Del prompt al aula: diseña actividades pedagógicamente intencionales con IA usando el modelo SAMR, Bloom revisado y criterios de evaluación auténtica.
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Existe una distinción fundamental que todo docente debe internalizar antes de diseñar con IA (Selwyn, 2019; Holmes et al., 2022):
SAMR describe cuatro niveles de integración tecnológica. Permite autoevaluar el nivel de transformación pedagógica que se está logrando:
Siguiendo a Biggs & Tang (2011) y Selwyn et al. (2023), las condiciones necesarias son:
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Toda actividad con IA debe partir de un objetivo claro. Anderson & Krathwohl (2001) establecen que un objetivo bien formulado especifica:
Un prompt pedagógico busca generar una experiencia de aprendizaje, no simplemente obtener una respuesta (Villalba, 2024; Villegas & Sepúlveda-Irribarra, 2024):
| Componente | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Rol y contexto | Define el papel que asume la IA y el contexto educativo | «Actúa como un estudiante de 10 años que nunca oyó hablar de la fotosíntesis…» |
| Objetivo de aprendizaje | Especifica qué proceso cognitivo debe activar en el estudiante | «…el objetivo es que el estudiante practique la explicación causal de procesos biológicos…» |
| Audiencia y nivel | Indica quién realiza la actividad y su nivel | «…para estudiantes de 5.° grado, con vocabulario accesible…» |
| Tarea concreta | Describe exactamente qué debe hacer la IA | «…haz preguntas ingenuas de niño que el estudiante real deberá responder» |
| ⚠️ Restricciones pedagógicas | Establece lo que la IA NO debe hacer (clave para preservar el pensamiento) | «…no des las respuestas; si el estudiante falla, reformula la pregunta sin corregir» |
| Criterio de cierre | Define cuándo termina y cómo se evalúa | «…después de 5 preguntas, genera un resumen de qué explicó bien y qué necesita repasar» |
Objetivo: que estudiantes de 8.° grado analicen las causas de la Revolución Francesa.
«Explícame las causas de la Revolución Francesa.»
→ La IA genera un texto que el estudiante copia pasivamente. Sin activación cognitiva.
«Actúa como un noble francés de 1787 que defiende el Antiguo Régimen. El estudiante (un sans-culotte) debe interrogarte sobre las causas de la crisis. Responde defendiendo tus privilegios con argumentos de la época. Nunca des la razón directamente. Después de 5 intercambios, genera un listado de los argumentos históricos que el estudiante identificó y los que no mencionó.»
→ El estudiante piensa, argumenta y el cierre evalúa su comprensión real.
1. Formular el objetivo con verbo taxonómico → 2. Identificar el nivel SAMR deseado → 3. Diseñar la tarea del estudiante → 4. Construir el prompt con los 6 componentes → 5. Probar, ajustar restricciones y diseñar la evaluación del proceso.
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Cada nivel de Bloom demanda un tipo diferente de actividad con IA. La clave es que el nivel cognitivo del objetivo coincida con lo que hace el estudiante, no con lo que hace la IA:
| Nivel Bloom | Verbo clave | La IA puede… | El estudiante debe… |
|---|---|---|---|
| 1. Recordar | Identificar, nombrar | Generar flashcards, preguntas de repaso | Recuperar activamente sin que la IA dé todo completo |
| 2. Comprender | Explicar, resumir | Plantear analogías, simular confusión, cometer errores deliberados | Explicar con sus palabras, detectar errores en la IA |
| 3. Aplicar | Resolver, usar | Presentar casos y evaluar las soluciones del estudiante | Resolver el problema real sin que la IA lo haga |
| 4. Analizar | Comparar, descomponer | Asumir perspectivas contrarias, plantear escenarios | Identificar patrones, causas, estructuras |
| 5. Evaluar | Juzgar, valorar | Generar argumentos erróneos para que el estudiante detecte | Valorar con criterios explícitos, criticar y justificar |
| 6. Crear | Diseñar, producir | Actuar como colaborador crítico, dar retroalimentación parcial | Generar algo nuevo: un producto, una solución original |
El nivel cognitivo del verbo en el objetivo debe coincidir con lo que el estudiante HACE durante la actividad, no con lo que hace la IA. Si el objetivo es "evaluar", el estudiante evalúa. Si es "crear", el estudiante crea. La IA genera el material sobre el que se evalúa, pero no puede sustituir el acto cognitivo del estudiante.
