¿Qué competencias necesita el profesorado en relación con la IA?

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El comité de desarrollo del profesorado tiene una sola sesión en enero y el vicerrector quiere que sea sobre IA. O usted dirige el centro de enseñanza y tres departamentos han pedido "un taller de IA" que resulta significar tres cosas distintas. O lleva un año usando estas herramientas y quiere saber qué le falta todavía antes de reconstruir un curso en torno a ellas.

Lo esencial: la técnica de indicaciones es la parte más pequeña de todo esto. El profesorado necesita juzgar qué puede y qué no puede hacer un modelo, diseñar tareas y evaluaciones a partir de ese juicio y saber cuándo mantenerlo fuera de un curso por completo. La confianza es un mal indicador de cualquiera de esas cosas, así que construya el programa en torno al desempeño y a las disciplinas, y no en torno a una demostración de la herramienta.

La versión breve

1. Defina la competencia en cuatro dimensiones y añada una capa docente para quien evalúe al estudiantado.

2. Evalúe con desempeño y no con una encuesta. La alfabetización autoevaluada y la capacidad demostrada divergen.

3. Siente a las disciplinas en la sala. La experiencia en la materia no se traslada a la integración de la tecnología.

4. Enseñe explícitamente los dominios tecnológicos, porque son los que miden bajo incluso en profesorado que se siente seguro.

5. Trate "cuándo no usar esto" como una competencia y dé al profesorado cobertura para declinar.

Defina la competencia antes de reservar la sala

La síntesis Alfabetización en IA de esta base de conocimiento identifica cuatro dimensiones, y son una agenda útil porque cada una requiere un tipo distinto de sesión:

• Comprensión fundamental de las capacidades y las limitaciones de la IA.
• Competencia práctica en el uso de herramientas de IA.
• Evaluación crítica de la exactitud, el sesgo, la pertinencia y la incertidumbre.
• Conciencia ética e institucional sobre cuestiones como la integridad, la privacidad, la equidad y la gobernanza.

Para el profesorado, esas dimensiones necesitan una capa pedagógica encima. El profesorado debería poder decidir qué trabajo cognitivo deben conservar los estudiantes, seleccionar usos de la IA que sirvan a los objetivos de aprendizaje, diseñar evaluaciones válidas para la era de la IA, enseñar al estudiantado a verificar y regular su propio uso, reconocer la alucinación, la dependencia excesiva y la adulación, y saber cuándo el juicio humano debe prevalecer sobre la automatización.

También necesitan suficiente comprensión de sistemas para evaluar cómo encajan entre sí los flujos de trabajo apoyados en IA generativa. Un taller que enseña una herramienta de forma aislada produce profesorado capaz de demostrar la herramienta e incapaz de decirle qué se rompe cuando se conecta a un flujo de trabajo de calificación. Competencia docente en IA y Desarrollo del profesorado contienen la versión larga de ese argumento.

Escriba la lista antes de planificar las sesiones. Cuatro dimensiones más una capa docente bastan para justificar cuatro sesiones en lugar de una, y para decirle a la dirección de un departamento a cuál de las cuatro se refiere en realidad su petición.

Evalúe el desempeño y no la confianza

La alfabetización en IA autoinformada puede divergir notablemente de la capacidad demostrada, y esa es la advertencia más práctica de esta bibliografía para quien dirige desarrollo del profesorado. Una encuesta de confianza al final de un taller mide cómo se sintió el taller.

La investigación sobre flujos de trabajo docentes con múltiples agentes añade una segunda razón para evaluar en lugar de preguntar: el pensamiento sistémico, las creencias pedagógicas y la autoeficacia interactúan en la integración de la IA, así que la misma sesión aterriza de forma distinta en dos docentes con la misma formación disciplinar. Eso aboga por una programación diferenciada y en contra del taller de una sola herramienta para todos, que es lo que ofrecen la mayoría de las instituciones.

La versión barata de la evaluación del desempeño es una tarea, no un instrumento. Pida a cada participante que traiga una tarea, la revise con el modelo durante la sesión y después defienda la revisión ante un colega: qué cambió, qué evalúa ahora, qué ya no se le puede calificar al estudiante. Eso lleva veinte minutos y le dice más que cualquier escala de valoración de final de jornada.

