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sábado, 13 de diciembre de 2025

Ilustración científica con Gemini. Parte I: Cómo obtener ilustraciones precisas a partir de prompts e imágenes modelo

 Por Juan José de Haro

Desde que los primeros modelos de IA empezaron a crear imágenes, se ha esperado poder disponer de una forma de ilustrar textos docentes con imágenes realistas de carácter científico y riguroso.

Todos hemos utilizado alguna IA para crear imágenes más o menos decorativas que acompañen el texto, pero es muy diferente hacer que muestren con precisión caracteres morfológicos en biología o representaciones geométricas en los problemas de matemáticas. Hasta hace poco, los modelos generativos tendían a introducir errores anatómicos, simetrías incorrectas, proporciones impropias o detalles inexistentes, lo que dificultaba su uso en materiales educativos que requieren rigor.

Este artículo tiene una fecha de caducidad más bien temprana, ya que los continuos avances en IA harán que pronto deje de estar al día, pero la aparición de Nano Banana Pro de Google, la primera IA capaz de representar con rigor determinados procesos, estructuras o esquemas (aunque con limitaciones), ha motivado su escritura.

Nos limitaremos a este generador de imágenes integrado en el chat de Gemini, ya que es el único que realiza imágenes con una calidad mínima. El resto de chatbots o servicios de imágenes hacen ilustraciones absolutamente inaceptables a nivel académico. La mayoría de las imágenes en este artículo tienen un tamaño pequeño, lo que hemos hecho para optimizar el espacio, pero puedes verlas con más detalle pulsando sobre ellas.

La célula como reto

El dibujo de una célula de forma rigurosa y precisa es todo un desafío para cualquier IA. Actualmente no hay ninguna capaz de hacerla en el primer intento, por lo que es una buena prueba para hacer siempre que aparece una versión nueva de un modelo de creación de imágenes, y es por este motivo por lo que comenzamos con esta estructura.

Con la aparición de Nano Banana Pro, que puede utilizarse en Gemini al activar el modo de razonamiento con imágenes, es la primera vez que se alcanza el nivel de precisión suficiente como para obtener una ilustración apta para la docencia.

Dibujo de la célula

Hemos usado el siguiente prompt en Gemini con el modo de razonamiento y las imágenes activadas:

Hemos seleccionado un par de ejemplos. En el primero hay numerosos errores, que nos invitan a descartarla y a repetir el prompt en un chat nuevo. El segundo, aunque incompleto en un principio, no contiene errores graves, lo que nos anima a intentar solucionar sus fallos.

Ejemplo 1

La imagen tiene demasiados errores para pedir una rectificación, por lo que se descarta.

Ejemplo 2

① En este intento, aunque todo es correcto, faltan los ribosomas y los centriolos.

② Con este prompt la imagen queda sin errores y lista para ser usada en nuestros materiales.

La célula dibujada a partir de un modelo de referencia

El uso de imágenes de referencia puede dar mejores resultados en algunas ocasiones. Gemini tiende a realizar una copia exacta de la imagen que le damos, por lo que deberemos indicar claramente qué cambios queremos.

Para los ejemplos que hay a continuación hemos usado la imagen de Wikipedia de la siguiente célula:

Para los ejemplos, se ha usado el mismo prompt de antes, pero añadiendo esta imagen al chat.

El resultado ha sido el siguiente:

① La imagen de la célula es correcta, pero, aunque ha modificado los colores, no lo ha hecho con la forma, que es idéntica al dibujo original.

② Añadimos este prompt tras la imagen anterior, con lo que se obtiene mejor resultado.

Otros dibujos anatómicos

Seguidamente mostramos otros dibujos que tienen su dificultad, pero que la IA hace con más facilidad.

② Se le tuvo que marcar gráficamente el límite y dar explicaciones detalladas y redundantes, ya que al repetir el dibujo, Gemini incluía la línea roja y seguía colocando mal el límite. Finalmente, este dibujo ya es correcto.

