jueves, 25 de junio de 2026

OpenWorksheets: una alternativa libre para crear fichas interactivas

 Por Juan José de Haros

OpenWorksheets (OWS) es una aplicación web libre para crear fichas interactivas y autocorregibles a partir de un PDF, una imagen o una hoja en blanco.

Pantalla inicial de OpenWorksheets

El profesorado prepara su ficha, coloca encima los campos de respuesta y define las soluciones. Después, el alumnado la resuelve desde el navegador y el docente puede revisar las entregas, ver la puntuación y exportar los resultados.

OWS tiene como bandera la libertad, privacidad, portabilidad y reutilización sin depender de una plataforma cerrada. No necesita cuentas de usuario ni servidores externos, ya que todo funciona en el navegador del profesorado y en el del alumnado. La comunicación entre ambos se realiza mediante archivos de entrega cifrados, que tienen extensión .owsub (OpenWorksheets submissions) o a través de una URL (también cifrada) que se envía directamente al docente.

Las formas que tenemos para crear una ficha (proyecto) son:

  • Añadir PDF o imagen, esta es la forma habitual. Podemos abrir un PDF o una imagen para dibujar encima los campos autocorregibles de forma que podemos aprovechar documentos ya existentes.
  • Abrir una ficha ya creada con extensión .owpkg (OpenWorksheets package). Podremos continuar trabajando en un proyecto guardado anteriormente.
  • Comenzar con una hoja en blanco sobre la cual podremos crear nuestra ficha.
  • Crear con IA permite producir una ficha a partir de los parámetros que definamos (nivel, tema, tipos de campos deseados, etc.). Se utilizan los tipos de campo que pueden generarse automáticamente; quedan fuera los que dependen directamente de recortes o zonas del PDF. OWS generará un prompt que podremos pegar en nuestra IA de cabecera.

Además, las fichas pueden guardarse como archivo propio (.owpkg), exportarse como página web autónoma y compartirse mediante enlace (previa subida a la nube obteniendo un enlace público), como web incrustada en otra o integrarse en Moodle y otros LMS mediante SCORM 1.2.

La aplicación admite muchos tipos de respuesta: texto corto, respuesta numérica, fórmulas matemáticas o químicas, verdadero/falso, opción única o múltiple, desplegables, huecos, tablas editables, emparejamientos, ordenar elementos, arrastrar a zonas, unir con flechas, respuesta larga y grabación de voz. También permite insertar imágenes, audio, vídeo, contenido HTML, paquetes de eXeLearning, IMS CP y SCORM.

Como profesor de matemáticas y ciencias, soy especialmente sensible a la posibilidad de crear fórmulas. Cualquier texto de la ficha puede incluir fórmulas LaTeX. Además, el editor de fórmulas de elaboración propia, EdiCuaTeX, se integra de forma natural para permitir la edición visual sin conocimientos de LaTeX, tanto en la parte del profesorado como en la del alumnado. No obstante, soy consciente de que una gran parte del profesorado no usará nunca fórmulas en sus fichas, por ese motivo se pueden desactivar en la configuración de la ficha.

OpenWorksheets también incorpora opciones de seguridad y privacidad: cifrado de la ficha, cifrado de entregas, verificación de integridad, restricciones de acceso, tiempo límite y supervisión ligera durante la realización. Un semáforo de seguridad indica su nivel en la barra superior.

Flujo de trabajo

El flujo de trabajo más habitual es compartir la ficha mediante un enlace o código QR:

  1. El profesor crea la actividad en el editor a partir de un PDF, una imagen, IA o una hoja en blanco.
  2. Añade los campos de respuesta y configura las soluciones, la puntuación y las opciones de corrección.
  3. Exporta la ficha como paquete .owpkg.
  4. Sube ese paquete a Google Drive o a otro alojamiento público.
  5. En Google Drive, activa la opción Cualquier persona con el enlace y copia la URL pública del archivo.
  6. Pega esa URL en OpenWorksheets para generar el enlace final del alumnado.
  7. Comparte ese enlace con los estudiantes.
  8. El alumnado abre la ficha en el navegador, la completa y entrega sus respuestas mediante archivo o enlace de entrega.
  9. El docente abre las entregas en OpenWorksheets, comprueba su integridad, revisa las respuestas, ajusta las correcciones manuales si las hay y exporta los resultados a CSV.

