¿Qué riesgos existen cuando los estudiantes utilizan IA sin pensamiento crítico?
¿Cómo integrar competencias de alfabetización en IA en tus cursos?
Comprensión tecnológica: reconocer las capacidades y limitaciones de la IA
Interacción efectiva: formular instrucciones y mejorar resultados
Evaluación crítica: verificar información y cuestionar resultados
Uso ético y responsable: establecer criterios para el trabajo académico
Autonomía intelectual: utilizar IA sin sustituir el razonamiento
MyLab + AI Study Tool: inteligencia artificial pensada para el aprendizaje
La alfabetización en IA es el conjunto de conocimientos, habilidades y criterios que permiten comprender, utilizar y evaluar la inteligencia artificial de manera crítica, ética y responsable. Un perfil de egreso competitivo en el mercado laboral actual no solo aprovecha las herramientas digitales, también reconoce sus capacidades y limitaciones, verifica la información que generan y toma decisiones fundamentadas sobre cuándo y cómo utilizarlas. Por ello, se está convirtiendo en una competencia esencial para la formación universitaria (1, 2).
Como docente universitario, seguramente ya te habrás dado cuenta de que tus estudiantes utilizan inteligencia artificial para realizar sus actividades académicas, pero eso no significa que sepan aprovecharla para aprender, incluso, su uso indiscriminado puede estar obstaculizando el desarrollo de habilidades y conocimientos esenciales en su área. Quizá has recibido trabajos bien redactados cuyos “autores” tienen dificultades para explicar sus argumentos, o has observado que algunos estudiantes aceptan irreflexivamente respuestas generadas por IA sin adaptarlas al contexto.
Se ha demostrado que la alfabetización en inteligencia artificial generativa requiere ir más allá del manejo técnico de las herramientas e integrar conocimientos, habilidades de uso, evaluación crítica y consideraciones éticas (3). Es decir, hay una gran diferencia entre permitir que tus alumnos utilicen IA y enseñarles a usarla adecuadamente. Esta diferencia tiene implicaciones importantes en la manera en que diseñas las actividades de tus cursos y los criterios de evaluación.
Saber formular instrucciones, generar textos o resolver dudas mediante inteligencia artificial puede representar una ventaja en el ámbito profesional. Sin embargo, estas habilidades resultan insuficientes si no se acompañan de pensamiento crítico, criterios de verificación y responsabilidad. La alfabetización en IA comprende cuatro dimensiones: conocer y comprender la inteligencia artificial, utilizarla y aplicarla, evaluar sus resultados y reconocer sus implicaciones éticas (1).
Complementando este enfoque, el Marco de competencias para estudiantes en materia de IA de la UNESCO propone una formación centrada en el ser humano, que integra conocimientos tecnológicos, principios éticos y capacidades para comprender, aplicar y crear con inteligencia artificial (2).
Combinando estos marcos de referencia, en términos prácticos, un estudiante alfabetizado en IA debería ser capaz de:
La alfabetización en IA busca formar estudiantes capaces de aprovechar la tecnología para resolver problemas de forma más eficiente, pero sin renunciar a su propio criterio. Esto necesita promoverse de forma intencional en tus cursos.
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Cuando la inteligencia artificial se utiliza sin comprender sus limitaciones, puede generar un sesgo de automatización (confiar excesivamente en los resultados de un sistema automatizado) o una falsa sensación de dominio sobre los contenidos. Una revisión sistemática identificó desafíos alarmantes relacionados con la confiabilidad de los resultados, las consideraciones éticas y el desarrollo de competencias para interactuar críticamente con la IA generativa (4). En tu aula universitaria, estos problemas pueden manifestarse de distintas formas:
Imagina que un estudiante de ingeniería utiliza IA para resolver un problema matemático. La herramienta desglosa un procedimiento correcto y el estudiante entrega la respuesta sin entender cómo llegar a ella por sí mismo y mucho menos en qué contextos aplicar dicho procedimiento.
Entonces, si una actividad puede completarse copiando una respuesta generada por IA, vale la pena revisar su diseño. ¿Qué oportunidades ofrece para que tus estudiantes expliquen procedimientos, justifiquen decisiones o demuestren que comprenden los contenidos?
