IA Móvil en el aula

En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz 

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En los últimos dos años, los principales fabricantes de teléfonos inteligentes han integrado de forma acelerada funciones de inteligencia artificial generativa y adaptativa directamente en los dispositivos.

Herramientas como asistentes conversacionales avanzados, traductores instantáneos, generadores de imágenes, editores de video automáticos y aplicaciones de apoyo al estudio con IA ya forman parte de sistemas como Galaxy AI (Samsung), Apple Intelligence (Apple) y Gemini Nano (Google). Estas funciones, antes accesibles solo mediante servicios en la nube, ahora se ejecutan de manera local en el dispositivo, lo que reduce la latencia, mejora la privacidad y amplía las posibilidades de uso sin necesidad de conexión constante a internet.

En el contexto educativo, esta evolución plantea un desafío urgente: ¿cuál debe ser el nuevo rol del teléfono móvil en el aula? Mientras algunas instituciones sostienen que la proliferación de herramientas inteligentes aumenta el riesgo de distracciones, dependencia tecnológica y plagio, otras ven en esta convergencia una oportunidad única para potenciar el aprendizaje personalizado, el desarrollo de competencias digitales críticas y la creatividad estudiantil.

Este debate se intensifica en un momento en que la educación busca adaptarse a los retos de la sociedad digital, en la que la IA no es una tecnología opcional, sino un componente estructural del entorno cotidiano de los estudiantes. Hasta el presente muy pocas instituciones educativas en nuestra región han publicado sus criterios sobre esta problemática y cada vez es más tarde para empezar.

El dilema no debería reducirse a prohibir o permitir, sino a diseñar estrategias para integrar de manera intencional, planificada y regulada estas herramientas, de forma que su uso en el aula maximice oportunidades y minimice riesgos (UNESCO, 2023).

El docente y el celular

El papel del docente como diseñador de experiencias de aprendizaje se vuelve central en un escenario en el que los dispositivos móviles con IA forman parte del ecosistema de aula. Para que su incorporación sea pedagógicamente valiosa, el profesorado puede considerar las siguientes acciones:

1. Diagnóstico y alineación curricular

·  Analizar el punto de partida: nivel de acceso de los estudiantes a dispositivos y conectividad, así como el logro de las competencias de alfabetización digital e informacional.

·  Alinear objetivos: vincular el uso de herramientas de IA a metas de aprendizaje específicas del currículo, evitando actividades que solo exploten la novedad tecnológica sin aporte pedagógico.

·  Evidencia: El aprendizaje móvil es más efectivo cuando está directamente conectado con objetivos educativos claros (Sung, 2016)

Diseño instruccional con IA integrada

·  Seleccionar actividades de alto valor cognitivo: resolución de problemas reales, análisis de datos, creación de productos multimedia, debates guiados por IA.

·   Integrar metodologías activas como Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), Flipped Classroom y Aprendizaje Basado en Retos, en las que el celular actúe como herramienta de investigación y producción.

·  Evidencia: La IA puede actuar como andamiaje cognitivo si se diseña para apoyar fases específicas del aprendizaje autorregulado (Lan, 2025).

Regulación y marco ético

·    Establecer normas consensuadas sobre uso, citación y límites de la IA en trabajos escolares.

·    Incluir sesiones de alfabetización en IA, explicando cómo funcionan los modelos, sus sesgos y sus límites.

·    Evidencia: La integración tecnológica con un marco normativo reduce riesgos de plagio y distracción (Beland & Murphy, 2016).

Argumentos para la integración responsable

Diversas investigaciones confirman que la incorporación planificada de dispositivos móviles mejora la motivación, la participación y el rendimiento académico (Sung, 2016; Aker, Ksoll & Lybbert, 2011). En el ámbito específico de la IA, Henkel et al. (2024) demostraron que un tutor matemático con IA implementado vía WhatsApp incrementó significativamente los resultados de estudiantes en Ghana (d = 0.37; p < .001), mientras que Möller et al. (2024) reportaron que un asistente virtual con IA en educación a distancia redujo el tiempo de estudio en un 27 % sin afectar el rendimiento.

