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Manual de asignaciones con IA integrada
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El AI Infused Assignment Playbook es una guía práctica de Sarah Lewis (Barry University, trabajo social) dirigida al profesorado que quiere integrar la IA generativa con intención en lugar de simplemente añadirla a las asignaciones ya existentes. Combina una base pedagógica —objetivos de aprendizaje, pensamiento crítico, agencia del estudiantado, transparencia y límites apropiados para el uso de la IA— con plantillas de asignación adaptables, marcos de diseño, prompts, ejemplos y orientación para la implementación que el profesorado puede utilizar en cualquier disciplina. El objetivo no es, explícitamente, prescribir un único enfoque de la IA, sino ayudar al profesorado a diseñar experiencias de aprendizaje en las que el uso de la IA sea intencionado, transparente y esté alineado con lo que se espera que el estudiantado aprenda y demuestre.
Qué se puede hacer con él
El manual se articula en torno a una tesis del capítulo 1 según la cual aprender es construcción de redes, no acumulación de información —la cuestión de la delegación cognitiva que está en el centro del debate sobre la alfabetización en IA—, de modo que la verdadera pregunta es si la IA apoya o se salta ese trabajo de construcción de redes. Cada asignación se construye a partir de cinco principios de diseño formativos: prompts estructurados, no un uso vago de la IA (el estudiantado identifica su propósito, los conceptos pertinentes, su comprensión actual y la ayuda concreta que busca antes de poder escribir un prompt); evaluación crítica de los resultados de la IA (el estudiantado documenta qué acepta, qué modifica y qué rechaza, y lo justifica); documentación y transparencia (los prompts, los extractos de las respuestas de la IA, los registros de decisiones y las justificaciones hacen que el uso sea evaluable); reflexión metacognitiva; y verificación de conocimientos mediante breves comprobaciones a libro cerrado.
El capítulo 3 incluye una asignación de ejemplo completamente desarrollada (AI-Enhanced Iterative Writing) más dieciséis entradas de plantilla resumidas —AI Dialogue Reflection, AI Literature Review Assistant, AI Bias Detection, AI Study Partner Reflection, AI-Assisted Self-Assessment, AI Debate Partner, AI Client Simulation, AI Scenario Testing, AI-Facilitated Group Project, Peer Review with AI Comparison, Professional AI Use Policy Development y Transparent AI Integration Portfolio—. El apéndice A proporciona un registro de colaboración entre la IA y las personas (AI–Human Collaboration Log) para documentar el proceso. El profesorado puede tomar asignaciones sueltas a la carta o adoptar el conjunto como una estructura con IA integrada para todo un curso.
Para quién es
Profesorado de cualquier disciplina, especialmente en educación superior y programas profesionales (la autora escribe desde el trabajo social, y se mencionan la enfermería y la atención sanitaria como contextos paralelos), además de quienes se dedican al desarrollo del profesorado y quienes preparan evidencias para la acreditación. El manual parte de que el estudiantado ya usa la IA y de que la respuesta responsable es sacar ese uso a la luz, estructurarlo y enseñar al estudiantado a usar bien la IA en lugar de confiar en que lo evite.
Notas y advertencias
Se trata de una guía práctica, no de un estudio empírico; sus afirmaciones sobre el uso de la IA por parte del estudiantado se apoyan en fuentes externas citadas (BestColleges, Campbell, Digital Education Council, Flaherty) más que en datos nuevos. El marco de la «construcción de redes» y el enfoque de la «ilusión de comprensión» provienen de la bibliografía más amplia (Wigmore y cols.; Williamson y cols.) y se presentan como justificación pedagógica, no como resultados probados del propio manual. Las asignaciones son plantillas creadas por su autora —ninguna se presenta con tamaños del efecto—, por lo que deben tratarse como diseños que adaptar y evaluar localmente. Publicado el 2026-10-07, v1, en Zenodo bajo CC BY 4.0; se descarga gratis sin necesidad de cuenta. En el momento de la ingesta el registro mostraba solo unas 35 visualizaciones y unos 14 descargas, así que ha tenido hasta ahora poco uso externo o revisión por pares.
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