Estas imágenes, cuya temática ha sido elegida de modo aleatorio, son correctas y aptas para docencia. No obstante, vemos que en ningún momento podemos dar por válido lo que hace Gemini ya que los errores aparecen continuamente y, aunque la calidad de las imágenes que genera es muy superior a cualquier otra IA, debemos comprobar siempre si lo que ha hecho puede emplearse en la clase sin comprometer la precisión del contenido.

Una vez realizada una imagen, si comprobamos que contiene inexactitudes, podemos darle una explicación detallada de lo que falla, siempre que sean uno o dos fallos; si son más, lo recomendable es repetir la imagen.

Dibujos geométricos

Gemini no solo puede hacer imágenes anatómicas o morfológicas, sino que también puede interpretar geométricamente enunciados típicos de problemas. Como pasaba con los dibujos anteriores, muy posiblemente debamos guiar a la IA para que los haga correctamente.

Problema 1

Problema 2

① El dibujo es incorrecto, por lo que le damos el triángulo que debe utilizar (un modelo de referencia) para que lo adapte.

② La figura sigue siendo incorrecta, por lo que se le indican claramente los errores.

③ Finalmente, se obtiene la imagen correcta que podremos usar en nuestros materiales educativos.

Otros ejemplos de imágenes creadas con Gemini con calidad docente

Las siguientes ilustraciones han sido creadas con Gemini. Bajo cada una se indica el prompt utilizado.

* El dibujo de la destilación era correcto pero incompleto. Se le dio la primera imagen a ChatGPT para que indicase lo que faltaba, tras lo cual la imagen generada por Gemini fue completa.


Es obligado que revisemos personalmente y con detalle las imágenes generadas para evitar introducir errores en nuestras clases. Es una buena idea pedir también la opinión de otra IA que no sea Gemini, para detectar errores que se nos hayan pasado por alto. Esto lo podemos hacer con ChatGPT o Claude, que interpretan a la perfección las imágenes que se les proporcionan.

Reflexión final

La integración de Nano Banana Pro en Gemini supone el primer avance real para obtener ilustraciones científicas con el rigor que exige la docencia. No obstante, la herramienta dista mucho de ser autónoma; los errores siguen siendo habituales, lo que impide dar por válido cualquier resultado sin un examen previo.

La clave para obtener material útil reside en la supervisión docente y en el guiado de la IA, ya sea mediante la corrección iterativa de fallos o el uso de imágenes de referencia. Asimismo, es una buena práctica apoyarse en modelos externos como ChatGPT o Claude para auditar las imágenes y descartar errores que se nos hayan pasado por alto.

Pasos para la verificación de imágenes

Resumen del flujo de trabajo recomendado para asegurar la calidad didáctica:

  • Generación inicial: Solicitar la imagen especificando el nivel educativo y el estilo (esquema, realismo, blanco y negro).
  • Revisión de exactitud: Comprobar si existen errores anatómicos, de simetría, elementos inventados o ausentes.
  • Corrección guiada:
    • Errores leves: Explicar detalladamente el fallo en el mismo chat.
    • Errores graves o estructurales: Reiniciar el chat o aportar una imagen de modelo (referencia) para guiar la forma.
  • Validación externa: Subir la imagen final a otra IA para que describa lo que ve y confirme la ausencia de errores técnicos antes de su uso en el aula.

Tomado de BILATERIA

jueves, 11 de diciembre de 2025

Mi visión de cierre: EaD, una educación mejor para más (C.EaD-93)

 Por Lorenzo García Aretio

AUDIO   –   VÍDEO

Todas las entradas de la serie “80 años. Compendio EaD”, VER AQUÍ

El XXI Encuentro de la Asociación Iberoamericana de Educación Superior a Distancia (AIESAD) se celebró los pasados 20-22 de octubre de 2025 en la sede de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Este Encuentro tenía un lema: “Mejor educación para más”, en recuerdo de quien lo plasmó, el Dr. Pablo González Casanova, exrector de la UNAM y creador de la modalidad a distancia en esta universidad. En torno a ese lema giraron buena parte de las conferencias, foros, conversatorios y ponencias del congreso.

