Lo que escuchamos en la Conferencia de Enseñanza Online 2025: Retos para el profesorado e instituciones en la era de la IA

La Conferencia de Enseñanza Online (OTC) 2025, celebrada del 16 al 18 de junio, reunió a educadores, tecnólogos y administradores para explorar cómo la inteligencia artificial está transformando el panorama educativo. Las conversaciones se centraron en los desafíos y oportunidades urgentes que presenta la IA para la enseñanza y el aprendizaje, especialmente en los colegios comunitarios de California. Lo que surgió fue un sentido compartido de disrupción y posibilidad: el profesorado se está adaptando a aulas donde los estudiantes dependen mucho de la IA, a menudo sin comprenderla completamente, mientras que las políticas institucionales y los sistemas de apoyo luchan por seguir el ritmo.

Aquí están las principales ideas y conclusiones de la primera línea de la educación online.

La política no está al día

La mayoría de los colegios aún carecen de políticas claras y modernas sobre el uso de la IA. Cuando existen políticas, a menudo deferen al instructor. Como dijo Sarah Lisha, profesora de inglés en De Anza College, "Nuestra política dice que corresponde al profesor definir una política. Si lo hacen, les respaldaremos."

Este enfoque descentralizado da lugar a un mosaico de micropolíticas, con reglas diferentes para cada tarea o clase. Aunque esto puede ofrecer flexibilidad, también genera confusión tanto para estudiantes como para profesores.

Bill Moseley, profesor de Informática en Bakersfield College, enfatizó: "La pedagogía es contextual. La mayoría no estábamos formados para enseñar, estábamos formados en nuestra materia. Necesitamos herramientas que apoyen enfoques diferentes, no que fuercen la conformidad."

Conclusión: Las instituciones deben establecer políticas claras y cohesionadas que apoyen enfoques pedagógicos diversos y reduzcan la confusión tanto para estudiantes como para profesores.

Cuando hacer trampas señala un problema de diseño

Un tema clave era que hacer trampa a menudo refleja fallos en el diseño de los cursos y no solo la ética de los estudiantes.

Esto no es para justificar conductas deshonestas, los estudiantes deben asumir la responsabilidad. Pero cuando los trabajos se sienten desconectados o irrelevantes, los estudiantes tienden a buscar atajos. Moseley compartió investigaciones que muestran un vínculo directo: cuanto menos personal, auténtica y creativa es la experiencia de aprendizaje, más probable es que los estudiantes hagan trampas.

Un diseño efectivo marca la diferencia. Amy Leonard, profesora de inglés y presidenta del Subcomité de IA en De Anza, rediseñó una tarea de formación para tutores para involucrar a los estudiantes en la cocreación de guías de uso de IA. La participación aumentó drásticamente. Cuando las tareas son prácticas, relevantes y colaborativas, la deshonestidad disminuye.

Conclusión: Un diseño auténtico y atractivo de los cursos puede reducir significativamente la deshonestidad académica y mejorar los resultados de aprendizaje.

Los estudiantes carecen de alfabetización en IA

La alfabetización en IA se ha convertido en la nueva alfabetización digital. Los estudiantes no solo usan estas herramientas, sino que dependen de ellas, a menudo sin entender las implicaciones.

Leonard describió a estudiantes que dejaban que los bots gestionaran todo, desde las tareas hasta las fechas de entrega, a veces siguiendo plazos incorrectos generados por bots en lugar del calendario oficial de los cursos. Esta dependencia excesiva refleja una falta de habilidad y pensamiento crítico.

Como señaló un profesor de STEM: "Que hable con confianza no significa que sea lo correcto."

Conclusión: Los estudiantes necesitan apoyo estructurado e instrucción para desarrollar la alfabetización en IA y utilizar estas herramientas de forma crítica y responsable.

La IA no es neutral

Las herramientas de IA no son objetivas. Reflejan los prejuicios de sus creadores.

Safiya Noble, profesora de Estudios de Género en UCLA, advirtió que la IA generativa puede borrar la identidad y la experiencia del alumnado. "Los estudiantes que usan IA para 'sonar más académicos' pueden borrar sin saberlo su propia voz. Eso no es equidad."

El acceso también importa. Mejores herramientas dan mejores resultados, pero esas herramientas suelen tener un coste. Alison Gurganus, especialista en tecnología emergente en San Diego CCD, señaló que la mayoría de los estudiantes no pueden permitirse suscripciones premium de IA. "Decimos que los estudiantes pueden usar IA en clase, pero ¿todos tienen acceso igual a esas herramientas? Probablemente no."

Conclusión: Garantizar un acceso equitativo a las herramientas de IA es esencial para fomentar entornos de aprendizaje inclusivos y justos.

Los estudiantes no piensan en la privacidad

La privacidad de los datos está prácticamente fuera del radar de los estudiantes.

Gurganus compartió ejemplos de estudiantes que introducen información sensible de forma casual como carnés de identidad o preferencias personales en plataformas de IA. A menudo no se dan cuenta de que los datos pueden almacenarse, venderse o reutilizarse.

Un ejemplo llamativo: el viral Barbie Box Challenge, donde los estudiantes introdujeron sin saberlo rasgos personales y fotos en un chatbot, contribuyendo así a su modelo de entrenamiento.

El profesorado tiene un papel en la concienciación. Esto no es solo cuestión de privacidad, es cuestión de agencia.

Conclusión: El profesorado debe guiar a los estudiantes para comprender y proteger la privacidad de sus datos en un mundo impulsado por la IA.

La IA puede ayudar, pero solo con guía

La IA no es el enemigo. Pero sin supervisión humana, puede convertirse en una trampa.

Leonard lo resumió: "Los estudiantes esperan que les enseñemos a usar la IA de forma ética. Si no lo hacemos, no solo les estamos fallando, sino que nos estamos volviendo irrelevantes."

La integración es clave. Las herramientas de IA deberían formar parte de un modelo de aprendizaje más amplio, no añadidos. Moseley nos recordó que el aprendizaje significativo sigue siendo activo, personal y creativo.

Noble lanzó una última advertencia: la tecnología debe apoyar la educación, no reemplazar a los educadores que la hacen significativa.

Conclusión: La IA debe integrarse de forma reflexiva en la pedagogía, con una fuerte guía ética y supervisión humana.

Redefiniendo la integridad del aprendizaje

Surgió un problema mayor: muchos profesores y estudiantes no comprenden completamente qué significa la integridad del aprendizaje en un entorno mejorado por IA. El concepto está evolucionando y las líneas se están volviendo cada vez más difusas. Esto hace que políticas actualizadas, claras y compartidas sean aún más esenciales.

Conclusión: Las instituciones deben redefinir y comunicar claramente los estándares de integridad en el aprendizaje para reflejar los nuevos retos en la era de la IA.

La conclusión

Lo que quieren los estudiantes no es complicado: tareas relevantes, contexto del mundo real, herramientas efectivas e instructores que expliquen el "por qué", no solo las normas.

El profesorado necesita herramientas flexibles, políticas claras, apoyo institucional y formas de enseñar con integridad en un mundo habilitado por IA.

La Conferencia de Enseñanza Online 2025 dejó algo claro: el futuro de la educación no consiste en luchar contra la IA. Se trata de moldearlo de forma responsable, equitativa y conjunta.