Análisis de un caso práctico
de un modelo didáctico para el pensamiento crítico con la Inteligencia
Artificial (IA) en educación superior.
Analysis of a Practical Case of a
Didactic Model for Critical Thinking with Artificial Intelligence (AI) in
Higher Education.
Universidad de La Laguna. España.
Miriam González-González
Universidad de La Laguna. España.
Recibido:
2025/06/06 Revisado 2025/10/31 Aceptado: 2025/11/03 Online First: 2026-01-08 Publicado: 2026/05/01
Cómo citar este artículo:
Area-Moreira,
M., & González-Gonzalez, M.C. (2026). Análisis de
un caso práctico de un modelo didáctico para el pensamiento crítico con la
Inteligencia Artificial (IA) en educación superior [Analysis
of a Practical Case of a Didactic Model for Critical Thinking
with Artificial Intelligence
(AI) in Higher Education]. Pixel-Bit, Revista de Medios y Educación, 76, Art. 1. https://doi.org/10.12795/pixelbit.116639
RESUMEN
Este artículo presenta un
modelo didáctico para facilitar el desarrollo de la competencia crítica en
estudiantes universitarios mediante el uso de herramientas de chatbot de inteligencia artificial generativa (IAG). Se
fundamenta teóricamente en las definiciones contemporáneas del pensamiento
crítico, su proceso de aprendizaje y las estrategias didácticas efectivas. El
modelo está configurado por seis dimensiones que tienen que desarrollar los
estudiantes en la cumplimentación de tareas de aprendizaje apoyadas por la IA:
Interrogación, Comparación, Diálogo crítico, Verificación, Reelaboración
personal y Reflexión. Se presenta la ejemplificación de su puesta en práctica
en un caso desarrollado en la Universidad de La Laguna (España). Para ello se
describe la tarea de aprendizaje planteada y su análisis se apoya en la opinión
del alumnado participante recogida a través de un cuestionario de preguntas
cerradas y abiertas. Se concluye que el modelo propuesto ofrece una guía
estructurada para el uso crítico de la IA por los estudiantes en la ejecución
de tareas de aprendizaje y se sugiere obtener mayores evidencias empíricas de
su funcionamiento implementándolo en nuevos contextos universitarios.
ABSTRACT
This article presents a
didactic model to facilitate the development of critical competence in
university students through the use of generative artificial intelligence (GAI)
chatbot tools. It is theoretically based on contemporary definitions of critical
thinking, its learning process and effective teaching strategies. The model is
configured by six dimensions that students have to develop in the completion of
AI-supported learning tasks: Interrogation, Comparison, Critical Dialogue,
Verification, Personal Re-elaboration and Reflection. An example of its
implementation is presented in a case developed at the University of La Laguna
(Spain). For its analysis, the proposed learning tasks are described and data
on the opinion of the participating students was collected through a
questionnaire of closed and open questions. It is concluded that the proposed
model offers a structured guide for the critical use of AI by students in the
execution of learning tasks and it is suggested to obtain further empirical evidence
of its performance by implementing it in new university contexts.
PALABRAS CLAVES· KEYWORDS
Tecnología educativa;
Inteligencia Artificial; Enseñanza Superior; Pensamiento Crítico; Modelo
Didáctico.
Educational Technology; Artificial Intelligence;
Higher Education; Critical Thinking; Teaching Model.
1. Introducción
Uno
de los desafíos más relevantes de la educación superior es formar adecuadamente
a sus estudiantes y egresados para desenvolverse profesional y personalmente en
un mundo caracterizado por la complejidad y la rápida evolución tecnológica. En
este contexto, el pensamiento crítico emerge como una competencia clave para
navegar y resolver problemas en este entorno dinámico (Paul & Elder, 2014).
La incorporación de herramientas de IA, especialmente los chatbots
generativos, ofrecen nuevas oportunidades para desarrollar estas habilidades,
permitiendo interacciones personalizadas y accesibles (Holmes, Bialik &
Fadel, 2019).
En
la actualidad ChatGPT y otras herramientas de IA
generativa (IAG) basadas en la interacción en el lenguaje natural humano
(Gemini, Perplexity, Copilot,
Groq, entre otras) se han convertido en un recurso
habitual para abordar tareas y desafíos académicos por los estudiantes y los
docentes (Chiappe, Sanmiguel y Sáez, 2025; Lo, 2023; Raman et al., 2023). Las
mismas tienen la capacidad de generar respuestas similares a la de expertos
humanos imitando los estilos de escritura académica.
