viernes, 13 de marzo de 2026

Resultados de la PSA en la Facultad de Humanidades.

El ingreso regular a la UAGRM, según sus estatutos, puede realizarse mediante el CUP (Cursos Preuniversitarios), sobre el cual comentamos en otros artículos, o a través de la Prueba de Suficiencia Académica (PSA). En la primera modalidad, los estudiantes asisten a clases, que en nuestra Facultad fueron virtuales; en la PSA, en cambio, solo rinden el examen, equivalente al 100 % de la nota final.

En la PSA debe predominar el interés del estudiante por aprender de manera autónoma y en un tiempo breve. Desde la inscripción hasta la toma del examen, por lo general transcurren entre tres y cinco días. Para esta PSA se ofertaron 494 cupos y se matricularon 385 bachilleres, distribuidos como muestra la tabla.


Tabla 1. Inscritos en la PSA 1-2026. Datos oficiales

De los matriculados, solo dos no se presentaron al examen y, tras la tabulación de los resultados, el 73 % de los aspirantes ingresó a la Facultad. Estos resultados, comparados con el 65 % obtenido en el CUP, muestran que la estrategia adoptada para la PSA fue acertada.

Estrategia empleada en la PSA.

Para este examen, a diferencia de años anteriores, se empleó un sistema de recursos digitales. Los libros de texto de las cuatro asignaturas evaluadas se colocaron en un sitio de Google Sites, desde el cual los estudiantes podían descargarlos directamente. De este modo, se evitó la intermediación de personas que venden textos y que no corresponden a los contenidos.


La imagen muestra la pantalla central del sitio, con el diseño de la portada de cada libro.

Este sitio se complementó con un cuaderno en NotebookLM, al que también se incorporaron los libros, para que los estudiantes pudieran interactuar directamente con ellos, formular preguntas y consultar dudas, entre otras acciones. Además, lo que considero de mayor utilidad fue la creación de 80 preguntas, 20 por cada materia, para que se autoevaluaran varias veces.

Los cuestionarios emplean únicamente el contenido de cada texto, una característica central de NotebookLM, que solo utiliza las fuentes cargadas por el usuario.

En la imagen se observan los accesos a cada cuestionario y, a la derecha, una de las preguntas. Cada pregunta ofrece una pista, además de retroalimentación una vez respondida. Si el estudiante necesita más explicación, también puede iniciar un chat y profundizar en el contenido de cada texto.

Como forma de verificación de los datos comentados, se aplicó una encuesta en línea que se divulgó en el grupo de WhatsApp creado para los postulantes a la PSA. Constó de cinco preguntas; cuatro de ellas fueron de selección múltiple con una sola respuesta posible. De los 385 matriculados, 357 participan en el grupo, y respondió el 65 % de esa última cifra.

Una de las preguntas indagó sobre el acceso a los cuatro textos alojados en la web.

Se observa que casi la totalidad accedió a ellos y que las cifras de “No” y “No conocía” son insignificantes.

También se evaluó el acceso a los cuestionarios de autoevaluación en NotebookLM.

 

Las respuestas revelan que una gran parte de los bachilleres aspirantes resolvió los cuestionarios. Puede inferirse que su resolución contribuyó de manera importante al resultado de ingreso mencionado.

Una última pregunta indagó sobre el dispositivo más utilizado. La respuesta, muy similar a la obtenida en el CUP, se observa en la gráfica.

Las respuestas demuestran que la mayoría de los estudiantes emplea su celular para realizar la totalidad de las tareas relacionadas con la PSA. Como expresamos en el artículo anterior sobre el CUP, se trata de un dato que los profesores debemos tomar muy en cuenta.

Análisis estadístico.

Al igual que en el CUP, se realizó un análisis descriptivo mediante frecuencias y porcentajes dentro de cada carrera. Luego se aplicó la prueba de chi cuadrado de independencia y se calculó la V de Cramer para estimar la intensidad de la asociación. Dado que algunas categorías presentan frecuencias esperadas bajas, la lectura inferencial se complementó con una revisión de categorías reagrupadas para comprobar si el patrón general se mantenía.

