Innovación en Docencia UC Temuco

La realidad virtual (RV) es una tecnología que permite a los usuarios sumergirse en entornos simulados creados por computadora, dando la sensación de estar presentes en ellos. Estos entornos se visualizan a través de dispositivos como gafas o cascos de RV, y pueden incluir objetos y escenas con apariencia real generados digitalmente. La RV va más allá de la simple visualización, ya que busca involucrar al usuario a través de la interacción y la inmersión sensorial, permitiendo una experiencia más profunda y realista.

¿Cómo funciona la realidad virtual?
La RV utiliza dispositivos como gafas o cascos con pantallas de alta resolución, sensores de movimiento y controladores para crear una experiencia inmersiva. 

1. Cascos o gafas: Proporcionan la visualización del entorno virtual, generalmente con pantallas separadas para cada ojo para crear una sensación de profundidad. 
2. Sensores de movimiento: Permiten rastrear los movimientos del usuario en el espacio físico y traducirlos al entorno virtual, haciendo que la experiencia sea más interactiva y realista. 
3. Controladores: Ofrecen la posibilidad de interactuar con los objetos y elementos del entorno virtual, como agarrar objetos, manipular herramientas o desplazarse por el espacio virtual. 
4. Retroalimentación háptica: Algunos sistemas de RV también incluyen retroalimentación háptica, como vibraciones en los guantes o trajes, para brindar sensaciones táctiles y aumentar la sensación de inmersión. 

La realidad aumentada (RA) es una tecnología que superpone elementos digitales al mundo real, mejorando la percepción del usuario en lugar de reemplazarla. A diferencia de la realidad virtual, la RA no crea un entorno completamente inmersivo, sino que integra información digital en la experiencia del mundo real a través de dispositivos como smartphones, tablets o gafas inteligentes. 

¿Cómo funciona?
La RA utiliza cámaras, sensores y pantallas en dispositivos para capturar el entorno físico y superponer contenido digital, como modelos 3D, imágenes o videos. Esto permite a los usuarios interactuar con el mundo real y con la información digital simultáneamente. 

Diferencias con la realidad virtual:

La principal diferencia entre RA y realidad virtual (RV) es que la RA no aísla al usuario del mundo real, mientras que la RV crea un entorno completamente virtual. La RA se integra con el mundo real, mientras que la RV reemplaza el entorno real por uno completamente digital. 

Ejemplos de dispositivos RA:

• Smartphones y tabletas: permiten experiencias de RA móviles a través de aplicaciones. 

• Gafas inteligentes y auriculares: ofrecen experiencias de RA más inmersivas, especialmente en entornos industriales o de fabricación, donde las manos libres son importantes. 

La realidad mixta (RM) es la fusión de entornos físicos y digitales, permitiendo a los usuarios interactuar con objetos reales y virtuales al mismo tiempo. Esta tecnología mejora la interacción con los contenidos y ofrece experiencias educativas más integradas. Con dispositivos como gafas AR o visores de RM, los alumnos pueden explorar modelos 3D y simulaciones, facilitando una comprensión más profunda de los temas. 

El concepto de realidad mixta fue introducido por Paul Milgram y Fumio Kishino en 1994, en su trabajo titulado “A Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays” donde situaba la RM en un continuo entre lo completamente real y lo completamente virtual. 

Desde su creación, la RM ha evolucionado impulsada por avances en tecnología gráfica, sensores y dispositivos de visualización, pasando de ser una teoría a un campo activo en sectores como la educación o el entretenimiento. 

Aplicaciones prácticas de la realidad mixta en formación 

En el ámbito educativo, la RM está transformando la forma en que los estudiantes interactúan con el contenido, creando entornos de aprendizaje mucho más dinámicos. 

• Entornos de aprendizaje inmersivos: Los estudiantes pueden explorar modelos 3D, como moléculas o estructuras anatómicas, directamente en su entorno, lo que facilita un aprendizaje activo y profundo. Estas experiencias inmersivas permiten comprender conceptos complejos de manera más efectiva. 

• Simulaciones científicas y educativas: En lugar de realizar experimentos en un laboratorio físico, los estudiantes pueden participar en simulaciones científicas seguras, donde pueden probar teorías y ver resultados inmediatos sin riesgos. 

• Formación profesional: La RM permite entrenar a profesionales en campos como la medicina o la ingeniería, utilizando simulaciones que replican escenarios reales sin poner en riesgo a las personas ni a los equipos. 

Paint 3D es una aplicación gratuita desarrollada por Microsoft que permite a los usuarios diseñar, modelar y editar imágenes y objetos en dos y tres dimensiones. Es una evolución del clásico Paint, con una interfaz intuitiva y amigable que facilita la exploración creativa, especialmente útil en contextos educativos.