Espere que el punto débil sea la integración

La investigación reciente en educación superior pone cifras a dónde es fuerte la competencia del profesorado y dónde se rompe. Una encuesta a 127 docentes de una gran universidad de investigación estadounidense con el instrumento Conocimiento Tecnológico, Pedagógico y de Contenido (TPACK)-21 encontró alto el conocimiento pedagógico del contenido autopercibido (M = 4,70) y el conocimiento del contenido cerca del techo (M = 5,15). Los dominios integrados con tecnología eran notablemente más bajos: conocimiento pedagógico tecnológico (M = 2,62), conocimiento tecnológico del contenido (M = 2,75) y TPACK holístico (M = 2,55, el más bajo de siete).

Lea la brecha correctamente. Son personas que conocen su materia y saben enseñarla, y que no saben cómo hacer que un modelo forme parte de ninguna de las dos cosas. La experiencia en el contenido no predijo el conocimiento de integración de IA generativa (correlaciones de CK r = 0,11 a 0,15, todas no significativas), así que un programa no puede dar por supuesto que el dominio de la materia se transfiere. Tiene que construir la competencia mediante un trabajo deliberado y específico de cada disciplina.

Un hallazgo más da forma al diseño. Los tres dominios integrados con tecnología correlacionaban r = 0,81 a 0,91, lo que sugiere que pueden funcionar como una única capacidad de integración de IA generativa. Si eso se sostiene, enséñela como un fundamento compartido y no como tres destrezas separadas con tres sesiones separadas.

Diseñe las sesiones en torno a un curso real

Lo que la formación puede y no puede hacer se ve con claridad en un estudio intrasujeto con 13 docentes de educación superior. Dar al profesorado un chatbot mejoró significativamente la calidad de su diseño del aprendizaje, y la proporción que alcanzaba dos o más tareas de orden superior de Bloom subió del 41,7% al 91,7% (p = 0,01). El esfuerzo cognitivo percibido cayó con fuerza, de una mediana de 6,33 a 3,33 (p = 0,004). La formación pedagógica en ingeniería de prompts añadida encima no mejoró más la calidad y elevó ligeramente el esfuerzo.

De ahí se siguen tres cosas, y la tercera es la que los programas se saltan.

El acceso cambia con facilidad la conducta docente. Dé al profesorado un modelo capaz y una tarea real, y el trabajo que tiene delante mejora en una sola sesión.

Una capacidad más profunda requiere más que un taller. La capa de indicaciones añadió esfuerzo y ninguna calidad medida. Enseñar a la gente a escribir mejores indicaciones es una destreza y, según esta evidencia, no es la restricción para un mejor diseño.

Las ganancias de calidad no prueban que la práctica se haya interiorizado. Trece docentes rediseñaron bien una tarea con la herramienta abierta. Si podrían hacerlo un semestre después y sin la herramienta es otra pregunta, y el estudio no la responde. Incorpore un seguimiento al programa en lugar de dar por supuesto que la ganancia persistió.

Cubra las partes del rol más allá de la enseñanza

La competencia es también una cuestión institucional, y la mayoría de los marcos responden solo a una parte. Una investigación basada en el diseño con 114 participantes de 28 instituciones estadounidenses y 11 países produjo seis estándares de tecnología para el profesorado que abarcan el rol académico completo: docente, coordinador, líder, investigador, aprendiz y contribuidor. La razón por la que sus autores los construyeron es la parte útil. Los marcos existentes (Conocimiento Tecnológico, Pedagógico y de Contenido (TPACK), SAMR) y los estándares para educadores (ISTE, UNESCO, DigCompEdu) se dirigen al profesorado de educación preuniversitaria o cubren solo la dimensión de la enseñanza.

Para quien desarrolla al profesorado, eso replantea la petición. Un departamento que pide un taller de IA para su profesorado está preguntando por uno de seis roles. Los coordinadores del mismo departamento toman decisiones a nivel de programa, sus investigadores escriben con estas herramientas y sus líderes aprueban compras. Una sola sesión no puede servir a todos ellos, y fingir lo contrario es la manera en que un programa acaba con alta asistencia y ningún cambio en la práctica.

Haga sitio para declinar

La adopción se resiste a un enfoque puramente técnico, y la resistencia suele ser un juicio y no una carencia. Una encuesta a 287 docentes de 27 países encontró un modelo refinado que explicaba el 79,8% de la varianza en la intención conductual. La autonomía artificial percibida influía en la intención solo de forma indirecta, a través de la utilidad. La aversión al riesgo fue un predictor negativo significativo (−.163), y al profesorado le preocupaban mucho más los riesgos de dependencia excesiva y de integridad del estudiantado que su propio uso.

Entrevistas con dos académicos con experiencia describen cómo se siente esa preocupación desde dentro: tensiones de identidad recurrentes entre pedagogía y plataforma, educador y facilitador, cuidado y cumplimiento, gestionadas mediante una selectividad con principios arraigada en valores pedagógicos.