Una
de las preocupaciones más recurrentes entre el profesorado universitario
respecto a la Inteligencia Artificial (IA) es el incremento del potencial
plagio y la deshonestidad académica de su alumnado ya que las herramientas
generativas de IA facilitan la elaboración de trabajos sin un esfuerzo
intelectual relevante y significativo. Según una encuesta reciente realizada en
Estados Unidos, el 65% de los docentes manifestó su temor ante el impacto de la
IA en la integridad académica, expresando preocupación sobre cómo estas
herramientas pueden ser utilizadas para generar contenido sin citar
adecuadamente las fuentes, poniendo en riesgo la originalidad de los trabajos
estudiantiles (Hamilton, 2024). De modo similar, el informe de la Fundación CYD
(2025) señala que casi el 90% del alumnado en las universidades españolas
utiliza herramientas de IAG para sus tareas universitarias. Este hecho está
provocando que las universidades comiencen a replantear nuevas políticas
docentes con relación a la utilización de la IA en los procesos de enseñanza y
evaluación en la educación superior para evitar malas praxis (Wilson, 2025).
En
otro trabajo desarrollado por Dwyer and Laird (2024) se indicó que “los
docentes carecen de confianza en su capacidad para discernir entre el contenido
generado por Inteligencia artificial frente al contenido creado por los
estudiantes” (p. 13) lo que está provocando un incremento de uso del software
de antiplagio por el profesorado y el aumento, en
consecuencia, de las medidas disciplinares sobre el alumnado.
Este
fenómeno plantea el desafío docente de repensar sus estrategias pedagógicas
para asegurar que la IA sea utilizada de manera ética y responsable (Kumar et
al. 2023). Las tecnologías de detección de plagio tradicionales, como Turnitin, han demostrado ser útiles en la identificación de
contenido copiado de fuentes humanas. Sin embargo, su capacidad para detectar
texto generado por IA es limitada, lo que agrava la preocupación del
profesorado sobre cómo mantener la equidad y justicia en la evaluación académica
(Hutson, 2024).
Además,
el riesgo de que los estudiantes recurran a la IA para evadir los procesos
fundamentales de investigación y redacción es elevado. Un estudio reciente
señala que, si bien los educadores son conscientes de las ventajas potenciales
de la IA para mejorar el rendimiento académico, muchos temen que su uso sin
restricciones socave el proceso de aprendizaje, impidiendo el desarrollo de
habilidades fundamentales como el análisis crítico y la escritura autónoma (Karkoulian, Sayegh & Sayegh, 2024).
1.1. Enseñar y
aprender a usar de modo crítico la IA Generativa
El
papel del docente universitario, en este contexto de omnipresencia y uso
creciente de las herramientas de la IAG, se enfrenta a un doble reto: por un
lado, debe guiar a los estudiantes en el uso ético y responsable de la IA,
mientras que, por otro, debe mantenerse atento a los riesgos que esta
tecnología puede acarrear en términos de deshonestidad académica. Ante este
dilema, Chan y Tsi (2023) proponen un enfoque
integrador, en el que las tecnologías de IA se utilicen como aliadas en el
proceso de enseñanza y aprendizaje, pero siempre bajo una vigilancia crítica y
pedagógica por parte del profesorado. Suriano et al. (2025) en un estudio
desarrollado con 241 estudiantes universitarios concluyen que la interacción
con herramientas de IA generativa puede ser un recurso valioso para el
desarrollo de las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes. Sin
embargo, destacan la importancia de adoptar un enfoque educativo que fomente la
participación activa y la comprensión profunda para promover el análisis
crítico de la información proporcionada por los chatbots
basados en IA.
El
pensamiento crítico se define como la capacidad de analizar, evaluar y
sintetizar información de manera reflexiva y lógica para tomar decisiones
informadas (Ennis, 2018; Facione, 2015). Asimismo implica no solo habilidades
cognitivas sino también disposiciones afectivas, como la curiosidad y la
apertura mental. En el ámbito educativo, el pensamiento crítico es fundamental
para el desarrollo académico y profesional, permitiendo a los estudiantes
enfrentar y resolver problemas complejos de manera efectiva (Lai, 2011).
