Nueve meses de IA en la educación española han cambiado el panorama: políticas públicas, investigación y formación docente marcan el rumbo hacia un aprendizaje realmente personalizado.
La foto es clara: en menos de un año, la inteligencia artificial ha pasado de ser una curiosidad para unos pocos a colarse en aulas, claustros y despachos de administración educativa en toda España. Mientras tanto, muchos docentes siguen preguntándose algo muy concreto: qué ha cambiado de verdad en estos meses y qué significa eso para su forma de enseñar y acompañar al alumnado.
Este artículo forma parte de la serie «IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado» y mira el curso 2024-2025 con perspectiva: políticas públicas, evidencias de investigación, experiencias formativas y, sobre todo, qué implican para el uso de la IA en el aula, la FP y la universidad.
La idea es sencilla: entender qué ha pasado en estos nueve meses para tomar mejores decisiones hoy. No se trata de correr detrás de cada novedad, sino de identificar qué aporta valor real al aprendizaje personalizado, a la evaluación y al desarrollo profesional docente.
1. Lo que ha cambiado en políticas públicas: el Informe C del Congreso
Si hay un documento que marca un antes y un después en España es el «Informe C. Inteligencia artificial y educación» de la Oficina de Ciencia y Tecnología del Congreso de los Diputados. Es, hoy por hoy, la referencia institucional más sólida para entender cómo encaja la IA en el sistema educativo español.
Qué aporta este informe al día a día de un centro
El informe no se queda en generalidades. Resume con bastante precisión:
- Oportunidades de la IA en educación: personalización del aprendizaje, apoyo a la atención a la diversidad, analíticas de aprendizaje, herramientas de apoyo al profesorado, etc.
- Riesgos claros: sesgos algorítmicos, dependencia tecnológica, impacto en la autonomía del alumnado, uso irresponsable de datos, pérdida de habilidades críticas.
- Desafíos de implantación: formación del profesorado, regulación, infraestructura digital, desarrollo de herramientas públicas y recursos abiertos.
La parte más interesante para cualquier equipo directivo o docente es su bloque de recomendaciones, alineadas con las políticas europeas sobre IA:
- Desarrollar IA responsable: transparente, explicable y ética.
- Fomentar la colaboración entre expertos de distintos ámbitos, educadores, administración y sociedad civil.
- Asegurar formación continua del profesorado en IA aplicada a la educación.
- Promover recursos educativos abiertos y herramientas públicas independientes, para no depender solo de grandes plataformas comerciales.
Cómo encaja esto con el aprendizaje personalizado
El mensaje de fondo es claro: la IA puede favorecer el aprendizaje personalizado, pero solo si se diseña y usa con criterio pedagógico y garantías éticas. Traducido a decisiones concretas para un centro español:
- Antes de contratar o implantar una plataforma adaptativa, hay que preguntar: ¿qué datos recoge?, ¿para qué se usan?, ¿puedo explicarle al alumnado y a las familias cómo funciona?
- Los proyectos de IA en el centro deben pasar siempre por una revisión pedagógica: cómo mejora la evaluación formativa, la orientación académica o la atención a la diversidad, y no solo si “ahorra tiempo”.
- La formación del claustro no puede limitarse a “trucos con chatbots”; necesita contexto ético, legal y didáctico.
La sensación es que el marco político y regulatorio ya no es el problema principal. Ahora el reto está en cómo lo llevamos a la práctica en los centros.
2. Lo que dice la investigación reciente: más allá del hype
Mientras el debate público se llenaba de promesas exageradas, la investigación en tecnología educativa ha seguido su propio ritmo, mucho más sobrio. Estos últimos meses han dejado estudios y publicaciones que ayudan a separar ruido de evidencia.
Chatbots educativos y aprendizaje autorregulado
Una revisión sistemática publicada en 2024 revisó 27 estudios (2012–2023) sobre chatbots educativos y aprendizaje autorregulado. Las conclusiones son bastante claras:
- Los chatbots ayudan sobre todo a:
- Identificar recursos adecuados.
- Aplicar estrategias de aprendizaje.
- Monitorizar el propio proceso (metacognición).