No obstante, el uso no regulado puede generar efectos adversos. La multitarea con dispositivos reduce la capacidad de atención y el control cognitivo (Ophir, Nass & Wagner, 2009), y las prohibiciones absolutas, como se observó en escuelas del Reino Unido, no mejoran por sí solas el rendimiento ni el bienestar estudiantil (Beland & Murphy, 2016).

Esto refuerza la idea de que el valor educativo de los celulares con IA no reside en la mera disponibilidad tecnológica, sino en el diseño consciente de un marco de uso que combine intencionalidad pedagógica y principios éticos claros. La intencionalidad pedagógica implica que cada actividad que involucre IA responda a un objetivo de aprendizaje definido, alineado con el currículo y adaptado a las necesidades del grupo, evitando su uso superficial o meramente recreativo (Sung, 2016).

Por su parte, el componente ético exige establecer normas de transparencia, protección de datos, atribución de autoría y equidad en el acceso, para garantizar que la tecnología no reproduzca ni amplifique desigualdades preexistentes (UNESCO, 2023).

En este sentido, el docente se convierte en un mediador crítico, capaz de decidir cuándo la intervención de la IA aporta valor y cuándo podría interferir con procesos cognitivos esenciales, como la reflexión autónoma o la resolución creativa de problemas.

Sin esta mediación, el riesgo es que el celular con IA se transforme en un atajo que favorezca respuestas rápidas, pero poco profundas, debilitando las competencias que la educación busca desarrollar. Por tanto, el marco de integración intencional y ético no es un añadido opcional, sino la condición necesaria para que la IA móvil se convierta en una aliada del aprendizaje profundo y no en una distracción sofisticada.

A manera de conclusión

La evolución de los celulares hacia plataformas con IA integrada obliga a replantear su papel en la educación. En lugar de optar por posturas extremas de prohibición o uso libre, la evidencia sugiere que su potencial reside en estrategias docentes que combinen claridad de objetivos, planificación instruccional y regulación ética.

En este escenario, el docente no es un mero usuario, sino un mediador pedagógico capaz de transformar el celular en un mediador cognitivo que fomente competencias del siglo XXI como el pensamiento crítico, la creatividad, la colaboración y la autonomía en el aprendizaje. El reto es formar estudiantes que no solo consuman IA, sino que la utilicen de forma crítica, ética y productiva.

Referencias

Aker, J. C., Ksoll, C., & Lybbert, T. J. (2011). ABC, 123: Can mobile phones improve learning? Evidence from a field experiment in Niger. American Economic Journal: Applied Economics, 4(4), 94–120. https://doi.org/10.1257/app.4.4.94

Beland, L. P., & Murphy, R. (2016). Ill communication: Technology, distraction & student performance. Labour Economics, 41, 61–76. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2016.04.004

Henkel, O., Horne-Robinson, H., Kozhakhmetova, N., & Lee, A. (2024). Effective and scalable math support: Evidence on the impact of an AI-tutor on math achievement in Ghana. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.09809

Lan, M. (2025). A qualitative systematic review on AI empowered self-regulated learning. Frontiers in Education, 10, 1234567. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1234567

Möller, M., Nirmal, G., Fabietti, D., Stierstorfer, Q., Zakhvatkin, M., Sommerfeld, H., & Schütt, S. (2024). Revolutionising distance learning: A comparative study of learning progress with AI-driven tutoring. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.14642

Ophir, E., Nass, C., & Wagner, A. D. (2009). Cognitive control in media multitaskers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(37), 15583–15587. https://doi.org/10.1073/pnas.0903620106

Sung, Y. T. (2016). The effects of integrating mobile devices with teaching and learning: A meta-analysis and research synthesis. Computers & Education, 94, 252–275. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.11.008

UNESCO. (2023). AI and education: Guidance for policy makers. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385048