Perspectivas de la Educación Digital de la OCDE 2026

La IA generativa en la educación se está integrando rápidamente según el informe Perspectivas de la Educación Digital de la OCDE 2026, generando expectativas de un aprendizaje más personalizado, prácticas docentes mejoradas y una gestión de sistemas más eficiente.

El informe Perspectivas de la Educación Digital de la OCDE 2026 analiza la investigación empírica disponible, los experimentos de diseño y las opiniones de expertos para explorar dónde la IA generativa es prometedora y cómo las partes interesadas pueden guiar su adopción de manera efectiva y responsable.

El Equilibrio entre la Innovación y el Aprendizaje Real

La evidencia demuestra que la IA generativa puede escalar el apoyo al aprendizaje personalizado, mejorar la calidad de la retroalimentación y automatizar partes de la evaluación. Sin embargo, esta conveniencia tiene un costo. Cuando los estudiantes dependen excesivamente de la IA generativa, el compromiso metacognitivo —el esfuerzo mental que convierte las respuestas en comprensión— disminuye. Esto conduce a una desalineación entre el rendimiento en las tareas y el aprendizaje genuino.

Desafíos y Oportunidades para la Comunidad Educativa

Para los estudiantes, aunque algunas herramientas mejoran tanto los resultados como el aprendizaje, otras no lo hacen, especialmente cuando proporcionan soluciones directas en lugar de apoyar los procesos de aprendizaje. La integración efectiva puede requerir que los docentes fomenten la autonomía del estudiante y enfaticen el proceso sobre el resultado.

Para los docentes, la IA generativa en la educación promete aumentar la productividad y la calidad de la enseñanza, pero la dependencia excesiva podría erosionar las habilidades profesionales y la autonomía. El enfoque más efectivo es el de “aumento”, donde docentes e IA colaboran de forma iterativa.

La IA como Socio Pedagógico a Nivel de Sistema

A nivel de sistema, la IA generativa en la educación puede optimizar la gestión administrativa, la creación de evaluaciones estandarizadas y la investigación educativa. Sin embargo, para aprovechar su potencial, la educación debe avanzar más allá de los chatbots genéricos hacia herramientas diseñadas específicamente con fines pedagógicos. El desafío para los responsables de políticas es garantizar que la IA generativa funcione como un socio de aprendizaje y no como un atajo.

Introducción: El Auge de la IA Generativa en la Educación

La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un subconjunto de la IA enfocado en producir contenido nuevo, como texto, imágenes o código, en respuesta a una instrucción o “prompt”. A diferencia de la IA no generativa (predictiva o basada en reglas), que se centra en clasificaciones y recomendaciones, la IA generativa crea resultados novedosos a partir de grandes volúmenes de datos de entrenamiento.

Herramientas de Propósito General vs. Especializadas

Una distinción clave es entre herramientas de propósito general (versátiles, como ChatGPT o Gemini) y herramientas especializadas (diseñadas para un fin específico, como la educación).

Herramientas de propósito general: Son flexibles y a menudo gratuitas, lo que permite un uso generalizado, pero también presentan deficiencias como “alucinaciones” (respuestas plausibles pero incorrectas) y la reproducción de sesgos culturales presentes en sus datos de entrenamiento.

Estadísticas de Adopción Global

La adopción de estas herramientas ha sido masiva. Para abril de 2025, los chatbots representaban el 95% del tráfico mensual a las principales plataformas de IA generativa en la educación, con ChatGPT acaparando el 78% de las visitas. El uso se ha expandido e intensificado: entre 2024 y 2025, los usuarios únicos de ChatGPT crecieron un 42%, las visitas por usuario un 50% y la duración media de la sesión se duplicó de 7 a 15 minutos.

Adopción y Patrones de Uso por Estudiantes y Docentes

Uso por Parte de los Estudiantes

La utilización de la IA generativa por parte de los estudiantes es generalizada y crece rápidamente, especialmente en los niveles de educación secundaria superior y superior.

Suiza (2024): El uso semanal fue del 8% en primaria, 30% en secundaria inferior y aproximadamente 50% en secundaria superior.
Estonia (2024): El 74% de los estudiantes de secundaria inferior y el 90% de los de secundaria superior informaron usar herramientas de IA para sus estudios.
Alemania (2025): El 94% de los estudiantes de educación superior usaban IA, y el 65% lo hacía diaria o semanalmente.
Estados Unidos (2025): Alrededor del 68% de los adolescentes de 15 a 17 años informaron usar chatbots de IA.

Motivaciones principales:

Apoyo cognitivo: Obtener información, explicaciones y resúmenes.
Apoyo a la producción: Generar ideas, redactar borradores y, de forma más problemática, generar soluciones completas a las tareas. Una encuesta europea en siete países reveló que el 56% de los estudiantes la usa para obtener información y el 31% para obtener soluciones completas a las tareas.

Uso por Parte de los Docentes

El uso por parte de los docentes es menos extendido que el de sus estudiantes, pero varía significativamente entre países.