Además de este flujo principal, OpenWorksheets permite otras formas de uso:

  • Exportar la ficha como página web autónoma, para publicarla a través de una página web.
  • Integrarla en Moodle u otro LMS mediante SCORM 1.2.
  • Exportarla como IMS Content Package.
  • Embeberla en otra página mediante un iframe.
Cuadro de diálogo para compartir una ficha. Antes se tiene que subir la ficha a un servicio público de almacenamiento como Google Drive.

OpenWorksheets permite crear, compartir y corregir fichas interactivas con un enfoque abierto, portable y respetuoso con la privacidad. La intención es que el profesorado pueda conservar el control sobre sus materiales y utilizarlos en distintos contextos, sin depender de una plataforma cerrada.

Puedes ver una descripción de las posibilidades más completa en la página de las características del programa.

Tomado de BILATERIA

miércoles, 24 de junio de 2026

¿Necesita tu universidad un bibliotecario de inteligencia artificial?

 Tomado de Universo Abierto

Lu, Adrienne The Chronicle of Higher Education. “Does Your College Need an AI Librarian?The Chronicle of Higher Education. Consultado en junio de 2026. The Chronicle of Higher Education

La irrupción de la inteligencia artificial generativa en el ámbito universitario está obligando a las instituciones académicas a replantearse profundamente sus estructuras de apoyo al aprendizaje, la investigación y la gestión del conocimiento. En este contexto emerge una figura profesional novedosa y cada vez más necesaria: el bibliotecario especializado en inteligencia artificial, un perfil híbrido que combina competencias tradicionales en gestión de información con conocimientos avanzados sobre modelos algorítmicos, alfabetización digital crítica y ética tecnológica.

La pregunta ya no es si la inteligencia artificial afectará a las universidades, sino quién acompañará a la comunidad académica en este proceso de transformación. Tradicionalmente, el bibliotecario universitario ha sido el mediador entre usuarios y conocimiento organizado. Sin embargo, la llegada de herramientas como ChatGPT, Google NotebookLM o asistentes automatizados de búsqueda documental está desplazando parte de esa intermediación hacia sistemas automatizados capaces de sintetizar información, responder preguntas complejas y generar textos académicos en segundos. Esto no elimina el papel del bibliotecario, sino que redefine radicalmente su función: pasa de custodio de colecciones a facilitador crítico del ecosistema algorítmico del conocimiento.

El denominado AI Librarian surge así como un profesional encargado de ayudar a estudiantes, docentes e investigadores a comprender cómo funcionan estos sistemas, cuáles son sus limitaciones epistemológicas y qué riesgos presentan en términos de sesgos, alucinaciones, privacidad o dependencia cognitiva. Su labor incluye enseñar a formular prompts eficaces, evaluar la fiabilidad de respuestas generadas automáticamente, verificar fuentes, identificar errores de atribución y promover un uso ético de la inteligencia artificial en contextos académicos. En cierto modo, representa una evolución contemporánea de la clásica alfabetización informacional hacia una nueva alfabetización algorítmica.

Las universidades comienzan a reconocer que la adopción masiva de inteligencia artificial requiere nuevos perfiles institucionales. Muchas instituciones estadounidenses ya están incorporando programas de AI Literacy (alfabetización en IA) en los currículos, creando grupos de trabajo interdisciplinarios donde bibliotecas, centros de innovación docente y departamentos tecnológicos colaboran en el diseño de estrategias formativas. Dentro de esta estructura, la biblioteca aparece como uno de los espacios naturales para liderar esa transición, dado su papel histórico como garante del acceso democrático al conocimiento y de la evaluación crítica de fuentes.

Un aspecto especialmente relevante es la dimensión ética del nuevo rol. Mientras la inteligencia artificial promete acelerar procesos de investigación, personalizar el aprendizaje y automatizar tareas administrativas, también plantea interrogantes sobre derechos de autor, opacidad algorítmica, vigilancia de usuarios y concentración del conocimiento en grandes corporaciones tecnológicas. El bibliotecario especializado en IA no solo debe conocer herramientas tecnológicas, sino convertirse en un defensor activo de principios como la transparencia, la privacidad, la soberanía informativa y la equidad en el acceso al conocimiento digital.

Desde la perspectiva de las bibliotecas universitarias, este escenario representa probablemente una de las transformaciones profesionales más profundas desde la llegada de internet. Igual que en décadas anteriores el bibliotecario aprendió a gestionar bases de datos, recursos electrónicos y repositorios institucionales, ahora necesita desarrollar competencias relacionadas con modelos generativos, recuperación aumentada por IA (Retrieval-Augmented Generation), metadatos para entrenamiento algorítmico y evaluación crítica de sistemas automáticos de recomendación.

