Taller de Inteligencia Artificial Generativa aplicada a la educación
EQUIPO DISEÑADOR Y AFILIACIÓN: Sara Buils Morales y Francesc Esteve Mon (Universitat Jaume I)
DISEÑO DEL ESCENARIO DE APRENDIZAJE:
Aspectos materiales (recursos materiales y tecnológicos necesarios, espacios,…):
Recursos tecnológicos: fuentes de información – lecturas – documentos de fuentes primarias, herramientas colaborativas online (Google Sites, Google Drive), LMS (Learning Management System), OER (Recursos Educativos Abiertos), tableros en línea (Padlet, Genially…), herramientas para la creación de materiales multimodales, herramientas de IA generativa, ordenadores de sobremesa, portafolios digitales.
Espacios: Aula con conexión a internet y pantalla para presentaciones, contexto intercultural.
Aspectos sociales (agrupamiento, roles,…):
Agrupamientos: Trabajo individual, trabajo en equipo – grupos de 3 o más personas, parejas – grupos de 2 personas,
Roles: grupos colaborativos, comunidad de aprendizaje, estudiantes con responsabilidad en la tarea, iguales – personas compañeras, educadores dentro de la asignatura, estudiante que ejerce su autonomía, persona que cocrea o codiseña.
Aspectos epistemológicos (tareas, secuencia, temporalización, modalidad,…):
El estudiantado lleva a cabo: proactividad; problematizar cuestiones sociales – activismo digital; proyectos grupales/colaborativos; actividades auténticas; relacionadas con su realidad contexto; actividades de autorregulación y metacognitivas (¿qué he aprendido, cómo lo he aprendido, cómo aprender mejor?); actividades de práctica, “hacer”, crear; actividades para concienciar críticamente sobre lo digital (p.ej., entender lo digital como útil para una cosa -informarse- y para la contraria -aumentar la desinformación-); análisis/observación de imprecisiones, prejuicios, plagio y citas falsas o ausentes en informaciones/fuentes variadas; búsqueda y exploración de fuentes, actividades propuestas por los estudiantes, capacidad de decisión, la voz del estudiantado; currículo, evaluación (formas y valoración); colaboración, debates, diálogos y discusiones, e-portafolio, evaluación de herramientas; evaluación y feedback a si mismo; experimentación con IA generativa; itinerarios flexibles; participación activa; reflexión crítica; tareas de desarrollo de habilidades técnicas con herramientas de IAG; presentación abierta de resultados; curación de conocimiento (generación de colecciones, exposiciones, bibliografías especializadas, etc.).
El profesorado lleva a cabo: evaluación diagnóstica (conocimientos previos), evaluación formativa, fomento de la participación, creación de materiales OER, apoyo académico al estudiantado, curación de contenido, apoyo en las decisiones de participación del estudiantado, andamiaje al conocimiento (docente como apoyo a la evolución).
Temporalización: dos sesiones presenciales de hora y media cada sesión. La elaboración de la entrada del portafolios se realiza de manera online síncrona y/o asíncrona por parejas y tienen hasta una semana.
Aproximaciones pedagógicas:
Aprendizaje activo: El alumnado participa en actividades prácticas con IA, redacta prompts, analiza sesgos y crea situaciones de aprendizaje en lugar de recibir información pasivamente.
Aprendizaje basado en la indagación/investigación: Se fomenta la exploración y fundamentación teórica de actividades didácticas y metodologías innovadoras, así como de la IAG en educación mediante herramientas como Consensus y Elicit, permitiendo diseñar propuestas didácticas basadas en la literatura.
Aprendizaje auténtico: Las tareas replican situaciones reales del ámbito educativo, como la redacción de comunicados o la planificación de proyectos pedagógicos, aplicando la IAG.
Aprendizaje centrado en el estudiantado: Se ofrece autonomía en la selección de niveles de dificultad de las tareas y en los formatos de reflexión del taller.
Aprendizaje experiencial: Se vincula la teoría con la práctica mediante la experimentación con IAG, el análisis crítico de sus respuestas y la aplicación en contextos educativos.
Aprendizaje entre iguales: Se realizan actividades colaborativas en parejas y grupos, promoviendo la co-construcción del conocimiento y la reflexión conjunta.
CARACTERÍSTICAS DE LA IMPLEMENTACIÓN:
Alumnado: 4º del grado en Maestro/a de Educación Infantil y 2º del Grado en Maestro/a de Educación Primaria.
Objetivo de la actividad: Conocer las bases de la inteligencia artificial generativa (IAG) desde una perspectiva ética y su aplicación a la educación.
Desarrollo de la actividad:
Este taller explora la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la educación, desde su fundamentación teórica y herramientas hasta sus implicaciones pedagógicas. El análisis de los aspectos éticos es un hilo conductor que atraviesa todo el taller, desde la concienciación sobre sesgos en los datos hasta la reflexión sobre el impacto en la equidad y la inclusión. A través de un continuum de actividades multinivel adaptadas a diversos niveles de competencia, las futuras maestras desarrollarán habilidades para integrar la IAG en su práctica. Inicialmente, con la Actividad 1, se redactan comunicaciones dirigidas a familias o instituciones, desde borradores sencillos hasta documentos formales complejos. Posteriormente, la Actividad 2 se enfoca en el diseño de actividades didácticas, comenzando con propuestas básicas y avanzando hacia proyectos interdisciplinarios con metodologías inclusivas. Culminando con la Actividad 3, se crea una situación de aprendizaje completa utilizando una IAG educativa (Edunexis), aplicando los conocimientos adquiridos sobre el currículo y los elementos esenciales de una situación de aprendizaje. El producto final es un PEA (Práctica Educativa Abierta), un repositorio de situaciones de aprendizaje creadas por las participantes y editado por los docentes. Finalmente, elaborarán en un portafolios reflexivo de la asignatura, una entrada que explique la realización del taller, partiendo de una fundamentación teórica y reflexionando sobre sus aprendizajes desde la mirada crítica de la IAG y los dilemas éticos encontrados.
Propuesta de presentación del taller: https://www.canva.com/design/DAGeKtm_Qx0/Sw9cEiqlxozvuUqcl3KeMA/view?utm_content=DAGeKtm_Qx0&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=viewer
Taller de Inteligencia Artificial Generativa aplicada a la educación. © 2025 por CoDiCri está bajo licencia CC BY-NC-SA 4.0: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
