{"id":51771,"date":"2026-10-16T08:00:23","date_gmt":"2026-10-16T06:00:23","guid":{"rendered":"https:\/\/impulseducacio.org\/?p=51771"},"modified":"2026-10-14T10:17:45","modified_gmt":"2026-10-14T08:17:45","slug":"liderazgo-educativo-ia-calidad-educativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/impulseducacio.org\/es\/liderazgo-educativo-ia-calidad-educativa\/","title":{"rendered":"Presente y futuro de la IA como herramienta para la calidad educativa"},"content":{"rendered":"

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Presente y futuro de la IA como herramienta para la calidad educativa<\/h1><\/h1><\/div>
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16 October 2026<\/p>\n<\/div>

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Aprender no es generar: la IA como reto pedag\u00f3gico, no tecnol\u00f3gico<\/h2>\n<\/div>
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por Impuls Educaci\u00f3<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

El uso de la inteligencia artificial generativa en el aula no es un reto tecnol\u00f3gico, sino fundamentalmente pedag\u00f3gico. Esa es la tesis que \u00d3scar Secor\u00fan Lup\u00f3n despliega a partir de su trayectoria en Google, su pasado como profesor de matem\u00e1ticas e ingeniero industrial y los datos m\u00e1s recientes del informe Digital Education Outlook de la OCDE. Frente a la tentaci\u00f3n de medir el aprendizaje por el producto generado, reivindica el proceso: una infograf\u00eda o un texto generados con IA son pr\u00e1cticamente instant\u00e1neos, pero la comprensi\u00f3n real solo aparece cuando el estudiante es capaz de explicar lo que ha aprendido. Pensamiento cr\u00edtico, privacidad institucional y un nuevo modelo de evaluaci\u00f3n articulan su propuesta.<\/h5>\n

Una misi\u00f3n que se reformula con la IA<\/h3>\n

Esta intervenci\u00f3n se propone analizar la evoluci\u00f3n de Google, la direcci\u00f3n hacia la que avanza la integraci\u00f3n de la inteligencia artificial y las necesidades actuales del entramado educativo \u2014desde las escuelas hasta los ministerios de educaci\u00f3n y las universidades. La misi\u00f3n de Google, desde sus inicios, ha sido organizar la informaci\u00f3n del mundo y hacerla universalmente accesible y \u00fatil. Ese prop\u00f3sito cobra una relevancia singular hoy, cuando el aprendizaje universal y la atenci\u00f3n personalizada de cada estudiante piden soluciones afinadas que la inteligencia artificial puede aportar.<\/p>\n

Conviene recordar que Google tiene una larga trayectoria en la integraci\u00f3n de la inteligencia artificial. Aunque el concepto se ha popularizado en los medios solo en los \u00faltimos a\u00f1os, la compa\u00f1\u00eda aplica procesos de IA en productos de uso cotidiano desde hace tiempo: la predicci\u00f3n de texto en el correo electr\u00f3nico, los diccionarios de los dispositivos m\u00f3viles o las recomendaciones del buscador y de YouTube son algunos ejemplos. M\u00e1s de 2.000 millones de personas utilizan, hoy, herramientas que llevan integrada esta tecnolog\u00eda sin que despierte ya ning\u00fan sobresalto.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

No es si la IA llegar\u00e1 al aula: es con qu\u00e9 criterio pedag\u00f3gico la integraremos.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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Una empresa cient\u00edfica: DeepMind y los Premios Nobel<\/h3>\n

M\u00e1s all\u00e1 del buscador y de las herramientas educativas que la han hecho universalmente conocida, Google es \u2014argumenta el ponente\u2014 una empresa fundamentalmente cient\u00edfica. Como prueba, la presencia de tres Premios Nobel en su equipo. Dos de ellos, Demis Hassabis y John Jumper, premiados con el Nobel de Qu\u00edmica en 2024, forman parte del equipo de Google DeepMind. En \u00e9l destaca tambi\u00e9n el vicepresidente Oriol Vinyals. DeepMind ha desarrollado proyectos de gran impacto cient\u00edfico, como AlphaFold, centrado en el plegamiento de prote\u00ednas para acelerar los avances en biolog\u00eda y medicina. Hay que mencionar tambi\u00e9n a Michel Devoret, reconocido en el \u00e1mbito de la f\u00edsica por su trabajo en Google Quantum AI, donde se combina la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica con la inteligencia artificial.<\/p>\n