Pues bien, dos momentos en ese encuentro/congreso, una participación en un Foro y una Conferencia Magistral, condensaron en mi persona una vida de diálogo didáctico mediado y compromiso público con la educación en general y con la EaD en particular. Además, en este encuentro tuve el honor de participar también en la entrega del Premio García Aretio a la “Trayectoria de Vida”, ligada a la educación a distancia.

En la UNAM, durante ese XXI Encuentro de AIESAD (20–22 de octubre de 2025), como digo, tuve el privilegio de compartir dos intervenciones que, a mi juicio, condensan la promesa y la responsabilidad de esa educación a distancia (EaD) de hoy, que glosaba el Dr. González Casanova: ser, de veras, una educación mejor para más personas, objetivo que también puede glosar mi trayectoria profesional en este campo:

  • Primero, en el Foro “Educación como bien público, equitativa e inclusiva, subrayé la evidencia y el compromiso:
    • La EaD no es un atajo, es un bien público que amplía derechos cuando se diseña con rigor y justicia.
    • La EaD no es un plan B, es la infraestructura pública del aprendizaje en sociedades diversas.
  • Después, en la conferencia magistral “La nueva EaD: materializando la promesa de ‘mejor educación para más”, articulé, desde la Teoría del Diálogo Didáctico Mediado (TDDM), una hoja de ruta clara:
    • presencia, capacidad del estudiante para actuar y decidir y feedback como tríada operativa;
    • diseño basado en evidencias;
    • tecnología al servicio de la pedagogía; y
    • evaluación que enseña mientras evalúa.

A quienes estuvieron allí, y a los muchos que lo siguieron en línea, les debo la emoción de ese sonoro, y lleno de afecto aplauso final con la sala puesta en pie, a la conclusión de mi conferencia. Y ese gran aplauso, entiendo que no fue a una persona, a mi persona solamente, sino al trabajo de una comunidad que cree que se puede. Dejo aquí ambos vídeos, un mapa breve de ideas y, además, para quien lo prefiera, el enlace a los textos completo de ambas intervenciones.

1. FORO “EDUCACIÓN COMO BIEN PÚBLICO, EQUITATIVA E INCLUSIVA (Y DE CALIDAD)”

Las ideas-faro de esta primera intervención:

  • Bien público: garantizar, no racionar el derecho a aprender por renta, distancia u horarios.
  • Equidad: dar más apoyos a quien más lo necesita para el logro de aprendizajes valiosos equivalentes.
  • Inclusión: diseño desde el origen para la diversidad (DUA, accesibilidad, subtítulos, transcripciones, navegación clara).
  • Calidad: diseño intencional, mejora continua, profesionalización docente y tecnología con sentido pedagógico.
  • Mitos fuera: la EaD de calidad no se improvisa; la soledad es efecto de mala docencia, no de la modalidad; el fraude se mitiga con tareas auténticas y trazabilidad didáctica.
  • Estrategia: si la EaD no está en el centro del proyecto universitario, difícilmentehabrá bien público, equidad, inclusión… y calidad.

Citas destacadas de esta intervención

  • “La Educación, se garantiza, no se raciona, ni por renta, ni por distancia.”
  • “Si la educación es un bien público, no puede depender del código postal, los horarios laborales o el saldo en la cuenta.”
  • “La EaD no es plan B: es el sistema circulatorio de esa infraestructura pública.”
  • ‘El estudiante está solo’ → La soledad es mala docencia, no modalidad.”
  • “Si la EaD universitaria no está en la estrategia central, no habrá bien público, equidad e inclusión reales… ni calidad.” 

