“Fui detectando cierta tendencia hacia unos ensayos muy homogéneos, muy predecibles, muy bien escritos, pero después de leer varios, uno empieza a sospechar que hay unas tendencias, una cierta homogeneidad. Ensayos muy generales, muy de opiniones, sin mucha referencia a los textos de clase o a los hechos históricos de los cuales los textos o la clase hablan.

Entonces, digamos, ensayos muy asépticos, como sin carne, bien escritos, con argumentos claros, pero sin mucha carnadura. Evidentemente, a nivel de la nota, seguramente fueron ensayos que pasaron y tuvieron buena nota, pero después de un tiempo empecé a pensar si quizás no había algo más y no era hora de asumir que los estudiantes estaban utilizando la IA. A partir de ahí empecé a preguntarme qué decisiones pedagógicas tenía que tomar frente a esa realidad”.

Esta pregunta marcó el inicio de su revisión de la estrategia de evaluación de Humanitarismo y poder. Estas son algunas de las reflexiones que nos compartió a partir de su experiencia. 

“Toda la historia que uno trae de enseñanza, de experiencias, de años y años en las clases importa. No se trata de arrancar de cero. Es justamente uno el que toma decisiones, el que sabe esto y el que está enfrentándose a algo que es nuevo, que genera irrupción. Desde ese punto de vista se trata de confiar en lo que uno tiene, en sus estilos pedagógicos.

Justamente en el acompañamiento con DIDACTA me fui dando cuenta de que el ensayo ya no era el momento cúspide de la evaluación. Eso significó desmontarme de la idea de que el ensayo es la única forma o el único momento de evaluación. Más bien empecé a pensar que el ensayo es tan solo uno de varios momentos”.

La revisión de la evaluación permitió hacer visibles procesos que suelen quedar ocultos cuando toda la atención se concentra en el producto final. La lectura, la investigación, la discusión y la escritura pasaron a ocupar un lugar central dentro de la experiencia de aprendizaje.

“Lo primero que pensé es que no se trata de negar la IA. Tiene que haber una forma de evaluación donde los estudiantes aprendan a interactuar con estas herramientas para mejorar desde la comprensión de lectura hasta poder retroalimentar su ensayo.

Entonces, propuse tres momentos de evaluación:

Primero: Traer a la IAGen al centro de la clase, con unas orientaciones sobre cómo utilizarla, discusiones éticas sobre la IA y los protocolos de buen uso que ofrece la Universidad. También propuse un semáforo que indica dónde se puede utilizar, de qué manera y dónde definitivamente no se puede utilizar esta tecnología.

Segundo: Tenemos investigaciones cortas en clase. Los estudiantes se sientan a pensar, a diseñar, digamos, formas de reconstrucción de las islas luego de los huracanes o sobre el tema del COVID y las medidas que se tomaron para aliviar la población; recuerden que estamos en un curso de humanitarismo y poder. En estas investigaciones cortas los animo a construir un contexto, hacer un diagnóstico, utilizar distintas fuentes y, finalmente, realizar una presentación para toda la clase. Allí los estudiantes usan IA como nosotros los académicos la usamos: para sistematizar la información de manera muy rápida, trabajar con datos y bibliografía, y construir un análisis de contexto que, de todas formas, nunca será completo, que siempre habrá que cuestionar desde miradas críticas, desde por qué está esta evidencia y no otra.

Tercero: Tenemos lo que llamamos reacciones. Los estudiantes preparan las lecturas para el curso con apoyo de NoteBookLM, que les ayuda a organizar las ideas y les hace unos mapas conceptuales. Luego llegan a clase y, con lápiz y papel, responden una pregunta en diez minutos a partir de lo que han leído previamente”.

Detrás de estas decisiones había una pregunta más profunda que la integración de una herramienta. Como señala Karen Prieto, asesora pedagógica de DIDACTA que acompañó este proceso, la conversación se centró en identificar qué era esencial que los estudiantes aprendieran y qué procesos de pensamiento debían desarrollar. A partir de allí, Juan Ricardo pudo decidir cuándo la IAGen enriquecía esos procesos y cuándo era importante observarlos de otras maneras.

La propuesta también permitió observar cómo los estudiantes incorporaban la IAGen dentro de sus propios procesos de aprendizaje. El uso más frecuente estuvo relacionado con la preparación de las lecturas y la comprensión de los temas abordados en el curso.

