híbridos, que combinan IA con supervisión y criterio docente. La tecnología amplifica la capacidad del profesor, no la reemplaza.

Finalmente, la evidencia muestra que la integración gradual, evaluada y ajustada, con pilotos bien diseñados y evaluación rigurosa, es mucho más eficaz que las implantaciones rápidas y poco reflexivas. Cuando la IA se pone al servicio de un objetivo pedagógico claro, los resultados pueden ser muy positivos.

“La IA generativa aporta más valor cuando se usa como apoyo pedagógico, no como sustituto del docente”

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