IA para Docentes · Curso Completo
Creado y Diseñado por David Poblador
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🎓 Formación Docente · Guía práctica completa

IA en el aula:
de la teoría
a la práctica real

Todo lo que necesitas para integrar la IA en tu día a día docente: conceptos clave, herramientas gratuitas, prompts listos para usar y criterios de privacidad. Lee, prueba y aplica directamente en tu aula.

Tiempo semanal planificando
7 horas
Solo en planificación de lecciones
Docentes ya usan IA
42%
Subió desde 17% en 6 meses
Plantillas de prompts
7
Listas para copiar y adaptar ahora mismo
7h/sem
En planificación de clases (TALIS)
42%
Docentes usando IA (Reino Unido, 2023)
8
Temas desarrollados en profundidad
6+
Herramientas gratuitas incluidas

Lo que el profesorado necesita
cada día al preparar clases

La preparación docente implica tres capas clave: eficiencia (llegar), calidad (llegar bien) y coherencia (llegar alineado con currículo, diversidad y evaluación).

📐

Convertir currículo en secuencias

Traducir estándares y competencias en objetivos claros, criterios de éxito, actividades y evidencias evaluables.

🎯

Diseñar actividades con estructura

Inicio con activación, desarrollo con andamiaje, cierre con síntesis y comprobación. Con instrucciones claras para el alumnado.

✏️

Crear y adaptar materiales

Textos, ejercicios, guiones de explicación, problemas graduados, ejemplos, apoyos visuales. Todo con criterio pedagógico.

Diferenciar y atender diversidad

Adaptar nivel de lectura, andamiajes y formatos para NEAE sin caer en «tres programaciones paralelas».

📊

Planificar la evaluación

Rúbricas, listas de cotejo, tickets de salida, bancos de ítems y criterios de retroalimentación formativa.

Reducir fricción administrativa

Plantillas, organización de recursos, mensajes a familias y seguimiento de decisiones pedagógicas.

IA por momentos del flujo docente

La IA no sustituye la docencia. Actúa como asistente que reduce fricción, mejora la primera versión de materiales y acelera las iteraciones.

Planificación

Secuencia didáctica completa

Propone objetivos, actividades y evaluación coherentes a partir de nivel, tema, tiempo disponible y perfil del grupo.

Diversidad

Diferenciación rápida

Genera 2–3 versiones del mismo texto (lectura fácil / estándar / ampliación) o adapta consignas para alumnado con apoyos.

Contenido

Banco de ejemplos y análogías

Genera analogías, contraejemplos, ejercicios graduados y errores típicos para anticipar dificultades del alumnado.

Facilitación

Preguntas socráticas

Formula preguntas de profundización y alternativas de explicación que empujan al pensamiento de orden superior.

Contingencia

Apoyos just-in-time

Genera en el momento una mini-actividad de refuerzo o un ejemplo adicional con criterios de éxito incluidos.

Interacción

Alternativas de explicación

Si el grupo no conecta con una explicación, la IA propone otra vía metafórica, visual o procedimental al instante.

Evaluación

Rúbricas y criterios

Crea borradores de rúbricas y listas de cotejo que el docente ajusta para que reflejen el currículo y el contexto real.

Feedback

Retroalimentación formativa

Propone comentarios tipo enfocados en criterios y sugerencias de mejora que el docente personaliza.

Mejora continua

Reflexión docente

Convierte notas de aula en «lecciones aprendidas», próximos pasos y ajustes para la siguiente sesión.

Las herramientas que vas a dominar

El criterio no es la marca, sino la función. Cada herramienta tiene un rol concreto en tu flujo docente.

ChatGPT

OpenAI

Asistente conversacional generalista. Ideal para planificar, redactar, crear actividades y generar variantes de materiales.

Plan gratuito

Gemini

Google

Asistente versátil integrado con la suite de Google. Respuestas con base web y capacidad multimodal.

Plan Basic gratuito

Copilot

Microsoft

Disponible sin coste. Chat para escribir, idear y resumir con respuestas basadas en búsqueda web en tiempo real.

Gratuito

Claude

Anthropic

Especialmente útil para textos largos, coherencia curricular, análisis de documentos y tareas que requieren razonamiento cuidadoso.

Plan gratuito

Perplexity

Perplexity AI

Motor de respuesta con citas verificables. Ideal para preparar clases con verificación rápida y enseñar alfabetización informacional.

Plan Free

NotebookLM

Google

Trabaja con tus propios documentos. Hasta 100 cuadernos con 50 fuentes cada uno. Para normativa, programaciones y lecturas.

Gratuito para docentes
💡
¿Cuándo vale la pena pagar?

El criterio no es «calidad» sino: (1) límites y fiabilidad operativa, (2) integraciones con tu suite ofimática, y (3) privacidad y gobernanza institucional (sin entrenamiento con datos de tu centro).

Lo que vas a aprender

Esta guía desarrolla 5 competencias concretas que puedes empezar a aplicar mientras lees.

01

Seleccionar herramientas por tarea

Elegir la herramienta adecuada según el momento docente, entendiendo sus límites, sesgos y condiciones de privacidad.

02

Escribir prompts didácticos efectivos

Con contexto pedagógico completo: objetivos, criterios, tiempo y diversidad. Y saber validar los outputs con revisión humana.

03

Producir materiales coherentes

Actividades adaptadas y evaluaciones formativas que ahorran tiempo sin reducir la calidad pedagógica.

04

Aplicar criterios de privacidad

Especialmente con menores y plataformas institucionales, cumpliendo RGPD, LOPDGDD y marcos del AI Act europeo.

05

Enseñar IA al alumnado

Integrar alfabetización en IA en el aula: uso crítico, atribución, sesgos, integridad académica y deepfakes.

8 temas con contenido completo

Cada tema desarrolla un área clave de forma práctica. Al final de cada uno encontrarás un ejercicio directo para probar en tu herramienta de IA favorita.

01
Fundamentos prácticos de IA generativa para docentes
Qué puede y qué no puede hacer — sesgos, alucinaciones y verificación

La IA generativa no es magia, ni una amenaza inmediata, ni una solución perfecta. Es una herramienta estadística que predice fragmentos de texto basándose en patrones aprendidos de enormes volúmenes de datos. Entender cómo funciona —aunque sea conceptualmente— es lo que permite usarla con criterio pedagógico real y no «a ciegas».

🤖 Qué es realmente un modelo de lenguaje (LLM)

Los modelos de lenguaje grande (LLM) funcionan prediciendo cuál es el siguiente fragmento de texto más probable dado un contexto. No «piensan», no «entienden» ni tienen intenciones: generan texto estadísticamente plausible a partir de los patrones de su entrenamiento.

