Proyecto de innovación educativa «IA generativa para la mejora del proceso de Enseñanza Aprendizaje»

Durante los cursos 2025/2026 y 2026/2027 parte del profesorado del centro está desarrollando un proyecto de innovación educativa dedicado a la IA generativa aplicada al proceso de enseñanza – aprendizaje.

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una fuerza transformadora en numerosos campos y sectores, ofreciendo beneficios que trascienden las barreras profesionales y alcanzan a la ciudadanía en general. En el ámbito profesional, la IA puede ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión en una amplia gama de tareas. Por ejemplo, en la medicina, la IA puede analizar grandes cantidades de datos médicos para ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar enfermedades con mayor precisión y rapidez. En la ingeniería, los algoritmos de IA pueden optimizar el diseño de sistemas y estructuras, mejorando la seguridad y reduciendo los costos. En el ámbito financiero, la IA puede predecir tendencias del mercado y gestionar riesgos, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas.

La inteligencia artificial generativa en la docencia

La inteligencia artificial generativa puede ser una herramienta revolucionaria en el desarrollo de la función docente y la mejora de la educación. Esta tecnología permite crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes, lo que ofrece una amplia gama de aplicaciones en el ámbito educativo.

En primer lugar, la IA generativa puede ayudar al profesorado a personalizar la enseñanza para cada alumno y alumna. Mediante el análisis de datos de rendimiento y comportamiento, esta tecnología puede generar materiales didácticos adaptados a las necesidades y capacidades individuales de los estudiantes. Este enfoque personalizado no solo mejora la comprensión y el rendimiento, sino que también mantiene a los estudiantes más motivados y comprometidos.

Además, la IA generativa puede automatizar la creación de recursos educativos, como ejercicios, exámenes y simulaciones interactivas. Esto reduce la carga de trabajo del profesorado, permitiéndoles dedicar más tiempo a la interacción directa con el alumnado y a la atención personalizada. Por ejemplo, un sistema de IA puede generar preguntas de evaluación basadas en los temas cubiertos en clase y en el nivel de dificultad adecuado para cada grupo de estudiantes.

Otra aplicación importante es la generación de feedback instantáneo y detallado. La IA puede analizar las respuestas de los estudiantes en tiempo real y proporcionar comentarios específicos sobre sus errores y aciertos. Esto permite al alumnado corregir sus errores de inmediato y aprender de ellos, mejorando así su proceso de aprendizaje.

En la formación del profesorado, la IA generativa puede crear escenarios de enseñanza simulados, donde los profesores pueden practicar y mejorar sus habilidades pedagógicas en un entorno controlado. Estos simuladores pueden replicar situaciones de aula complejas y proporcionar feedback sobre el desempeño del docente, facilitando un desarrollo profesional continuo y eficaz.

Finalmente, la IA generativa también puede contribuir al desarrollo de contenido educativo inclusivo y accesible. Puede crear materiales en múltiples formatos y lenguajes, facilitando el acceso a la educación para estudiantes con diferentes necesidades y contextos culturales.

La inteligencia artificial para la mejora educativa del alumnado

En un mundo cada vez más digitalizado, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta crucial en diversos ámbitos, incluido el educativo. Enseñar al alumnado a utilizar la IA de manera efectiva para su aprendizaje no solo los prepara para un futuro tecnológico, sino que también potencia sus habilidades y competencias en el presente.

Al enseñar a los estudiantes a interactuar con sistemas de IA, se les ofrece una educación más ajustada a sus ritmos de aprendizaje, intereses y desafíos específicos, mejorando así su rendimiento académico y su motivación.

Enseñar a los estudiantes a utilizar herramientas de IA para organizar su tiempo y gestionar sus tareas de manera más eficiente. Esto no solo mejora su productividad, sino que también les enseña competencias de gestión del tiempo que son cruciales para su futuro profesional.

Vivimos en la era de la información, y las competencias digitales son fundamentales para el éxito en cualquier campo profesional. Al integrar la IA en el proceso de aprendizaje, los estudiantes desarrollan habilidades tecnológicas avanzadas, como el análisis de datos, el pensamiento crítico y la resolución de problemas. Estos conocimientos no solo son valiosos en el ámbito educativo, sino que también les proporcionan una ventaja competitiva en el mercado laboral.

La IA generativa, en particular, puede ser una poderosa herramienta para fomentar la creatividad y la innovación del alumnado. Al aprender a utilizar tecnologías que crean contenido nuevo a partir de datos existentes, el alumnado puede explorar nuevas ideas y enfoques en sus proyectos y tareas. Esto no solo amplía sus horizontes creativos, sino que también les enseña a pensar fuera de los esquemas convencionales y a encontrar soluciones innovadoras a los problemas.