Los estudiantes señalaron que la herramienta les ayudó a comprender textos complejos, identificar ideas centrales, organizar argumentos y explorar perspectivas que inicialmente no habían considerado. También la utilizaron para prepararse para las discusiones de clase y recibir retroalimentación sobre sus escritos.

Más allá de lo usos específicos, la experiencia favoreció una aproximación crítica a estas herramientas. Los estudiantes reportaron que contrastaban información, identificaban errores y evaluaban la pertinencia de las respuestas generadas. Además, reconocieron tanto el potencial como las limitaciones de la IAGen para apoyar su aprendizaje.

En lugar de sustituir procesos de lectura, análisis o argumentación, la IAGen pasó a formar parte de conversaciones más amplias sobre cómo aprender, qué evidencias considerar y qué preguntas formular frente a los problemas abordados en el curso.

“Los profesores tenemos algo importante que decir. Podemos decir cómo, cuándo y dónde entra la IA. La IA ya está acá, no podemos obviarla y necesitamos decidir cómo utilizarla para todavía formar un estudiante que tenga autonomía, pensamiento crítico y sea el conductor que va manejando, en lugar de que sea la IA la que ponga todo a su disposición.

Como profesor tengo grandes preguntas sobre la evaluación. No hay soluciones simples, ni perfectas, pero sí debemos traer la IA al centro de la mesa y empezar a domesticarla, si es que se puede decir así, tratar de ver qué se puede hacer con eso”.

Pareciera que el desafío consiste en decidir qué experiencias de aprendizaje vale la pena preservar, transformar o fortalecer. Para Juan Ricardo, esa decisión llevó a repensar el lugar del ensayo, diversificar las oportunidades para observar el aprendizaje y hacer explícito el papel que podía desempeñar la IAGen dentro del curso. Pero también, y muy especialmente, lo llevó a definir qué procesos de pensamiento resultaba importante que los estudiantes desarrollaran por sí mismos.

Después de todo, los límites también se diseñan.

La IAGen puede apoyar a los profesores en la revisión, ajuste y diseño de actividades e instrumentos de evaluación acordes con los propósitos formativos de un curso. Con orientación pedagógica y supervisión humana, esta tecnología puede contribuir a explorar nuevas posibilidades de evaluación que permitan valorar el proceso de aprendizaje de los estudiantes más allá de la elaboración de un producto final. 

En esta sección presentamos algunas reflexiones, criterios pedagógicos y ejemplos que pueden orientar la integración de la IAGen en el diseño de evaluaciones. 

La evaluación auténtica es uno de los principios que orientan la enseñanza y el aprendizaje en nuestra Universidad. A través de situaciones y problemas conectados con contextos relevantes para las disciplinas y el ejercicio profesional, promueve que los estudiantes pongan en juego actitudes, conocimientos y habilidades para analizar información, debatir, tomar decisiones y resolver desafíos. También busca que trasciendan la elaboración de un producto final, construyan criterio y reflexionen sobre qué están aprendiendo y cómo.

Diseñar la evaluación es esencial porque permite comprender cómo avanzan los estudiantes, identificar qué necesitan para fortalecer su aprendizaje y orientar las estrategias de enseñanza para acompañar su proceso de manera más pertinente y oportuna.

En tiempos de IAGen, cuando herramientas capaces de producir textos, resolver problemas y generar respuestas complejas empiezan a formar parte de las prácticas académicas, el diseño de las evaluaciones adquiere especial relevancia y plantea al menos dos desafíos complementarios. Por una parte, implica revisar críticamente nuestra práctica docente a través de preguntas como: 

¿En mis evaluaciones, los estudiantes analizan, argumentan y toman decisiones o principalmente reproducen información? 

¿Cómo puede el uso de la IAGen enriquecer las actividades de evaluación que propongo y qué aspectos del aprendizaje deberían desarrollarse sin su mediación? 

Por otra parte, implica ir más allá de pedir a los estudiantes que reporten si usan o no estas herramientas para orientar, modelar y acompañar el uso de la IAGen en los procesos de aprendizaje y evaluación. Esto supone ayudar a los estudiantes a hacer visibles sus procesos de pensamiento y desarrollar criterios para usar esta tecnología de manera consciente y crítica. 