La consecuencia más importante para el docente: el modelo siempre produce una respuesta que suena bien, incluso cuando es incorrecta. La fluidez y coherencia superficial del texto no garantizan su veracidad.

Lo que la IA puede hacer bien

Redactar, resumir, reformular, generar variantes, estructurar ideas, proponer actividades, adaptar niveles de texto, crear borradores rápidos.

Lo que la IA no puede hacer

Conocer a tu alumnado real, acceder al decreto autonómico de tu materia, garantizar datos verídicos, tomar decisiones pedagógicas por ti.

💭 Las «alucinaciones»: qué son y cómo detectarlas

Una alucinación ocurre cuando el modelo genera información que parece correcta pero es inventada: fechas, nombres, cifras estadísticas, citas bibliográficas, normativas específicas, artículos de ley.

Por qué ocurren: el modelo prioriza la fluidez y coherencia sobre la exactitud factual. Si no dispone de información precisa, «rellena» con el patrón más probable en su entrenamiento, generando texto que suena exacto pero no lo es.

  • Tipo 1 — Datos cuantificables: cifras, estadísticas, porcentajes, fechas concretas. Siempre verifica en la fuente original antes de usar en el aula.
  • Tipo 2 — Referencias bibliográficas: el modelo puede inventar títulos de libros, autores, años de publicación y DOIs que no existen. Nunca uses una cita de IA sin verificarla.
  • Tipo 3 — Normativa y legislación: artículos de ley, decretos, instrucciones de servicio. La IA puede citar normativa derogada o simplemente inexistente.
  • Señal de alerta: si un dato «cuadra demasiado bien» con lo que esperabas o parece demasiado preciso, verifícalo. La confianza es la mayor trampa.

⚖️ Sesgos que afectan a materiales educativos

Los modelos aprenden de los datos con los que fueron entrenados, y esos datos no son neutrales. Tres sesgos especialmente relevantes para docentes:

  • Sesgo lingüístico y cultural: la mayoría del entrenamiento es en inglés y fuentes occidentales. Perspectivas de otras culturas, lenguas cooficiales o contextos locales están subrepresentados.
  • Sesgo de género: en ausencia de instrucciones explícitas, el modelo tiende a asociar ciertos roles profesionales con un género predominante. Añadir instrucciones de lenguaje inclusivo es necesario, no opcional.
  • Sesgo de «conocimiento congelado»: el modelo tiene una fecha de corte de entrenamiento. Eventos, normativas, datos estadísticos o avances pedagógicos posteriores a esa fecha pueden estar ausentes o ser incorrectos.

🌐 El marco UNESCO de competencias docentes en IA (2024)

La UNESCO propone 5 dimensiones de competencia para docentes: mentalidad humanocéntrica (la IA al servicio de las personas), ética (valores, equidad, privacidad), fundamentos de IA (cómo funciona), pedagogía con IA (integración en enseñanza y aprendizaje), y desarrollo profesional (aprendizaje continuo y colaboración).

Tres niveles de progresión: Adquirir (comprender y usar con guía), Profundizar (integrar pedagógicamente de forma autónoma), Crear (generar nuevo conocimiento y prácticas). Este curso sitúa a los docentes en la transición entre Adquirir y Profundizar.

Concepto clave: Los modelos de IA no tienen acceso a internet por defecto (salvo herramientas con búsqueda integrada como Copilot o Perplexity). Su conocimiento tiene una «fecha de corte» y puede estar desactualizado respecto a normativas, currículos y eventos recientes.
Cuando recibas un output, hazte esta pregunta: ¿podría verificar este dato en 30 segundos? Si la respuesta es no, o si el dato es crítico para el aprendizaje, verifícalo antes de usarlo con el alumnado.
El hecho de que un texto esté bien redactado y sea coherente no significa que sea correcto. La IA es excelente generando texto plausible; no necesariamente verdadero. Este es el error más frecuente al adoptar IA sin formación específica.
🔍 Pruébalo ahora Copia este prompt en tu LLM: «Soy docente de [materia]. Explícame en menos de 150 palabras, sin tecnicismos, qué es una alucinación en IA y dame un ejemplo concreto relacionado con mi área.» Después verifica el ejemplo que te dé: ¿es real? ¿tiene fuente? Este ejercicio entrena el músculo de la verificación crítica.
02
Prompting didáctico: la habilidad central
Los 5 elementos de un prompt efectivo — iteración — errores frecuentes

El prompting —la habilidad de escribir instrucciones efectivas para la IA— es, junto con la revisión crítica del output, la competencia central de todo este curso. Un prompt bien construido puede transformar una respuesta genérica e inutilizable en un material directamente aplicable en tu aula. Un prompt vago produce siempre resultados vagos, independientemente de la herramienta que uses.

🧱 Los 5 elementos de un prompt docente efectivo

ROL: Quién debe «ser» la IA. No «actúa como IA experta en educación» (demasiado genérico), sino «actúa como profesora de Ciencias Naturales de 2º de ESO en España, con experiencia en diseño de situaciones de aprendizaje competenciales».

CONTEXTO: Tu grupo real. Nivel, número de estudiantes, diversidad relevante, idioma de instrucción, recursos disponibles. Cuanto más concreto, más útil el output.

OBJETIVO: Qué quieres conseguir, formulado de forma evaluable y observable. No «que aprendan sobre el agua» sino «que el alumnado identifique los estados del agua y explique el ciclo hidrológico con sus propias palabras».

RESTRICCIONES: Lo que NO debe hacer. Sin restricciones, el modelo tomará decisiones por defecto que pueden no encajar: «no uses datos personales, usa lenguaje inclusivo, nivel de lectura de 2º de ESO, sin inventar datos — si falta información, marca [NECESITA FUENTE]».

FORMATO: Cómo quieres recibir el output. «Devuélvelo en tabla con columnas: sesión / objetivo / actividad / duración / evaluación» es mucho más útil que dejarlo a criterio del modelo.

🔄 El principio de iteración: el prompting es una conversación

El primer output raramente es el definitivo. El prompting efectivo no es «escribir el prompt perfecto a la primera» sino una conversación donde vas refinando. Algunos refinamientos habituales tras el primer output:

  • «Ahora hazlo más adecuado para alumnado de 12-13 años, con frases más cortas.»
  • «La actividad de desarrollo dura demasiado. Redúcela a 20 minutos y añade una alternativa para trabajo en parejas.»
  • «Incluye un ejemplo relacionado con el contexto de un barrio urbano español, no rural americano.»
  • «La rúbrica tiene demasiados criterios. Simplifícala a 4 criterios con 3 niveles cada uno.»

Guardar las conversaciones efectivas como plantillas reutilizables es una práctica que multiplica el valor del tiempo invertido en aprender prompting.