En
este sentido, el desarrollo del pensamiento crítico en los estudiantes es una
de las metas educativas sustantivas a cultivar ante el uso de la IA generativa
como ChatGPT (Liang and Wu, 2024). Las habilidades de
pensamiento crítico se conceptualizan como habilidades para "expresar
puntos de vista críticos, considerar perspectivas alternativas, analizar,
evaluar, sintetizar y proporcionar justificaciones" (Liang, 2023)
1.2. La
enseñanza del Pensamiento Crítico. Tareas Didácticas con IA
El desarrollo del
pensamiento crítico es un proceso continuo que requiere tanto la adquisición de
habilidades cognitivas como el desarrollo de actitudes disposicionales
(Halpern, 2019). El aprendizaje efectivo del pensamiento crítico implica la
integración de la teoría con la práctica, fomentando un entorno que estimule la
reflexión y el cuestionamiento constante. Además, el aprendizaje autorregulado,
donde los estudiantes gestionan activamente su propio aprendizaje, es esencial
para consolidar estas habilidades (Zimmerman, 2002).
Tabla 1
Tipos de tareas con IA para
desarrollar el pensamiento crítico en estudiantes (elaboración propia)
|
Tipo
de tarea |
Descripción
|
|
Análisis
Comparativo de Respuestas Generadas por distintas IA |
Esta
tarea consiste en que los estudiantes planteen el mismo prompt
o instrucción a distintas IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, …) y comparar las respuestas entre
las mismas para que valoren puntos de semejanza y diferencia. |
|
Evaluación
Crítica de Contenido Generado por IA |
Consiste
en desarrollar el mismo contenido generado por IA y también desarrollarlo con
fuentes académicas tradicionales (libros, enciclopedias, web). Los
estudiantes deben investigar un tema académico utilizando tanto herramientas
de IA como recursos académicos convencionales, y luego evaluar las
diferencias en profundidad, rigor y veracidad. |
|
Desarrollo
de Proyectos de Investigación Guiados por IA |
En
este caso, los estudiantes pueden utilizar herramientas de IA para recopilar
datos, analizar información y generar hipótesis. La IA puede ayudarles a
organizar la información y a proponer líneas de investigación, pero los
estudiantes son responsables de tomar decisiones sobre el enfoque del
proyecto y las conclusiones a las que llegan. |
|
Creación
de Contenidos Interactivos con Herramientas de IA |
Los
estudiantes pueden utilizar herramientas diversas de IA para diseñar
simulaciones, infografías, mapas conceptuales o juegos que expliquen un
concepto científico o histórico. Estos contenidos interactivos pueden ser
utilizados en futuras clases, lo que fomenta una mayor participación y
compromiso con el aprendizaje. |
|
Análisis
de los productos de generados por distintos grupos de estudiantes trabajando
en torno a un mismo tópico o tema |
Se
trata de que distintos grupos de alumnos desarrollen un trabajo o estudio
sobre un mismo tema o problema empleando la misma IA realizando luego puesta
en común para analizar sus puntos de coincidencia y diferencia. |
|
Verificación
o comprobación de los datos o respuestas aportados por una IA |
Con
esta tarea se persigue que el alumnado compruebe y verifique si los datos
aportados por una IA son correctos o bien están inventados. Para ello se
puede recurrir bien a las fuentes clásicas de información como los libros, o
a la consulta en recursos web acreditados. |
|
Comparación
del contenido sobre un mismo tópico entre lo producido por la IA y por un
artículo o libro académico |
Se
podría pedir a los estudiantes que comparen un libro o artículo académico con
la respuesta generada por IA sobre el mismo tema. Deben evaluar la
profundidad del análisis, los contenidos abordados, la precisión de los datos
y el nivel de complejidad de las argumentaciones en ambas respuestas. |
Las
actividades mediadas por IA pueden ser diseñadas para fomentar estas
habilidades, ofreciendo a los estudiantes oportunidades para interactuar con la
información de manera activa y reflexiva. En la tabla 1 se ofrecen algunos
ejemplos de actividades o tareas que favorecen el desarrollo del pensamiento
crítico de los estudiantes utilizando la IA.La
inteligencia artificial, y en particular los chatbots,
ofrecen herramientas innovadoras para personalizar y enriquecer el proceso de
aprendizaje (Luckin et al., 2018). Estos sistemas
pueden proporcionar retroalimentación inmediata, adaptarse a las necesidades
individuales de los estudiantes y simular interacciones que promuevan el
pensamiento crítico (Zawacki-Richter et al., 2019). Sin embargo, su efectividad
depende de una integración pedagógica adecuada que vaya más allá del simple uso
de la tecnología, incorporando estrategias que promuevan el análisis, la
evaluación y la síntesis de información (Chen, Chen & Lin, 2020).