La posibilidad de apoyarse en la IAGen para diseñar evaluaciones hace aún más importante explicitar las decisiones pedagógicas que orientan qué se evalúa, cómo se acompaña el aprendizaje y qué lugar tendrá esta tecnología dentro de las actividades propuestas. 

Biggs, J., & Tang, C. (2011). Teaching for quality learning at university. Recuperado de: https://cetl.ppu.edu/sites/default/files/publications/-John_Biggs_and_Catherine_Tang-_Teaching_for_Quali-BookFiorg-.pdf   

Leonfurze, J. (2022). GenAI Strategy for Faculty Leaders. Recuperado de: https://leonfurze.com/2024/05/01/genai-strategy-for-faculty-leaders/  

El diseño de evaluaciones auténticas implica hacer visible el proceso de aprendizaje de los estudiantes a través de situaciones relevantes para la disciplina, oportunidades de reflexión y retroalimentación. No necesariamente implica diseñar actividades completamente nuevas; también puede partir de la revisión y ajuste de evaluaciones que ya utiliza en sus cursos. 

A continuación, encontrará una propuesta de interacción con la IAGen para diseñar sus evaluaciones. Del paso 2 en adelante, le sugeriremos prompts que podrá copiar y pegar en DiseñaconIA, un asistente entrenado por DIDACTA para apoyar el diseño educativo.  

En Uniandes promovemos una experimentación responsable con la IAGen que nos permita comprender sus posibilidades y limitaciones en nuestro contexto educativo. Por ello, entendemos un prompt como punto de partida para interactuar con la IAGen, revisar críticamente y ajustar las respuestas generadas según las necesidades pedagógicas de cada curso.  

El uso responsable de la IAGen es un tema sobre el que seguimos aprendiendo juntos. 

En las conversaciones sobre inteligencia artificial en educación, la innovación suele asociarse rápidamente con automatización. Por eso resulta valioso detenerse en experiencias como la de la profesora Paula García, pues desplazan la pregunta hacia otro lugar: ¿Cómo puede la IA apoyar procesos pedagógicos sin reemplazar el criterio del profesor?

En el curso Educación y Diversidad, Paula García, doctora en Filosofía y magíster en Educación de la Universidad de Columbia, se enfrentó a una tensión concreta de la evaluación formativa universitaria: ofrecer retroalimentaciones profundas, personalizadas y conceptualmente rigurosas cuando cada entrega exigía leer no solo un producto académico, sino también una historia personal.

La actividad se llamaba Mapa personal: raíces y semillas. Allí, los estudiantes respondían una pregunta sencilla solo en apariencia: A partir de mi propia historia, ¿cómo he aprendido a vivir la diversidad? En palabras de Paula, “la tarea Raíces y semillas implica que ellos narren y reflexionen sobre la forma en que han construido sus ideas de diversidad, inclusión y exclusión a través de la vida”. No se trataba de una tarea convencional. Cada estudiante podía presentar su producto en formato libre: texto narrativo, portafolio de artefactos, material audiovisual, obra artística u otra forma de expresión. Lo importante no era el formato, sino la calidad de la reflexión: la manera en que cada estudiante articulaba su historia, sus experiencias, los conceptos del curso y su proyección como futuro educador o educadora.

La experiencia pone en evidencia una de las tensiones centrales de la evaluación formativa: una cosa es calificar y otra, muy distinta, es devolverle a un estudiante una lectura cuidadosa de lo que pensó, sintió, escribió y puso en juego. Para Paula, esa devolución no podía limitarse a una corrección rápida o estandarizada: “Eso no es como de bien y gracias o mal, repítelo, sino que yo quiero establecer una conversación cercana con ellos”. En grupos amplios, esa tarea se vuelve aún más compleja, pues se espera profundidad, cercanía, sensibilidad y rigor, pero el tiempo del profesor sigue siendo limitado.

En respuesta, Paula diseñó un asistente basado en inteligencia artificial generativa, con el acompañamiento de Jennifer Andrea Sánchez, asesora pedagógica, y Ernesto José Duarte, asesor tecnológico de DIDACTA / Conecta – TE. El asistente fue configurado con instrucciones de la actividad, rúbricas, bibliografía del curso, ejemplos de retroalimentaciones previas y plantillas de comentarios. Sin embargo, la decisión central no fue técnica, sino pedagógica. El asistente no calificaría, no definiría niveles de desempeño y no sustituiría la lectura de la profesora.