❌ Los 6 errores más frecuentes del profesorado al escribir prompts

  • Prompt demasiado vago: «hazme una actividad de matemáticas» → sin nivel, objetivo ni contexto, el output será genérico e inutilizable.
  • Asumir que la IA conoce tu contexto: la IA no sabe qué currículo usas, cuántos alumnos tienes ni cuáles son sus necesidades. Hay que explicitarlo todo.
  • Aceptar el primer output sin revisar: el output es siempre un borrador. Aceptarlo sin revisión es el mayor riesgo pedagógico del uso de IA.
  • Pedir demasiado en un solo prompt: mejor 3 prompts específicos que uno que pide «una unidad completa con todas las sesiones, materiales, rúbricas y adaptaciones».
  • No incluir restricciones: sin instrucciones explícitas sobre lenguaje, nivel, formato y límites, el modelo elige por defecto, y sus defaults raramente encajan con tu contexto.
  • Usar lenguaje muy técnico o muy vago: el modelo funciona mejor con instrucciones claras, concretas y en lenguaje natural. Ni jerga excesiva ni instrucciones ambiguas.

📋 Prompts por función: ejemplos de inicio

Para planificación

«Diseña una secuencia de 3 sesiones sobre [tema] para [curso]. Incluye objetivos, actividades con instrucciones para el alumnado y evaluación formativa al final de cada sesión.»

Para comunicación con familias

«Redacta un mensaje a las familias explicando [tema pedagógico] en tono cercano, sin tecnicismos y en menos de 150 palabras.»

Para diferenciación

«Adapta estas instrucciones en 3 niveles de dificultad (apoyo / estándar / ampliación) para el mismo objetivo de aprendizaje. No bajes las expectativas: cambia el andamiaje, no el objetivo.»

Para feedback

«Propón comentarios de feedback formativo para esta respuesta del alumnado. Sigue el esquema: (1) lo que está bien, (2) un consejo de mejora, (3) una pregunta que active la reflexión.»

Concepto clave — Chain of Thought: Pedir a la IA que «piense paso a paso» o que «primero revise [criterio X] antes de responder» mejora significativamente la calidad del output en tareas complejas. Añade «razona paso a paso antes de dar la respuesta» en prompts difíciles.
Incluye siempre una instrucción de calidad: «Si necesitas inventar información para completar la respuesta, márcala con [NECESITA FUENTE]». Esta instrucción activa un mecanismo de autocontrol en el modelo que reduce significativamente las alucinaciones en materiales educativos.
No incluyas nunca datos personales del alumnado en un prompt, ni siquiera «anonimizados». Si quieres trabajar con una respuesta real de un estudiante, elimina cualquier dato identificativo antes de pegarla en la IA.
🔍 Pruébalo ahora Elige una tarea de la próxima semana y escribe un prompt usando los 5 elementos: ROL + CONTEXTO + OBJETIVO + RESTRICCIONES + FORMATO. Pruébalo, mira el output, e itera al menos una vez pidiendo un ajuste concreto. Guarda el prompt que mejor funcionó.
03
Preparación de clases con IA
Del currículo a la secuencia — situaciones de aprendizaje — flujo real de trabajo

Preparar una clase implica transformar un objetivo curricular abstracto en una experiencia de aprendizaje concreta, motivadora y evaluable. Este es exactamente el tipo de tarea en que la IA actúa como mejor asistente: no decide por ti, pero te ofrece una primera estructura sólida sobre la que construir, ahorrando hasta un 60-70% del tiempo de borrador.

🗺️ De la competencia curricular al objetivo de sesión

El punto de partida es siempre el currículo oficial de tu comunidad autónoma. La IA no conoce tu decreto específico, pero puede ayudarte a desglosar competencias amplias en objetivos de sesión accionables y evaluables.

Proceso recomendado en 3 pasos:

Pega el criterio de evaluación o el objetivo de etapa del decreto autonómico en el prompt.

Pide a la IA que lo desglose en 3-4 objetivos de sesión concretos, observables y evaluables para tu nivel.

Revisa que el desglose sea coherente con tu programación y con el ritmo real de tu grupo.

📐 Estructura de una secuencia didáctica sólida

La estructura inicio-desarrollo-cierre no es una formalidad burocrática: cada fase cumple una función cognitiva concreta. La IA puede generar contenido para cada fase si le indicas el objetivo y el tiempo disponible:

  • Inicio (10-15 min): activación del conocimiento previo, motivación y conexión con lo cotidiano. Útil pedir a la IA: preguntas de activación, enigmas, situaciones-problema o noticias de actualidad relacionadas.
  • Desarrollo (25-30 min): presentación, modelado, práctica guiada y práctica autónoma. La IA puede generar instrucciones claras para actividades, ejemplos graduados, textos de lectura y apoyos visuales en formato texto.
  • Cierre (5-10 min): síntesis, metacognición y evaluación formativa. Útil pedir: «tickets de salida» con 2-3 preguntas cortas, frases de completar, o una pregunta de reflexión metacognitiva.

🎭 Diseño de situaciones de aprendizaje

Una situación de aprendizaje conecta el aprendizaje con un contexto real o verosímil, integrando varias áreas de competencia. Su diseño es complejo y consume mucho tiempo docente. La IA puede acelerar significativamente el proceso:

  • La IA propone el «escenario» o «reto» central y la narrativa motivadora. El docente aporta el criterio de autenticidad y relevancia para su grupo concreto.
  • Para el desglose por sesiones: la IA genera la estructura, el docente ajusta la complejidad, la secuencia y las transiciones entre sesiones.
  • Verificación curricular obligatoria: siempre pide a la IA que incluya al final una lista de preguntas de verificación que TÚ debes responder antes de implementar (coherencia curricular, adecuación al grupo, accesibilidad, seguridad con datos).

⚡ Generación de materiales: tipos y prompts específicos

Textos de lectura

Especifica: número de palabras, vocabulario objetivo, tipo de texto (expositivo, narrativo, instructivo), nivel de complejidad y si debe incluir preguntas de comprensión.

Ejercicios graduados

Pide ejercicios de menor a mayor complejidad taxonómica (recordar → comprender → aplicar → analizar). Especifica cuántos de cada tipo.

Errores típicos como punto de partida

«Genera 5 errores frecuentes que comete el alumnado de [curso] en [tema] y una estrategia didáctica específica para cada uno.»

Analogías y ejemplos

«Genera 3 analogías para explicar [concepto difícil] a alumnado de [curso] usando referentes de su vida cotidiana (tecnología, deporte, redes sociales).»

