La adaptabilidad docente en la era de la IA: un imperativo formativo en Duoc UC

El Plan de Desarrollo Institucional 2021–2025 impuso a los docentes el reto de adecuar su práctica educativa a contextos y tiempos actuales: adaptarse al vertiginoso avance científico y tecnológico y responder a los cambios globales. En sintonía con este desafío, el Perfil Docente 2022 de Duoc UC define competencias esenciales —flexibilidad y adaptación en entornos educativos, y autoaprendizaje permanente orientado a las tendencias— que configuran un perfil proactivo: profesionales que no solo se adaptan, sino que innovan, se autoforman y emplean herramientas digitales para diseñar experiencias de aprendizaje significativas y centradas en el estudiante.

Docentes con un perfil proactivo

En el contexto educativo actual, marcado por rápidos cambios tecnológicos y necesidades diversas, es esencial que los docentes adoptemos un perfil proactivo. Esto implica conocer el perfil de ingreso de nuestros estudiantes, anticipar posibles dificultades de aprendizaje, evaluar continuamente sus avances y ajustar metodologías, descubriendo nuevas herramientas que fomenten un aprendizaje más eficiente. Al innovar y proponer estrategias que ofrezcan experiencias motivadoras, participativas e inclusivas, contribuimos al desarrollo de su perfil de egreso.

Mi experiencia con la IA

Actualmente curso el cuarto semestre de un posgrado en Inteligencia Artificial, gracias a la beca FAD, instancia en la que he profundizado en contenidos de gran relevancia para el nuevo paradigma de la IA.

De estos estudios destaco dos aprendizajes fundamentales:

1. Decisiones basadas en datos. No basta con seguir únicamente los lineamientos curriculares: hay que apoyarse en la información generada por los estudiantes—perfil de ingreso, evaluaciones diagnósticas, formativas y sumativas, encuestas, patrones de comportamiento, etc.—para ajustar en tiempo real las estrategias de enseñanza y hacer el aprendizaje más eficiente. Como afirma Hamilton et al. (2009), “la toma de decisiones basada en datos en educación implica la recolección y análisis sistemático de distintos tipos de información para guiar las acciones pedagógicas”.
2. Conexión continua al cambio. Actualizarse puntualmente ya no es suficiente, debemos mantenernos permanentemente abiertos al cambio y dispuestos a cambiar en consecuencia. Si Internet inauguró la era del conocimiento, la IA marca el comienzo de la inteligencia colaborativa, en la que la innovación continua y el aprendizaje activo se combinan para transformar los procesos de enseñanza.

Inteligencia colaborativa

La inteligencia colaborativa, según Wilson y Daugherty (2018), surge de la sinergia entre la creatividad humana y la capacidad de cómputo de la IA, permitiendo ciclos de innovación en los que las máquinas asisten en el procesamiento de datos y los profesionales aportan juicio contextual y empatía. Malone y Bernstein (2015) describen este enfoque como un “sistema socio-técnico” en el que agentes humanos y algorítmicos co-aprenden y co-evolucionan, optimizando soluciones emergentes y adaptándose en tiempo real a retos educativos. Así, la inteligencia colaborativa inaugura un paradigma pedagógico donde el aprendizaje activo y la co-creación tecnológica se unen para impulsar iniciativas cada vez más innovadoras y eficientes.

Retos y oportunidades de la IA en la práctica docente

La adopción de herramientas basadas en IA en el aula presenta desafíos significativos: la necesidad de formación continua del cuerpo docente para manejar entornos tecnológicos complejos y garantizar la calidad pedagógica (Holmes, Bialik & Fadel, 2019). Al mismo tiempo, ofrece oportunidades inéditas: la analítica de aprendizaje adaptativo puede identificar brechas de conocimiento en tiempo real y personalizar rutas de enseñanza (Luckin et al., 2016), mientras que los tutores inteligentes facilitan retroalimentación inmediata y liberan al docente para centrarse en aspectos creativos y emocionales del proceso de aprendizaje. Para capitalizar estos beneficios es esencial contar con políticas institucionales sobre ética de datos, privacidad y transparencia algorítmica, así como con espacios de colaboración interdisciplinar que integren al cuerpo docente, especialistas en tecnología y expertos en diseño curricular.

Compromiso y responsabilidad docente frente al nuevo paradigma

Para que la IA deje de ser un mero conjunto de herramientas y se convierta en un verdadero motor de innovación pedagógica, Duoc UC debe consolidar un ecosistema de acompañamiento y desarrollo profesional continuo: laboratorios de innovación educativa, comunidades de práctica y espacios de reflexión ética (European Commission, 2020). Sin embargo, esta tarea no recae solamente en las estructuras institucionales. Cada docente asume la responsabilidad de liderar con integridad, actualizando sus metodologías y fomentando una cultura de co-aprendizaje donde la experimentación y el análisis crítico sean prácticas cotidianas. Al comprometerse con el diseño colaborativo de experiencias de aprendizaje y la evaluación rigurosa de resultados, el cuerpo docente no solo garantiza la calidad y pertinencia de la formación, sino que también refuerza su papel como agente de cambio en la era de la inteligencia colaborativa (UNESCO, 2021).

Conclusiones finales

Los lineamientos institucionales marcan un rumbo claro: la adaptabilidad y el autoaprendizaje son parte esencial del desarrollo profesional docente. Asimismo, fundamentar las decisiones pedagógicas en datos y mantenernos conectados al único factor constante —el cambio—, especialmente con la irrupción de la IA, revela nuevas posibilidades para nuestro rol, como la inteligencia colaborativa, donde máquinas y educadores coaprenden para generar ciclos continuos de mejora. A la par, la adopción de herramientas de IA plantea desafíos de formación continua, pero abre oportunidades inéditas: analítica adaptativa para personalizar rutas de aprendizaje, tutores inteligentes que liberan tiempo para la dimensión creativa y emocional, acompañado de un ecosistema institucional que respalde este proceso. En última instancia, cada docente asume la responsabilidad de liderar con integridad, diseñar colaborativamente experiencias formativas y garantizar que la IA, más que un conjunto de herramientas, sea un verdadero motor de innovación pedagógica.

Referencias

1. European Commission. (2020). White paper on artificial intelligence: A European approach to excellence and trust. European Commission. https://commission.europa.eu/system/files/2020-02/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf
2. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign. https://curriculumredesign.org/our-work/artificial-intelligence-in-education/
3. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson. https://discovery.ucl.ac.uk/1475756/
4. Malone, T. W., & Bernstein, M. S. (2015). Handbook of collective intelligence. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/books/handbook-collective-intelligence
5. UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379707.locale=en
6. Wilson, H. J., & Daugherty, P. R. (2018). Collaborative intelligence: Humans and AI are joining forces. Harvard Business Review, 96(4), 114–123. https://hbr.org/2018/07/collaborative-intelligence-humans-and-ai-are-joining-forces
7. Hamilton, L., Halverson, R., Jackson, S., Mandinach, E., Supovitz, J., & Wayman, J. (2009). Using student achievement data to support instructional decision making (NCEE 2009–4067). U.S. Department of Education, Institute of Education Sciences, National Center for Education Evaluation and Regional Assistance. https://ies.ed.gov/ncee/wwc/Docs/PracticeGuide/dddm_pg_092909.pdf

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