El proceso cambió la forma de producir la retroalimentación. Paula revisaba la entrega, ingresaba sus apreciaciones escritas u orales y el asistente generaba un primer borrador. Como ella misma lo explica: “El asistente genera un borrador, yo reviso el borrador, genero la última versión y se las entrego”. Dicho de otro modo: la IA no reemplazó el juicio pedagógico de la profesora; ayudó a organizar, ampliar y estructurar una devolución que seguía dependiendo de su voz, su sensibilidad y su criterio.

La experiencia fue implementada y evaluada con estudiantes. De 57 participantes, se recogieron 43 respuestas. El 84,78% eligió recibir retroalimentación con apoyo de IAGen y el 15,22% prefirió una retroalimentación tradicional. La recepción fue mayoritariamente positiva: varios estudiantes destacaron la claridad, especificidad y nivel de detalle de los comentarios. También señalaron que la retroalimentación les ayudó a identificar aspectos por mejorar y a relacionar sus experiencias personales con los conceptos trabajados en el curso.

Pero tan importante como los resultados fue la forma en que se presentó la experiencia. Paula explicó el propósito del asistente, aclaró que la IAGen no calificaba ni reemplazaba su criterio pedagógico, e hizo énfasis en la confidencialidad y el uso responsable de los datos, especialmente por el carácter personal y autobiográfico de las entregas. Además, se promovió el uso de seudónimos y se dejó abierta la posibilidad de elegir entre una retroalimentación apoyada por IAGen o una retroalimentación tradicional.

Esa transparencia no es un detalle menor. En una actividad atravesada por relatos personales, memorias escolares y formas íntimas de comprender la diversidad, el cuidado no podía limitarse al comentario académico. Retroalimentar, en este caso, no fue solo responder a una tarea, sino cuidar una historia.

También allí hubo un aprendizaje importante. Para Paula, la experiencia mostró que la inteligencia artificial generativa podía facilitar algunas labores del profesor sin convertir la evaluación en un acto automático. El diseño del asistente le permitió comprender mejor qué ocurre con la información que se carga, cómo cuidar la confidencialidad y de qué manera presentar la IAGen a sus estudiantes como una opción ética y pedagógicamente cuidada.

Para Jennifer Andrea Sánchez, asesora pedagógica del proceso, el aprendizaje fue distinto, pero igual de relevante. Trabajar con Paula la llevó a cuestionar si la IA solo automatiza y despersonaliza. En esta experiencia el reto fue precisamente el contrario, explorar cómo una solución tecnológica puede conservar la personalización, la cercanía y la relación de cuidado que Paula ha construido con sus estudiantes. No se trató de una solución genérica, sino de una mediación con la impronta de una profesora.

El proceso también mostró sus límites. Usar IAGen no redujo mágicamente el trabajo de Paula: tuvo que revisar la coherencia, pertinencia y calidad de cada borrador. En algunos casos, incluso, los estudiantes percibieron riesgos de distancia, imprecisión o falta de profundidad cuando la mediación tecnológica se hacía demasiado visible.

La experiencia deja una advertencia importante: la IA puede apoyar procesos de retroalimentación, pero el acompañamiento pedagógico sigue dependiendo de la capacidad de la profesora para leer, interpretar y responder a lo que los estudiantes ponen en juego en sus procesos de aprendizaje. En tiempos de fascinación por la automatización, este piloto recuerda algo fundamental: la innovación educativa no consiste en borrar la voz del profesor, sino en encontrar mejores formas de hacerla llegar.

La creación de un programa virtual de posgrado es un proyecto de gran envergadura que implica diseño de experiencias de aprendizaje acordes con la modalidad y el público, alistamiento tecnológico, formación docente y creación de recursos educativos. Todo esto orientado a desarrollar las promesas de un perfil de egreso que impacte en sus contextos profesionales. Pero en DIDACTA no medimos su éxito tan solo por su puesta en marcha, sino más bien por su capacidad de evolucionar. 

Recientemente, el equipo de acompañamiento de DIDACTA participó en un hito clave: el cierre de los dos primeros cursos de la Maestría en Innovación en Sistemas Energéticos (MISE). Para celebrar y aprender de estas primeras experiencias, la coordinación del programa organizó un espacio de articulación entre la coordinación, los profesores que lideraron los cursos terminados, quienes diseñarán los siguientes y nuestro equipo. 