El concepto de andamiaje (scaffolding): La IA puede generar materiales con distintos niveles de apoyo estructural — instrucciones más o menos detalladas, modelos de respuesta, listas de verificación, «starters» de frases — para que el alumnado avance progresivamente hacia la autonomía.
Usa la IA para el borrador y tú aporta el «color local»: el nombre de tu municipio, un acontecimiento reciente relevante para tu grupo, el vocabulario específico de vuestro contexto. Eso convierte el material genérico en tu material.
La IA tiende a generar materiales más largos y complejos de lo que una sesión real puede abarcar. Añade siempre una restricción de tiempo («para 50 minutos de clase») y de extensión («máximo 2 páginas imprimibles») en el prompt.
🔍 Pruébalo ahora Elige un tema de tu próxima unidad y pide a tu LLM: «Diseña una secuencia de 3 sesiones de 50 minutos sobre [tema] para [curso]. Incluye objetivo de cada sesión, actividad principal con instrucciones claras y evaluación formativa al final. Al terminar, dame 5 preguntas de verificación curricular que yo deba revisar.» Responde esas preguntas tú mismo/a antes de usar el material.
04
Atención a la diversidad y accesibilidad
Textos en 3 niveles — andamiajes — límites éticos de la IA en NEAE

La diferenciación curricular es una de las tareas más demandantes en tiempo y criterio pedagógico. La IA puede multiplicar tu capacidad de generar materiales adaptados en minutos, pero requiere entender claramente qué puede hacer bien, qué necesita siempre revisión experta y dónde se encuentran los límites éticos que no deben cruzarse.

📚 Textos en tres niveles: el enfoque correcto

El objetivo de la diferenciación no es «darle menos» al alumnado con más dificultades: es ofrecerle los apoyos necesarios para llegar al mismo objetivo con el mismo rigor. Los tres niveles comparten objetivo; lo que cambia es el andamiaje.

  • Nivel A — Lectura fácil: frases cortas (máximo 15-20 palabras), una idea por oración, vocabulario de uso común, ejemplos concretos y visualizables, sin oraciones subordinadas complejas, estructura muy marcada visualmente.
  • Nivel B — Estándar: el nivel habitual del curso, con el vocabulario curricular esperado, complejidad textual apropiada a la etapa y el tipo de texto propio de la materia.
  • Nivel C — Ampliación: mayor precisión técnica, vocabulario especializado, conexiones interdisciplinares, referencias a fuentes adicionales y preguntas de pensamiento de orden superior (análisis, evaluación, creación).

El prompt más eficiente: «Reescribe este texto para tres niveles manteniendo exactamente el mismo contenido factual y el mismo objetivo de aprendizaje. No inventes datos: si falta información, marca [NECESITA FUENTE].»

🧩 Tipos de andamiaje que la IA puede generar

  • Instrucciones paso a paso: convertir instrucciones abiertas en pasos numerados con aclaraciones para cada uno.
  • Modelos de respuesta: «Responde siguiendo esta estructura: Primero… Luego… Por último…» con ejemplos parciales.
  • Glosarios contextualizados: definiciones de los términos clave del texto, adaptadas al nivel lector del alumno/a.
  • Guías de lectura: preguntas de acompañamiento para cada párrafo o sección del texto.
  • Organizadores gráficos en texto: tablas, listas comparativas, esquemas que luego el docente traslada a formato visual.

⚕️ Adaptaciones para NEAE: qué puede y qué no puede hacer la IA

✓ La IA puede ayudar con…

Instrucciones simplificadas, materiales con más estructura visual, alternativas de formato, adaptación del vocabulario, versiones con mayor espacio en blanco y menos ítems por página.

✗ La IA no puede (ni debe) hacer…

Generar ACI o PTIS — esos documentos requieren evaluación psicopedagógica individual. La IA no conoce al alumno/a real ni tiene acceso a su diagnóstico.

Los materiales generados por IA para NEAE son siempre un punto de partida que requiere revisión del docente y, en muchos casos, del PT/AL, orientador/a o especialista correspondiente.

🎨 Apoyos visuales y multimodales

La IA de texto puede generar: descripciones detalladas para crear infografías, guiones para vídeos explicativos cortos, mapas conceptuales en formato texto (que luego se trasladan a una herramienta visual como Canva o Genially), o instrucciones con estructura muy marcada (numeración, viñetas, negrita estratégica).

Para generación de imágenes y recursos visuales, herramientas complementarias como Canva AI (incluido en la versión gratuita con límites) o los generadores integrados en algunas plataformas educativas pueden completar el trabajo textual de la IA conversacional.

Distinción clave — Modificación vs. Adaptación: Modificar el currículo implica cambiar los objetivos y criterios de evaluación (proceso formal que requiere dictamen de orientación). Adaptar implica cambiar cómo se accede a esos objetivos (andamiajes, formatos, apoyos). La IA trabaja en el segundo plano; el primero es siempre decisión del equipo educativo.
Genera siempre primero la versión estándar y luego pide las adaptaciones. Así tienes el referente claro y las versiones adaptadas mantienen coherencia con el original, evitando que la «versión fácil» baje inadvertidamente las expectativas de aprendizaje.
La lectura fácil tiene criterios específicos (ARASAAC, Plena Inclusión, etc.). Lo que la IA genera es una aproximación útil como borrador inicial, pero si trabajas con alumnado con dificultades severas de comprensión lectora, contrasta el resultado con recursos y guías especializadas antes de usarlo.
🔍 Pruébalo ahora Coge un texto o unas instrucciones que ya tengas preparadas y pega este prompt: «Reescribe el siguiente texto en tres niveles — A) lectura fácil, B) estándar para [curso], C) ampliación — manteniendo exactamente el mismo contenido factual. Si necesitas inventar datos, marca [NECESITA FUENTE]. Texto: [pega aquí].» Compara los tres resultados y ajusta el nivel A si las frases siguen siendo demasiado largas.
05
Evaluación e integridad académica
Por qué los detectores no funcionan — evaluación auténtica — políticas de uso

La llegada de la IA generativa ha creado una falsa dicotomía en muchos centros: «detectar o ignorar». Este módulo propone una tercera vía pedagógicamente más sólida y sostenible: rediseñar la evaluación para que sea auténtica, procesual y contextualizada — haciendo que la pregunta «¿lo ha hecho la IA?» sea menos relevante, porque las tareas están diseñadas para que la IA sola no pueda completarlas con sentido.

🔍 Por qué los detectores de texto IA no son fiables

Este es un hecho incómodo pero necesario: la evidencia disponible es consistente en que los detectores de texto generado por IA presentan tasas inaceptables de error.