1.3. Un modelo
didáctico para desarrollar el pensamiento crítico con la IA
En
un reciente trabajo (Area-Moreira, 2025) hemos formalizado un modelo didáctico
específicamente creado para la planificación y evaluación de tareas de
aprendizaje destinadas a que el alumnado desarrolle el pensamiento crítico con
la IA Generativa. Dicho modelo está configurado por seis dimensiones:
Interrogación, Comparación, Diálogo crítico, Verificación, Reelaboración
personal y Reflexión (Ver Figura 1). El mismo ya ha sido probado previamente en
el marco de asignaturas universitarias proporcionando una estructura
sistemática para guiar al profesorado en la planificación, implementación
práctica y evaluación de las tareas y procesos de aprendizaje que desarrollen
sus estudiantes empleando de modo crítico y autónomo las herramientas de la IA.
También ayuda al alumnado a orientar su aprendizaje apoyado en las
potencialidades de la IAG, facilitando procesos de análisis y reflexión.
Figura 1
Dimensiones del modelo
didáctico de pensamiento crítico con IA
Fuente:
elaboración propia.
1.3.1.
Interrogación: Formulación de preguntas e instrucciones
El
primer paso en el proceso de aprendizaje crítico con IA es enseñar a los
estudiantes a formular preguntas y a construir instrucciones o "prompts" adecuadas para interactuar con las máquinas.
En esta fase, el objetivo es que los estudiantes comprendan la importancia de
una correcta formulación de preguntas, dado que la calidad de las respuestas
generadas por la IA depende directamente de la precisión y claridad de las
instrucciones que reciben. Implica saber elaborar instrucciones o prompts adecuados para obtener información precisa,
relevante y enriquecedora, aprovechando plenamente el potencial de las
herramientas de IA.
1.3.2.
Aplicación comparada: Contraste de fuentes
Una
vez formuladas las preguntas, se procede a aplicar las instrucciones en
distintas herramientas de IA (por ejemplo, ChatGPT,
Gemini, Copilot, Perplexity,
entre otras) y a comparar las respuestas obtenidas. Esta fase busca que los
estudiantes sean conscientes de las diferencias entre los algoritmos y cómo
cada herramienta puede generar respuestas con distintos grados de precisión y
relevancia. Persigue que los estudiantes sean conscientes y analicen la
validez, coherencia y veracidad de la información procedente de diversas
fuentes. Facilita la comparación sistemática de respuestas procedentes de
distintas herramientas de IA y fuentes externas, favoreciendo la detección de
sesgos, errores o limitaciones.
1.3.3. Diálogo
Crítico: Interacción dialógica
El
diálogo con la IA es esencial para fomentar un proceso de aprendizaje
interactivo. En esta fase, los estudiantes deben refinar y reformular sus
preguntas en función de las respuestas obtenidas por la IA, lo que les
permitirá identificar posibles lagunas en la información y mejorar su capacidad
para realizar preguntas más específicas y enfocadas. Propicia la interacción
entre humano y máquina, estableciendo conversaciones iterativas en las que el
estudiante cuestiona, aclara, redefine o profundiza mediante sucesivas
consultas con estas herramientas.
1.3.4.
Verificación de datos: Comprobación y validación
La
fase de comprobación es una de las más importantes, ya que permite a los
estudiantes verificar si la información proporcionada por la IA es precisa. Se
pretende que los estudiantes no confíen acríticamente en las respuestas
inmediatas de las IA, sino que consulten otras fuentes impresas y digitales
confiables, de manera que puedan contrastar la información generada por la IA
con el conocimiento existente, identificando posibles errores, sesgos o
inexactitudes. Enfatiza la importancia de verificar datos e informaciones
mediante procesos sistemáticos y críticos para asegurar validez.
1.3.5.
Reelaboración personal: Construcción del conocimiento
En
esta fase, los estudiantes deben reelaborar las respuestas proporcionadas por
la IA utilizando sus propias palabras y discurso. El objetivo es que los
alumnos transformen la información generada por la máquina en una producción
intelectual propia, promoviendo así el desarrollo del pensamiento crítico y la
autonomía en el proceso de aprendizaje. Se pretende que los estudiantes
elaboren un discurso propio y original (sea textual, icónico, audiovisual) a
partir de las informaciones y respuestas dadas por las IA. Facilita al
estudiante una base inicial que debe reelaborar, reinterpretar y personalizar
activamente, integrando información automatizada en un discurso propio,
original y crítico.
1.3.6.