Durante la jornada, escuchamos la experiencia de los docentes y presentamos los resultados de percepción de los estudiantes como insumo central para el diálogo que nos permitiera recoger lo aprendido de la experiencia. Asimismo, se abrió un espacio para conversar sobre las inquietudes de los profesores que se encuentran diseñando los siguientes cursos que tomarán los estudiantes, asegurando una transición fluida para ellos en el proceso. 

Al sentarnos con los docentes para explorar lo vivido en los primeros cursos, cerramos la brecha entre lo planeado y la experiencia real. Este intercambio permite compartir aprendizajes entre colegas e identificar oportunidades de mejora, fortaleciendo la coherencia del programa en su conjunto. 

El acompañamiento de DIDACTA a la Maestría se soporta en un trabajo interdisciplinar. A la solidez disciplinar de los profesores en sistemas energéticos, sumamos nuestra experiencia en dimensiones curriculares, pedagógicas, tecnológicas y de producción. Esta integración permite diseñar experiencias que no solo transmiten conocimiento, sino que orientan el desarrollo del perfil profesional del estudiante. 

Detrás de cada curso existe un proceso intencionado que ocurre fuera de la vista del público, pero que es determinante para la formación: definición de rutas de aprendizaje y resultados claros; construcción de aulas virtuales y recursos educativos; preparación de los profesores para la mediación en la virtualidad. 

Así, la MISE se consolida como una propuesta dinámica donde cada ciclo académico alimenta al siguiente. El seguimiento cercano y la reflexión colectiva son claves para sostener altos estándares de calidad en la educación virtual. 

Lo que hoy celebramos —el avance de una cohorte— es evidencia de una apuesta institucional por diseñar y mejorar continuamente la oferta de posgrados no presenciales. La percepción positiva de los estudiantes es un indicador alentador, pero entendemos que la excelencia es un proceso en construcción constante. 

Este hito reafirma la misión de DIDACTA: ser el aliado estratégico de las facultades para asegurar que cada programa nazca con una base sólida y crezca bajo una cultura de mejora permanente. 

Durante los últimos tres años la Universidad de los Andes ha venido consolidando una estrategia institucional para la apropiación educativa de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen). Esta apuesta responde a las transformaciones que esta tecnología está introduciendo en las formas de enseñar y aprender, y busca acompañar su integración en la práctica docente de manera intencionada, crítica y alineada con los propósitos formativos de la Universidad.

Para abordarla se ha configurado un ecosistema de trabajo que articula distintas unidades académicas y de apoyo en coordinación con las Facultades. Desde allí, se conectan la reflexión pedagógica, el desarrollo de capacidades, la experimentación y la habilitación tecnológica como dimensiones que inciden directamente en lo que ocurre en los cursos.

En este proceso, las facultades han desarrollado sus propias aproximaciones, explorando cómo integrar la IAGen en sus contextos disciplinares, generando experiencias, preguntas y decisiones. Aunque aún no contamos con un registro consolidado de estas acciones, estas iniciativas están contribuyendo a dar forma a esta apuesta institucional desde la práctica.

La estrategia se despliega a través de cuatro líneas complementarias: orientación y reflexión, formación y apropiación, experimentación y habilitación tecnológica. A través de ellas, se han ido construyendo criterios, fortaleciendo capacidades en profesores y estudiantes, y abriendo espacio para explorar nuevas formas de enseñar y aprender que integran IAGen con distintos propósitos.  

La primera de estas líneas abre preguntas y construye criterios para comprender las implicaciones de la IAGen en la educación; la segunda se centra en el desarrollo de capacidades para su uso en la docencia; la tercera impulsa la experimentación en nuestro contexto de formación; y la cuarta habilita las condiciones tecnológicas que hacen posible su integración.  

La Vicerrectoría Académica lidera las tres primeras líneas de trabajo a través de DIDACTA y del Laboratorio Educativo Digital (LED). En este marco, desde 2023 se han impulsado acciones que van desde la exploración inicial y la definición de lineamientos hacia el diseño e implementación de experiencias formativas en cursos Uniandinos.  

La siguiente línea de tiempo presenta acciones desarrolladas en la línea de orientación y reflexión y permite ver cómo la conversación institucional ha pasado de la exploración de referentes a la apertura de diálogos académicos y curriculares.  