  • OpenAI retiró su propio clasificador al detectar baja precisión en condiciones reales. Si el creador del modelo más usado admite que no puede detectar su propio output fiablemente, la premisa del detector está rota.
  • Falsos positivos documentados: hay evidencia de que los detectores muestran tasas de falsos positivos significativamente más altas con escritores no nativos en inglés, y hay indicios similares en español. Esto tiene implicaciones serias en contextos educativos multilingües.
  • Consecuencia práctica: basar decisiones disciplinarias en detectores de IA es un error pedagógico y potencialmente un problema legal. Una acusación de «deshonestidad académica» basada en una herramienta con ese nivel de error no es sostenible.

✅ Evaluación auténtica en la era de la IA

La evaluación auténtica no es una respuesta «reactiva» a la IA: es la buena práctica evaluativa que los marcos pedagógicos llevan años recomendando y que ahora tiene una razón adicional de urgencia.

  • Evaluación de proceso: portfolios con evidencias intermedias, borradores con comentarios, diarios de aprendizaje, anotaciones del proceso. El rastro del proceso es del alumno/a, no de la IA.
  • Evaluación oral: conversaciones, defensa de proyectos, «explicaciones en voz alta», preguntas sobre el proceso. La IA no puede hablar por el alumnado en tiempo real.
  • Tareas contextualizadas localmente: que incluyen el nombre del centro, un evento reciente del aula, una salida de campo, el análisis de su propio barrio o municipio. La IA no tiene ese contexto.
  • Preguntas metacognitivas: «¿Cómo llegaste a esta conclusión? ¿Qué descartaste? ¿Qué cambiarías si tuvieras más tiempo?» Estas preguntas requieren experiencia real de aprendizaje para responderse con sentido.

🎯 Cómo diseñar tareas que la IA no puede hacer sola

Variables personales irrepetibles

«A partir de tu experiencia en la visita al museo…» o «Conecta este concepto con algo que hayas observado esta semana.»

Evaluar la propia IA

«Usa ChatGPT para generar una respuesta. Luego argumenta con evidencias por qué estás de acuerdo o en desacuerdo con lo que generó.»

Diseño en capas

Capa 1 (IA puede apoyar): investigación, estructura, borrador. Capa 2 (solo el alumno/a): posición propia, justificación, conexión personal.

Productos físicos o presenciales

Presentaciones en vivo, debates, maquetas, experimentos, demostraciones. No todo ha de ser texto escrito.

📜 Políticas de uso de IA para el alumnado

Una política de uso de IA no es una lista de prohibiciones: es un marco de transparencia y criterio que el alumnado puede interiorizar como competencia transferible. Estructura recomendada:

  • Qué se permite: específico por tipo de tarea y fase del proceso (ej: «en la fase de investigación, puedes usar Perplexity para identificar fuentes; en la redacción final, el texto debe ser propio»).
  • Cómo se declara: modelo de declaración de uso. Ejemplo: «En esta tarea he usado IA para [función concreta]. He revisado y modificado el output porque [razón]. La argumentación final es mía.»
  • Qué no se permite: entregar output de IA sin revisión crítica ni declaración, usar IA en evaluaciones donde está explícitamente prohibido.

El objetivo pedagógico de la política es desarrollar en el alumnado la capacidad de usar IA con integridad y criterio — una competencia que necesitarán en su vida académica y profesional futura.

La «atribución de IA» como competencia: En el mercado laboral al que se incorporará el alumnado actual, saber usar IA con transparencia y criterio — y saber cuándo no usarla — será más valioso que haberla evitado. La política de uso del aula puede ser el primer entrenamiento en esa competencia.
Genera rúbricas de evaluación con la IA y revísalas con el alumnado antes de la tarea. Cuando el alumnado conoce en detalle los criterios de calidad, el output de IA mediocre o genérico queda expuesto por sí mismo.
Acusar a un alumno/a de usar IA sin evidencia sólida puede tener consecuencias legales y pedagógicas graves. Antes de cualquier actuación disciplinaria, consulta con el equipo directivo, sigue el protocolo del centro y recuerda que un «detector» no es evidencia suficiente por sí solo.
🔍 Pruébalo ahora Pide a tu LLM que rediseñe una tarea de evaluación que ya tengas: «Tengo esta tarea de evaluación: [describe la tarea]. Ayúdame a rediseñarla para que incluya al menos un elemento que requiera experiencia personal del alumnado y no pueda completarse solo con IA. Añade también una rúbrica de 4 criterios con 3 niveles cada uno.» Revisa que la rúbrica sea coherente con tu sistema de calificación real.
06
Herramientas por escenarios
ChatGPT · Gemini · Copilot · Claude · Perplexity · NotebookLM · MagicSchool

El error más frecuente al adoptar IA en docencia es elegir herramienta por «la que sale en las noticias» o «la que usa el compañero de al lado». La elección correcta es por función: ¿para qué tarea docente concreta la necesito esta semana? Este módulo mapea las herramientas gratuitas disponibles a los escenarios de uso más habituales.

💬 Chatbots generalistas — guía de uso comparada

  • ChatGPT (OpenAI): el más extendido y con mayor comunidad docente. Ideal para planificar, redactar, crear actividades y generar variantes de materiales. El plan gratuito incluye acceso a modelos «mini» con capacidades básicas. Acepta subida de archivos con límites. Muy útil como primer punto de entrada para docentes que empiezan.
  • Gemini (Google): especialmente útil para docentes cuyo flujo de trabajo está centrado en Google Workspace (Docs, Drive, Classroom). Respuestas con base web integrada, capacidad multimodal. Plan Basic gratuito. La integración nativa con Drive puede ser un diferenciador importante.
  • Copilot (Microsoft): disponible sin registro ni coste, con respuestas basadas en búsqueda web en tiempo real. Muy útil cuando necesitas información actualizada. Integrado en Edge para resumir páginas web. Ideal para centros con ecosistema Microsoft 365.
  • Claude (Anthropic): especialmente fuerte en textos largos, coherencia interna de documentos extensos y seguimiento fiel de instrucciones complejas. Plan gratuito con límites diarios. Recomendado para diseño curricular extenso, revisión de documentos de centro o tareas que requieren razonamiento cuidadoso.

🔎 Perplexity — investigación con citas verificables

Perplexity responde preguntas incluyendo las fuentes citadas y verificables, lo que lo convierte en una herramienta especialmente valiosa para la preparación de clases donde la veracidad importa.

  • Cuándo usarlo: para preparar el contenido de una lección con verificación rápida, para investigar tendencias o hechos actuales, para enseñar al alumnado cómo hacer búsquedas con criterio informacional.
  • Uso pedagógico adicional: puede enseñarse al alumnado como alternativa crítica a Google, modelando el proceso de contraste de fuentes y evaluación de credibilidad.
  • Limitación importante: las citas son fuentes reales, pero la síntesis puede contener errores en la interpretación. Siempre verifica las fuentes originales para datos críticos.

