“Inteligencia Artificial en la Educación Superior 2025: Transformaciones Docentes, Herramientas y Buenas Prácticas”
La Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado una guía sobre la implantación de la Inteligencia Artificial en docencia, sosteniendo que la integración de la IA en la docencia no es una opción, sino una realidad inevitable que debe liderarse de forma responsable y sostenible. Plantea las limitaciones, oportunidades y desafíos de que presenta esta nueva herramientas.
La primera limitación fundamental es que estos sistemas no poseen comprensión ni razonamiento en el sentido humano. Aunque generan textos coherentes, lo hacen a partir de patrones estadísticos aprendidos en los datos de entrenamiento. Esto significa que sus respuestas pueden contener errores de hecho, explicaciones imprecisas o interpretaciones engañosas (las famosas alucinaciones) que, en un contexto educativo, pueden inducir a confusión si no son revisadas por el profesorado.
Otro reto importante es la falta de transparencia funcionamiento interno de los modelos, lo que ****limita la confianza y dificulta la explicación pedagógica de cómo y por qué un modelo ha llegado a una conclusión específica. Además, esto puede dar lugar a respuestas que no sean neutrales, y favorezcan ciertas visiones culturales dominantes. Por este motivo, es imprescindible mantener un espíritu crítico y se contextualice y corrija la información proporcionada de los modelos.
Las principales oportunidades identificadas son la capacidad de mejorar múltiples aspectos de este proceso de enseñanza y aprendizaje, permitiendo personalizar el aprendizaje, así como la posibilidad de poder ahorrar tiempo, pudiendo automatizar tareas administrativas o de análisis datos y resultados o tareas tediosas y rutinarias para poder dedicar así más tiempo a labores en las que el docente aporta mucho más valor.
Esta guía también plantea diferentes desafíos como lo rápido que avanza la IA, lo que hace que sea difícil mantenerse al día o el tiempo adicional que hay que dedicar a los riesgos que presentan como el tratamiento de datos.
Establece que un gran problema que deben afrontar los docentes es el plagio de los trabajos, prácticas o tareas que encargan a los estudiantes, o la realización de dichas labores por parte de una Inteligencia Artificial sin prácticamente intervención del estudiante y por lo tanto sin ningún aprendizaje. Por lo que es importante adaptar o replantear estos trabajos, prácticas y tareas de las asignaturas que imparten, priorizando aquellas tareas que promuevan el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad.
El último de los desafíos, que afecta tanto a profesores como alumnos, es el de utilizar la Inteligencia Artificial de forma racional y sin abusar. Por eso establece que es muy importante enseñar esto mismo a los alumnos, a que la conozcan, la integren en su día a día, pero que tengan la madurez suficiente para ver que una tarea que está resolviendo la IA no tiene por qué estar bien.
También se estudian otros desafíos relevantes en diferentes contextos como los éticos, sociales y medioambientales, haciendo referencia a los sesgos y discriminación de datos de estudio, la vulnerabilidad de la propiedad intelectual, la accesibilidad y equidad, la brecha digital, el alto consumo energético de cada búsqueda y las grandes cantidades de agua consumidas en el proceso de uso.
La incorporación de herramientas basadas en Inteligencia Artificial en la educación superior tiene un sinfín de posibilidades, así como un potencial significativo para transformar los procesos de enseñanza y aprendizaje, pero a su vez presenta desafíos importantes que deben ser considerados. Sin embargo, no podemos olvidarnos de que la interacción humana es esencial (quizá el aspecto clave) en la educación.
Más información en: https://innovacioneducativa.upm.es/quincenal/2025/10/informe-ia-2025