Webb (1997) describe la complejidad y el tiempo requerido — complementa a Bloom (que describe el tipo de proceso):
| Nivel cognitivo | Actividad con IA | Restricción clave del prompt |
|---|---|---|
| Comprender (Bloom 2) | La IA comete un error deliberado; el estudiante lo detecta y corrige con justificación | «Incluye un error conceptual no obvio, sin señalarlo. Espera que el estudiante lo detecte.» |
| Aplicar (Bloom 3) | La IA presenta un caso real; el estudiante aplica el procedimiento aprendido | «Presenta el caso sin dar la solución. Si pregunta cómo se resuelve: "¿Qué necesitarías saber?"» |
| Analizar (Bloom 4) | La IA asume la posición opuesta en un debate con argumentos históricos reales | «Defiende tu posición con argumentos de época. No cedas la razón sin evidencia específica.» |
| Evaluar (Bloom 5) | La IA genera tres soluciones de distinta calidad; el estudiante las rankea con criterios explícitos | «Genera las soluciones sin indicar cuál es la mejor. Si pregunta, pide que establezca sus criterios primero.» |
| Crear (Bloom 6) | La IA actúa como usuario del producto que el estudiante diseña y da retroalimentación | «Solo indica qué no funciona para ti como usuario; no digas cómo arreglarlo.» |
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Integrar la IA en el aula no es activar una herramienta en un momento: es diseñar una secuencia pedagógica completa (Rosenshine, 2012; Bonwell & Eison, 1991):
| Momento | Rol del docente | Rol de la IA | Rol del estudiante | Tiempo |
|---|---|---|---|---|
| ⬅️ ANTES | Activa conocimientos previos, formula el objetivo, explica el rol de la IA | Aún no interviene o genera el escenario/problema inicial | Activa lo que sabe, formula preguntas, recibe el contexto | 10-15% |
| ▶️ DURANTE | Circula activamente, profundiza con preguntas, interviene en usos superficiales | Es el interlocutor, escenario, caso o andamio que el estudiante usa | Piensa, decide, modifica el output de la IA, construye su producto | 60-70% |
| ➡️ DESPUÉS | Facilita la puesta en común, conecta aprendizajes, activa procesamiento grupal | Puede generar resumen o preguntas de cierre | Comparte, reflexiona sobre su proceso, identifica qué aprendió | 20-25% |
Gillies (2007) y Johnson & Johnson (2009) documentaron que el monitoreo activo es uno de los predictores más fuertes de la calidad del aprendizaje — especialmente cuando los estudiantes trabajan con IA:
La evaluación auténtica en actividades con IA debe incluir dimensiones que la IA no puede simular (Holmes et al., 2022):
| Dimensión | Qué evalúa | Instrumento | Por qué la IA no puede falsificarla |
|---|---|---|---|
| Proceso de prompting | Las decisiones al formular y ajustar instrucciones | Historial de prompts con anotaciones | Refleja el pensamiento estratégico, no el output |
| Modificaciones al output | Qué cambió el estudiante, qué mantuvo y por qué | Output bruto vs. producto final con justificación | El criterio de edición revela comprensión disciplinar |
| Metacognición del proceso | Qué aprendió sobre el tema y sobre su proceso con la IA | Diario de aprendizaje o entrevista oral | La reflexión situada no puede ser generada por la IA |
| Transferencia | ¿Puede aplicar lo aprendido sin IA en contexto nuevo? | Problema nuevo resuelto individualmente | La aplicación a nuevo contexto verifica comprensión real |
Al finalizar, el docente hace tres preguntas a cualquier estudiante: "¿Qué aprendiste sobre el tema?", "¿Qué le pediste a la IA y por qué?", "¿Qué cambiarías de lo que produjo la IA?" — Tres minutos revelan más sobre el aprendizaje real que cualquier producto escrito generado con IA.
Los marcos normativos construidos con los estudiantes son más efectivos (Holmes et al., 2022). El Pacto responde: ¿Cuándo está bien usar la IA? ¿Cuándo no? ¿Cómo se cita su uso? Debe revisarse al inicio de cada unidad.
Completa las 5 actividades para obtener tu constancia
Por medio de la presente, se certifica que
ha completado satisfactoriamente el microcurso:
Demostrando competencia en: fundamentos del diseño pedagógico con IA (modelo SAMR), construcción de prompts pedagógicos con los 6 componentes clave, diseño de actividades alineadas con la Taxonomía de Bloom revisada y la Taxonomía de Webb, y planificación de secuencias didácticas con evaluación auténtica del aprendizaje.