📁 NotebookLM — trabajar con tus propios documentos

NotebookLM (Google) es cualitativamente diferente a los chatbots generalistas: solo responde basándose en los documentos que tú le proporcionas. Esto elimina las alucinaciones sobre el contenido de esos documentos y protege la confidencialidad.

  • Hasta 100 cuadernos con 50 fuentes cada uno (PDFs, textos, URLs, vídeos de YouTube).
  • Casos de uso clave: consultar normativa autonómica sin memorizar artículos, analizar tu propia programación didáctica, preparar clases a partir de artículos académicos o capítulos de libro, resumir actas de reuniones del equipo docente.
  • Función «Audio Overview»: genera un resumen en formato podcast de los documentos cargados. Útil para revisión de contenido en formato no lineal (mientras te desplazas, durante el almuerzo).
  • Gratuito para docentes y estudiantes, con límites diarios de consultas y generaciones de audio.

🎓 Herramientas docente-específicas

MagicSchool (plan Forever Free)

Suite de más de 60 herramientas diseñadas específicamente para docentes: planificación, rúbricas, diferenciación, correos a familias, adaptaciones, simuladores de situaciones difíciles.

Curipod (plan gratuito)

Crea lecciones interactivas con slides, nubes de palabras, preguntas y actividades en tiempo real. Muy útil para hacer sesiones más participativas con poco esfuerzo de diseño.

Criterio para adoptar una herramienta específica: ¿Ahorra tiempo real en una tarea frecuente? ¿Genera output de calidad suficiente para adaptar? ¿Cumple los requisitos de privacidad del centro? Si alguna respuesta es no, prioriza otro recurso.

🗓️ Tu «stack» docente semanal — un ejemplo práctico

  • Lunes (planificación semanal): ChatGPT o Claude para estructurar secuencias y generar borradores de actividades.
  • Durante la semana (investigación de contenido): Perplexity para verificar datos, noticias de actualidad o investigar aspectos del tema que no dominas bien.
  • Trabajo con normativa o documentos del centro: NotebookLM con tus fuentes cargadas.
  • Sesiones más participativas: Curipod para generar una actividad interactiva de 10 minutos.
  • Comunicación con familias: cualquier chatbot generalista con el prompt de comunicación del módulo 2.
El «stack» docente: En lugar de una sola herramienta para todo, la práctica más eficiente es combinar 2-3 herramientas complementarias con funciones bien definidas. Intentar hacer todo con una sola herramienta suele resultar en uso subóptimo de sus capacidades.
Dedica una sesión de 30-45 minutos a probar una herramienta nueva con una tarea real de tu planificación semanal. Aprenderás más en una hora de uso real que en tres horas de tutoriales en vídeo.
Muchas herramientas «educativas» de IA tienen planes gratuitos muy limitados en tiempo o uso, o modelos de negocio basados en datos. Antes de adoptar cualquier herramienta con cuentas del alumnado, verifica sus condiciones de privacidad. Módulo 7 cubre este proceso en detalle.
🔍 Pruébalo ahora Prueba Perplexity (perplexity.ai) con una pregunta sobre un tema de tu asignatura que quieras preparar pronto. Observa cómo cita las fuentes. Luego abre NotebookLM (notebooklm.google.com), crea un cuaderno nuevo y sube un documento que uses habitualmente (una programación, un artículo, una guía). Hazle una pregunta. Compara la diferencia entre responder «desde la web» y responder «desde tus documentos».
07
Gobernanza en el centro educativo
RGPD · AI Act · DPD · Configuración de privacidad · Checklist operativo

La gobernanza de IA en un centro educativo no es un tema abstracto reservado al equipo directivo: afecta directamente a cada docente que usa una herramienta gratuita en su planificación. Este módulo convierte el marco legal en reglas prácticas accionables para el día a día docente, sin necesidad de ser jurista.

🏛️ Lo que dice la AEPD (2026) sobre plataformas educativas digitales

La Agencia Española de Protección de Datos publicó en marzo de 2026 principios para la contratación y uso de plataformas educativas digitales con implicaciones directas para el uso de IA en aulas:

  • Distinción clave: servicios «básicos» vinculados a función educativa (plataforma de gestión del centro, aula virtual oficial) vs. servicios «adicionales» (herramientas de IA, buscadores, vídeo) que pueden operar con condiciones diferentes y donde el proveedor puede actuar como responsable del tratamiento para sus propios fines.
  • El precio es los datos: cuando un servicio es gratuito, puede estar financiándose con los datos de uso. La AEPD subraya que la gratuidad no puede implicar merma en la protección de datos del alumnado, familias o profesorado.
  • Interés superior del menor: la configuración por defecto de cualquier herramienta usada con menores debe ser la más protectora, sin que los usuarios tengan que hacer nada para activarla.

⚖️ AI Act europeo: lo que aplica a docentes ahora

El Reglamento europeo de IA (AI Act) clasifica ciertos usos en educación como de alto riesgo y establece requisitos adicionales. El calendario general de aplicación comenzó en agosto de 2024 y los sistemas de alto riesgo tienen obligaciones desde agosto de 2026.

  • Usos de apoyo (bajo/mínimo riesgo): borradores de materiales, ideas para actividades, adaptaciones de textos, feedback de borrador. El docente toma la decisión final. Son los usos que este curso promueve.
  • Usos de alto riesgo en educación: sistemas que determinan acceso o distribución del alumnado, que evalúan resultados o competencias de forma automatizada sin revisión humana, o que detectan comportamientos durante exámenes.
  • La distinción operativa: «apoyo humano» (el docente decide con apoyo de IA) vs. «decisión automatizada» (el sistema decide sin intervención humana significativa). Mantenerse en la primera categoría es la pauta de seguridad.

🔑 El Delegado de Protección de Datos (DPD) en tu centro

La LOPDGDD establece la designación de DPD como obligatoria en todos los centros que ofrezcan enseñanzas en los niveles del derecho a la educación. No es opcional.

  • Cuándo DEBES consultar al DPD: antes de adoptar cualquier herramienta de IA con datos personales, antes de firmar contratos o aceptar términos de servicio de nuevas plataformas, cuando se produzcan transferencias internacionales de datos, ante cualquier duda sobre si un uso concreto es conforme a RGPD.
  • Lo que NO debes hacer sin pasar por el DPD: adoptar herramientas de IA donde el alumnado crea cuentas propias, usar IA para generar informes psicopedagógicos o documentos con datos identificativos, integrar herramientas de IA en la plataforma oficial del centro.

