Editorial:
Inteligencia Artificial en la educación
Artificial Intelligence in Education
Inteligência Artificial na Educação
Isabel Tejada-Sánchez
Profesora asociada
Universidad de los Andes, Bogotá (Colombia)
https://orcid.org/0000-0002-4008-8057
Camilo Ernesto López Guarín
Doctor en Educación (c)
Universidad de los Andes, Bogotá (Colombia)
https://orcid.org/0009-0004-5832-5681
Nicolás Aguilar-Forero
Editor, Voces y Silencios. Revista Latinoamericana de Educación
Facultad de Educación - Universidad de los Andes (Colombia)
https://orcid.org/0000-0002-9181-0281
Cristian Alejandro Cortés-García
Coordinador de Investigaciones y Publicaciones
Facultad de Educación - Universidad de los Andes (Colombia)
https://orcid.org/0000-0001-6275-4025
DOI: https://doi.org/10.18175/VyS16.2.2025.0
Aunque pudiera parecer que la inteligencia artificial (IA) llegó repentinamente a nuestros entornos, lo cierto es que no se trata de una novedad. El término fue acuñado hace casi setenta años (Russell y Norvig, 2021) y ha mantenido una relación estrecha con la educación, tanto así que el campo de IA en la educación (AIED) se remonta a la década de los ochenta, cuando se creó la International Conference on Artificial Intelligence in Education1 (Doroudi, 2023).
Sin embargo, el desarrollo reciente de los modelos de IA generativa ha hecho que sea importante preguntarnos nuevamente por el rol de estas tecnologías en la educación. Con solo una breve instrucción de nuestra parte estos modelos son capaces de producir en segundos textos, imágenes, canciones e incluso código para programar computadores. Además, no es necesario que una persona deba hacer una gran inversión, pues basta con tener un dispositivo conectado a internet para acceder a estas capacidades.
Esta combinación de accesibilidad, velocidad y desempeño ha contribuido a su popularización. No es de extrañarse que ChatGPT haya alcanzado los cien millones de usuarios en tan solo dos meses (Chow, 2023) ni que cada vez sea más común ver a alguien en una biblioteca, o en otros lugares de estudio o trabajo, usando alguna de estas herramientas. A medida que los modelos continúan mejorando e integrándose en múltiples plataformas, su presencia se hace más habitual.
El ritmo acelerado de cambio ha generado una sensación de desborde frente a una tecnología que aún estamos tratando de comprender. Algunos autores asocian esta experiencia con una forma de vértigo (Roose y Newton, 2024; Warzel, 2023) en la que sentimos, además, incertidumbre por lo que pueda pasar con estas tecnologías y cómo deberíamos posicionarnos frente a ellas.
En el ámbito educativo, hay posiciones encontradas respecto a lo que podría pasar al usar la IA. Por un lado, las herramientas de IA prometen revolucionar la manera en que enseñamos y aprendemos mediante soluciones innovadoras para personalizar el aprendizaje, mejorar la evaluación y proporcionar retroalimentación instantánea (Harry y Sayudin, 2023; Mollick y Mollick, 2024). Por otro lado, estos avances no están exentos de riesgos asociados a su uso, como la disminución de las oportunidades de aprendizaje entre expertos y novatos (Beane, 2024), su impacto en el pensamiento crítico (Lee et al., 2025), así como la posibilidad de reproducir o amplificar las desigualdades existentes si no se abordan los sesgos preexistentes en los sistemas (Drage et al., 2024; Tanksley, 2024).
Frente a este panorama, en el que conviven las oportunidades con los desafíos, se vuelve necesario promover una alfabetización crítica en torno a la IA. Esta no debe limitarse al manejo instrumental de las herramientas, sino que ha de ser una aproximación más holística, que inicie con la comprensión del funcionamiento de estas tecnologías y continúe con el desarrollo de competencias para cuestionar sus lógicas, identificar sus límites y reflexionar sobre su impacto (Miao y Cukurova, 2024; Pratschke, 2024). Cabe destacar que no se trata solo de un uso situado, demarcado por una responsabilidad académica o profesional, sino que debe considerarse la formación de una ciudadanía crítica que pueda vivir en un mundo cada vez más mediado por la IA.