- En cambio, ofrecen poca ayuda en tareas clave como:
- Definir metas de aprendizaje.
- Planificar el trabajo.
- Reflexionar al final.
- Ajustar la estrategia para la siguiente tarea.
La mayoría de estudios muestran efectos positivos en procesos de aprendizaje autorregulado y rendimiento académico, pero también aparecen resultados mixtos o no significativos.
¿Qué significa esto para un docente español que usa IA generativa o chatbots en el aula? Que:
- La IA puede ser un buen andamio para organizar información y sugerir recursos, pero no sustituye al acompañamiento docente en el establecimiento de metas y la reflexión.
- Si se quiere usar un chatbot para aprendizaje personalizado, hay que diseñar tareas y guías explícitas que obliguen al alumnado a:
- Formular sus objetivos.
- Justificar sus elecciones.
- Revisar y mejorar sus respuestas.
IA para alumnado, profesorado y administración
Otra aportación relevante es el foco en tres grandes colectivos: estudiantes, docentes y personal administrativo. Esta mirada ayuda a entender que la IA en educación no es solo “el alumno preguntando a un chatbot”. También incluye:
- Sistemas de apoyo a la gestión académica (matrículas, horarios, seguimiento de asistencia, alertas tempranas).
- Herramientas de analítica de aprendizaje que permiten detectar patrones de abandono o dificultades.
- Soluciones de tutorización automática complementaria para refuerzo o ampliación.
El hilo conductor es claro: cuando la IA se diseña para complementar la experiencia humana, gana todo el sistema; cuando se plantea para sustituirla, aparecen problemas éticos, pedagógicos y sociales.
3. Voces críticas y realistas: qué IA queremos en las aulas
Mientras las grandes empresas tecnológicas venden promesas infladas, una parte importante de la comunidad científica en IA está siendo muy clara: no toda IA que se vende para educación cumple lo que promete.
Proyectos como AI Snake Oil o las charlas de referentes como Ramón López de Mántaras o Senén Barro recuerdan algo básico:
No estamos ante una “inteligencia” similar a la humana, sino ante modelos estadísticos muy potentes, pero con limitaciones profundas.
Por qué esto importa a un centro educativo
Este enfoque crítico tiene consecuencias prácticas para cualquier proyecto de IA en educación en España:
- La IA generativa no es una IA general ni un sustituto del profesorado. Es una herramienta para generar contenido y apoyar ciertas tareas.
- La calidad de las respuestas depende del entorno, los datos y los prompts. Hay sesgos, errores y alucinaciones.
- Cuanto más opaca es una herramienta, más cuidado hay que tener si influye en decisiones relevantes (evaluación, orientación, selección de recursos).
Si el objetivo de la serie es avanzar hacia aprendizaje personalizado de calidad, esta actitud crítica es esencial. No se trata de frenar la innovación, sino de seleccionar bien qué adoptamos, con qué condiciones y para qué objetivos pedagógicos concretos.
4. Formación docente y experiencias en España: lo que ya está pasando
La buena noticia es que el sistema educativo español no está quieto. En los últimos nueve meses han surgido formaciones masivas, cursos especializados y experiencias presenciales centradas en IA e innovación educativa.
Cursos y MOOC para profesorado
Algunas tendencias claras:
- Cursos específicos sobre Inteligencia Artificial en Educación y IA y enseñanza de lenguas, orientados a docentes que quieren llevar estas herramientas al aula de forma responsable.
- MOOC sobre IA y nuevas oportunidades en educación, por los que han pasado ya cerca de 2.500 docentes solo en 2024.
- Itinerarios sobre analíticas de aprendizaje y ciencia de datos en educación, que conectan directamente con el aprendizaje personalizado mediante el uso inteligente de datos.
- Formaciones cortas (NOOC) sobre metaverso educativo y otras tecnologías emergentes que se cruzan con la IA.
Lo relevante no es solo el número, sino el enfoque:
- Menos “trucos para sacar más partido a ChatGPT” y más integración curricular, diseño de tareas, evaluación, ética digital y competencia mediática.
- Mayor peso de la reflexión crítica sobre dependencia tecnológica, sesgos y equidad.