🔧 Configuración de privacidad: dónde mirar en cada herramienta

ChatGPT

Ajustes → Controles de datos → Desactivar «Mejorar el modelo para todos». La función «Chat temporal» borra la conversación al cerrar. Usa esta opción con información sensible.

Claude (Anthropic)

Las conversaciones en plan gratuito pueden ser revisadas para seguridad. Revisa la política de entrenamiento en los ajustes de tu cuenta. El plan Pro ofrece más control.

Perplexity

La retención y uso para entrenamiento puede estar activada por defecto. Revisa Configuración → Privacidad antes de usar con información del centro o de alumnado.

NotebookLM

Los documentos cargados no se usan para entrenar modelos de Google según documentación actual. Herramienta especialmente recomendada para trabajar con normativa y documentos del centro.

✅ Las 5 reglas de oro para el aula

Nunca incluyas datos personales del alumnado en prompts. Ni nombres, ni DNI, ni situación familiar, ni diagnóstico. Si trabajas con textos del alumnado, anonimízalos antes de pegarlos.

Nunca uses cuentas del alumnado en herramientas gratuitas sin que el centro haya completado el proceso formal de selección y verificación de privacidad.

Siempre desactiva el entrenamiento con datos en las herramientas que lo permiten, antes de usar con cualquier información del contexto educativo.

Siempre informa a las familias sobre el uso de herramientas digitales de IA en el proceso educativo, de forma comprensible y con tiempo suficiente.

Consulta al DPD antes de implementar cualquier herramienta de IA nueva a nivel de aula o de centro. Una consulta previa es siempre mejor que un incidente posterior.

«Privacy by default»: Principio del RGPD que establece que la configuración más protectora de datos debe ser la predeterminada. No es el usuario quien tiene que activar la protección: debe estar activa por defecto. Úsalo como criterio de evaluación de cualquier herramienta.
Crea un documento compartido en tu centro con: la lista de herramientas aprobadas por el DPD, las instrucciones de configuración de privacidad para cada una, y el contacto del DPD para consultas. Ahorra tiempo a todo el claustro y reduce el riesgo colectivo.
El uso de IA con datos de menores sin las garantías adecuadas puede suponer una infracción del RGPD con consecuencias económicas para el centro y, potencialmente, responsabilidades para el docente. Cuando hay duda, consultar siempre antes de actuar.
🔍 Pruébalo ahora Entra en la configuración de la herramienta de IA que más usas y localiza la sección de privacidad o datos. Comprueba si tienes activado el uso de tus conversaciones para entrenamiento — y desactívalo si es así. Luego pide a tu LLM: «Genera un borrador de mensaje a familias (máximo 120 palabras, tono cercano) informando de que voy a usar herramientas de IA para preparar materiales de clase, sin que el alumnado comparta datos personales con ninguna plataforma.»
08
Cómo integrarlo todo en tu rutina docente
Tu primer flujo de trabajo real — hábitos sostenibles — cómo seguir aprendiendo

Leer sobre IA es útil. Probarlo es imprescindible. Este último tema no propone ninguna tarea ni producto que entregar a nadie: propone un cambio concreto en cómo preparas tus clases esta semana. El objetivo es pasar de «entender cómo funciona» a «integrarlo en mi flujo real sin que suponga una carga extra».

📅 El flujo de trabajo semanal con IA: un punto de partida

No hace falta usar IA en todo ni hacerlo todos los días. La clave es identificar las 2-3 tareas donde realmente te ahorra tiempo o mejora el resultado, y construir desde ahí.

Inicio de semana — Planificación

10-15 min con un chatbot generalista para estructurar la semana, generar borradores de actividades o adaptar materiales que ya tienes. El borrador siempre lo revisas tú.

Preparación de contenido

Cuando necesites verificar datos o investigar un tema que no dominas bien, usa Perplexity. Cuando trabajes con tu propia normativa o programación, usa NotebookLM.

Diferenciación y adaptaciones

Cuando diseñes una actividad, añade al final del prompt: «genera también una versión simplificada y una de ampliación». Tres versiones en el tiempo de una.

Comunicación con familias

Los mensajes rutinarios (recordatorios, explicaciones de actividades, citaciones) son uno de los usos donde la IA ahorra más tiempo con menos riesgo pedagógico.

🔁 El hábito de revisión: la regla de los 2 minutos

Todo output de IA pasa por una revisión antes de usarse. No tiene que ser exhaustiva: con 2 minutos de lectura crítica puedes detectar el 90% de los problemas frecuentes.

  • ¿El nivel de lectura es el adecuado para mi grupo? El modelo tiende a sobreestimar la complejidad. Ajusta si es necesario.
  • ¿Hay algún dato concreto (cifra, fecha, nombre, normativa) que deba verificar? Si lo hay, verifícalo antes de usar.
  • ¿Encaja con el tiempo y los recursos disponibles? La IA no conoce tu aula: ajusta la duración y los materiales necesarios.
  • ¿Hay algo que suena bien pero no es tuyo? Añade el «color local» — el contexto de tu grupo, tu municipio, tus referentes habituales.

📈 Cómo seguir aprendiendo sin saturarte

El ecosistema de herramientas IA evoluciona rápido. Intentar estar al día de todo es agotador e improductivo. La estrategia más sostenible:

Elige 2-3 herramientas que encajen con tu flujo actual y domínalas bien antes de explorar más. La profundidad en pocas herramientas vale más que la superficialidad en muchas.

Dedica 15-20 minutos semanales a explorar una función nueva o probar un prompt que no has usado antes. Es suficiente para mantenerte actualizado/a sin que suponga una carga.

Guarda los prompts que funcionan. Un documento simple con tus prompts organizados por tipo de tarea vale más que cualquier curso: es conocimiento destilado de tu propia práctica.

Comparte lo que descubres con un compañero/a de claustro. Enseñar consolida el aprendizaje y genera una red informal de práctica que beneficia a todo el centro.

🧭 La pregunta que guía todo

Ante cualquier tarea docente, hazte esta pregunta: «¿Podría la IA hacer un borrador útil de esto en menos de 5 minutos?» Si la respuesta es sí, usa la IA para el borrador y dedica ese tiempo ahorrado a lo que solo tú puedes hacer: conocer a tu alumnado, tomar decisiones pedagógicas con criterio y construir la relación que hace posible el aprendizaje.

La IA es mejor cuanto más claro tienes tú lo que quieres. Y tú eres mejor docente cuanto más tiempo tienes para pensar, observar y decidir. Esa combinación es el objetivo real.