A la fecha, las reflexiones sobre el rol docente en la era de la IA se han volcado hacia la importancia de la interacción humana y de aquello que es propiamente humano en los procesos de enseñanza y aprendizaje. Esta tendencia, impulsada por instituciones como la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco) (Miao y Cukurova, 2024), quien en sus marcos de competencia enfatiza la necesidad de una mentalidad humana (human mindset) para el desarrollo de habilidades y estrategias ante el creciente uso de estas tecnologías, se alinea con una visión más amplia de diseño de sistemas de IA centrados en el ser humano.
Diseñar estos sistemas, como lo propone el centro de investigación HAI de Stanford, requiere guiarse por el impacto que tienen en las personas e inspirarse en la inteligencia humana para lograr orientarlos a ampliar nuestras capacidades. Así se concebirán sistemas que estén al servicio de usuarios, comunidades y sociedades (Landay, 2024).
Esta perspectiva se conecta también con la reciente creación del centro Advancing Humans with AI (AHA) del MIT, desde donde se propone la necesidad de detenernos a contemplar los impactos transdisciplinares de la IA en el corto, mediano y largo plazo. Entre los impactos relacionados directamente con la educación se destaca la importancia de fortalecer la resiliencia cognitiva, entendida como esa capacidad que ha permitido a la humanidad innovar y adaptarse a través del tiempo (AHA, 2025).
A partir de testimonios y experiencias de investigación impulsadas por convocatorias como la que recoge el presente número de la revista y a propósito de esta idea de resiliencia cognitiva y la urgencia de fomentar disposiciones para el aprendizaje a lo largo de la vida, emergen al menos cuatro características estimulantes y emocionantes en torno al rol docente en la era de la IA:
¿Qué caracteriza el rol docente en la era de la IA?
Este nuevo número de Voces y Silencios: Revista Latinoamericana de Educación aborda distintas experiencias de investigación y formación que se enmarcan en la intersección entre la IA y el campo de la educación. El número está conformado por once artículos: el primero, de investigación empírica; los siguientes seis, de planteamientos; y los últimos cuatro, de testimonio. El artículo inicial, de Robinson Conde-Carmona e Iván Padilla-Escorcia, se titula “La inteligencia artificial en educación matemática: percepciones de futuros docentes sobre expectativas, prácticas y desafíos” y examina las percepciones de futuros docentes de matemáticas sobre la integración de la IA en su práctica profesional. A través de un enfoque fenomenológico-hermenéutico se recolectaron datos de treinta estudiantes de una universidad pública en Barranquilla por medio de entrevistas, grupos focales, diarios reflexivos y observaciones de campo. Los hallazgos revelan entusiasmo por el potencial de la IA para personalizar el aprendizaje y representar conceptos abstractos, junto con preocupaciones por la equidad, privacidad y dependencia tecnológica. Se destaca la necesidad de una formación integral que prepare a los docentes para un uso pedagógico crítico y equilibrado de esta tecnología.
El primer artículo de planteamiento, titulado “La inteligencia artificial como herramienta para potenciar el pensamiento creativo en Colombia” y escrito por Arthur Parra y Luis Ortega-Hermida, reflexiona sobre el uso de la IA para fortalecer el pensamiento creativo en el sistema educativo colombiano. A partir de los bajos resultados del país en las pruebas PISA, los autores analizan factores estructurales que limitan el desarrollo de esta habilidad. Sostienen que la IA, lejos de reemplazar la creatividad humana, puede estimularla mediante actividades innovadoras en el aula y proponen una incorporación crítica de la IA como herramienta pedagógica para potenciar procesos creativos. Por su parte, en el artículo “La inteligencia más allá de lo artificial: un enfoque sociocultural para la educación en ingeniería y computación”, Jonathan Álvarez y sus colegas plantean cómo abordar la enseñanza de la IA en estos campos. Con base en una revisión panorámica y experiencias docentes, el texto critica la visión tecnocéntrica de la IA y destaca la necesidad de integrar dimensiones contextuales, sociales y culturales en la formación profesional. El modelo propuesto articula tres componentes, cognitivo, situado y crítico, que están orientados a facilitar una comprensión integral de la IA en contextos educativos.