El texto completo de mi intervención en este Foro, AQUÍ

2. CONFERENCIA MAGISTRAL: “La nueva EaD: materializando la promesa de ‘mejor educación para más’”

Resumen de la conferencia

La consigna de Pablo González Casanova, mejor educación para más, no es un lema tecnocrático, es una interpelación ética y política contra la desigualdad. Esta consigna refrenda en mi persona una biografía académica enteramente volcada en demostrar que cantidad y calidad no son opuestos, sino metas simultáneas cuando la EaD se diseña con rigor. Hoy, por primera vez, disponemos de herramientas y modelos pedagógicos para integrar ambas dimensiones: alcance y excelencia.

Tras una breve genealogía de la EaD (correspondencia, radio/TV, digital), la pandemia recordó que la continuidad educativa no se improvisa. La EaD de calidad exige diseño pedagógicoformación docenterecursos adecuados y sistemas de apoyo.

Las nuevas fronteras de exclusión incluyen la brecha digital, las competencias necesarias para aprender en entornos distribuidos, los costes de oportunidad y la sobrecarga informativa. La respuesta es un ecosistema digital centrado en el estudiante, con hibridación bien pensada (no simple sustitución por videoclases), microcredenciales serias, reconocimiento de aprendizajes previos y trayectorias flexibles que dialogan con el aprendizaje a lo largo de la vida.

La inclusión real no es solo abrir la puerta: es garantizar permanencia con éxito mediante acompañamiento, tutoría proactiva y servicios de apoyo.

El núcleo es la Teoría del Diálogo Didáctico Mediado (TDDM). Triple diálogo (con materiales “vivos”, con pares y con docentes) guiado por intencionalidad pedagógica y mediado por recursos (tecnológicos, humanos, institucionales y culturales). La tríada presencia–agencia–feedback opera como brújula práctica. La IA generativa, diseñada con garantías éticas, potencia ese diálogo (no sustituye al humano):

  • personaliza explicaciones y andamiajes,
  • libera tareas mecánicas y
  • devuelve al docente su misión insustituible de mentor y provocador intelectual.

Con IA al servicio de la pedagogía, el rol docente se agiganta.

Como llamada a la acción, propuse tres compromisos para el espacio iberoamericano:

  • un Observatorio de IA y Ética en EaD;
  • una plataforma compartida de REA de alta calidad, revisados por pares; y
  • un marco común de microcredenciales que dé confianza pública.

El Compendio EaD que vengo elaborando a lo largo de todo 2025, lejos de ser punto final, aspira a ser legado abierto y mapa para seguir construyendo juntos esa “mejor educación para más”.

Citas destacadas de la Conferencia

  • Afirmo que la dicotomía cantidad/calidad es una falacia superada o a punto de superarse.”
  • “La revolución es demostrar que es posible escalar la excelencia sin diluirla.”
  • “El derecho a aprender no debe ser racionado; debe ser universalizado con garantías de calidad.”
  • “La EaD de calidad no se improvisa: se diseña, se acompaña y se evalúa para mejorar.”
  • “Cuando activamos el Diálogo Didáctico Mediado, la tecnología deja de ser fin para ser medio con intencionalidad pedagógica.”
  • “Con la IA al servicio de la pedagogía, el rol del docente se agiganta.”

AQUÍ, TEXTO ÍNTEGRO DE ESTA CONFERENCIA

AGRADECIMIENTOS Y PUENTE AL CIERRE

Gracias a la UNAM por la hospitalidad, a AIESAD por el espacio de diálogo y a quienes sostienen la EaD con su trabajo diario: profesorado, equipos técnicos, personal de apoyo y, sobre todo, estudiantes que confían y perseveran. Esta entrada abre el Epílogo del Compendio · Legado, voces y horizonte de la EaD. La siguiente (94) sintetiza la contribución teórica de la TDDM como hilo conductor de todo el proyecto. Sigamos conversando.

OpenEdition le sugiere que cite este post de la siguiente manera:
García Aretio (4 de diciembre de 2025). Mi visión de cierre: EaD, una educación mejor para más (C.EaD-93). Contextos universitarios mediados. Recuperado 7 de diciembre de 2025 de https://doi.org/10.58079/15a0w