15 documentos de 9 instituciones, agrupados por institución. Son la base de evidencia: cada ficha enlaza a sus citas verbatim, los conceptos que tratan y el documento original.
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Primera guía global de una agencia de la ONU sobre IA generativa en educación. Propone un enfoque centrado en el ser humano: protección de datos, edad mínima de uso autónomo, validación pedagógica previa al despliegue y rendición de cuentas de los proveedores. Advierte que las herramientas emergen más rápido que los marcos regulatorios.
Define las competencias que un docente necesita en relación con la IA, organizadas en dimensiones que van desde la ética hasta el diseño pedagógico. La competencia no se reduce a 'saber usar herramientas': incluye dimensiones técnicas, éticas, pedagógicas y de agencia profesional.
Marco de competencias en IA para estudiantes, pensado para integrar objetivos de aprendizaje sobre IA en el currículo. Articula una mirada centrada en el ser humano y en la ciudadanía, con énfasis en el pensamiento crítico sobre la IA y no solo en su uso instrumental.
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Síntesis más actualizada sobre usos efectivos de IA generativa en educación. Hallazgo central: el uso de chatbots de propósito general puede mejorar el rendimiento inmediato pero las ventajas desaparecen o se revierten al retirar el acceso. Distingue augmentation (docente + IA) de replacement, y advierte que las herramientas off-the-shelf rara vez se alinean con el currículo.
La encuesta a docentes más grande del mundo, que por primera vez incluye datos sistemáticos sobre uso de IA por el profesorado. Aporta una fotografía empírica descriptiva del estado actual: qué proporción de docentes usa IA, para qué, y qué barreras y preocupaciones reportan.
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Revisión de la investigación existente sobre los impactos de la IA en estudiantes y docentes de K-12. Prioriza el rigor metodológico y distingue tipos de evidencia, señalando dónde hay resultados sólidos y dónde la evidencia todavía es insuficiente.
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Resultado de un estudio global de un año en más de 50 países. Concluye que, sin corregir el rumbo, los riesgos actuales de la IA para el desarrollo de los estudiantes superan sus beneficios, porque erosionan capacidades fundacionales. Ordena la acción en tres pilares: Prosper (enriquecer el aprendizaje), Prepare (formar a personas y sistemas) y Protect (salvaguardar a los estudiantes).
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Síntesis con perspectiva latinoamericana y global desde el Banco Mundial. Argumenta que la IA puede mejorar el aprendizaje en países de ingreso bajo y medio si se integra con buen diseño pedagógico y acompañamiento, pero que en contextos de acceso heterogéneo puede convertirse en un factor adicional de desigualdad. Presenta una taxonomía de aplicaciones.
Brief sobre IA en educación superior desde el Banco Mundial. Revisa oportunidades y riesgos de la IA para la enseñanza, el aprendizaje y la gestión universitaria, con atención a la equidad de acceso y a las condiciones institucionales necesarias para un uso responsable.
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Ensayo de Diana Laurillard sobre cómo el feedback generado por IA podría apoyar el aprendizaje dentro de un marco conversacional, manteniendo al docente como diseñador del proceso. Distingue el feedback que enriquece los ciclos de aprendizaje del que solo automatiza la corrección.
Capítulo del Handbook of Artificial Intelligence in Education dedicado a la ética de la IA educativa. Examina los dilemas éticos del diseño y uso de AIED —privacidad, agencia, equidad, transparencia— y propone marcos para abordarlos, situando la ética en el centro del diseño y no como un añadido.
Reflexión publicada en el blog del IOE de UCL a partir de la Global Smart Education Conference en Beijing. Discute qué tipo de ecosistema educativo —políticas, capacidades, infraestructura— se necesita para una era de IA, más allá de la adopción de herramientas puntuales.
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Ensayo controlado aleatorizado en un curso universitario de física (N=194) en Harvard. Compara el aprendizaje de estudiantes que reciben el contenido mediante un tutor de IA diseñado con buenas prácticas pedagógicas frente a una clase de aprendizaje activo. Encuentra que los estudiantes aprenden significativamente más en menos tiempo con el tutor de IA, y reportan mayor motivación y compromiso. El efecto se atribuye al diseño —ingeniería de contexto más pedagogía— y no al modelo en bruto.
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Encuesta nacional a docentes, estudiantes y familias en EE. UU. sobre el uso de IA y el monitoreo de la actividad estudiantil. Documenta que la vigilancia escolar es casi universal y que sus daños —disciplina, contacto con la policía, exposición no consentida de la identidad de género u orientación sexual— persisten y recaen de forma desigual sobre los estudiantes más vulnerables.
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Análisis técnico de 163 productos edtech avalados por 49 gobiernos durante la pandemia. Encuentra que 145 (89%) ponían en riesgo o vulneraban derechos del niño, enviando datos de menores a empresas de publicidad. Reencuadra la “educación remota” como una infraestructura de captura de datos infantiles que operó sin escrutinio.