En el documento titulado “Estar quieto no es lo mismo que no hacer nada: la inteligencia artificial y los educadores”, Milton Caicedo y sus coautores ofrecen una reflexión filosófica sobre los retos y posibilidades que la IA plantea para el ejercicio docente en América Latina. A partir de conceptos como tiempo y vertiginosidad tecnológica, los autores dialogan con pensadores contemporáneos para analizar cómo los educadores enfrentan estos avances. El texto invita a repensar el rol docente en la era de la IA, más allá del rechazo o la adopción acrítica de estas tecnologías. El artículo “La inteligencia artificial como mediadora pedagógica en entornos latinoamericanos: desafíos y oportunidades”, de Carlos Caballero, examina el papel de la IA en contextos educativos marcados por la desigualdad. En él, el autor señala que la IA puede personalizar aprendizajes y automatizar procesos, pero advierte riesgos como la deshumanización, los sesgos algorítmicos y la ampliación de brechas tecnológicas. Defiende una integración equilibrada, que complemente la labor docente sin sustituirla, y resalta la urgencia de contar con políticas inclusivas y formación continua. Por último, el artículo propone reflexionar sobre la IA como herramienta pedagógica desde una perspectiva ética, equitativa y contextualizada.
Danielle do Nascimento Rezera y Agenor Bevilaqua analizan críticamente el papel de la IA en la expansión del capitalismo de vigilancia en su artículo “Usos y abusos de la IA en el proceso contemporáneo de Landnahme”. A partir de la noción de Landnahme (expropiación socioeconómica), los autores examinan cómo la IA ha sido instrumentalizada para intereses corporativos y, con ello, cómo ha afectado la democracia, la creatividad y la formación política y cultural. Se advierte sobre la mercantilización de la vida y la pasividad social ante estas tecnologías y se destaca la necesidad urgente de disputar la regulación de las redes desde una perspectiva crítica y emancipadora. Por su parte, Janderson Barbosa en su artículo “Sistemas de recomendación en educación intercultural: desafíos y caminos para la etnoeducación en América Latina” analiza el impacto de los sistemas de recomendación basados en IA en la etnoeducación universitaria. Se destacan tanto su potencial para promover la diversidad cultural como los riesgos de reproducir sesgos y desigualdades. El autor propone directrices para el desarrollo de herramientas culturalmente responsivas, que incluyan bases de datos diversas y faciliten la participación comunitaria. Se concluye que una adopción ética de estas tecnologías puede fortalecer políticas educativas interculturales y contribuir a la justicia social en América Latina.
Por otra parte, en “PedagogIA: oportunidades y desafíos para enseñar en la era de la inteligencia artificial”, David Niño analiza el papel de la IA generativa, especialmente los modelos extensos de lenguaje (LLM), en la educación superior. A partir de experiencias concretas se exploran usos como la creación de rúbricas, generación de preguntas, personalización de chatbots y administración de plataformas LMS. El autor advierte sobre los riesgos de sesgos y desinformación y propone una adopción ética y crítica. El texto invita a los docentes a guiar a los estudiantes en un uso creativo, informado y complementario de la IA en el aula. Fabio Tellez, en su artículo “Reflexionando sobre la integración de la inteligencia artificial generativa en la educación en diseño: lecciones desde el campo”, presenta una reflexión testimonial basada en tres experiencias en el ámbito del diseño: exploraciones personales, aprendizaje colaborativo docente e implementación en un curso universitario. Desde un enfoque fenomenológico y constructivista se analiza cómo la IA generativa impacta la creatividad, la pedagogía y el aprendizaje. El texto destaca su potencial transformador para la equidad educativa y el compromiso creativo, al tiempo que advierte sobre riesgos éticos como los sesgos y la dependencia tecnológica.
