Source: The Conversation – (in Spanish) – By Juan José Lorenzo Castiñeiras, Profesor en Ciencias de la Educación, departamento de Pedagogía y Didáctica, área de Didáctica y Organización Escolar, Universidade da Coruña
Imaginemos a una estudiante en la biblioteca preparando un trabajo. Pide a ChatGPT que le explique un concepto y recibe, en segundos, una respuesta clara, ordenada y convincente. Cree que ha encontrado una explicación fiable. Sin embargo, la soltura con la que está escrita no garantiza que sea correcta. ¿Sabe la estudiante cómo se ha producido esa respuesta?
Los modelos de lenguaje generan texto a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento y del contexto con el que interactúan. Pueden ofrecer explicaciones útiles, pero también producir errores con la misma fluidez. Desconocer ese funcionamiento facilita que confundamos una respuesta convincente con conocimiento contrastado. Usar IA con soltura no significa comprenderla.
Cómo se usa IA en el aula
En nuestra reciente investigación hemos podido comprobar que los universitarios usan mucho la IA y están satisfechos de la experiencia. La mayoría destacaba que estas herramientas ahorran tiempo, resultan fáciles de usar, ofrecen respuestas inmediatas y ayudan a comprender contenidos.
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La IA ya formaba parte de la rutina académica del alumnado encuestado a comienzos de 2025. Sin embargo, nuestros resultados más recientes muestran que ese uso habitual coexiste con una formación escasa y que pocos estudiantes declaraban un dominio elevado de estas herramientas.
Familiaridad no implica conocimiento
ChatGPT es la herramienta de IA más utilizada los estudiantes de nuestro estudio, y casi siempre en exclusiva, por ser la aplicación más reconocida. Sin embargo, la mayoría valoraba el conocimiento y dominio de este tipo de chatbots al utilizarlos en niveles medios o inferiores. Son aspectos distintos: uno se refiere a lo que creen saber sobre la IA; el otro, a su capacidad percibida para manejarla. En todo caso, usarla habitualmente no implica conocerla ni dominarla.
Casi todos los alumnos declaraban no haber realizado formación específica. Pero de los que sí, la gran mayoría se había formado fuera de la universidad. Además, dos de cada tres estudiantes afirmaban que las implicaciones éticas de la IA no se habían tratado durante su trayectoria universitaria.
Estos resultados cuestionan la cómoda etiqueta de “nativos digitales”. Haber crecido entre pantallas permite manejar aplicaciones con soltura, pero no enseña por sí solo cómo se producen las respuestas, con qué datos se entrenan los sistemas, por qué pueden inventar información o qué sesgos sociales, raciales y de género pueden reproducir. Incluso, la apariencia de competencia puede ser engañosa para el propio usuario: saber obtener una respuesta no equivale a saber evaluarla.
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Cuando la respuesta suena demasiado bien
El propio alumnado intuía parte del problema. Temían incurrir en plagio, dudaban de la fiabilidad de la información o les preocupaba la integridad académica. Pero reconocer un peligro no significa disponer de estrategias para afrontarlo.
Desconocer cómo funciona la IA puede llevarnos a interpretar mal sus respuestas. Si creemos que funciona como un buscador que recupera información contrastada, podemos aceptar una referencia inventada como si procediera de una publicación real. Si ignoramos que los datos de entrenamiento pueden contener sesgos, podemos tomar una respuesta discriminatoria por una explicación neutral.
También importa comprender qué ocurre con la información que introducimos. Compartir datos personales del alumnado para obtener una actividad adaptada exige conocer las condiciones de privacidad del servicio. Estos riesgos muestran por qué la alfabetización debe ir más allá de aprender a formular peticiones: necesitamos comprender los límites de la herramienta para decidir cómo utilizarla y qué resultados requieren comprobación.
Aprender a usar IA cambia su uso
La respuesta no consiste en prohibir una tecnología ya integrada en la vida académica. Consiste en alfabetizar. Eso supone comprender de forma básica cómo funciona, formular peticiones, verificar resultados, contrastar fuentes, detectar sesgos, proteger los datos y decidir cuándo es mejor no utilizarla.
La evidencia disponible indica que esa formación puede marcar diferencias. Un taller universitario de 90 minutos mejoró la confianza del alumnado, su comprensión de las normas y su capacidad para reconocer usos académicos aceptables. Pero también es necesario formar a los profesores. En otro estudio con 90 futuros docentes, la alfabetización en IA generativa significó mejoras en competencia técnica y ética, evaluación crítica y aplicación creativa.
Por ejemplo, se pueden permitir el uso de herramientas de inteligencia artificial para un trabajo en clase, pero con unas instrucciones muy precisas. En una práctica con estudiantes universitarios de Educación Primaria, pedimos al alumnado que solicite a la IA una rúbrica de evaluación coherente con una situación de aprendizaje previamente diseñada en grupos.
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Primero, deben proporcionarle el contexto, los objetivos, los saberes y los criterios de evaluación; después, examinar críticamente el resultado. No basta con pedirle que haga “una buena rúbrica”, hay que precisar qué aprendizajes se quieren observar.
También conviene desconfiar de expresiones como “adecuado” o “correcto” y de verbos difíciles de observar, como “comprende” o “piensa”. Contrastar la respuesta con el currículo oficial y comprobar si los criterios son relevantes, los descriptores, observables y los niveles, realmente progresivos permite detectar errores antes de trasladar la propuesta al aula.
Alfabetizacion en IA, una prioridad mundial
La UNESCO reúne estas capacidades en un marco competencial que sitúa en el centro la autonomía y el juicio humano. La universidad, por tanto, no puede limitarse a publicar normas sobre plagio ni presumir competencias digitales. Debe integrar la alfabetización en IA en las asignaturas, aplicarla a problemas reales de cada profesión y evaluar el proceso seguido, no solo el producto final.
Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.
– ref. Usar la IA sin entenderla: ¿qué consecuencias tiene para los estudiantes? – https://theconversation.com/usar-la-ia-sin-entenderla-que-consecuencias-tiene-para-los-estudiantes-292796