Hoy, esta conversación empieza a preguntar por el impacto de esta tecnología en el ejercicio de las disciplinas y, en consecuencia, empieza a develar demandas de nuevas propuestas curriculares. 

La siguiente línea de tiempo presenta las acciones desarrolladas en la línea de formación y apropiación y muestra un desplazamiento claro de talleres centrados en el uso básico de la IAGen hacia espacios enfocados en su aplicación en la docencia, que han dado paso al desarrollo de proyectos de aula con intencionalidades educativas específicas. 

Este proceso empieza a marcar una diferencia en la que la IAGen deja de ser un recurso que se aprende a usar técnicamente y se convierte en un elemento que forma parte del diseño de experiencias de aprendizaje y de las decisiones pedagógicas situadas en los cursos. 

Antes de entrar en estos aprendizajes, vale la pena escuchar a algunos profesores que han venido integrando la IAGen en sus prácticas. A través de sus experiencias, es posible reconocer cómo esta tecnología empieza a tomar forma en contextos concretos de enseñanza y aprendizaje. Los testimonios que se presentan a continuación recogen algunas experiencias desde Ciencias Sociales, como punto de entrada a una conversación que se está desarrollando en las distintas facultades de la Universidad. 

Durante el último año, las experiencias desarrolladas con profesores adscritos a distintas facultades en nuestra Universidad han permitido identificar aprendizajes clave sobre la integración de la IAGen en la docencia. En distintos cursos, profesores y estudiantes advierten que esta tecnología ha ampliado las posibilidades de aprendizaje autónomo, actuando como un apoyo para la lectura, la escritura y el estudio, y facilitando procesos como el razonamiento paso a paso en contextos complejos. También ha abierto oportunidades para trabajar la toma de perspectiva y la empatía, especialmente en escenarios donde los estudiantes interactúan con múltiples voces o posturas. 

Estas experiencias han hecho evidente que el valor de la IAGen no está en la automatización, sino en cómo se diseña su uso. La claridad en las instrucciones, la intención pedagógica y el tipo de actividades propuestas inciden directamente en los resultados. En este proceso, los estudiantes han desarrollado una relación más crítica con la tecnología, reconociendo sus límites, cuestionando sus respuestas y asumiendo un rol activo en la validación del conocimiento. 

Estos avances también han puesto sobre la mesa tensiones relevantes: el equilibrio entre lo humano y lo automatizado, el riesgo de dependencia o desmotivación cuando las actividades no exigen suficiente involucramiento, la posibilidad de incurrir en una “deuda cognitiva” como la denominan los estudiantes cuando la IAGen resuelve tareas sin que medie un proceso de aprendizaje, y la necesidad de priorizar el proceso sobre el resultado final.  

Si bien el proceso ha estado marcado por la exploración de usos posibles de la IAGen en contextos educativos, el foco se está desplazando hacia el acompañamiento a los profesores en la toma de decisiones pedagógicas más intencionadas sobre su rol, el de los estudiantes y el de esta tecnología en las experiencias de aprendizaje. Esto implica diseñar actividades que atiendan el proceso de aprendizaje y hagan visible el pensamiento de los estudiantes, integren la tecnología con propósito y aporten a la construcción de criterios compartidos sobre cuándo usarla, para qué y cómo. 

Ponte al día con la IA es un evento que hace parte de la estrategia institucional para la apropiación educativa de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen). En cada una de sus ediciones propone un espacio para que los profesores conozcan, se inspiren, exploren y planeen cómo integrar la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza y aprendizaje. 

A partir de esta edición, DIDACTA abre la invitación a las facultades para construir conjuntamente el evento e integrar sus experiencias y preguntas, con el propósito de ponerlas en conversación con toda la Universidad. Esta cuarta edición se desarrollará con la Facultad de Ciencias Sociales del 5 al 8 de mayo. 

Entre posibilidades, desafíos y decisiones por tomar, la pregunta ¿qué lugar queremos que ocupe la inteligencia artificial en nuestros procesos de enseñanza y aprendizaje? sigue orientando la conversación. Para contribuir a esta reflexión, la cuarta edición propone las siguientes actividades:

Le animamos a unirse a esta experiencia para seguir alimentando la conversación, compartir preguntas y experiencias, y pensar, en diálogo con otros, el lugar que queremos que ocupe la IAGen en nuestros procesos de enseñanza y aprendizaje. 