Reflexión: Desarrollo de la metacognición
Finalmente,
los estudiantes deben reflexionar sobre el proceso de interacción con la IA,
identificando tanto las potencialidades como las limitaciones de estas
herramientas. En esta fase se les invita a evaluar cómo la IA les ha ayudado en
su aprendizaje, pero también a señalar los riesgos de una dependencia excesiva
de estas tecnologías. Fomenta la reflexión sobre los procesos cognitivos y
estrategias empleadas para resolver problemas y construir conocimiento. Anima
al estudiante a analizar y valorar críticamente cómo las herramientas de IA
contribuyen o limitan el desarrollo de su pensamiento, permitiendo identificar
fortalezas, sesgos o vacíos en la interacción humano-máquina.
2. Metodología
El caso práctico que se
presenta a continuación fue desarrollado en la Universidad de La Laguna durante
el curso académico 2023-2024 en el contexto de la asignatura de “Las
Tecnologías de la Información y la Comunicación en la Educación”, perteneciente
al tercer curso del Grado de Maestro en Educación Primaria. La experiencia se
desarrolló en el marco de un proyecto de innovación
educativa denominado Enseñanza Híbrida y Flexible (Hyflex) apoyada con herramientas de
inteligencia Artificial aprobado por el Vicerrectorado de Innovación
Docente y Calidad de dicha universidad. El objetivo principal del
proyecto era ofrecer al alumnado flexibilidad en la elección de itinerarios de
aprendizaje para cursar la asignatura, así como facilitar y apoyar el uso de
las herramientas de Inteligencia Artificial para la cumplimentación de las
tareas por parte del alumnado.
2.1. Implementación didáctica: La tarea
de aprendizaje solicitada con la IA
La actividad didáctica
propuesta consistió en el desarrollo de un informe o ensayo conceptual en torno
a un tema/problema relevante de la asignatura (como son Flipped
Classroom, Gamificación, Robótica educativa,
enseñanza híbrida, recursos didácticos digitales, competencia digital, elearning, entre otros). Se les indicó que este tema
tendría que abordar los siguientes contenidos o apartados:
-
Una síntesis
de los conceptos claves sobre el tema
-
Sus aspectos
positivos y negativos en formato tabla
- Ejemplos y casos prácticos
- Recomendaciones para el docente
-
Bibliografía
y enlaces de interés en internet.
Se les propuso a los
estudiantes que para la preparación de los contenidos de dicho ensayo éstos
tendrían que construir o plantear un prompt o
instrucción para a formular a la IA. Asimismo, se les indicó que debieran
aplicar ese mismo promt en tres herramientas de IA
diferentes (Chat GPT, Gemini y Perplexity) y,
seguidamente, comparar, verificar y valorar las respuestas ofrecidas siguiendo
el proceso del modelo teórico de uso crítico de la IA descrito en apartados
anteriores.
Finalmente se solicitó
al alumnado que redactase el informe de dicho ensayo e incluyera los prompts elaborados, las respuestas dadas por las distintas
IA, el análisis comparativo entre las mismas. El trabajo debía finalizar con un
apartado donde se realizara una valoración y unas conclusiones sobre la
experiencia y proceso realizado de consulta a la IA. (veáse las figura 2
con las consignas o indicaciones didácticas para cumplimentar la tarea que se
plantearon a los estudiantes en el aula virtual de la asignatura).
Figura 2
Consigna de la tarea
académica a desarrollar con la IA
Fuente:
elaboración propia.
2.2. Objetivos y metodología del
análisis del caso práctico
Los propósitos de este
análisis fueron:
-
Identificar
las visiones que realizan los estudiantes sobre el potencial educativo de la IA
en cuanto futuros docentes.
-
Conocer su
valoración de la tarea de aprendizaje desarrollada con la IA.
La metodología
consistió en un estudio exploratorio en torno a las subjetividades de los
estudiantes donde se recogieron sus opiniones mediante un cuestionario de
preguntas cerradas y otras abiertas. Dicho instrumento fue de elaboración
propia de los investigadores y se aplicó al finalizar la asignatura a través
del aula virtual de la misma.
La muestra de la investigación estuvo conformada por 75 estudiantes del Grado de Maestro en Educación Primaria de la Universidad de La Laguna. Para este estudio se añadieron tres preguntas específicas sobre valoración y opinión del uso de la IA configuradas por dos preguntas cerradas (de selección entre varias opciones); y por una pregunta abierta (donde el estudiantado debía expresar su opinión, valoración y reflexión). Concretamente, se presentaron las siguientes cuestiones:
-
¿Con qué
afirmaciones sobre la utilidad de la IA en la educación estás de acuerdo?
puedes marcar varias respuestas
-
Valora el
grado de satisfacción con la experiencia de la tarea de uso de las tres IAs (ChatGPT, Gemini, Perplexity) en
esta asignatura
-
Desde tu
punto de vista, ¿cuáles son las potencialidades y los aspectos negativos del
uso de la IA en la enseñanza y el aprendizaje?