Experiencias intensivas en centros
También crecen las experiencias presenciales, como semanas monográficas de IA en centros de FP o jornadas de innovación en universidades y centros de formación del profesorado. Suelen combinar:
- Talleres prácticos con herramientas de IA generativa.
- Diseño de proyectos de aula o módulos formativos basados en IA.
- Espacios de debate sobre ética, evaluación y personalización.
Este tipo de iniciativas demuestran algo importante: los centros que abordan la IA como proyecto estratégico, y no como moda pasajera, avanzan más rápido y con menos frustración.
5. ¿Y ahora qué? Claves prácticas para 2025 en tu centro
Nueve meses de IA intensa en educación dejan pistas claras para lo que viene en 2025. Si formas parte de un claustro, un equipo directivo o una unidad de innovación, estas son cinco decisiones concretas que merece la pena tomar este curso.
1) Definir una posición de centro sobre IA
Incluso un documento de dos páginas ayuda mucho si responde a preguntas básicas:
- ¿Para qué queremos usar IA en nuestro centro?
- ¿Qué usos consideramos prioritarios: personalización del aprendizaje, apoyo a la evaluación, orientación, gestión administrativa…?
- ¿Qué límites éticos y de protección de datos nos marcamos?
- ¿Cómo vamos a implicar al alumnado y a las familias en esta conversación?
2) Conectar IA con el proyecto de aprendizaje personalizado
En lugar de introducir herramientas al azar, conviene anclar la IA a objetivos claros:
- Mejora de la atención a la diversidad (adaptación de materiales, ritmos, apoyos).
- Fortalecimiento de la evaluación formativa (rúbricas, feedback automatizado supervisado, análisis de producciones del alumnado).
- Refuerzo de la orientación académica y profesional (itinerarios personalizados, análisis de progreso, sugerencias de recursos).
3) Cuidar la formación del profesorado
La formación efectiva en IA educativa suele combinar tres capas:
- Comprensión de base: qué es y qué no es la IA, modelos de lenguaje, riesgos, sesgos.
- Didáctica aplicada: diseño de actividades, evaluación, seguimiento de aprendizaje, coevaluación con apoyo de IA.
- Marco ético y legal: RGPD, uso responsable de datos, propiedad intelectual, transparencia con el alumnado.
La clave es pasar rápido de la teoría a casos reales del propio centro.
4) Empezar pequeño, medir y ajustar
Los proyectos de IA que funcionan en los centros suelen compartir este patrón:
- Se centran al principio en uno o dos cursos o materias.
- El equipo implicado define qué quiere mejorar (por ejemplo, comprensión lectora en 2.º ESO o seguimiento del trabajo autónomo en FP).
- Se eligen pocas herramientas, pero bien evaluadas.
- Se miden resultados concretos: participación, calidad de las tareas, tiempo de corrección, percepción del alumnado.
La idea es clara: menos fuegos artificiales, más impacto medible.
5) Mantener el enfoque humano
La IA más valiosa para la educación española no será la más espectacular, sino la que refuerce lo que un buen docente ya hace bien:
- Acompañar procesos, no solo corregir productos.
- Preguntar, escuchar, contextualizar.
- Ayudar al alumnado a pensar por sí mismo, también frente a las respuestas “perfectas” generadas por máquinas.
Si el aprendizaje personalizado se convierte en “cada alumno solo frente a una pantalla”, habremos entendido justo al revés el potencial de estas tecnologías.
La sensación tras estos nueve meses es clara: la IA ya forma parte del ecosistema educativo español, pero aún estamos escribiendo las reglas del juego. Las políticas públicas empiezan a marcar un marco razonable, la investigación aporta matices valiosos y el profesorado se mueve entre la curiosidad y el cansancio tecnológico.
La oportunidad para 2025 es evidente: usar la IA como palanca para un aprendizaje más personalizado, más justo y más humano, no como un atajo para hacer lo mismo de siempre con más brillo. Los centros que se tomen en serio esta reflexión, que formen a su profesorado y que conecten la IA con su proyecto educativo, serán los que marquen el camino.
La pregunta ya no es si la IA va a entrar en la educación española, sino cómo queremos que lo haga. Y esa respuesta, por suerte, sigue en manos de las personas.