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reconfiguración del rol docente – Parte 2
Enseñanza universitaria e IA generativa. Escenarios
y reconfiguración del rol docente – Parte 2
Entrada publicada en Entrevistas el 15 abril, 2024 por manuo.
Por Alejandro Batista y ChatGPT
En la entrega previa analizamos algunas posibilidades de uso de la IA generativa en diferentes
contextos del proceso de enseñanza-aprendizaje en la universidad. Veamos ahora cuáles son
los principales desafíos que este contexto nos presenta a los docentes.
La reconfiguración del rol docente en el contexto de uso de IA generativa
En el escenario de la transformación educativa impulsada por la IA generativa, el rol de los
docentes se reinventa significativamente, en especial en el ámbito de la evaluación del
aprendizaje. Este cambio no solo modifica las metodologías de enseñanza, sino que también
demanda un nuevo conjunto de habilidades y competencias docentes. La evaluación, que es un
proceso ya de por sí complejo, adquiere ahora nuevas particularidades a partir de la posibilidad
de uso de herramienta de IA generativa por parte de los estudiantes.
Evolución del rol docente en la evaluación

2. Los docentes deben ejercitar aún más su capacidad de diseñar experiencias de aprendizaje que
integren la evaluación como una parte continua del proceso educativo. En este nuevo
paradigma, la evaluación se convierte en una herramienta fundamental para fomentar el
aprendizaje autónomo, la reflexión crítica y el desarrollo de habilidades meta-cognitivas. Los
profesores pueden utilizar la tecnología para obtener datos, identificar patrones, detectar
fortalezas y debilidades, etc., en tiempo real sobre el progreso de los estudiantes, lo que les
permite intervenir de manera oportuna y personalizada para apoyar el aprendizaje
individualizado.
Nuevas habilidades docentes
Diseño de experiencias evaluativas personalizadas: Los docentes necesitan habilidades
para crear experiencias de evaluación que sean significativas para cada estudiante,
considerando sus intereses, necesidades y el contexto de aprendizaje. Esto implica un
conocimiento profundo tanto de la materia como de las herramientas tecnológicas disponibles.
Análisis e interpretación de datos: La capacidad de analizar datos generados por
herramientas de IA para comprender el progreso y las dificultades de los estudiantes es
fundamental. Los docentes deben ser capaces de interpretar esta información para proporcionar
retroalimentación constructiva y dirigir el aprendizaje de manera efectiva.
Desarrollo de habilidades socioemocionales: La evaluación continua facilitada por la IA para
analizar ensayos, detectar errores frecuentes, generar devoluciones personalizadas, entre otros,
permite a los docentes enfocarse más en el desarrollo de las habilidades socioemocionales de
los estudiantes, como la resiliencia, la autoeficacia y la colaboración. Estas habilidades son
cruciales para el éxito en un mundo en constante cambio y se convierten en un componente
esencial de la evaluación.
Fomento del pensamiento crítico y la creatividad: Los docentes deben promover tareas y
proyectos que estimulen el pensamiento crítico y la creatividad. Para ello deben evaluar no solo
el conocimiento técnico, sino también la capacidad de los estudiantes para aplicar este
conocimiento de manera innovadora y efectiva en problemas complejos.
Ética y responsabilidad en el uso de la IA: Una comprensión profunda de las implicaciones
éticas del uso de la IA en la educación es indispensable. Los docentes deben dialogar y
reflexionar junto a sus estudiantes sobre estos aspectos para promover una utilización
consensuada y aceptada de estas herramientas. A su vez, se debe lograr un ambiente confiable
y transparente, pero que al mismo tiempo respete la privacidad de los estudiantes, lo que
supone una guía para el uso responsable de estas tecnologías.
De esta manera, el nuevo rol docente en la era de la IA generativa implica una transición hacia
un enfoque más holístico en la educación, donde la evaluación se integra aún más como una
parte esencial del proceso de aprendizaje continuo. Esto demanda un conjunto ampliado de
habilidades docentes que abarcan desde el diseño pedagógico hasta la ética en el uso de la
tecnología, de modo de preparar a los estudiantes no solo académicamente, sino también en la
identificación y aprovechamiento de la tecnología para los desafíos del futuro.
En conclusión, la integración de la IA generativa en la educación universitaria no solo cambia la
forma en que se enseña y se aprende, sino que impulsa una adecuación del rol habitual de los
profesores hacia una tarea cada vez más ligada a ser facilitadores del conocimiento, mentores y
diseñadores de experiencias de aprendizaje ricas e innovadoras. Este cambio promete preparar
mejor a los estudiantes para el futuro, facilitando la adquisición de habilidades críticas,
adaptabilidad y una actitud abierta hacia el aprendizaje continuo.
Estamos inmersos en un proceso de cambio tan acelerado y profundo que promete convertirse
en la regla, por lo que lo único que no podemos hacer es permanecer indiferentes.
Algunos recursos recomendados para ampliar sobre el tema:

3. Guías de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) España.
● Guía para integrar las tecnologías basadas en inteligencia artificial generativa en los
procesos de enseñanza y aprendizaje. Aquí
● Guía de uso de las herramientas de Inteligencia artificial generativa para el
profesorado. Aquí
● Informe IA en las Universidades: retos y oportunidades, Aquí
● Guía de uso de las herramientas de inteligencia artificial generativa para el
estudiantado. Aquí
Algunas herramientas para experimentar:
● ChatGPT. Su versión gratuita, a la que se puede acceder desde la web o con sus
aplicaciones móviles, puede ser de gran ayuda para el docente, para organizar el
material, crear cuestionarios, generar ejemplos prácticos, rúbricas de evaluación,
resúmenes, etc. Enlace: https://chat.openai.com/
● Otras dos alternativas similares son Gemini de Google. Enlace:
https://gemini.google.com/app y Claude de Antrophic. Link: https://claude.ai/
● Gamma. Excelente plataforma para crear presentaciones a partir de descripción en
texto. Enlace: https://gamma.app/
● Lumen5. Creación de videos cortos a partir de texto. Link: https://lumen5.com/
● Video Highlight. Plataforma de IA que permite obtener un resumen y también la
transcripción completa de un video en Youtube. Link: https://videohighlight.com
● ZeroGPT. Herramienta que permite analizar texto para tener una idea aproximada si
el mismo ha sido generado por un humano o una IA. Link: https://www.zerogpt.com/
Videos recomendados
● Entrevista de Luis Novaresio a Santiago Bilinkis: «Las máquinas van a superarnos
en inteligencia»: https://youtu.be/Iqnu1DULNwI?si=MchWTpE05KCvCNwj
● Video del canal DotCSV “La IA Generativa ¿Plagia a los artistas?” (incluye una muy
buena explicación del funcionamiento de la IAG):
https://youtu.be/ibue3mFBh5c?si=gw-fuHHVJnau7WXP
● Video de la BBC “Las 3 etapas de la IA, en cuál estamos y por qué muchos piensan
que la tercera puede ser fatal”:
https://youtu.be/MgWtYXcUg9Y?si=_EFj75suLpSwcURJ
● Video funcionamiento Prometea IA en el Ministerio Público Fiscal CABA:
https://youtu.be/yXEm8CL5HEg?si=2RgJ3FvsN4rnT3Qs