En base a esto, se
procedió a cargar la información a una base de datos en la herramienta de Microsoft
Excel, permitiendo así analizar las respuestas de selección; y categorizar y
codificar las de redacción. Para estas últimas, se volcaron las respuestas del
alumnado en una hoja de excel y, a través del
análisis, se establecieron de forma deductiva los indicadores temáticos más
destacables en cada una de las respuestas, lo que permitió realizar una
organizar los resultados en base a esos indicadores y una interpretación de la
información obtenida.
3. Análisis y
resultados
La encuesta final evidenció que el
alumnado son conscientes de la utilidad potencial de la IA tanto para las
actividades docentes (como preparar planificaciones, evaluaciones, recursos, …)
como para el alumnado en la cumplimentación de las actividades de aprendizaje
(búsqueda de información, elaboración de trabajos, …). En consecuencia también
considera que debe impulsarse el uso didáctico de las herramientas de
Inteligencia Artificial en la enseñanza universitaria y manifiesta su interés
por profundizar y aprender, aún más, sobre el uso de estas herramientas para su
aplicación en la etapa de Educación Primaria (véase figura 3).
Figura 3
Opiniones
del alumnado sobre la utilidad de la IA en la educación
Fuente:
elaboración propia.
Por otra parte (véase figura 4), la
gran mayoría del alumnado valoró positivamente la experiencia de
cumplimentación de la tarea de aprendizaje propuesta apoyándose en la
utilización comparativa de distintas herramientas de IA. Muy pocos estudiantes
la consideraron indiferente, y de forma anecdótica, solo un estudiante señaló
que no la misma no le gustó y le resultó complicada.
Figura 4
Grado de satisfacción del alumnado con la tarea de uso
de las IAs
Fuente:
elaboración propia.
Con relación al análisis cualitativo
de las respuestas dadas por el alumnado a las preguntas abiertas del
cuestionario se ha constatado que uno de los aspectos positivos de las
herramientas de IA que destacan es el acceso rápido a la información, valorando
positivamente la capacidad que tienen las herramientas de Inteligencia
Artificial para acceder de manera rápida y eficiente a información de interés.
“Desde mí punto de vista, las
potencialidades del uso de la IA en la enseñanza y el aprendizaje es que
proporcionarte información de forma más inmediata y rápida.”
“Simplifica mucho el proceso de búsqueda de
información”
“Puede ayudar a servir como punto de
partida de trabajos de investigaciones y ayudan a reunir y contrastar una gran
cantidad de información con mucha sencillez”
Este acceso rápido y eficiente a la
información genera a su vez un ahorro en el tiempo de trabajo, siendo este otro
aspecto que el alumnado ha valorado muy
positivamente. Como aspecto destacable
se menciona la optimización de tiempo de trabajo que se produce cuando se hace
uso de este tipo de herramientas. Esta
optimización en el tiempo de trabajo se ve reflejada en el procesamiento, por parte
de la IA, de tareas mecánicas como pueden ser la realización de esquemas, la
planificación de actividades, el diseño de instrumentos de evaluación, etc. Es
decir, un gran número de que facilitan y liberan el tiempo de trabajo del
docente o el alumnado para dar espacio a aspectos más importantes o destacables
del proceso de enseñanza-aprendizaje.
“Las potencialidades son que nos
pueden ahorrar mucho trabajo a la hora de crear”
“Los positivos son bastantes, ya que
ayudan a minimizar el tiempo de trabajo y puedes apoyarte en ellas para sacar
tus propias ideas y conclusiones”
“Las potencialidades es que podemos
ahorrar tiempo de trabajo al alumnado en aspectos que no aportan tanto
aprendizaje con el uso de las IA y centrarnos más en aquellos aspectos y
competencias fundamentales que el alumnado debe desarrollar”
“Para planificar, organizar
información o crear imágenes puede estar bien.”
Por otro lado, gran parte del
alumnado menciona la capacidad que tienen las herramientas de Inteligencia
Artificial para la personalización del aprendizaje, abogando así por una
perspectiva del Diseño Universal para el Aprendizaje. Como mencionan varios encuestados,
las herramientas de inteligencia artificial podrían servir como potentes
instrumentos para la accesibilidad y la personificación de los procesos de
enseñanza-aprendizaje, favoreciendo así un aprendizaje individualizado y
adaptado a las necesidades del estudiantado.