La IA también facilita la inclusión social y la accesibilidad en el ámbito educativo. Los asistentes virtuales pueden ayudar a los estudiantes con discapacidades a interactuar con la tecnología de manera más intuitiva y efectiva. Los sistemas de traducción automática pueden romper las barreras lingüísticas, permitiendo una comunicación más fluida entre estudiantes de diferentes culturas y lenguas. Al enseñar a los estudiantes a utilizar estas herramientas, se promueve una educación más inclusiva y equitativa para todos.

El mundo laboral está cambiando rápidamente, y la capacidad de adaptarse a nuevas tecnologías es crucial para el éxito profesional. Al enseñar a los estudiantes a utilizar la IA de manera efectiva, se les equipa con las herramientas y conocimientos necesarios para enfrentar los desafíos del siglo XXI. Además, se les prepara para desempeñar roles de liderazgo en un mundo cada vez más impulsado por la tecnología.

La capacidad de la IA para proporcionar feedback instantáneo sobre el desempeño del alumnado es una de sus ventajas más significativas. Este feedback detallado permite al alumnado a corregir sus errores en tiempo real y aprender de ellos de manera más efectiva. Asimismo, el profesorado puede utilizar estos datos para ajustar sus métodos de enseñanza y abordar las áreas donde el alumnado necesita más apoyo. Esto fomenta una cultura de mejora continua tanto para los estudiantes como para los educadores.

Objetivos específicos que se han pretendido alcanzar con el proyecto

• Crear contenido de calidad como apoyo del desarrollo de situaciones de aprendizaje en diferentes áreas o materias.
• Conocer diferentes herramientas que ayuden al profesorado en su proceso de enseñanza.
• Enseñar al alumnado a utilizar herramientas de IA para organizar su tiempo y gestionar sus tareas de manera más eficiente, mejorando su productividad y desarrollando competencias de gestión del tiempo cruciales para su futuro profesional.
• Integrar la IA en el proceso de aprendizaje para que el alumnado desarrolle habilidades tecnológicas avanzadas, como el análisis de datos, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, proporcionando una ventaja competitiva en el mercado laboral.
• Utilizar asistentes virtuales y sistemas de traducción automática para ayudar al alumnado con discapacidades o inmigrantes y romper barreras lingüísticas, promoviendo una educación más inclusiva y equitativa.
• Proporcionar feedback instantáneo y detallado sobre el desempeño del alumnado, permitiendo correcciones en tiempo real y una cultura de mejora continua tanto para estudiantes como para el profesorado.
• Capacitar al alumnado para crear contenido digital de calidad, incluyendo textos, videos, gráficos y otros formatos, fortaleciendo sus competencias de comunicación y creatividad.
• Fomentar la colaboración y el trabajo en equipo a través de plataformas digitales, desarrollando habilidades interpersonales y de comunicación en entornos virtuales.
• Desarrollar competencias de resolución de problemas y pensamiento crítico mediante el uso de tecnologías digitales, ayudando a los estudiantes a abordar desafíos complejos de manera efectiva y creativa.
• Preparar al alumnado para adaptarse a nuevas tecnologías y entornos digitales en constante evolución, asegurando su capacidad para mantenerse actualizados y competitivos en el mercado laboral.

Actuaciones realizadas en el curso 2025/2026

Fichas de evaluación:

Infografías:

Cuestionario Pickers

Programación: (La propia página actual del centro)

Rúbricas:

Digitalización de imágenes reales:

Diseños gráficos.

Resumen gráfico de párrafos:

Presentaciones:

Generación de vídeos:

Generación de canciones con contenido educativo:

Resumen de la Celestina

El Cid

Vocabulario IA

Alucinación (IA)

• Una alucinación es cuando una inteligencia artificial genera información incorrecta, inventada o que no se basa en datos reales. Ocurre cuando el modelo “rellena” huecos, interpreta mal la pregunta o produce respuestas que parecen coherentes, pero no son verdaderas.

Chatbot

• Un chatbot es un programa informático diseñado para mantener conversaciones con personas mediante lenguaje natural, ya sea por texto o por voz. Utiliza reglas predefinidas o modelos de inteligencia artificial para interpretar preguntas, proporcionar respuestas y realizar tareas de forma automática. Por ejemplo, el chatbot de Iberia, en su web, te ayuda a cambiar vuelos, consultar horarios, o resolver dudas sin hablar con una persona.

