Cosas a tener en cuenta para implementar la IA en la educación

1. Diagnóstico y enfoque centrado en el estudiante

Identificá los problemas más urgentes del aula. Los desafíos reales son el mejor punto de partida. Priorizá entender los procesos de aprendizaje y qué esperan los alumnos de la IA.

• El informe de la UNESCO sobre el consenso de Beijing destaca que la IA debe ser una herramienta para la equidad y la inclusión (n. 22, 24, 26 y 27), centrada en el factor humano (n. 6, 7, 18, 30, 34). Para 2026, estudios en el Journal of Educational Computing Research subrayan que la personalización del aprendizaje solo es efectiva si responde a la agencia del estudiante y no solo a la automatización de contenidos.

2. Experimentación de bajo riesgo y casos de uso

Explorá tareas no críticas como la planificación o armado de materiales. Esto permite aprender sin riesgo para luego escalar la confianza.

• Investigaciones sobre el carga cognitiva del docente sugieren que la IA generativa es más eficaz cuando actúa como un copiloto administrativo. Puedes consultar las estrategias de curaduría asistida en el Portal Educ.ar, que para 2026 debería expandir sus tutoriales sobre el uso de modelos de lenguaje para secuencias didácticas.

3. Ética, seguridad y privacidad de datos

Es imperativo establecer lineamientos éticos y prácticas de seguridad que aseguren la privacidad de la información y el cumplimiento de la normativa.

• En 2026, la normativa se rige por la actualización de la Ley de Protección de Datos Personales y las recomendaciones éticas de la Red Iberoamericana de Protección de Datos. Es vital utilizar herramientas que cumplan con estándares de cifrado y anonimización de datos de menores, evitando alimentar modelos públicos con información sensible de los alumnos.

4. Alineación institucional y calidad educativa

Cada iniciativa debe alinearse con el Proyecto Educativo Institucional (PEI) para mitigar riesgos y asegurar la calidad.

• Según los lineamientos del Consejo Federal de Educación, la integración tecnológica debe estar validada pedagógicamente. Para fundamentar el "Retorno de la Inversión Educativa", se sugiere consultar el Plan Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación 2030 (2023), que prioriza la alfabetización digital avanzada, y los Lineamientos Estratégicos de Innovación, Ciencia y Tecnología 2025-2027.

5. Evaluación, sesgos y mejora continua

Es fundamental realizar testeos para identificar sesgos y recolectar feedback de la comunidad escolar. El enfoque debe ser iterativo.

• El fenómeno de las "alucinaciones" y los sesgos algorítmicos en la educación es abordado por el Observatorio Argentinos por la Educación, se recomienda evaluaciones externas de las herramientas de IA antes de su despliegue masivo. Para la formación continua, el Instituto Nacional de Formación Docente (INFoD) debería ofrecer en 2026 trayectos específicos.

6. Indicadores de impacto y gestión

Definí indicadores claros (mejora en rendimiento, retención escolar) para demostrar el impacto tangible y obtener respaldo.

• Para la construcción de estos indicadores, es útil referenciar los marcos de gestión de datos del programa Conectar Igualdad.

---

A continuación, se presentan los enlaces directos a las fuentes y marcos normativos que sustentan la revisión técnica del texto para este 2026:

1. Diagnóstico y enfoque centrado en el estudiante

• UNESCO - Consenso de Beijing sobre la IA y la Educación: Documento fundamental que orienta la política pública hacia un enfoque humanista y de equidad.

• Consenso de Beijing (UNESCO).

• Journal of Educational Computing Research: Publicaciones académicas sobre la personalización del aprendizaje y la agencia del estudiante frente a sistemas automatizados.

• Revista SAGE Journals 63,2 y 63,7-8.

• Estudio sobre Percepciones Estudiantiles de la IA (2025-2026): Análisis empírico sobre cómo los alumnos interactúan con herramientas generativas.

• Estudio de MDPI sobre IA Generativa y Estudiantes. 

2. Ética, seguridad y privacidad de datos

• Ley de Protección de Datos Personales (Argentina): Texto actualizado con las últimas reformas sobre derechos digitales y tratamiento de datos.

• Ley 25.326.

• Recomendaciones de la Red Iberoamericana de Protección de Datos (RIPD): Guías específicas para el tratamiento de información en entornos de Inteligencia Artificial.

• Recomendaciones sobre IA y Datos Personales. 

3. Alineación institucional y formación docente

• Plan Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación 2030: Marco estratégico que define las prioridades de inversión y desarrollo tecnológico en el sistema educativo nacional.

• Plan Nacional CTI 2030.

• INFoD (Instituto Nacional de Formación Docente): Plataforma para acceder a capacitaciones vigentes en 2026 sobre ética y didáctica con IA.

• Portal INFoD.

4. Herramientas y gestión

• Portal Educ.ar: Recursos pedagógicos, guías de ciudadanía digital y tutoriales sobre IA actualizados.

• Educ.ar - Inteligencia Artificial.

• Programa Conectar Igualdad: Guías para docentes y acceso a aulas virtuales con herramientas validadas.

• Plataforma Conectar Igualdad.