En términos generales, no se observa un patrón diferenciado entre las respuestas analizadas y la carrera seleccionada, por lo que esta variable no influye significativamente en los resultados.

Carrera

Accedió a los textos (%)

Resolvió autoevaluaciones (%)

Preparación alta o media (%)

Preparación poco o baja (%)

Uso de celular (%)

Ciencias de la educación

86.7

69.9

85.5

14.5

80.7

Comunicación

93.6

83.0

93.6

6.4

74.5

Lenguas modernas

97.7

79.5

88.6

11.4

84.1

Sociología

89.7

79.5

94.9

5.1

89.7

Turismo

92.3

71.8

82.1

17.9

89.7

La tabla reúne los indicadores más útiles para una lectura comparada entre carreras. En cada caso se presenta el porcentaje de la respuesta favorable o predominante dentro de cada grupo. Se observa que las diferencias son poco significativas, lo que se comprueba en la tabla siguiente. 

Variable contrastada con carrera

p valor

V de Cramer

Lectura

Acceso a textos

0.292

0.138

No significativa

Cuestionarios de autoevaluación

0.772

0.098

No significativa

Nivel de preparación

0.250

0.140

No significativa

Dispositivo usado

0.313

0.136

No significativa


Conclusión.

Las diferencias que aparecen entre carreras tienen valor descriptivo, no explicativo. Se observan matices, pero no cambios estructurales. Por ejemplo, Comunicación destaca en la resolución de autoevaluaciones y Lenguas Modernas en el acceso a textos; sin embargo, tales diferencias no alcanzan una magnitud suficiente para sostener que la carrera determine un comportamiento distinto frente a la preparación.

El rasgo más estable del conjunto es la homogeneidad. La mayoría accede a los textos, una proporción amplia resuelve cuestionarios, el nivel medio de preparación predomina en todos los grupos y el celular concentra el acceso en casi toda la muestra.

Los procesos del CUP y de la PSA en la Facultad de Humanidades contaron siempre con una orientación pedagógica, además del apoyo de las máximas autoridades, lo que no sucedió en los pasados exámenes. Las aulas virtuales del CUP fueron diseñadas con el modelo ADDIE y sometidas a pruebas antes de ser utilizadas por los bachilleres. Por su parte, la PSA empleó un sistema de medios conformado por un sitio web en Google Sites y un cuaderno interactivo en NotebookLM. Estos elementos contribuyeron a que cerca de siete de cada diez postulantes ingresara a la Facultad, un logro que nunca se había alcanzado.

 

jueves, 12 de marzo de 2026

Un nuevo problema pedagógico: La formación ética en inteligencia artificial

 

Con la colaboración de Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

No dejes de escuchar el podcast, con ejemplos que ilustran el artículo.

La expansión de la inteligencia artificial en la vida cotidiana está modificando la relación entre los estudiantes y el conocimiento. Muchas herramientas permiten producir textos, imágenes, videos, analizar grandes volúmenes de información, responder de manera detallada en muy corto tiempo. Este cambio plantea un desafío educativo que no es únicamente tecnológico. El problema central se sitúa en la dimensión ética, siendo una preocupación de muchas instituciones y organismos internacionales. Un ejemplo lo tenemos en un documento publicado el pasado año por la UNESCO.

Se trata del Marco de competencias para estudiantes en materia de IA. Una publicación que reconoce la necesidad de preparar a los estudiantes para ser ciudadanos responsables y creativos en la era de la IA. Su objetivo se centra en ayudar a los educadores con esta integración, para lo cual describe 12 competencias que atraviesan cuatro dimensiones: una forma de pensar centrada en el ser humano, la ética de la IA, las técnicas y aplicaciones de la IA y la IA para el diseño de sistemas de IA. Estas competencias se desarrollan en tres niveles de progresión: comprender, aplicar y crear.

El marco de competencias en inteligencia artificial para estudiantes plantea que el aprendizaje de la IA debe incluir la reflexión sobre derechos humanos, privacidad de los datos, equidad y responsabilidad humana. La tecnología no puede enseñarse como una herramienta neutral. Debe comprenderse dentro de sus consecuencias sociales y culturales.

