En esta lección distinguirás tres dimensiones que se necesitan mutuamente. Al finalizar, podrás:
- Comprender las tres literacidades para el uso educativo de la IA.
- Identificar diferencias entre literacidad operativa, crítica y de cocreación.
- Reconocer marcos internacionales y latinoamericanos sobre dirección epistémica y gobernanza.
- Distinguir entre delegar y dirigir en la interacción con IA.
¿Qué son las literacidades para el uso de IA?#
Las literacidades para el uso de IA reúnen capacidades técnicas, críticas y de cocreación. La dimensión operativa permite formular una solicitud y usar las funciones del sistema. La crítica ayuda a examinar resultados, fuentes, sesgos, datos y consecuencias. La de cocreación organiza un ciclo en el que la persona orienta, contrasta, transforma y responde por lo realizado. Ninguna sustituye a las otras.
Tarjetas sobre tipos de literacidad en el uso de IA#
Estas tarjetas te ayudarán a identificar diferentes tipos de literacidad en escenarios relacionados con el uso de la inteligencia artificial, y a comprender la importancia de distinguirlas.
Tarjetas sobre tipos de literacidad en el uso de IA
Abre cada tarjeta para contrastar el concepto con su explicación.
Usar IA para resumir textos
Literacidad operativa: implica saber utilizar funciones básicas de la herramienta para tareas concretas.
Evaluar críticamente la respuesta de la IA
Literacidad crítica: requiere analizar, cuestionar y verificar la información generada por la IA.
Colaborar con IA en el diseño de actividades
Literacidad de cocreación: se basa en trabajar junto a la IA para crear soluciones educativas, combinando juicio humano y capacidades de la máquina.
Ajustar un prompt para obtener mejores resultados
Literacidad operativa: demuestra habilidad para interactuar técnicamente con la IA y optimizar su uso.
Decidir cuándo no usar IA
Literacidad de cocreación: conservar la dirección del trabajo incluye decidir si la herramienta aporta algo o conviene prescindir de ella.
Esta versión no envía respuestas, no guarda intentos y no calcula una puntuación.
Literacidad operativa: habilidades técnicas básicas#
La literacidad operativa es el punto de partida para cualquier interacción educativa con IA. Consiste en saber acceder, navegar y utilizar las funciones básicas de los sistemas de inteligencia artificial. Incluye la capacidad de formular prompts simples, interpretar respuestas y resolver problemas técnicos cotidianos. Aunque es fundamental, esta literacidad por sí sola no garantiza un uso significativo ni ético de la IA en el aula.
¿Qué implica la literacidad operativa en la educación superior?#
Explora cada sección para conocer ejemplos, retos y buenas prácticas relacionadas con la literacidad operativa en el contexto universitario.
Ejemplos de habilidades básicas
Acceder a plataformas de IA, navegar interfaces, y utilizar funciones como generación de texto o análisis de datos son ejemplos clave de literacidad operativa.
Formular preguntas claras, ajustar parámetros básicos y guardar resultados también forman parte de estas competencias iniciales.
Retos frecuentes
La brecha digital, la falta de formación específica y la rápida evolución tecnológica pueden dificultar el desarrollo de habilidades operativas.
Además, la disponibilidad desigual de dispositivos y conectividad limita el acceso equitativo a estas herramientas.
Buenas prácticas
Mantenerse actualizado, practicar el uso responsable y respetar la privacidad y los datos personales son esenciales para una literacidad operativa sólida.
Participar en comunidades de aprendizaje y buscar apoyo institucional también fortalece estas competencias.
Literacidad crítica: pensamiento crítico y juicio evaluativo#
La literacidad crítica implica mucho más que saber utilizar una herramienta: exige cuestionar, analizar y contextualizar los resultados generados por la IA. Esta competencia permite identificar sesgos, verificar fuentes, decidir cuándo es apropiado emplear la IA y reconocer su impacto ético y social. Sin una postura crítica, existe el riesgo de delegar el juicio profesional y perder autonomía intelectual.
Dimensiones de la literacidad crítica#
Explora cada pestaña para profundizar en los aspectos clave de la literacidad crítica y su aplicación en la educación superior.
Identificar sesgos y limitaciones de la IA
Reconocer que los sistemas de IA pueden reflejar o amplificar sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados es fundamental. Los resultados generados no siempre son neutrales ni correctos.
En la práctica, esto implica analizar críticamente las respuestas de la IA, buscar patrones de error y evitar aceptar información sin cuestionarla. Así se protege la calidad y la equidad en el aprendizaje.
Contrastar información y verificar fuentes
La literacidad crítica exige comparar la información proporcionada por la IA con otras fuentes confiables. No basta con confiar en la fluidez o coherencia de una respuesta.
Verificar datos, consultar literatura académica y corroborar hechos son pasos esenciales para evitar la propagación de errores o desinformación en el aula.
Reconocer cuándo una respuesta o un uso no son pertinentes
La revisión crítica permite identificar situaciones en las que una respuesta de IA no es pertinente o su uso puede perjudicar el aprendizaje, la privacidad o la ética profesional.
Ese análisis aporta razones para decidir. La decisión de no usar la IA forma parte de la dirección del trabajo conjunto que se desarrolla en la literacidad de cocreación.
