¿Cómo afrontan los sistemas educativos europeos la llegada de la IA a la escuela?

¿Por qué importa la IA en la educación escolar?

Por un lado, la IA aparece en el informe como una palanca para mejorar la enseñanza y el aprendizaje mediante la personalización (más bien, diferenciación), la retroalimentación automatizada y el apoyo a la inclusión. Por otro, permite preparar al alumnado para un mundo laboral y cívico en el que las competencias digitales y la alfabetización en IA serán críticos. Esa doble motivación explica por qué trece de las 23 autoridades encuestadas considera la IA como un tema de alta prioridad en la agenda educativa, siete la sitúan como moderadamente significativa y tres la ven como emergente. Esta priorización no es meramente retórica: 20 de los 23 sistemas analizados ya cuentan con algún tipo de política, estrategia o guía relacionada con IA en la escuela.

El informe también subraya que la explosión mediática de la IA generativa desde 2022 ha acelerado el interés institucional, lo que ha llevado a pasar de un debate conceptual a intervenciones concretas en el currículo, la gobernanza y la formación docente.

Algunas ideas para una integración pedagógica de la IA

La investigación de European Schoolnet ofrece un mapa de opciones pedagógicas con enfoque humanista y transversalidad curricular:

• IA como herramienta para enriquecer la pedagogía, sin sustituirla. Se propone usar IA para liberar tiempo docente (tareas administrativas o evaluativas repetitivas) y dedicarlo a diseño instruccional y atención del alumnado.
• Aprendizaje diferenciado bajo supervisión docente. Se citan experiencias piloto que emplean IA para adaptar ejercicios, detectar dificultades y ofrecer rutas de aprendizaje diferenciadas, siempre bajo criterios de validación docente.
• Alfabetización en IA integrada en el currículo. Esta alfabetización (qué es la IA, cómo funciona, límites y sesgos) se introduce mayoritariamente en secundaria, en general como componente transversal dentro de la competencia digital o mediante módulos específicos.
• Proyectos y trabajo por investigación. Varios países promueven actividades donde el alumnado utiliza herramientas generativas para prototipar, reflexionar críticamente sobre los resultados y evaluar la fiabilidad de las fuentes, con el propósito de reforzar el pensamiento crítico.
• Evaluación formativa. La IA obliga a repensar los métodos de evaluación: evaluar los procesos, el razonamiento y la creatividad más que los productos finales.

En conjunto, el informe recomienda integrar IA de forma gradual, con pilotos bien delimitados y siempre bajo el control docente.

Beneficios esperados

Según 21 de los 23 sistemas analizados, el beneficio más esperado es la mejora de la eficiencia docente. Esta ventaja se concreta en diversas aplicaciones prácticas: reducción de tareas administrativas, generación de materiales didácticos, apoyo en la corrección y feedback personalizado, análisis de datos de aprendizaje para identificar necesidades y asistentes virtuales que ayuden en la planificación de lecciones.

Otros beneficios señalados por el informe son los siguientes:

• Mejora del diseño pedagógico: herramientas que permiten experimentar con nuevas metodologías y tareas más ricas.
• Apoyo a la inclusión: adaptaciones automáticas y recursos accesibles para alumnado con necesidades diversas.
• Preparación de competencias futuras: alfabetización en IA como parte de la formación para el empleo y la participación ciudadana.

No obstante, la mayoría de estos ejemplos se apoyan en iniciativas pilotos que ensayan usos prácticos, más que en prácticas extendidas en el día a día de los centros.

También se perciben posibles beneficios en el desarrollo profesional docente, a través de tres vías principales:

1. Formación inicial: introducción de fundamentos y ética de la IA en programas de grado y posgrado.
2. Formación continua: cursos cortos, webinars, talleres presenciales y contenido online que desarrollen competencias para integrar la IA en la práctica pedagógica.
3. Soporte institucional a las escuelas: guías prácticas, laboratorios de innovación, comunidades de práctica y acompañamiento técnico en la implantación de soluciones.

El informe insiste en que la formación debe equilibrar alfabetización tecnológica (funcionamiento de las herramientas) y alfabetización crítica (sesgos e implicaciones éticas y de privacidad).

Principales preocupaciones

El informe dedica una atención especial a los riesgos asociados a esta tecnología y a los retos que plantea en las escuelas. Las principales preocupaciones expresadas por los participantes son las siguientes:

• Protección de la privacidad. Todos los encuestados mencionaron la privacidad como un riesgo crítico en la gestión de los datos del alumnado. Resulta prioritario el cumplimiento estricto de las normativas y las decisiones de qué datos se recogen y cómo se usan.
• Preparación docente. La escasez de competencias tecnológicas del profesorado para integrar la IA fue señalada como obstáculo, de forma unánime, para la adopción efectiva.
• Sesgos. Los algoritmos pueden reproducir o amplificar sesgos, y alterar las evaluaciones y recomendaciones de aprendizaje, lo que plantea retos de justicia y equidad educativa.
• Dependencia tecnológica. Existe el temor de que un uso reproductivo, pasivo y acrítico de las herramientas de IA generativa dé lugar a una pérdida de competencias básicas, como el razonamiento escrito.
• Desconfianza ético-legal. La falta de transparencia de los modelos y las dudas sobre responsabilidad en caso de error aparecen como retos a resolver mediante marcos regulatorios.
• Escasez de evidencias de impacto. Aunque hay numerosos pilotos, el informe subraya la dificultad para medir el impacto real y escalable de la IA en los aprendizajes, debido a la novedad de las herramientas y a la fragmentación de las iniciativas.

El documento concluye que la IA ha dejado de ser una promesa vaga para convertirse en una prioridad estratégica en la mayoría de los sistemas analizados. Sus recomendaciones se centran en políticas y guías claras (incluyendo ética y privacidad), inversión en formación docente continua, diseño curricular que incluya alfabetización en IA, y experimentación controlada con una evaluación rigurosa. La recomendación general es avanzar con prudencia, con el fin de ampliar y mejorar la labor docente, sin sustituirla, y construir marcos de gobernanza que garanticen transparencia, equidad y seguridad.

Referencia

• European Schoolnet (11/12/2025). Artificial Intelligence in School Education. An overview of policy priorities and initiatives across 23 education systems. Brussels, Belgium. Disponible en este enlace.