En última instancia, la aparición del AI Librarian refleja una idea central: cuanto más sofisticada se vuelve la tecnología, más importante resulta la mediación humana experta. La universidad del futuro no necesitará menos bibliotecarios, sino profesionales capaces de interpretar críticamente un entorno donde la producción y circulación del conocimiento estará cada vez más condicionada por algoritmos. La biblioteca académica deja así de ser únicamente un espacio de acceso a información para convertirse en un laboratorio de pensamiento crítico frente a la automatización del conocimiento.

Tomado de Universo Abierto

martes, 23 de junio de 2026

Uso educativo del modo de voz con IA

 Por Ramón Besonías



Hasta hace nada, docentes y estudiantes usaban la IA escribiendo, copiando, pegando, editando, revisando. Y la preocupación más recurrente fue (y es) que los trabajos escritos se copien y peguen sin delegación humana, que el estudiante entregue respuestas prefabricadas.

Sin embargo, la IA generativa parece transformarse cada vez más en una herramienta que prima la voz en vez del texto, e integrarse como ecosistema en los dispositivos, no como mera aplicación que abro y uso, sino a la que pido (por voz) que haga algo y me lo entrega horas o días después, o cuando se lo indique. En pocos años, estudiantes tendrán un móvil que es en sí mismo una IA que hace tareas directamente, con la tentación, como sucede ahora con el texto, de no aplicar iteración humana. La era agéntica será oral y con mayor delegación en tareas rudimentarias o mecánicas. ¿Lo será en las tareas de aula? ¿Aprovecharemos la voz con IA como una oportunidad en vez de como amenaza? Esto requiere conocer la IA, practicar el docente primero, y después ir introduciendo rutinas sencillas con IA dentro de los procesos de aprendizaje. 

La voz cambia la relación con la IA. Reduce la distancia entre la persona y la máquina. Hace que la IA parezca menos herramienta y más interlocutor. Y eso, en educación, tiene enormes posibilidades, pero también exige precaución: 

  • depender emocionalmente, 
  • bajar la guardia y creer que es un oráculo infalible, 
  • abandonar el uso de la escritura como forma de estructurar, analizar, argumentar.

A priori, el modo voz es compatible con la escritura y el vídeo. Los travases de formato debieran vertebrar el aprendizaje. El modo de voz permite conversar, interrumpir, pedir aclaraciones, ensayar respuestas, simular situaciones, recibir feedback, traducir en directo, mostrar imágenes o pantallas y trabajar con el aprendizaje de una forma más oral, más situada y más cercana a la experiencia real. Un caramelo para el docente de idiomas.

Para el estudiante, sin embargo, la tentación más recurrente es usar notas de voz, vídeos breves, mensajes rápidos, auriculares, cámara, pantalla compartida, pero sin pararse a pensar, estructurar, afinar y comprobar contenidos. La IA por voz encaja de forma natural en esos hábitos, pero más aún a como usaba el texto, no le exige iteración, es un ecosistema de inmediatez inmersiva. Basta con hablar. 

Puede ayudar a estudiantes que se bloquean ante la escritura, que necesitan ensayar antes de producir un texto, que aprenden mejor explicando en voz alta o que necesitan practicar conversación en un idioma. Pero también puede fomentar dependencia cómoda: preguntar antes de pensar, pedir la respuesta antes de intentar formularla, sustituir la reflexión por una conversación aparentemente fluida.

El estudiante usa y usará cada vez más la voz con IA. ¿Cuántos adultos a día de hoy escriben en Whatsapp? El impacto de la oralidad sobre los hábitos digitales era ya una tendencia antes de la IA, pero ella lo ha acelerado. La cuestión no es si usar o no el modo voz, sino cómo diseñar actividades donde hablar con una IA no signifique delegar el pensamiento y facilite el aprendizaje real.


Comparto un PDF que reúne una serie de láminas visuales sobre el uso educativo del modo de voz con IA. No es un manual técnico, sino una guía práctica para docentes que quieren empezar a cacharrear.

Las primeras láminas explican las tres grandes capas de mejora de los modelos de voz: la voz conversacional, la voz multimodal y la voz agéntica e integrada. 

Después se abordan los modos de voz en ChatGPT, Gemini y Claude. Cada uno tiene fortalezas distintas. 

El material también incluye ejemplos de uso secuenciado

  • cómo practicar idiomas con voz, 
  • cómo describir imágenes, 
  • cómo explicar una web, 
  • cómo usarlo como traductor, 
  • cómo convertirlo en guía turístico,
  • cómo diseñar una gincana integrando el modo de voz en una situación de aprendizaje.