El criterio definitivo: No uses IA porque «hay que usarla». Úsala cuando te ahorra tiempo real en una tarea frecuente, cuando mejora la calidad de un borrador, o cuando te permite hacer algo que antes no hacías por falta de recursos. Si no cumple alguno de esos criterios en una tarea concreta, no la uses.
El mejor indicador de que estás integrando bien la IA no es cuántas herramientas conoces: es si esta semana has preparado alguna sesión con más calidad, en menos tiempo, o con menos fricción que antes. Ese es el baremo que importa.
La adopción de IA en docencia no es lineal: habrá semanas en que no uses ninguna herramienta y otras en que las uses para casi todo. Eso es completamente normal. El objetivo no es usar IA siempre, sino usarla cuando realmente aporta valor — y tener el criterio para saber cuándo no hacerlo.
🔍 Pruébalo ahora Abre tu herramienta de IA preferida y escribe este prompt adaptado a tu materia: «Actúa como docente de [materia] en [curso]. Tengo 50 minutos de clase la próxima semana sobre [tema]. Dame una secuencia inicio-desarrollo-cierre con tiempos, instrucciones para el alumnado y una pregunta de cierre que evalúe la comprensión.» Revisa el output con los 4 criterios de la regla de los 2 minutos de este tema.

Banco de plantillas reutilizables

Copia, adapta y mejora. Estas plantillas son la base de tu biblioteca docente personal.

🧱 Plantilla universal de prompt docente

Actúa como profesor/a de [etapa y curso] de [materia]. 
Contexto del grupo: [nivel, diversidad, necesidades, idioma].
Objetivo de aprendizaje: [concreto y evaluable].
Criterios de éxito: [3-5 indicadores observables].
Tiempo y formato: [minutos, individual/parejas/grupos, recursos disponibles].
Restricciones: [no usar datos personales; lenguaje inclusivo; nivel de lectura; etc.].

Tarea:
1) Propón una secuencia (inicio-desarrollo-cierre).
2) Incluye actividades con instrucciones para el alumnado.
3) Incluye evaluación formativa (1-2 instrumentos).
4) Incluye adaptaciones: apoyo / estándar / ampliación.
Devuélvelo en formato: tabla + materiales listos para imprimir.

Funciona para cualquier materia, etapa o tipo de sesión. Sustituye los campos entre corchetes con tu contexto real.

📐 Situación de aprendizaje con verificación curricular

Diseña una situación de aprendizaje de 3 sesiones para [tema], 2º ESO.
Incluye: producto final, criterios de evaluación, rúbrica, evidencias por sesión.
Después, enumera 8 preguntas de verificación que yo (docente) debo revisar
para asegurar: coherencia curricular, adecuación al grupo, accesibilidad y seguridad.

Especialmente útil para el diseño curricular integrado. Las preguntas de verificación te obligan a revisar críticamente el output antes de usar.

♿ Adaptación de textos por niveles sin bajar el rigor

Reescribe este texto para tres niveles:
A) Lectura fácil (frases cortas, vocabulario común, ejemplos).
B) Nivel estándar para [curso].
C) Enriquecido (más precisión técnica y 3 preguntas de ampliación).
Mantén el contenido factual y no inventes datos: 
si falta información, marca [NECESITA FUENTE].

Texto: [pegar aquí]

La instrucción de marcar [NECESITA FUENTE] es clave para evitar alucinaciones en materiales curriculares.

📊 Generación de banco de ítems con criterios

Crea 12 preguntas de evaluación formativa sobre [tema] para [curso]:
- 6 tipo test con distractores basados en errores típicos.
- 4 preguntas cortas.
- 2 problemas de aplicación contextualizada.
Incluye: respuesta correcta, justificación breve, 
y qué error detecta cada distractor.

Los distractores basados en errores típicos son pedagógicamente superiores a los distractores aleatorios. Pide siempre la justificación.

💬 Feedback formativo (no corrección automática)

Voy a pegar una respuesta de un alumno (sin datos personales). 
Quiero feedback formativo en 3 capas:
1) Lo que está bien según criterios.
2) Un consejo concreto de mejora.
3) Una pregunta para que el alumno revise su razonamiento.
No asumas información no presente en el texto del alumno.

Texto del alumno: [...]
Criterios: [...]

El feedback en 3 capas está basado en evidencia sobre evaluación formativa efectiva. El docente revisa y personaliza antes de compartir.

🔒 Checklist de higiene de datos para el centro

Genera un checklist de 12 puntos para uso de IA en un centro educativo (España/UE):
- Datos personales y menores
- Configuración por defecto
- Transparencia y comunicación con familias
- Evaluación e integridad académica (sin detectores)
- Registro mínimo de decisiones
Incluye: "qué hacer" y "qué no hacer" en cada punto.

Útil para iniciar la conversación con el equipo directivo y el DPD del centro. Ajusta al contexto real de tu institución.

🧠 Actividad de alfabetización IA para el alumnado

Diseña una actividad de 45 minutos para que el alumnado aprenda a:
- detectar sesgos y errores de una respuesta IA,
- contrastar con fuentes,
- declarar el uso de IA de forma transparente.
Incluye rúbrica simple.
Nivel: [curso].

Conecta con el marco de competencias de UNESCO para estudiantes: mentalidad humanocéntrica, ética, aplicaciones y diseño de sistemas.

Usar IA sin meterse en problemas

Un curso para docentes en España y la UE debe abordar la privacidad de menores, el RGPD y el AI Act con claridad práctica.

🔐 Protección de datos en el aula

  • La AEPD (2026) distingue servicios básicos educativos de servicios adicionales (IA, vídeo, buscadores), que pueden operar con condiciones distintas
  • La gratuidad no puede implicar merma en la protección de datos del alumnado o familias
  • La LOPDGDD exige Delegado de Protección de Datos (DPD) en todos los centros docentes con educación de derecho
  • El profesorado debe aprender a identificar cuándo elevar consulta al DPD (datos personales, contratos, transferencias internacionales)
  • Configuración por defecto: en ChatGPT existe opción de desactivar uso de conversaciones para entrenamiento

⚖️ AI Act europeo: lo que necesitas saber

Tipo de uso Riesgo Desde
Borradores de materiales, ideas, apoyo docente Bajo Ya aplica
Admisión y distribución de alumnado Alto riesgo Ago. 2026
Evaluación automatizada de resultados Alto riesgo Ago. 2026
Detección de comportamientos en exámenes Alto riesgo Ago. 2026
Retroalimentación formativa con revisión humana Bajo Ya aplica
⚠️
Detectores de texto IA: no son fiables

OpenAI retiró su propio clasificador de texto por baja precisión. Hay evidencia de falsos positivos hacia escritores no nativos en inglés. La estrategia correcta es evaluación auténtica, no detección policial.

Todo está aquí.
Solo queda probarlo.

8 temas completos. Plantillas listas para copiar.
Herramientas gratuitas. Empieza hoy, en tu próxima sesión de planificación.

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