La educación superior enfrenta entonces una pregunta pedagógica decisiva. No basta con enseñar a usar la inteligencia artificial. Es necesario formar estudiantes capaces de analizar críticamente sus efectos y de asumir responsabilidad en su uso.

El desafío educativo de la ética de la IA

El uso de inteligencia artificial en educación ha crecido de forma acelerada. Los estudiantes consultan sistemas generativos para responder preguntas, redactar trabajos o resolver problemas. Esta práctica introduce varios problemas éticos. El primero aparece en el concepto de autoría. Cuando un estudiante utiliza una herramienta generativa, surge una interrogante fundamental: ¿quién produce el conocimiento? El estudiante, el sistema o una combinación de ambos.

El segundo problema se relaciona con la veracidad de la información. Los sistemas de IA pueden producir respuestas convincentes que contienen errores o sesgos. El estudiante necesita desarrollar una actitud crítica frente a estos resultados. ¿Pero está preparado? Este problema no es nuevo, siempre ha existido, en especial desde el ámbito digital, solo que ahora se agrava, al ser más fácil de obtener la respuesta.

El último de estos problemas está vinculado con los datos. Muchas aplicaciones de inteligencia artificial procesan grandes volúmenes de información personal. Esto implica reflexionar sobre privacidad, consentimiento y seguridad digital.

El Marco de competencias en IA plantea que los estudiantes deben comprender estas implicaciones éticas y analizar cómo afectan los derechos humanos, la equidad social y la inclusión digital.

Desde la perspectiva educativa, el problema deja de ser tecnológico y se transforma en pedagógico. La pregunta central ya no es cómo usar la IA. La pregunta es cómo formar ciudadanos capaces de convivir con sistemas inteligentes.

Implicaciones pedagógicas para la educación superior

La formación ética en inteligencia artificial requiere cambios en la enseñanza universitaria. La primera implicación consiste en incorporar la reflexión ética dentro de las actividades de aprendizaje. El estudiante no solo debe utilizar herramientas. Debe analizar sus resultados, cuestionar sus decisiones y evaluar sus consecuencias sociales. Los profesores no pueden negar su uso, tampoco decir a la ligera que no acepta el trabajo porque sospecha que fue creado con IA.

La segunda implicación se relaciona con el desarrollo del pensamiento crítico. Los estudiantes deben aprender a identificar sesgos algorítmicos, reconocer limitaciones de los modelos y contrastar la información generada por sistemas inteligentes.

La tercera implicación se vincula con la responsabilidad humana. El Marco de competencias subraya que las decisiones finales deben mantenerse bajo control humano. La inteligencia artificial no reemplaza la responsabilidad del sujeto que la utiliza.

Estas ideas obligan a replantear la práctica docente. La enseñanza de la inteligencia artificial no puede limitarse a talleres técnicos sobre herramientas digitales. Debe incluir debates, análisis de casos y reflexión ética. Debe ser parte del currículo, no solo como una materia, sino como una transversal

A modo de conclusión

La educación en inteligencia artificial plantea uno de los desafíos pedagógicos más importantes del presente. La tecnología avanza con rapidez, pero la formación ética de los estudiantes requiere procesos educativos más profundos.

El Marco de competencias para estudiantes propone que la alfabetización en inteligencia artificial combine conocimientos técnicos con reflexión ética. Este enfoque busca formar estudiantes capaces de comprender la tecnología, evaluar sus impactos y actuar con responsabilidad.

El futuro de la educación no dependerá únicamente de la presencia de herramientas inteligentes en el aula. Dependerá de la capacidad de los docentes para formar estudiantes críticos, conscientes y responsables frente al uso de la inteligencia artificial.

La pregunta educativa del siglo XXI no es si los estudiantes utilizarán inteligencia artificial. La pregunta es si sabrán utilizarla con criterio, responsabilidad y sentido humano.

Bibliografía

“AI competency framework for students”, Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. (2025) DOI: https://doi.org/10.54675/EKCU4552