También aparecen usos más específicos

  • creación de apps o webs con audio, 
  • uso de ChatGPT en Proyectos, 
  • creación de GPTs pensados para trabajar por voz, 
  • trucos para estudiantes, limitaciones, 
  • Record Mode, 
  • Google Translate desde el móvil,
  • uso seguro, ético y sin delegar.

Aunque el modo de voz puede aplicarse a muchas materias, su potencial en el aula de idiomas es evidente. Aprender una lengua no consiste solo en conocer reglas gramaticales o memorizar vocabulario. Implica escuchar, responder, reformular, equivocarse, corregir, ganar fluidez, adaptar el registro y atreverse a participar en una conversación.

El modo de voz permite crear pequeños espacios de práctica oral personalizada. Un estudiante puede ensayar una entrevista, simular una conversación en un restaurante, practicar una presentación, describir una imagen, explicar una web, pedir corrección al final o repetir una respuesta mejorada.


ENLACE AL PDF

ENLACE A LAS LÁMINAS VISUALES


Cómo usar el PDF

  • Como material de autoformación docente, permite hacerse una idea rápida de qué ofrecen actualmente las principales herramientas de IA por voz.
  • Como guía para diseñar actividades, puede ayudar a transformar una tarea tradicional en una experiencia más oral, más interactiva y más competencial.
  • Como recurso para formación docente, cada lámina puede funcionar como punto de partida para una demostración práctica. No basta con explicar qué hace la herramienta: conviene mostrarlo en directo, probarlo, detectar limitaciones y discutir qué sentido didáctico tiene.
  • Como material para alumnado, algunas láminas pueden compartirse directamente, especialmente las de trucos de uso, limitaciones y uso seguro. Es importante que los estudiantes aprendan a pedir ayuda sin dejar de pensar.

Una posible secuencia de uso en el aula de idiomas podría ser esta:

  • Primero, presentar una situación comunicativa clara: una entrevista, una reclamación, una descripción de imagen, una conversación de viaje o una explicación de una noticia.
  • Después, pedir al alumnado que prepare una primera versión oral sin IA. Breve, imperfecta, pero propia.
  • En tercer lugar, usar el modo de voz para ensayar, recibir preguntas, corregir errores o ampliar vocabulario.
  • Luego, revisar la transcripción o el resumen de errores.
  • Finalmente, repetir la intervención oral incorporando mejoras. Esa comparación entre primera versión y versión mejorada es donde aparece aprendizaje real.


Precauciones

No todo feedback de la IA será correcto. Puede equivocarse en pronunciación, matices, traducciones o explicaciones gramaticales. Por eso el docente sigue siendo necesario. 

No deben compartirse datos personales, imágenes de terceros, información sensible ni grabaciones sin permiso.

No conviene que la IA corrija cada frase mientras el alumno habla. Eso puede cortar la fluidez. Muchas veces es mejor pedir corrección al final.

No hay que convertir la voz en una forma de copia. Si el alumno solo repite lo que la IA le dice, no aprende. Imita.

No todo uso de IA es aprendizaje. Aprender exige esfuerzo, revisión, toma de decisiones y poner tu mirada personal.


No olvides... 

  • Pedirle un rol claro: tutor, entrevistador, guía turístico, compañero de conversación, examinador, corrector o mediador. 
  • Indicar el nivel: A2, B1, B2, C1. Cuanto mejor se define el nivel, más ajustada será la conversación. 
  • Pedir una pregunta cada vez. Así se evita que la IA convierta la práctica oral en una explicación larga. 
  • Suele funcionar bien pedir que no corrija durante la conversación, sino al final. Primero fluidez, después revisión. 
  • Es muy útil pedir una lista final con errores frecuentes, expresiones nuevas y una tarea breve para seguir practicando. 
  • Cuando se use cámara o pantalla, el alumno debe explicar primero lo que ve antes de pedir ayuda. La secuencia debería ser: observo, hablo, recibo feedback, mejoro. 
  • En traducción, es mejor comparar versiones que aceptar la primera respuesta. Preguntar “qué matiz se pierde” o “qué versión suena más natural” ayuda mucho más que copiar la traducción. 
  • En tareas evaluables, conviene pedir evidencias: audio inicial, transcripción, correcciones aceptadas, versión final y breve reflexión.
Tomado de IA Educativa