Encuesta TALIS 2024 de la OCDE: En promedio, el 36% de los docentes de secundaria inferior informaron haber utilizado la IA en su trabajo. La cifra varía desde menos del 20% en Francia y Japón hasta el 75% en Singapur y los Emiratos Árabes Unidos.
Usos Principales: Los docentes utilizan principalmente la IA para tareas de preparación y productividad, como aprender y resumir temas (68%) y generar planes de lecciones (64%).
Preocupaciones: 7 de cada 10 creen que la IA podría permitir el plagio; 4 de cada 10 temen la amplificación de sesgos y riesgos de privacidad.
Barreras: La falta de conocimientos o habilidades es una barrera clave para el 75% de los docentes que no la utilizan.

Impacto en el Aprendizaje de los Estudiantes: Beneficios y Riesgos

La investigación emergente revela una tensión fundamental: la IA generativa en la educación puede mejorar el rendimiento en una tarea sin fomentar un aprendizaje profundo y duradero.

La Paradoja del Rendimiento vs. el Aprendizaje

Varios estudios ilustran que el uso de herramientas de propósito general puede socavar la adquisición de habilidades al permitir que los estudiantes eviten el esfuerzo cognitivo necesario para aprender.

Estudio en Turquía: Un experimento encontró que el acceso a GPT-4 mejoró el rendimiento en las tareas (hasta un 127% con tutoría), pero los estudiantes obtuvieron un 17% menos de calificación en los exámenes una vez que se les retiró el acceso.

“Pereza Metacognitiva”: Fenómeno descrito como “descarga cognitiva”, donde los estudiantes piden soluciones directas sin diagnosticar o evaluar la ayuda recibida.
Evidencia Neurocientífica: Un estudio de 2025 (Kosmyna et al.) encontró que estudiantes que usaban LLM para ensayos mostraban una menor participación neuronal. El recuerdo del contenido fue de solo el 12% frente al 89% en grupos sin IA.

Potencial para Mejorar los Resultados del Aprendizaje

A pesar de los riesgos, bajo un diseño pedagógico sólido, la IA muestra un potencial significativo:

Herramientas Pedagógicas Especializadas: * Tutor CoPilot (EE. UU.): Elevó las tasas de aprobación en un 4%.
- Tutor de IA en Física (Harvard): Los estudiantes aprendieron más en menos tiempo y con mayor motivación que en el aprendizaje activo tradicional.
Uso Pedagógico de Herramientas Generales:
- Creatividad (Reino Unido): Mejora en la calidad de historias generadas tras lluvia de ideas con IA.
- Aprendizaje Colaborativo (Nigeria): Impacto positivo en entornos de aprendizaje entre pares usando Microsoft Copilot.

Aplicaciones de la IA Generativa para Mejorar la Enseñanza

Aumento de la Productividad y Calidad Docente

Planificación de Lecciones: Docentes en Inglaterra redujeron su tiempo de planificación en un 31% sin comprometer la calidad.
Retroalimentación: Aunque la IA iguala la calidad humana, los estudiantes valoran más la retroalimentación humana por su credibilidad. Se recomienda un enfoque híbrido.

Preservación de la Autonomía y Profesionalismo Docente

Se proponen tres modelos de interacción:

Reemplazo (Automatización): La IA realiza la tarea. Riesgo de erosión de habilidades.
Complementariedad: La IA amplifica capacidades con participación activa del docente.
Aumento (Augmentation): Interacción iterativa para lograr resultados superiores a los individuales. Este es el modelo con mayor potencial.

Estudio de Caso: Asistentes de Enseñanza con IA (JeepyTA)

JeepyTA es un asistente utilizado en educación superior en EE. UU. para:

Responder preguntas logísticas.
Dar retroalimentación basada en rúbricas.
Apoyar en la depuración de código.

Resultados: Reducción del tiempo de respuesta (de 7 a 2 horas) y aumento de calificaciones altas (del 64% al 95%). Sin embargo, fue menos efectivo en motivación y orientación de desarrollo que los humanos.

Fortalecimiento de la Gestión Institucional y la Investigación

Flujos de Trabajo: Identificación de equivalencias entre programas para facilitar la movilidad estudiantil.
Evaluación Estandarizada: Generación de ítems de examen a gran escala y evaluaciones más auténticas (ej. Duolingo English Test).
Investigación Educativa: Aceleración de revisiones de literatura y creación de conjuntos de datos sintéticos que protegen la privacidad.

Conclusiones y Recomendaciones Clave

Para aprovechar los beneficios de la IA generativa en la educación de manera efectiva, se deben considerar los siguientes puntos:

Rendimiento ≠ Aprendizaje: Mantener tareas que requieran habilidades fundamentales sin apoyo de IA de propósito general.
Propósito Pedagógico: El uso de IA debe estar enmarcado en escenarios diseñados intencionalmente por docentes.
Juicio Profesional: Los docentes deben seguir siendo responsables de la calidad y evaluación del resultado final.
Co-diseño: Las herramientas deben basarse en investigación pedagógica e involucrar a educadores en su desarrollo.
Cooperación Internacional: Evaluar impactos en el aprendizaje y bienestar mediante investigación compartida.

En última instancia, para desbloquear todo el potencial de la IA generativa, la educación debe ir más allá de los chatbots genéricos y avanzar hacia herramientas creadas específicamente para el aprendizaje. El desafío para los responsables políticos es asegurar que la IA generativa sea un socio de aprendizaje y no un atajo.