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La alfabetización en IA no requiere que todos los universitarios aprendan programación o se conviertan en especialistas tecnológicos. Lo que sí podemos identificar y accionar son cinco competencias básicas que necesitamos promover desde el diseño de las asignaturas (1, 2).
Integrar estas competencias no exige rediseñar el plan de estudios desde cero ni sacrificar los contenidos de la materia. El objetivo es identificar qué riesgo pedagógico introduce la IA en cada tarea y contrarrestarlo con un criterio de desempeño observable. La siguiente matriz resume cómo traducir cada dimensión a una evidencia práctica de aprendizaje dentro de tu asignatura:
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Dimensión de alfabetización |
Riesgo en el aula (uso acrítico) |
Criterio de desempeño observable |
Microactividad evaluable para tu asignatura
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1. Comprensión tecnológica |
Falsa sensación de dominio al asumir respuestas sintéticas y convincentes como verdades absolutas. |
Distingue entre fluidez lingüística y precisión conceptual o factual de un modelo de lenguaje. |
Auditoría de fuentes: Comparar una explicación de IA contra la bibliografía base de la materia y documentar omisiones o citas falsas. |
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2. Interacción efectiva |
Consultas superficiales de un solo disparo (single-prompt) que generan respuestas genéricas y poco aplicables. |
Diseña secuencias de instrucciones iterativas basadas en restricciones de rol, contexto académico y formato. |
Laboratorio de prompting: Registrar el historial de refinamiento de instrucciones explicando qué cambio específico mejoró la respuesta. |
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3. Evaluación crítica |
Sesgo de automatización y reproducción pasiva de sesgos ideológicos, metodológicos o alucinaciones. |
Identifica premisas no demostradas, falacias o vacíos contextuales en las respuestas sintéticas. |
Refutación guiada: Entregar un caso resuelto por IA con 3 errores conceptuales sutiles para su identificación y justificación teórica. |
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4. Uso ético y responsable |
Presentación de contenidos automatizados como autoría propia y vulneración de privacidad de datos sensibles. |
Declara con transparencia el nivel de asistencia tecnológica y documenta el propósito específico de su empleo. |
Ficha de transparencia: Adjuntar al entregable un anexo estándar donde el alumno describe herramientas, prompts y criterios de verificación. |
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5. Autonomía intelectual |
Delegación del razonamiento analítico y atrofia de la capacidad de resolución independiente de problemas. |
Transfiere conceptos y defiende conclusiones sin asistencia algorítmica inmediata. |
Defensa de proceso: Evaluación breve en clase donde el estudiante explica verbalmente o resuelve manualmente un problema idéntico. |
Tus estudiantes necesitan comprender qué pueden hacer estas herramientas, cómo generan sus respuestas y por qué sus resultados no siempre son confiables.
¿Cómo desarrollarla? Pídeles que comparen una explicación generada por IA con el contenido de un libro académico e identifiquen errores, diferencias u omisiones. El propósito es que aprendan a distinguir entre una respuesta convincente y una afirmación respaldada por evidencia.
Utilizar IA de manera competente implica saber plantear preguntas, proporcionar contexto y establecer criterios para obtener respuestas útiles.
¿Cómo desarrollarla? Propón que tus estudiantes formulen distintas instrucciones para resolver un mismo problema, comparen los resultados y expliquen qué modificaciones mejoraron la respuesta. Así, la interacción con IA se puede volver un ejercicio de análisis y comunicación, no solamente de generación de contenidos.
Las respuestas generadas por inteligencia artificial provienen de patrones aprendidos durante su entrenamiento y/o de sistemas de búsqueda y recuperación de información, pero pueden contener información incorrecta, desactualizada o sesgada, incluso cuando parecen convincentes. Por ello, es indispensable contrastarlas con fuentes académicas confiables y actualizadas
¿Cómo desarrollarla? Presenta una explicación generada por IA que contenga errores conceptuales o referencias desactualizadas y pide a tus estudiantes que los identifiquen y justifiquen sus correcciones.
Tus estudiantes necesitan reconocer cuándo deben declarar el uso de IA, cómo proteger información sensible y qué prácticas pueden comprometer la integridad académica.
¿Cómo desarrollarla? Define criterios explícitos para cada actividad. Por ejemplo, distingue entre utilizar IA para generar ideas, revisar un texto o elaborar completamente un trabajo. También puedes pedirles que documenten qué herramientas utilizaron, con qué propósito y cómo verificaron los resultados.