lunes, 22 de junio de 2026

La metacognición que transforma el aula de idiomas

 Por  Enis Kadipinar

El aprendizaje de idiomas es fundamental en la vida de los jóvenes. Académicamente los hace más competitivos, amplía sus oportunidades laborales y les permite interactuar con otras culturas de manera más cercana y respetuosa. Sin embargo, algunos estudiantes se desilusionan pensando que “no tienen facilidad para los idiomas” al no sentir un avance real en su aprendizaje. Esa frustración me llevó a leer sobre la metacognición, es decir, sobre cómo aprendemos. La teoría dice que cuando los estudiantes reflexionan sobre su proceso de aprendizaje, desarrollan mayor autonomía, identifican estrategias efectivas y se vuelven más conscientes de sus avances. La realidad es que, aunque se hable de la reflexión, en las aulas no hay mucho espacio para ella y tampoco enseñamos a los estudiantes a reflexionar. En este artículo les comparto una guía para ejercitar la reflexión en clase, así como los resultados de esta práctica en mi clase de alemán.

En clase es común solicitar a los estudiantes que “piensen en qué pueden mejorar”, pero sin orientarlos o enseñarles cómo hacerlo. La metacognición nos permite justamente eso: hacer visible el proceso que conlleva aprender. El psicólogo John Flavell (1979) fue uno de los primeros en hablar de este concepto y, desde entonces, numerosos estudios han demostrado su eficacia. Según Hattie (2009) las estrategias metacognitivas se encuentran entre las que más impactan en el aprendizaje. En otras palabras, enseñar al estudiantado a reflexionar sobre cómo aprenden influye más en su aprendizaje que muchas otras prácticas docentes. Sin embargo, la metacognición no surge de manera espontánea, necesita ser guiada, necesita tiempo y necesita apoyo (Wenden, 1998).

“Cuando de manera planeada los estudiantes hacen un alto para reflexionar sobre sus emociones, dificultades, logros y cómo pueden mejorar, aprenden a observarse con honestidad y a orientar su proceso de aprendizaje”.

La metacognición fortalece la autonomía y la confianza del estudiante

Ya sea para aprender un idioma, una habilidad o adquirir nuevos conocimientos, fomentar la autonomía de los jóvenes es esencial para el aprendizaje. Cuando las y los estudiantes eligen cómo aprender, buscan materiales, contenidos, fijan sus propias metas y se nota que saben guiar su aprendizaje. Al alcanzar pequeñas metas autoestablecidas, experimentan satisfacción y alegría al darse cuenta de que su esfuerzo tiene resultados reales; esta independencia fortalece su seguridad personal. De esta manera, la autonomía no solo impulsa la motivación, sino que también se convierte en la base para tomar conciencia de sus propios procesos de aprendizaje, un aspecto clave de la metacognición.

Todos aprendemos de manera diferente, descubrir cómo aprendemos mejor (estilo, ritmo y estrategia) nos permitirá avanzar con mayor seguridad. Por ello, los docentes utilizamos diferentes métodos en el aula, desde trabajos prácticos hasta aprendizajes colaborativos, con el fin de que cada estudiante descubra su manera, aquella que se adapta mejor a su forma de aprender. Es importante recordar y compartir con el estudiantado que aprender lleva tiempo, que no es de la noche a la mañana y que requiere perseverancia, tolerancia a la frustración y mucha paciencia. El autoconocimiento y la reflexión sobre cómo aprendemos mejor, es de gran valor en un mundo tan acelerado. De ahí que, aprender a parar, respirar y respetar los tiempos de uno mismo hace que el aprendizaje sea más consciente, humano y de crecimiento personal.

La metacognición es el centro de mis clases

Hace un año decidí hacer de la metacognición el centro de mis clases de alemán en preparatoria. Quería que mis estudiantes aprendieran no solo el idioma y la cultura alemana, sino también que aprendieran acerca de sí mismos como aprendices.

Comencé por algo sencillo: antes de cada unidad, les pedí que redactaran por qué querían aprender alemán, qué metas personales tenían. Las respuestas fueron tan diversas como emotivas: «hablar con mi abuelo», «estudiar en Alemania», «comprender las canciones en alemán», «vivir en Alemania eventualmente», etcétera.

Durante el curso, cada estudiante llevó un diario de aprendizaje. No era una tarea más, sino un lugar para escribir con sinceridad lo que experimentaban en la clase, por ejemplo, su progreso, frustraciones, errores y las estrategias que iban descubriendo para mejorar. En estas reflexiones, las y los estudiantes expresaban de forma sencilla lo que necesitaban fortalecer para avanzar en el aprendizaje del alemán, reconociendo sus propias áreas de mejora con honestidad. Todas ellas muy interesantes, por ejemplo, “pensar cuál sería la mejor forma de aprender el vocabulario de una lección para comprender mejor los textos del libro”, “practicar con una compañera para entender mejor los audios”, “hablar 5-10 minutos diarios con un compañero o hermano para usar las expresiones cotidianas”, “poner en práctica la construcción de frases en textos semiautomáticos” o “simplemente repasar las estructuras lingüísticas de la semana”.   

