Entrevista a Melchor Gómez

Director de la Cátedra ERIA (Empleabilidad y Responsabilidad en IA) UAM–Founderz–Microsoft

La incorporación de la inteligencia artificial en la formación inicial del profesorado está transformando de manera significativa la manera en que los futuros docentes diseñan, evalúan y personalizan el aprendizaje. Estas herramientas no solo permiten crear recursos educativos con mayor rapidez, sino que también abren la puerta a metodologías más flexibles, inclusivas y adaptadas a la diversidad del alumnado. Sin embargo, este avance también plantea desafíos relevantes relacionados con el uso responsable de la tecnología y  la evaluación del aprendizaje.

En este contexto, la formación universitaria adquiere un papel clave para garantizar que los futuros docentes no solo utilicen la inteligencia artificial, sino que aprendan a integrarla con sentido pedagógico, criterio crítico y responsabilidad ética. La reflexión sobre el sesgo algorítmico, la fiabilidad de la información o la transparencia en el uso de la IA se convierte, así, en un elemento esencial del proceso formativo.

En esta entrevista, Melchor Gómez, Director de la Cátedra ERIA (Empleabilidad y Responsabilidad en IA) UAM–Founderz–Microsoft, comparte su experiencia trabajando con el alumnado de la Universidad Autónoma de Madrid y el uso de AInara como herramienta educativa. A través de su experiencia, analiza cómo la inteligencia artificial puede contribuir al desarrollo de la competencia digital docente, fomentar la innovación metodológica y promover una integración pedagógica de la IA basada en la reflexión crítica y el aprendizaje significativo.

1. Resume brevemente en qué consiste el proyecto que se está llevando a cabo con tu alumnado usando AInara.

En nuestra tarea de formación inicial en competencias digitales con futuros maestros de Infantil y Primaria en la Universidad Autónoma, incorporamos AInara como una herramienta más dentro del tema del uso responsable de la IA. Se les facilita una formación inicial integrada en el contexto de la asignatura, y se diseñan experiencias de creación de contenidos para el aula. A continuación se evalúan los resultados y los procesos, y se abre una reflexión crítica y de mejora del aprendizaje.

2. ¿Qué competencias docentes consideras que ha desarrollado tu alumnado al diseñar recursos didácticos con AInara?

Al diseñar recursos con esta IA, el alumnado no solo aprende a «teclear», sino que desarrolla dimensiones clave de la Competencia Digital Docente (CDD):

Aprenden a utilizar AInara, lo que les obliga a ser extremadamente claros en sus objetivos pedagógicos. (Ingeniería de Prompts facilitada)

Desarrollan la capacidad de discernir si el material generado es de calidad, si es adecuado para la edad de sus futuros alumnos y si cumple con el currículo (Juicio Evaluativo)

Aprenden a crear múltiples versiones de un mismo recurso para atender a la diversidad (Personalización y Diseño Universal para el Aprendizaje).

3. ¿Cómo se plantearon los proyectos para que el uso de AInara no fuera solo instrumental, sino pedagógicamente fundamentado?

Para evitar que AInara sea un simple atajo, planteamos los proyectos desde marcos como el TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge). No empezamos por la herramienta, sino por el desafío: El «Porqué» antes que el «Cómo»

Se les pide que justifiquen qué valor aporta la IA que no aporte un método tradicional. Si la IA solo hace lo mismo pero más rápido, no hay innovación real.

También integramos la IA en procesos de Flipped Classroom o Aprendizaje Basado en Problemas, donde la herramienta actúa como «andamiaje» que permite al alumno llegar a niveles cognitivos más altos (crear, evaluar) en lugar de quedarse en la mera repetición.

4. ¿En qué medida AInara es una herramienta flexible capaz de adaptarse a distintos entornos educativos y diferentes usos didácticos?

AInara es sin duda una herramienta flexible porque admite diversos formatos:

Permite transformar un texto complejo en un podcast, un esquema visual o un conjunto de ejercicios prácticos en segundos.

Además, la podemos utilizar como un sistema de personalización, que genera contenidos y procesos adaptados al ritmo de cada estudiante, algo vital en entornos con ratios elevadas donde el docente no llega a todo.

También es un elemento que facilita la integración, permitiendo simplificar lenguaje para alumnos con dificultades de comprensión o traducir materiales instantáneamente, facilitando el acceso al contenido.

5. ¿Cómo trabajáis con vuestro alumnado la reflexión crítica sobre el uso de la inteligencia artificial en el aula, especialmente en relación con la ética, el sesgo y la fiabilidad de la información?

Este es sin duda el elemento clave, pues la IA es fácil de usar desde el punto de vista técnico, pero no podemos usarla a ciegas.

Hacemos actividades argumentativas, como pedir a la IA que genere un argumento y proponemos a los alumnos que busquen tres fuentes que lo contradigan o lo maticen.

También analizamos los sesgos, unas veces con imágenes generadas por IA, investigando cómo reproducen estereotipos de género o raza, y discutiendo cómo esto afecta a la educación en valores.

Y sobre todo el tema de la transparencia y la supervisión. Siempre debe quedar reflejado qué partes se han hecho con la IA y cómo se ha verificado o contrastado esa información.

6. Tras esta experiencia, ¿qué recomendaciones darías a otros profesores universitarios que quieran integrar herramientas como AInara en la formación inicial del profesorado?

Dar recomendaciones siempre tiene el riesgo de perder el contexto, pues cada realidad es diferente. Pero aún así, podría compartir algunas impresiones que nosotros hemos vivido.

En este campo tan novedoso, el docente y alumno muchas veces aprenden a la par y debemos perder el miedo a «no saber» más que los alumnos.

Debemos diseñar desde cero un nuevo sistema de evaluación. Inteligencias como AInara pueden generar trabajos perfectos, pero el problema no es la IA, es el sistema de evaluación por trabajos. Debemos pasar de evaluar el «producto final» a evaluar el proceso de creación y la reflexión crítica del alumno.

Y por último, resaltar que AInara facilita la experimentación, y permite crear escenarios de prueba donde el error no debe penalizar, sino que debe servir para ver dónde están los fallos. Estas herramientas pueden ser un excelente “laboratorio” donde aprender sin miedo al error.