“La IA permite crear un aprendizaje
individualizado adaptado a las necesidades del alumno.”
“Por un lado, puede personalizar el
aprendizaje para adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes”
“los recursos IA permiten adaptar las
actividades a las necesidades del alumno”
Asímismo, el alumnado también señaló
que las herramientas de inteligencia artificial se convierten en aliadas a la
hora de desarrollar procesos de enseñanza-aprendizaje, ofreciendo la
posibilidad de agilizar procedimientos como la retroalimentación o el acceso a
recursos didácticos para ampliar conocimientos. Como bien indican, la IA es
capaz de proporcionar respuestas de manera rápida y eficaz, permitiendo
corregir errores al instante o ofrecer al alumnado feedback, convirtiéndose así en grandes aliadas para
los procesos de evaluación.
“proporcionar retroalimentación
instantánea, mejorar la eficiencia en la evaluación y facilitar el acceso a
recursos educativos interactivos”
“Permite recopilar, organizar y
proporcionar acceso a una amplia gama de recursos educativos”
Otro de los aspectos destacados en la
encuesta es la fuente de inspiración que suponen las herramientas de
inteligencia artificial. El alumnado ha manifestado que estas herramientas
ayudan a generar ideas, incidiendo en la creatividad que ofrece la IA para
comenzar proyectos o trabajos de clase. No obstante, este aspecto positivo es
mencionado, en ocasiones, como perjudicial, ya que, como indican los
encuestados, puede afectar a la propia creatividad de la persona, dejando en
manos de la IA todo el proceso de imaginación e inspiración.
“Aportación de ideas y creatividad en
la creación de recursos”
“Te ayuda cuando necesitas ideas o te
quedas en blanco, pero hay gente que puede crear su contenido con ella”
“Como potencialidades puedo destacar
la facilidad y ayuda que genera esta herramienta a la hora de darnos una base y
apoyo a la hora de crear contenido educativo”
Con relación a los aspectos negativos
del uso de la IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje el alumnado un gran
número de encuestados coincidieron en que estas herramientas favorecen la
predisposición al plagio o copia de la información por el alumnado de manera
textual sin haber pasado antes por un proceso de revisión, análisis y
contraste.
“El único aspecto negativo que veo,
es que se use para que te hagas los trabajos y plagiar con lo que te escribe la
IA”
“Aspectos negativos la verdad es que
los alumnos harán plagio, no van a contrastar la información e intentarán hacer
todo por ahí”
“Los aspectos negativos que veo son
que el alumnado puede dejar de hacer tareas para copiarse directamente de las
IA.”
El plagio de la información trae
consigo otro punto negativo del uso de estas herramientas inteligencias
artificiales que ha sido mencionado en la encuesta. La información errónea o
incorrecta. En muchas ocasiones, la información que ofrece la IA es utilizada
de manera textual por el alumnado, no dando opción desarrollar un pensamiento
crítico y llevar a cabo procedimientos para el contraste de la información o
los datos que la herramienta ofrece.
“Sin embargo, un aspecto negativo que
destacaría es que esta información, en algunos casos, puede ser incorrecta.”
“Puede ayudar a servir como punto de
partida de trabajos de investigaciones y ayudan a reunir y contrastar una gran
cantidad de información con mucha sencillez, pero es necesario filtrar,
seleccionar y tener cuidado con la información errónea que puede proporcionar a
veces”
Así mismo, al tratarse de
herramientas que se nutren de la interacción entre el humano y la máquina,
surge como aspecto negativo la preocupación por la protección y la privacidad
de los datos del usuario. En la encuesta, se ha dejado patente que esta cuestión
preocupa al alumnado, que ve esto como un problema y un aspecto negativo del
uso de la IA.
“la seguridad del alumnado puede
estar en riesgo debido a la conexión a Internet”
“debido a ese amplio rango de
información se podría hacer un mal uso de las misma con seguridad ninguna”
Es de analizar estos aspectos negativos
que se vinculan con cuestiones más tecnológicas, no obstante, la encuesta,
también ha dejado ver otras cuestiones a tener en cuenta, como aspectos
negativos, que se vinculan más con la parte social y humana de los usuarios.
Como aspecto negativo en este sentido, el alumnado encuestado ha mencionado la
falta de interacción humana que puede traer consigo el uso de estas
herramientas digitales.
“que sustituyan algunos aspectos que sean
fundamentales para el desarrollo personal del alumnado”
“puede llevar a depender demasiado de
la tecnología y reducir la interacción humana”
Así mismo, han aparecido aspectos
como la pérdida de habilidades cognitivas,destacando la creatividad, la
autonomía en el trabajo, falta de razonamiento o el pensamiento crítico.