En “Edutekalab: inteligencia artificial al servicio del desarrollo de competencias del siglo XXI y el apoyo docente”, Boris Sánchez presenta EdutekaLab, una plataforma desarrollada por la Universidad Icesi para fortalecer competencias del siglo XXI y facilitar prácticas pedagógicas activas. A partir de una evaluación que 408 docentes latinoamericanos hicieron de esta plataforma, el autor logra destacar su efectividad para fomentar creatividad, pensamiento crítico y colaboración, así como su utilidad en la personalización del aprendizaje. Gamifika, Idea y Rubrik, herramientas que están integradas en Edutekalab, son especialmente valoradas. El texto concluye señalando desafíos en alfabetización digital docente y acceso equitativo y enmarca su aporte a la educación 4.0.
Finalmente, el número cierra con un artículo de Luisa Josefa Corsi García titulado “Formato de entrenamiento de retroalimentación entre pares: una herramienta eficaz de evaluación formativa de la escritura”. En este la autora reflexiona sobre una experiencia pedagógica en el marco de un plan de desarrollo profesional docente en la Universidad de los Andes, que fue aplicada en cursos de inglés académico. El enfoque se centró en mejorar la escritura estudiantil mediante la retroalimentación entre pares guiada por principios de evaluación formativa. A partir de una descripción del contexto, la práctica docente y sus reflexiones, la autora destaca la efectividad del formato para promover aprendizajes significativos y ofrece recomendaciones para su implementación futura en contextos similares.
Referencias
AHA. (2025). Can we design AI to support human flourishing? Advancing Humans with AI Symposium [video]. MIT. https://www.media.mit.edu/events/aha-symposium/
Beane, M. (2024). The skill code: How to save human ability in an age of intelligent machines. HarperCollins.
Chow, A. R. (2023, 8 de febrero). How ChatGPT managed to grow faster than TikTok or Instagram. Time. https://time.com/6253615/chatgpt-fastest-growing/
Doroudi, S. (2023). The intertwined histories of artificial intelligence and education. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 33(4), 885-928. https://doi.org/10.1007/s40593-022-00313-2
Drage, E., McInerney, K. y Browne, J. (2024). Engineers on responsibility: Feminist approaches to who’s responsible for ethical AI. Ethics and Information Technology, 26(1), 4. https://doi.org/10.1007/s10676-023-09739-1
Harry, A. y Sayudin, S. (2023). Role of AI in education. Interdisciplinary Journal and Humanity, 2(3), 260-268. https://doi.org/10.58631/injurity.v2i3.52
Landay, J. A. (2024). “AI for Good” isn’t good enough: A call for a human-centered AI [material de aula]. Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI).
Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R. y Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. En N. Yamashita, V. Evers, K. Yatani, X. Ding, B. Lee, M. Chetty y P. Toups-Dugas (eds.), CHI ‘25: Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-22, 1121). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778
Miao, F. y Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. Unesco. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391104.locale=es
Mollick, E. y Mollick, L. (2024). Instructors as innovators: A future-focused approach to new AI learning opportunities, with prompts. The Wharton School Research Paper. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4802463
Pratschke, B. M. (2024). Generative AI and education: Digital pedagogies, teaching innovation and learning design. Springer Nature.
Roose, K. y Newton, C. (anfitriones). (2024, 17 de mayo). OpenAI’s flirty new assistant, Google guts the web and we play HatGPT [episodio de pódcast]. En Hard Fork. The New York Times. https://www.nytimes.com/2024/05/17/podcasts/hardfork-gpt4o-ai-overviews.html
Russell, S. J. y Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach. Pearson.
Tanksley, T. C. (2024). “We’re changing the system with this one”: Black students using critical race algorithmic literacies to subvert and survive AI-mediated racism in school. English Teaching: Practice & Critique, 23(1), 36-56. https://doi.org/10.1108/ETPC-08-2023-0102
Warzel, C. (2023, 9 de febrero). Is this the week AI changed everything? The Atlantic. https://www.theatlantic.com/technology/archive/2023/02/google-bing-race-to-launch-ai-chatbot-powered-search-engines/673006/
1 Aunque hay que anotar que antes de 1993 el nombre hacía referencia a artificial intelligence and education, que denotaba un desarrollo conjunto de los dos campos (Doroudi, 2023).