La inteligencia artificial puede explicar procedimientos, sugerir argumentos o proponer soluciones. Sin embargo, comprender los contenidos y justificar decisiones sigue siendo responsabilidad del estudiante.
¿Cómo desarrollarla? Después de una actividad apoyada por IA, solicita que resuelvan un problema similar sin asistencia o expliquen oralmente cómo llegaron a sus conclusiones. Esto permite comprobar si la herramienta contribuyó al aprendizaje o simplemente facilitó la entrega de una respuesta.
Como puedes ver, desarrollar la alfabetización en IA no necesariamente requiere crear nuevas asignaturas, sino revisar cómo integras estas competencias en las actividades y evaluaciones de tus cursos. Pero ¿cómo ofrecer experiencias de práctica, retroalimentación y seguimiento sin aumentar considerablemente tu carga de trabajo? Aquí es donde contar con herramientas educativas especializadas puede marcar una diferencia.
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Como docente universitario, probablemente entiendes que no es viable prohibir el uso de la IA en el aula, sencillamente porque también es una herramienta innovadora de la que pueden sacar provecho a lo largo de su carrera profesional. El reto es incorporar la inteligencia artificial sin que sustituya el aprendizaje de procesos que los profesionistas tienen que saber aplicar de manera autónoma, contextual y humana.
Cuando hablamos de actividades estructuradas y mecanismos para comprobar la comprensión, también estamos hablando de herramientas especializadas como MyLab + AI Study Tool, una plataforma integrada que te permite diseñar cursos enteros, basados en los contenidos académicos de alta calidad de Pearson, con actividades de práctica, evaluación y seguimiento, y de la mano de un asistente de IA cuya misión es potenciar el aprendizaje, no sustituirlo.
MyLAB + AI Study Tool de Pearson combina recursos que facilitan la toma de decisiones pedagógicas más claras sobre cuándo utilizar IA, qué actividades proponer y cómo comprobar que tus estudiantes están aprendiendo.
Decide cuándo utilizar IA y cuándo priorizar la práctica independiente
Con el diseño de cursos de MyLab, puedes permitir que tus estudiantes utilicen AI Study Tool para revisar conceptos, aclarar dudas o profundizar en contenidos, y posteriormente pedirles que resuelvan ejercicios relacionados sin ayuda.
Diseña actividades que combinen exploración, aplicación y verificación
Para fortalecer el pensamiento crítico, puedes organizar experiencias de aprendizaje en tres momentos:
Esta secuencia puede adaptarse a diferentes disciplinas y niveles de complejidad y permite que los estudiantes practiquen la evaluación crítica de sus respuestas.
Utiliza la retroalimentación para fortalecer la autonomía
No siempre puedes estar allí para determinar qué tipo de apoyo necesitan tus estudiantes y en qué momento conviene proporcionarlo, pero con las actividades de práctica y la retroalimentación de MyLab, AI Study Tool puede identificar dificultades y ofrecer oportunidades para reforzar contenidos, pero con un enfoque que busca desarrollar autonomía en lugar de generar dependencia.
Muchas instituciones de educación superior ya están desarrollando la alfabetización en IA activamente, revisando qué competencias se incorporan al currículo y cómo se promueven desde las distintas asignaturas. Para ti, como docente, esto significa identificar y justificar qué usos de IA tienen sentido para crear experiencias en las que su uso fortalezca el pensamiento crítico, la comprensión y la autonomía intelectual.
Te invitamos a descubrir MyLab + AI Study Tool y el resto del catálogo de soluciones universitarias de Pearson.
REFERENCIAS
(1) Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
(2) Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. (2025). Marco de competencias para estudiantes en materia de IA. https://doi.org/10.54675/EKCU4552
(3) Park, J. (2025). A systematic literature review of generative artificial intelligence (GenAI) literacy in schools. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, 100487. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100487
(4) Reicho, M., Otrel-Cass, K., Ebner, M., Brünner, B., Freinhofer, D., & Jahic, I. (2026). Generative AI literacy across education and business: Competencies, obstacles, and benefits—a systematic literature review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 23, Article 23. https://doi.org/10.1186/s41239-026-00596-8