Créditos en IA

• Los créditos en IA son una forma de medir el uso de las herramientas de inteligencia artificial; funcionan como una moneda virtual que se consume al realizar tareas específicas, como generar texto, editar imágenes o crear voz en off. La cantidad de créditos que se tienen suele depender del plan de suscripción de una plataforma y, en muchos casos, hay un límite mensual. Algunas plataformas pueden darte créditos gratuitos de manera mensual o semanal, para que puedas utilizar la plataforma por un número determinado de usos.

Entrenamiento (Training)

• El entrenamiento es el proceso mediante el cual una IA aprende. Consiste en mostrarle muchos ejemplos (textos, imágenes, sonidos…) para que identifique patrones y mejore su capacidad de predecir o generar información. Cuanto mejor es el entrenamiento, más precisas son sus respuestas.

Inferencia (Inference)

• La inferencia es el momento en que la IA utiliza lo que ha aprendido para generar una respuesta. Es decir, cuando tú escribes un mensaje y la IA produce un texto, está realizando una inferencia. No aprende en ese momento: solo aplica lo que ya sabe.

Inteligencia artificial débil (Weak AI)

• La IA débil es aquella diseñada para realizar tareas específicas, como reconocer imágenes, traducir textos o mantener conversaciones. No tiene conciencia ni comprensión real; solo ejecuta funciones concretas para las que ha sido entrenada.

Inteligencia artificial fuerte (Strong AI)

• La IA fuerte es un concepto teórico que describe una IA capaz de razonar, comprender y aprender como un ser humano. No existe actualmente, pero es un tema de debate en filosofía y ciencia.

La red neuronal

• Una red neuronal es un modelo de IA inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Está formada por capas de nodos (neuronas artificiales) que procesan información y permiten reconocer patrones complejos.

Prompt

• Un «prompt» es una instrucción, pregunta o texto que se le da a una inteligencia artificial (IA) para que genere una respuesta o realice una tarea. Actúa como un estímulo para la IA, por lo que la calidad y el detalle del prompt son fundamentales para obtener un resultado útil y preciso.

Prompting

• Es el arte y la técnica de escribir instrucciones, preguntas o comandos (prompts) dirigidos a un sistema de Inteligencia Artificial (IA) para que realice una tarea específica. Es, en esencia, la forma en que «hablas» o te comunicas con modelos de IA.

Token

• Un token es una unidad mínima de texto que un modelo de lenguaje utiliza para procesar información. Puede ser una palabra, parte de una palabra o incluso un signo. Los modelos generan respuestas prediciendo tokens uno tras otro.

Sesgo

• Los sesgos en inteligencia artificial (IA) son distorsiones sistemáticas que hacen que un modelo ofrezca resultados injustos, inexactos o discriminatorios. Ocurren porque las máquinas aprenden de datos creados por humanos; si esos datos reflejan prejuicios o desigualdades, la IA los reproduce y los amplifica. Un ejemplo reciente ha sido una empresa internacional que utilizaba la IA para la selección de personal, ésta había sido entrenada con muchos currículos en el que la mayoría eran hombres, esto provocaba que muchas selecciones se hacían en hombres de manera preferente.

La ética de la inteligencia artificial (IA)

• Es un campo multidisciplinario que busca maximizar el impacto beneficioso de esta tecnología mientras minimiza los riesgos, daños y resultados adversos, garantizando que su desarrollo y aplicación respeten los derechos humanos, la justicia y la equidad.

Agente IA

• Un agente de IA es, en esencia, un programa autónomo capaz de percibir, razonar, planificar y actuar para cumplir objetivos definidos por una persona u organización. A diferencia de un simple chatbot, un agente no solo responde: toma decisiones, ejecuta tareas y se adapta al entorno. Ejemplos de Agentes IA, pueden ser:
  • Un agente que revisa la web de ADIDE, detecta nueva normativa, la descarga, la compara con la local y genera un informe.
  • Un agente que lee tu correo agrupa por remitente, resume y te da las tareas pendientes.
  • Un agente que genera SDA completas siguiendo tu plantilla.
  • Un agente que planifica rutas, como en coches autónomos.

Participantes en el proyecto

• María de los Ángeles López Crespo
• Rocío Borrás Rodríguez
• Isabel María Ávila Pallares
• Laura Delgado Abellán
• Yolanda Muñoz Vergara
• Tinuviel Ortiz Viso
• Nuria Pérez Serrano
• Coordinador: Fernando Rodero Alarcón

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