Reconocer el impacto ético y social
La integración de IA en la educación tiene implicaciones éticas y sociales que deben ser consideradas. Esto abarca desde la protección de datos hasta la equidad en el acceso.
Reflexionar sobre estos impactos permite tomar decisiones informadas y responsables, contribuyendo a una cultura digital más justa y consciente.
Literacidad de cocreación: colaboración activa y ética#
La literacidad de cocreación no es un nivel superior que vuelva innecesarias las otras dos. Nombra la capacidad de integrar una respuesta del sistema en un ciclo de trabajo intelectual: la persona fija el propósito, pide alternativas, las contrasta, decide qué transforma —o cuándo no usar la IA— y explica el resultado. La IA influye en el recorrido, pero no comparte responsabilidad moral ni decide por la comunidad educativa.
El siguiente proceso ofrece una ruta revisable para hacer visibles esas decisiones. No garantiza por sí solo la calidad ni sustituye el conocimiento disciplinar.
- Definir propósito y contextoAntes de interactuar con la IA, es fundamental establecer el objetivo de la actividad y las condiciones del grupo. Esto orienta el proceso y evita resultados genéricos o desalineados.
- Formular preguntas o retos clarosPlantear solicitudes precisas y relevantes ayuda a obtener propuestas relacionadas con las metas educativas. Una petición clara mejora el punto de partida, pero no garantiza que la respuesta sea correcta o pertinente.
- Evaluar y refinar las propuestas de la IAEl docente debe analizar críticamente las respuestas de la IA, identificar áreas de mejora y ajustar los prompts o parámetros según sea necesario. La revisión iterativa mejora la calidad final.
- Decidir, validar y documentar resultadosLa decisión final sobre qué utilizar, cómo adaptarlo y cómo implementarlo recae siempre en la persona. Es importante dejar registro de las decisiones y validaciones realizadas.
- Reflexionar sobre el proceso y el aprendizajeAl concluir, reflexionar sobre lo aprendido y sobre el proceso de cocreación ayuda a identificar buenas prácticas y áreas de mejora para futuras colaboraciones con IA.
Marcos internacionales y latinoamericanos sobre dirección epistémica y gobernanza#
Explora los principales marcos y recomendaciones que orientan el uso responsable y ético de la IA en la educación superior, tanto a nivel global como regional.
UNESCO: competencias docentes para trabajar con IA
El marco de competencias docentes de UNESCO articula una mentalidad centrada en las personas, la ética, los fundamentos y aplicaciones de la IA, la pedagogía y el desarrollo profesional. No reduce la formación a aprender indicaciones o herramientas (Miao y Cukurova, 2024).
El marco sirve para revisar programas de formación y adaptarlos al contexto; no funciona como una certificación automática de que una práctica sea responsable.
Literacidad crítica: qué añaden las revisiones
Las revisiones de Sperling et al. (2024) y Veldhuis et al. (2025) muestran que la literacidad en IA no tiene una definición única y que su dimensión crítica incluye examinar poder, sesgos, contexto y consecuencias, además del funcionamiento técnico.
Esa amplitud obliga a declarar qué capacidad concreta se busca en cada actividad, en lugar de usar «literacidad en IA» como una etiqueta general.
Adaptación al contexto
Un marco internacional no describe por sí solo las condiciones de un grupo o una institución. Antes de convertirlo en una actividad conviene revisar acceso, idioma, disciplina, privacidad, apoyos y la posibilidad de participar sin usar una herramienta determinada.
La siguiente lección lleva esa adaptación al diseño docente y muestra dónde deben permanecer las decisiones humanas.
Actividad interactiva · H5P
¿Cuál de las siguientes acciones refleja mejor la literacidad de cocreación con IA?
Práctica formativa sin calificación de la lección 3 del curso «Diseño inverso y cocreación con IA».
Versión accesible y equivalente
¿Cuál de las siguientes acciones refleja mejor la literacidad de cocreación con IA?
Responde primero por tu cuenta y abre después la solución razonada.
Ver respuesta razonada
- Por qué no corresponde: Utilizar IA para corregir ortografía en un texto — Corregir ortografía con IA es un uso funcional, pero no implica cocreación ni reflexión ética.
- Por qué no corresponde: Verificar la información generada por la IA con fuentes externas — Verificar información es importante, pero no constituye cocreación, ya que no hay colaboración activa con la IA.
- Respuesta esperada: Colaborar con la IA para diseñar una actividad, evaluando y adaptando sus propuestas de forma ética — Esta opción implica cocreación, ya que se trabaja activamente con la IA, evaluando y adaptando sus propuestas de manera ética.
- Por qué no corresponde: Ajustar un prompt para obtener una respuesta más precisa — Ajustar un prompt mejora la interacción, pero no necesariamente implica cocreación ni reflexión ética.
Esta versión no envía respuestas, no guarda intentos y no calcula una puntuación.
Con esas tres literacidades, la siguiente lección examina el ciclo concreto de cocreación durante el diseño docente.
Referencias
- Miao, F., y Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
- Sperling, K., et al. (2024). In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: A scoping review. Computers and Education Open, 6, 100169. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100169
- Veldhuis, A., Lo, P. Y., Kenny, S., y Antle, A. N. (2025). Critical artificial intelligence literacy: A scoping review and framework synthesis. International Journal of Child-Computer Interaction, 43, 100708. https://doi.org/10.1016/j.ijcci.2024.100708