Un alumno debería saber qué uso de IA puede hacer en una tarea antes de que esa tarea reciba una calificación. Y debería poder entender el criterio aunque cambie de profesor. El Marco de referencia sobre el uso de la inteligencia artificial en la educación, elaborado a partir del XXVI Encuentro de Consejos Escolares Autonómicos y del Estado, recoge una idea que debe estar presente en los claustros: «Los centros necesitan construir criterios comunes sobre el uso de la IA en actividades evaluables». Está en la página 10. El documento propone acordarlos en los órganos pedagógicos del centro, informar al Consejo Escolar y comunicarlos con claridad al alumnado y a las familias. Es un marco orientativo. Pero la decisión que plantea es muy concreta: ¿qué significa “puedes utilizar IA” cuando llega el momento de evaluar? Imaginemos una actividad de argumentación. Permitimos utilizar IA para explorar objeciones. Después, el estudiante debe justificar qué argumentos acepta, contrastar sus fuentes y responder en clase a una objeción nueva. Ese acuerdo aclara el uso permitido y qué aprendizaje necesitamos observar. Decir únicamente “se permite la IA” deja demasiado por resolver. Ahí conecto este documento con SEIA, el marco que he desarrollado para explicitar el papel de la IA en una tarea y relacionarlo con las evidencias necesarias para evaluar el aprendizaje. Y, el Banco SEIA de evidencias de aprendizaje permite concretar el siguiente paso: elegir cómo observar ese aprendizaje. Por ejemplo, mediante una justificación de decisiones o una breve tarea de transferencia. Es un recurso gratuito que cada docente puede explorar y adaptar. Compartir criterios tampoco exige utilizar la misma actividad en todas las asignaturas. Exige que podamos explicar por qué autorizamos un uso, qué debe demostrar el estudiante y con qué evidencia vamos a valorarlo. Para empezar, propondría llevar una tarea real a una reunión de coordinación y comprobar si el equipo coincide en esas decisiones. Las discrepancias darán contenido al acuerdo que falta. Si estáis trabajando estos criterios en vuestro centro, podemos conversar a partir de una de vuestras tareas evaluables. Acceso al Banco SEIA de evidencias de aprendizaje: evidencias-ia-evaluacion.com… Aceso al documento: portal.edu.gva.es/consellesc… #SEIA #AIeducation #IAeducativa #edetch

El @educaINTEF acaba de publicar la versión 2.0 de su "Guía sobre el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo". Son más de 100 páginas organizadas para tres perfiles: alumnado, profesorado y centro educativo. La actualización incorpora alfabetización en IA, integridad académica, privacidad, equidad, bienestar digital e impacto ambiental. También incluye situaciones de aprendizaje, un modelo de declaración de uso de IA y un cuestionario de reflexión para el alumnado. Para un equipo directivo, la parte más útil está en los apartados 2.3.2 y 2.3.3. El INTEF propone una secuencia de trabajo: 1. Crear el equipo responsable. 2. Analizar los usos y necesidades que ya existen. 3. Revisar la regulación aplicable. 4. Fijar objetivos educativos y organizativos. 5. Diseñar actuaciones concretas. 6. Implantarlas de forma gradual. 7. Evaluar su impacto y revisar el plan. El diagnóstico aparece antes que la política y antes que la selección de herramientas. Tiene sentido. Un centro necesita conocer qué está ocurriendo en sus aulas, quién responde de cada decisión y qué evidencias utilizará para corregirla. El documento ofrece orientaciones. Cada centro todavía debe contrastarlas con las indicaciones de su administración educativa, su contexto, la protección de datos y las condiciones de las herramientas autorizadas. Acceso: code.intef.es/wp-content/upl… Si formas parte de un equipo directivo o impulsor, guárdala para la próxima reunión y empezad por una pregunta: ¿qué usos de IA existen ya en el centro y quién los conoce? Y te dejo mi herramienta gratuita para que empieces por el diagnóstico: diagnostico.vicentgadea.com/ #InteligenciaArtificial #Educación #LiderazgoEducativo