“no debería hacerse un uso excesivo
por parte del alumnado, ya que estos pueden generar una dependencia, lo que
podría afectar a su capacidad para resolver problemas por su cuenta”
“puede existir una tendencia a que lo haga absolutamente con
las IA sin tener un pensamiento crítico simplemente por el hecho de ser más
rápido y fácil.”
4. Discusión y
conclusiones
El modelo de didáctica
universitaria para el pensamiento crítico aquí presentado pretende ser una guía
coherente y estructurada para integrar el uso pedagógico de la inteligencia
artificial (IA) en contextos universitarios. Los resultados del análisis de
caso evidencian una valoración positiva por parte del alumnado, que reconoce en
este enfoque un apoyo significativo para la realización de tareas académicas
que exigen análisis, argumentación y elaboración autónoma del conocimiento.
A diferencia de
posiciones tecnofóbicas o tecnofílicas
(Selwyn, 2016), este modelo se sustenta en una postura crítica y equilibrada
que reconoce tanto el potencial como los riesgos de la IA en la educación
superior. Lejos de proponer su exclusión o su adopción acrítica, se aboga por
su incorporación responsable como una herramienta mediadora en el proceso
formativo. En este sentido, se alinea con las propuestas de la Tecnología
Educativa crítica que insisten en el papel activo del profesorado como agente
mediador y garante de una apropiación educativa de las tecnologías (Area &
Adell, 2021).
Asimismo, el modelo
contribuye a fortalecer competencias clave del siglo XXI, tales como la
autonomía intelectual, la capacidad crítica y la competencia digital avanzada
(Ferrari, 2013; Redecker, 2017). Al situar a la IA como un recurso subordinado
a los fines educativos en el que el estudiante se convierte en sujeto activo de
la construcción del conocimiento, éste debiera ser capaz de interrogar los
contenidos, contrastar fuentes y reflexionar sobre sus propios procesos
cognitivos (Pérez Gómez, 2012; 2024).
Finalmente, se destaca
que la eficacia del modelo no solo radica en el uso técnico de las herramientas
digitales, sino en su potencial para reconfigurar las prácticas pedagógicas en
función de una enseñanza universitaria comprometida con la formación crítica,
ética y autónoma del estudiantado. El reto en consecuencia no es tecnológico,
sino pedagógico: formar ciudadanía reflexiva capaz de actuar con
responsabilidad en una sociedad digital compleja (Area, 2025).
En conclusión, el
modelo didáctico propuesto teóricamente y experimentado en el caso práctico
ofrece una guía estructurada para el uso crítico de la IA por los estudiantes
en la ejecución de tareas de aprendizaje en el contexto de enseñanza
universitaria. Este enfoque no solo mejora la competencia tecnológica o digital
de los estudiantes, sino que también fortalece sus capacidades intelectuales y
críticas, esenciales para su éxito académico y profesional futuro.
Como limitación del
trabajo presentado es que este modelo didáctico todavía no ha sido
suficientemente validado empíricamente. En este sentido como línea de trabajo
futura estamos desarrollando nuevos proyectos de implementación del modelo
didáctico propuesto tanto en otras asignaturas de distintas titulaciones como
en la planificación de la puesta en práctica en contextos de distintas
universidades.
Contribución de
los autores
Conceptualización,
Autor1; curación de datos, Autor1 y Autor2; análisis formal, Autor1 y Autor2 ;
investigación, Autor1 y Autor2; metodología, Autor1 y Autor2; administración del
proyecto, Autor1; recursos y software, Autor2; supervisión, Autor1; validación,
Autor1 y Autor2; redacción Autor1 y Autor2; revisión y edición, Autor1.
Financiación
Este trabajo se deriva del
proyecto de innovación educativa denominado Enseñanza Híbrida y Flexible (Hyflex) apoyada con herramientas de inteligencia Artificial
aprobado por el Vicerrectorado de Innovación Docente y Calidad de la
Universidad de La Laguna desarrollado en el curso 2023-24. Asimimo
una de las firmantes desarrolla su Tesis doctoral cofinanciada por la Agencia
Canaria de Investigación, Innovación y Sociedad de la Información de la
Consejería de Universidades, Ciencia e Innovación y Cultura y por el Fondo
Social Europeo Plus (FSE+) Programa Operativo Integrado de Canarias 2021-2027,
Eje 3 Tema Prioritario 74
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