La Estrategia de Innovación Educativa con Bloque Neón (BN) es una iniciativa institucional orientada a fortalecer la adopción de la plataforma de aprendizaje y promover su uso pedagógico por parte de los profesores. Es guiada de manera articulada por DIDACTA–Conecta-TE y la Dirección de Servicios de Información y Tecnología (DSIT).

Esta estrategia busca integrar tres dimensiones clave: el uso pedagógico de la plataforma, la habilitación tecnológica y el desarrollo profesoral. A través de un proceso de motivación, acompañamiento y consolidación les proponemos a los profesores, no solo utilizar Bloque Neón, sino incorporarlo de manera intencionada en sus prácticas de docencia.

La estrategia se estructura en diversas acciones que se complementan entre sí: 

1. 1. Formación en evaluación con Bloque Neón 

      La primera estrategia será una serie de formaciones enfocadas en el diseño e implementación de evaluaciones auténticas, articulando orientaciones pedagógicas y herramientas tecnológicas. Entre las actividades hay un webinar y varios talleres virtuales sobre temas como definición de evidencias de aprendizaje, uso de rúbricas, retroalimentación efectiva y coevaluación, que permiten a los profesores enriquecer sus procesos de evaluación con apoyo de Bloque Neón. Las actividades serán: 

      Webinar - ¿Cómo potenciar el aprendizaje mediante la evaluación auténtica? 

      A través de este webinar entenderá el valor de los tipos de evaluación, recibirá orientaciones para crear una evaluación auténtica alineada a su disciplina e identificará cómo el ciclo de talleres puede enriquecer su práctica docente apoyada en la tecnología. Inscríbase aquí. 

      Taller – ¿Cómo diseñar evaluaciones que evidencien aprendizaje? 

      En este taller recibirá orientaciones pedagógicas para crear actividades de evaluación aplicadas a su disciplina, aprovechando las funcionalidades técnicas de Bloque Neón para automatizar procesos de evaluación y favorecer la autonomía de sus estudiantes. Inscríbase aquí. 

      Taller – ¿Sus instrumentos de evaluación orientan el desempeño del estudiante? 

      En este taller recibirá orientaciones pedagógicas para comunicar al estudiante lo que espera de su desempeño en una evidencia, aprovechando las funciones técnicas que ofrece Bloque Neón para la configuración y asignación de rúbricas.  Inscríbase aquí. 

      Taller – ¿Por qué mis estudiantes no mejoran si yo les corrijo todo? 
      En nuestro siguiente taller ofreceremos orientaciones pedagógicas para hacer de la corrección una oportunidad de aprendizaje, apoyándose en herramientas de Bloque Neón que permiten ofrecer retroalimentación en distintos formatos.  Inscríbase aquí. 

      Taller – ¿La evaluación entre pares mejora el aprendizaje individual?  

      En el último taller de la serie obtendrá orientaciones sobre elementos de coevaluación entre pares y grupos. Aprenderá a configurar rúbricas y escalas para automatizar el proceso de evaluación grupal a través de Feedback Fruits en Bloque Neón. Inscríbase aquí. 

      En el futuro ofreceremos formaciones complementarias en temas como actividades, gestión de las comunicaciones y otras posibilidades que ofrece la plataforma. 

   2. Aula modular autocontenida sobre Bloque Neón 

      La segunda acción de esta estrategia está conformada por nuestra aula virtual. En ella encontrará cinco módulos autocontenidos que les permitirán avanzar de manera autónoma y flexible en el uso pedagógico de la plataforma. Esta aula facilita, a través de un sencillo recorrido, la apropiación progresiva de las funcionalidades de BN, promoviendo prácticas más claras, eficientes e innovadoras en los cursos.

      Ingrese al aula aquí. 

Además de estas acciones, nuestra estrategia ofrece diferentes ayudas para acompañar a los profesores a lo largo del proceso: 

• Asesorías personalizadas pedagógicas y tecnológicas con DIDACTA. Solicite una asesoría. 

• Apoyo técnico para la configuración de funcionalidades con la DSIT. Solicite apoyo. 

• Comunidad de práctica en Teams gestionada por la DSIT. Ingrese a la comunidad. 

Con esta apuesta, DIDACTA reafirma su compromiso con el fortalecimiento de la docencia, promoviendo el uso de la tecnología como un medio para enriquecer los ambientes de aprendizaje de los estudiantes y apoyar el desarrollo profesoral.