Junto a la biolog\u00eda, DeepMind trabaja en proyectos como AlphaGenome, en rob\u00f3tica avanzada y en predicciones meteorol\u00f3gicas de alta precisi\u00f3n orientadas a anticipar desastres naturales. El objetivo declarado es que la inteligencia artificial sea \u00fatil al conjunto de la humanidad, manteniendo siempre la ciencia y el aprendizaje en un lugar prioritario.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

LearnLM y NotebookLM: una IA pensada para el aula<\/h3>\n

La inteligencia artificial est\u00e1 transformando el modo de resolver problemas y reduciendo dr\u00e1sticamente el tiempo necesario para crear contenidos. En el \u00e1mbito educativo, esa transformaci\u00f3n impacta directamente sobre c\u00f3mo se aprende, se estudia y se ense\u00f1a. En este contexto, Google ha desarrollado productos como Gemini for Education y NotebookLM, ambos basados en un motor interno propio llamado LearnLM.<\/p>\n

LearnLM, seg\u00fan expone Secor\u00fan, no es un producto comercial adaptado despu\u00e9s a las aulas: es un modelo dise\u00f1ado y afinado espec\u00edficamente para la educaci\u00f3n a partir de la ciencia del aprendizaje. El motor se integra en herramientas propias \u2014Google Classroom, Gemini, YouTube\u2014 y tambi\u00e9n en plataformas de terceros como Khan Academy. En Gemini, por ejemplo, la funci\u00f3n de aprendizaje guiado no da respuestas directas: usa preguntas socr\u00e1ticas para acompa\u00f1ar al estudiante en su propio proceso de descubrimiento.<\/p>\n

Uno de los productos m\u00e1s destacados hoy, prosigue el ponente, es NotebookLM. Es una inteligencia artificial que, en sus palabras, no padece alucinaciones: solo genera respuestas a partir de los documentos \u2014archivos PDF, presentaciones, p\u00e1ginas web\u2014 que el usuario ha subido y validado previamente. Funciona, por tanto, como un cuaderno inteligente que resuelve dudas y genera contenido de estudio \u2014infograf\u00edas, mapas mentales\u2014 a partir, solo, de las fuentes proporcionadas.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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LearnLM es un modelo dise\u00f1ado para la educaci\u00f3n. En Gemini, las preguntas socr\u00e1ticas sustituyen las respuestas.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

Antes de la herramienta, el pensamiento cr\u00edtico<\/h3>\n

Desde una perspectiva personal \u2014como padre y como antiguo profesor de matem\u00e1ticas e ingeniero industrial\u2014, la principal preocupaci\u00f3n de Secor\u00fan no est\u00e1 en c\u00f3mo los ni\u00f1os y ni\u00f1as utilizan la tecnolog\u00eda, sino en c\u00f3mo aprenden y qu\u00e9 capacidades desarrollan al hacerlo. La competencia m\u00e1s cr\u00edtica que deben adquirir es el pensamiento cr\u00edtico y la comprensi\u00f3n profunda de aquello que estudian. Esto exige un cambio real de paradigma educativo. Conviene superar de una vez la \u00e9poca en que el aprendizaje se med\u00eda solo con ex\u00e1menes memor\u00edsticos \u2014los que dejaban al alumno vac\u00edo en cuanto terminaba la prueba.<\/p>\n

El aprendizaje real se demuestra cuando el estudiante es capaz de explicar aquello que ha aprendido. Por eso es fundamental combinar el soporte tecnol\u00f3gico con m\u00e9todos anal\u00f3gicos y cultivar deliberadamente la expresi\u00f3n oral y la comprensi\u00f3n lectora.<\/p>\n

Privacidad y seguridad: la diferencia institucional<\/h3>\n

El uso de herramientas educativas con inteligencia artificial exige garantizar con rigor la privacidad y la seguridad de los datos del alumnado. En este punto es fundamental distinguir entre las cuentas comerciales \u2014en las que los datos se utilizan habitualmente para el modelo de negocio de la empresa propietaria\u2014 y las cuentas educativas institucionales. Cuando se trabaja con un dominio educativo validado, seg\u00fan afirma el ponente, la privacidad y la seguridad son de nivel organizacional: Google no entrena ning\u00fan modelo de inteligencia artificial con los datos de las personas usuarias educativas, no los comparte con terceros y ofrece a las instituciones gobernanza completa sobre su informaci\u00f3n. Esos entornos cumplen, adem\u00e1s, normativas exigentes como el Esquema Nacional de Seguridad de categor\u00eda alta y el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD).<\/p>\n