Así que la competencia incluye el juicio profesional sobre cuándo no usar la IA, y un programa que no puede decirlo en voz alta se leerá como un discurso de ventas precisamente para el profesorado cuyo juicio usted más quiere en la sala. Dos académicos con experiencia son una base de evidencia pequeña para una afirmación grande; trate el hallazgo sobre la identidad como la descripción de una tensión real y no como un efecto medido, y deje que dé forma al tono de las sesiones.

En qué se equivocan quienes desarrollan al profesorado

Un taller de indicaciones es un programa de competencia en IA. Cubre una de cuatro dimensiones y, en el estudio con 13 docentes, la capa de indicaciones añadió esfuerzo sin añadir calidad medida.

Profesorado seguro es profesorado competente. La autoevaluación diverge de la capacidad demostrada, y la encuesta a 127 docentes encontró el conocimiento del contenido cerca del techo junto a un TPACK holístico de 2,55. La confianza acompaña a la experiencia en la materia, que es justo lo que este profesorado ya tiene.

Quien domina el contenido resolverá la integración por su cuenta. El conocimiento del contenido no predijo el conocimiento de integración en esa encuesta. La correlación no fue significativa, y ese es el hallazgo que justifica una programación específica por disciplina en lugar de una invitación general.

Un solo marco cubrirá a todo el mundo. El estándar de seis roles existe porque TPACK, SAMR y los principales estándares para educadores cubren al profesorado de K-12 o solo la dimensión de la enseñanza.

La resistencia es una carencia de conocimiento que hay que llenar. La aversión al riesgo predijo la intención de forma negativa, y el trabajo sobre la identidad describe a profesorado que razona desde valores pedagógicos. Parte de lo que parece reticencia es una postura defendible sobre la dependencia excesiva del estudiantado.

Las objeciones que escuchará

"No tenemos tiempo de personal para un desarrollo basado en el desempeño." Entonces no construya un programa. Construya un ejercicio a nivel de tarea: traiga una tarea, revísela con el modelo y defienda la revisión. Esa es la versión de veinte minutos, y produce evidencia de capacidad que una encuesta de satisfacción no produce.

"Nuestro profesorado ya usa estas herramientas, así que la formación le queda atrás." El uso no es el constructo. La encuesta a 127 docentes describe a personas con un conocimiento del contenido y pedagógico alto y un conocimiento integrado con tecnología bajo, y el estudio con 13 docentes muestra la calidad del diseño moviéndose con el acceso mientras la capa de indicaciones no añadía nada. Ninguno de los dos resultados dice que el profesorado que tiene delante haya integrado algo.

"Esto es un problema de formación en TI." El modelo de intención sitúa la utilidad, no la capacidad técnica, en la vía hacia la adopción, y la aversión al riesgo va a su lado. El obstáculo es el juicio sobre el estudiantado y sobre la disciplina, y por eso las sesiones corresponden al centro de enseñanza.

"Los marcos de competencia son burocracia innecesaria." Son un mapa para una sesión en enero. Las cuatro dimensiones le dicen qué dejar fuera, y los seis roles le dicen a qué audiencia va dirigida en realidad una petición.

Qué hacer esta semana

1. Escriba las cuatro dimensiones y la capa docente en una página, y marque cuáles cubre su oferta actual.

2. Sustituya el formulario de satisfacción de final de sesión por una tarea: una tarea revisada y defendida.

3. Pida a dos departamentos un curso real y una tarea real sobre los que trabajar, en lugar de una invitación general.

4. Añada un segmento sobre cuándo mantener la IA fuera de una tarea y diga con claridad que declinar un uso concreto es un juicio profesional legítimo.

5. Decida a cuál de los seis roles sirve su próxima sesión y nombre a la audiencia en la invitación.

Adónde ir después

El equivalente orientado al estudiantado es ¿Cómo debería incorporar la alfabetización en IA a mi curso?, y ¿Qué evidencia existe sobre las intervenciones de alfabetización en IA en la educación superior? cubre la solidez de esa base de evidencia sobre alfabetización. Para el resumen de la investigación orientado al profesorado, véase ¿Cuáles son los 10 hallazgos principales de la investigación sobre IA en educación que el profesorado debería conocer?; Competencia docente en IA y Desarrollo del profesorado contienen el material del marco, y ¿Cómo redacto una política de IA para un curso y la comunico al estudiantado? es el documento que la mayor parte de este trabajo de desarrollo acaba produciendo.