Con el tiempo, este ejercicio constante empezó a mostrar frutos visibles. Los estudiantes que antes permanecían callados comenzaron a levantar la mano sin temor a equivocarse, y poco a poco se generó un ambiente de respeto y apoyo en el que los errores se entendían como oportunidades reales de aprendizaje. Muchos me compartieron que escribir y reflexionar no solo les ayudaba en alemán, sino también en otras materias, porque habían aprendido a observarse y organizar sus pensamientos. Las calificaciones mejoraron, sí, pero lo más valioso fue ver cómo crecía su confianza, su voz y su seguridad para enfrentar nuevos retos lingüísticos y personales.

Guía para fomentar la reflexión en la clase de alemán

En las clases de idiomas muchas veces nos quedamos en la superficie: las actividades, las notas, las pruebas orales, pero lo invisible —los pensamientos, las estrategias, la conciencia de aprender— es igual o más importante. Los estudiantes que practican la metacognición son más seguros, planifican mejor su aprendizaje y aprenden a controlarlo (Zimmerman, 2002). Más allá de las calificaciones, lo que cambia es la mirada sobre sí mismos: pasan de sentirse «negados para los idiomas» a ser aprendices.

A continuación, les comparto una actividad que pueden utilizar en la clase de idiomas para guiar y practicar la reflexión con los estudiantes en clase.

Actividad para reflexionar al cierre de la clase o la semana

Tiempo total: 8-10 minutos

  1. Reconexión personal (1-2 minutos)
    • Pide a tus estudiantes que cierren los ojos un momento y piensen en su semana de aprendizaje: ¿Qué emociones experimentaron?, ¿qué actividades disfrutaron más y cuáles disfrutaron menos?
  1. Identificación del reto (1-2 minutos)
    • Pídeles que escriban una breve redacción: ¿Qué contenido, actividad o habilidad lingüística me resultó más difícil esta semana? ¿Por qué?
  1. Estrategias de análisis (2 minutos)
    • Los estudiantes escriben acciones específicas que pueden tomar para mejorar: repasar vocabulario, ver un video, pedir ayuda, repetir ejercicios o vocabulario, cambiar la forma de estudiar, etc.
  1. Compartir con compañeros (2 minutos)
    • En parejas, los estudiantes exponen sus dificultades e ideas. Cada estudiante escucha una aportación de su compañero y la anota. Esto abre la puerta para que, entre todos, nos apoyemos y encontremos nuevas formas.
  1. Compromiso de mejora (1-2 minutos)
    • Cada estudiante anota una acción concreta que llevará a cabo la siguiente semana para avanzar en su reto. Ejemplo: “Practicaré 5 minutos al día con flashcards”, “Repetiré en voz alta el diálogo del libro”, “Preguntaré al profesor mis dudas”.
  1. Cierre consciente (1 minuto)
    • El profesor recuerda a la clase que aprender requiere tiempo, que cometer errores es normal y que la perseverancia es más importante que la perfección.

Cuando los estudiantes hacen un alto de manera planeada para analizar sus emociones, dificultades, logros y aspectos en los que deben mejorar, aprenden a observarse con honestidad y a orientar su proceso de aprendizaje. Además, al compartir con sus compañeras y compañeros, encuentran consuelo, nuevas estrategias y la sensación de que no están solos. Para finalizar, sellando con un compromiso personal, cada estudiante sale de la clase con un pequeño plan de acción realista que fortalece su autonomía y su deseo de mejorar.

Crear espacios para la reflexión en clase y el uso de herramientas, como los diarios de aprendizaje, nos permiten ayudar al estudiantado a recuperar su voz. Después de todo, la metacognición no persigue únicamente un mayor rendimiento, sino una educación más humana, en la que aprender signifique estar vivo, con preguntas, emociones y descubrimientos (Oxford, 2017).