Es un error grave, advierte Secor\u00fan, utilizar cuentas institucionales en productos de terceros que no reconocen la naturaleza educativa del dominio: en esos casos, la informaci\u00f3n del alumnado podr\u00eda acabar us\u00e1ndose, sin saberlo el centro, para entrenar modelos comerciales ajenos al \u00e1mbito escolar.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

La gobernanza del dato no es opcional. Los datos del alumnado pueden acabar entrenando modelos comerciales.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div>
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El informe de la OCDE: cuatro claves para integrar la IA generativa<\/h3>\n

La integraci\u00f3n de la inteligencia artificial en la educaci\u00f3n no es \u2014insiste Secor\u00fan\u2014 un reto tecnol\u00f3gico, sino pedag\u00f3gico. El informe Digital Education Outlook de la OCDE sobre el uso efectivo de la IA generativa en educaci\u00f3n aporta datos reveladores. Seg\u00fan el estudio, las tareas que m\u00e1s estr\u00e9s generan al profesorado son, parad\u00f3jicamente, las administrativas y las de evaluaci\u00f3n. La inteligencia artificial puede aliviar esa carga administrativa con eficacia: act\u00faa como un microasistente que aumenta la productividad y permite al profesorado concentrarse en la pedagog\u00eda propiamente dicha.<\/p>\n

El informe extrae cuatro conclusiones clave:
\n1. Primera<\/strong>: hay que ense\u00f1ar al alumnado a pensar antes de escribir las instrucciones \u2014el llamado prompt\u2014. Antes de interactuar con la herramienta, debe estructurar su pensamiento y definir con claridad el prop\u00f3sito de la consulta.
\n2. Segunda<\/strong>: los algoritmos sugieren, pero el docente decide y valida el proceso; en ning\u00fan caso ha de aceptarse a ciegas la respuesta que la IA devuelve.
\n3. Tercera<\/strong>: los productos han de estar dise\u00f1ados por equipos educativos y con finalidades educativas, no ser meras adaptaciones tard\u00edas de productos de consumo masivo.
\n4. Cuarta<\/strong>: la tecnolog\u00eda debe empoderar, no vigilar. No se trata de fiscalizar si el alumnado utiliza inteligencia artificial: es inevitable que la utilice. Y la soluci\u00f3n no pasa por la prohibici\u00f3n ni por el control disciplinario: pasa por la transformaci\u00f3n profunda de los m\u00e9todos de evaluaci\u00f3n.<\/p>\n

El proceso por encima del resultado<\/h3>\n

La reflexi\u00f3n final \u2014y, en palabras del ponente, la m\u00e1s importante\u2014 es que el resultado generado, el output, no equivale al aprendizaje. Producir una infograf\u00eda o un texto con inteligencia artificial es un proceso pr\u00e1cticamente instant\u00e1neo, pero no implica comprensi\u00f3n. El aprendizaje aut\u00e9ntico est\u00e1 en el camino: en el recorrido que se hace para entender un concepto y, sobre todo, en la capacidad de explicarlo a alguien. Ah\u00ed est\u00e1, sostiene Secor\u00fan, el c\u00edrculo virtuoso de la educaci\u00f3n.<\/p>\n

La consecuencia es directa y pide aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica: la evaluaci\u00f3n no deber\u00eda centrarse en el producto final, sino en el acompa\u00f1amiento y la valoraci\u00f3n del proceso completo de aprendizaje. Quien lidera un proyecto educativo y dise\u00f1a sus pol\u00edticas internas de integraci\u00f3n tecnol\u00f3gica est\u00e1 hoy llamado, en suma, a tomar esa distinci\u00f3n como punto de partida \u2014no como a\u00f1adido reflexivo a posteriori.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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El output no es aprendizaje: generar es instant\u00e1neo, comprender no. Evaluar el proceso, no el producto.<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>
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