Reflexión

La metacognición no es una técnica ni una moda pedagógica, sino una forma de acompañar al estudiantado a descubrir su propio potencial. Hacer visible el aprendizaje implica más que mostrar conocimientos: también revela identidad, esfuerzo y la manera en que cada estudiante entiende su propio proceso. Enseñar desde una mirada metacognitiva significa observar con empatía, escuchar con paciencia y confiar en que todos y todas pueden aprender si logran conocerse a sí mismos. A lo largo de mi práctica docente he comprobado que, cuando los estudiantes reflexionan sobre su proceso, se apropian de su aprendizaje, reconocen sus fortalezas y entienden que equivocarse forma parte natural de aprender. Y es en ese momento cuando descubren que aprender no es solo una meta, sino un camino que pueden recorrer con confianza. Entonces, el aula se convierte en un espacio donde crecer, explorar y transformarse es posible para todos.

Por ello, me gustaría invitar a otros docentes a abrir pequeños espacios de reflexión en sus clases. Basta con una simple pregunta: “¿Qué aprendiste hoy sobre ti como aprendiz de idiomas?”. Aunque parezca una mínima intervención, puede transformar la manera en que un estudiante se percibe y se valora. Cuando un joven descubre que sí puede aprender, algo profundo en él cambia; se fortalece su confianza, se vuelve más consciente de su proceso y comienza a tomar decisiones más autónomas para seguir avanzando.

Acerca del autor

Enis Kadipinar (enisk@tec.mx) es docente y director académico del departamento de lenguas extranjeras en PrepaTec Santa Catarina. Apasionado por la innovación pedagógica, promueve una enseñanza centrada en la metacognición, la reflexión y el desarrollo humano a través del aprendizaje de idiomas. Además, tiene un especial interés por la gamificación y las nuevas tendencias en la educación, incorporando metodologías innovadoras para motivar y potenciar el aprendizaje de sus estudiantes.

Referencias

Flavell, JH (1979). Metacognición y monitorización cognitiva: Una nueva área de investigación cognitiva y del desarrollo. American Psychologist, 34 (10), 906–911. https://doi.org/10.1037/0003-066X.34.10.906

Hattie, J. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. Routledge.

Oxford, R. L. (2017). Teaching and researching language learning strategies (2nd ed.). Routledge.

Wenden, A. L. (1998). Metacognitive knowledge and language learning. Applied Linguistics, 19(4), 515–537.

Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70.

Tomado de EDUBITS del Tec de Monterrey

viernes, 19 de junio de 2026

Los discursos persuasivos frente a la aitoxicación

 Por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz y Carlos Bravo Reyes

 

La pantalla cambia cada pocos segundos. Un titular asegura que una bebida “activa el cerebro”; otro video afirma que aprender un idioma ya no es necesario porque la inteligencia artificial puede traducirlo todo en tiempo real. Un creador digital explica con absoluta seguridad un tema científico sin mostrar evidencia verificable, mientras una inteligencia artificial redacta textos aparentemente académicos aunque muchas veces resulte difícil identificar el origen real de las ideas que contiene.

Entre imágenes veloces, frases emocionales, música estimulante y respuestas automatizadas, comienza a surgir una sensación inquietante: cada vez resulta más difícil distinguir entre información, persuasión y simulación de conocimiento.

En este contexto, los textos persuasivos han adquirido una presencia dominante dentro de los medios electrónicos contemporáneos. Un texto persuasivo es aquel cuyo propósito principal no consiste únicamente en informar, sino en influir sobre pensamientos, emociones, decisiones o comportamientos del receptor. Su intención es provocar una reacción: consumir, compartir, creer, apoyar, rechazar o actuar frente a determinada idea.

Para lograrlo, estos discursos utilizan mecanismos específicos como apelaciones emocionales, simplificación extrema, lenguaje de urgencia, repetición constante, validación aparente y estímulos audiovisuales diseñados para captar atención rápidamente (Perelman & Olbrechts-Tyteca, 1989).

Tradicionalmente, los textos persuasivos podían identificarse con relativa claridad en ámbitos como la publicidad, la propaganda política o los discursos ideológicos. Sin embargo, el desarrollo de los medios electrónicos y las plataformas digitales transformó profundamente sus formas de operación. Actualmente, la persuasión ya no aparece únicamente en anuncios visibles; se encuentra integrada en redes sociales, videos cortos, titulares digitales, recomendaciones algorítmicas, narrativas virales e incluso contenidos generados mediante inteligencia artificial.

Diversos estudios sobre plataformas digitales y economía de la atención sostienen que los algoritmos priorizan contenidos capaces de generar interacción inmediata mediante emociones intensas como sorpresa, miedo, indignación o identificación afectiva. En consecuencia, muchos usuarios dejan de consumir información para comprender y comienzan a hacerlo principalmente para reaccionar. En este escenario, la velocidad de circulación de los mensajes suele imponerse sobre la profundidad del análisis crítico.

Este fenómeno resulta especialmente preocupante en contextos educativos, donde los estudiantes interactúan diariamente con grandes volúmenes de contenido breve, visual y emocionalmente intenso. Algunos estudios recientes advierten que la sobreexposición a contenidos rápidos y fragmentados puede dificultar procesos de lectura profunda, contraste de fuentes y construcción de pensamiento crítico (Gallent-Torres, Zapata-González & Ortego-Hernando, 2023).

La inteligencia artificial ha intensificado todavía más este escenario. Actualmente, los sistemas generativos pueden producir textos coherentes, argumentos estructurados y respuestas aparentemente rigurosas en cuestión de segundos. Sin embargo, la coherencia lingüística no garantiza comprensión epistemológica ni veracidad científica. La IA no comprende el conocimiento que reproduce; reorganiza patrones lingüísticos a partir de grandes volúmenes de datos (UNESCO, 2023). A pesar de ello, muchos usuarios interpretan la fluidez discursiva como sinónimo de autoridad intelectual.

Este fenómeno ha comenzado a generar nuevas formas de dependencia informativa. La infoxicación, concepto desarrollado por Cornella (2000), hace referencia a la saturación de información que dificulta el análisis, la comprensión y la toma de decisiones. En una reciente obra propusimos que la aitoxicación, es la saturación cognitiva, emocional, pedagógica y cultural producida por la sobreexposición a información, herramientas y respuestas generadas o mediadas por inteligencia artificial, que debilita la duda, reduce el juicio crítico y favorece la delegación progresiva del pensamiento.(Bravo, Carlos, Sánchez Mercedes, 2026)

Los discursos persuasivos operan con enorme eficacia dentro de este entorno saturado. Muchas veces no buscan promover comprensión profunda, sino mantener atención constante. La combinación entre algoritmos de recomendación, inteligencia artificial y producción masiva de contenidos emocionales favorece la construcción de ecosistemas digitales donde la manipulación discursiva puede pasar desapercibida.

Por ello, aprender a leer y escribir en la era de la inteligencia artificial implica desarrollar nuevas competencias críticas. Leer ya no significa únicamente comprender palabras, sino también evaluar intenciones, verificar fuentes, reconocer sesgos y distinguir entre información fundamentada y persuasión emocional.

Asimismo, escribir académicamente exige más que producir textos formalmente correctos. Implica elaborar pensamiento propio, construir argumentos sustentados y utilizar las herramientas tecnológicas de manera ética y transparente. La inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta de apoyo útil para organizar ideas, sintetizar información o corregir aspectos formales; sin embargo, cuando sustituye completamente la reflexión intelectual del autor, existe el riesgo de empobrecer el aprendizaje y debilitar la autonomía crítica.

Nicholas Carr (2010) advierte que las tecnologías digitales no solo modifican nuestras formas de acceder a la información, sino también nuestros hábitos de atención y procesamiento cognitivo. Del mismo modo, Postman (1994) señala que los medios tecnológicos transforman la manera en que las sociedades interpretan la realidad. Estas reflexiones permiten comprender que el problema actual no radica únicamente en la existencia de inteligencia artificial, sino en la forma acrítica en que muchas veces se consume y reproduce la información.

Frente a este panorama, la educación enfrenta un desafío central: formar ciudadanos capaces de pensar críticamente dentro de entornos digitales cada vez más automatizados y persuasivos. Esto implica fortalecer la alfabetización mediática, la ética del uso tecnológico y la capacidad de cuestionar discursos aparentemente legítimos.

La aitoxicación representa riesgos reales para la formación intelectual contemporánea. En una época donde producir información resulta cada vez más fácil, el verdadero desafío consiste en desarrollar la capacidad de interpretarla críticamente, contextualizarla y utilizarla con responsabilidad.

Referencias

Bravo C, Sánchez M (2026) La nueva Aitoxicación del conocimiento. https://acortar.link/aitoxicacion

Carr, N. (2010). Superficiales: ¿Qué está haciendo Internet con nuestras mentes? Taurus.

Cornella, A. (2000). Cómo sobrevivir a la infoxicación. Infonomia.

Gallent-Torres, C., Zapata-González, A., & Ortego-Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE, 29(2). https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134

Perelman, C., & Olbrechts-Tyteca, L. (1989). Tratado de la argumentación: La nueva retórica. Gredos.

Postman, N. (1994). Tecnópolis: La rendición de la cultura a la tecnología. Círculo de Lectores.

UNESCO. (2023). Orientaciones para el uso de la inteligencia artificial generativa en educación e investigación. UNESCO Publishing.

Tomado de 366 días