Características principales:

1. Creación de dibujos 2D con pinceles, formas y texto.
2. Modelado de objetos 3D básicos (esferas, cubos, cilindros, personajes).
3. Importación de modelos desde la biblioteca integrada Remix 3D o archivos propios.
4. Herramientas para rotar, escalar y posicionar objetos tridimensionales.
5. Función de “stickers” para aplicar texturas sobre objetos 3D.
6. Compatibilidad con formatos de imagen comunes y exportación como modelo 3D (.fbx, .glb).
7. Integración con otras aplicaciones de Windows 10/11 y visualización con realidad mixta.

Tinkercad es una herramienta gratuita en línea desarrollada por Autodesk, pensada para facilitar la creación de modelos 3D, circuitos electrónicos y simulaciones de codificación. Está diseñada especialmente para principiantes, lo que la convierte en una plataforma ideal para docentes y estudiantes que desean explorar el mundo del diseño tridimensional y el pensamiento computacional de forma sencilla, intuitiva y creativa.

Características principales:

1. Interfaz amigable basada en arrastrar y soltar bloques 3D.
2. Biblioteca de formas prediseñadas para construir objetos desde cero.
3. Herramientas para agrupar, alinear, girar y escalar modelos con precisión.
4. Posibilidad de importar y exportar archivos en formatos como .STL, .OBJ y .GLTF (compatibles con impresión 3D y realidad aumentada).
5. Simulación de circuitos electrónicos básicos y avanzados.
6. Opción de crear animaciones o integrar código con bloques o JavaScript.
7. Integración con cuentas de Google y plataformas educativas.

4Prot es una herramienta que permite diseñar, personalizar y recorrer escenarios virtuales en 3D, facilitando experiencias inmersivas para la enseñanza, el aprendizaje y la colaboración. Su versatilidad la hace útil para crear entornos interactivos que pueden ser explorados de manera individual o en modalidad multijugador, fomentando el trabajo colaborativo y la interacción en tiempo real.

Para apoyar su implementación, te invitamos a:

• Revisar la presentación que reúne lineamientos generales de uso y orientaciones iniciales para aprovechar la plataforma.

• Explorar los tutoriales paso a paso, donde encontrarás:

  1. Cómo iniciar sesión y activar tu licencia.

  2. Cómo crear un escenario desde cero o a partir de plantillas.

  3. Cómo trabajar en la versión multijugador.

  4. Procedimientos para importar y exportar archivos.

  5. Otros aspectos prácticos para optimizar tu experiencia en la plataforma.

Estos recursos te permitirán familiarizarte con las funciones clave de 4Prot y comenzar a integrar entornos virtuales en tus proyectos educativos, con el respaldo de guías claras y accesibles.

¿Qué es?
CoSpaces Edu es una plataforma educativa que permite crear, programar y explorar entornos 3D interactivos. Puede usarse en computadores, tabletas y visores de realidad virtual o aumentada. Está diseñada para fomentar la creatividad, el pensamiento computacional y el aprendizaje inmersivo en diversas áreas del conocimiento.

Aplicaciones Educativas

• Creación de simulaciones, maquetas y prototipos virtuales.
• Recreación de contextos históricos, científicos o artísticos.
• Desarrollo de narrativas interactivas y gamificación.
• Programación de comportamientos y animaciones mediante bloques visuales o JavaScript.
• Proyectos colaborativos interdisciplinarios.

Pensamiento Computacional: Una habilidad transversal para el siglo XXI

El pensamiento computacional es una habilidad cognitiva que permite abordar problemas complejos de forma estructurada, lógica y creativa, utilizando principios de la informática. Fue popularizado por Jeannette Wing (2006), quien lo definió como “una forma de pensar y no simplemente una habilidad para programar”, subrayando que su valor trasciende a la informática y puede aplicarse en todos los ámbitos del conocimiento.

“El pensamiento computacional implica resolver problemas, diseñar sistemas y comprender el comportamiento humano, haciendo uso de los conceptos fundamentales de la ciencia de la computación” (Wing, 2006, p. 33).

Elementos clave del pensamiento computacional

Según diversos autores (Wing, 2006; Barr & Stephenson, 2011; Shute et al., 2017), el pensamiento computacional se compone de varias habilidades o procesos cognitivos interrelacionados:

1. Descomposición: dividir un problema complejo en partes más pequeñas y manejables. Ejemplo: separar una investigación académica en tareas: búsqueda bibliográfica, estructura del texto, redacción y revisión.
2. Reconocimiento de patrones: identificar similitudes o tendencias que puedan simplificar la resolución del problema. Ejemplo: observar errores recurrentes en entregas de estudiantes y generar retroalimentación automatizada.
3. Abstracción: centrarse en la información relevante, eliminando detalles no esenciales. Ejemplo: al crear una rúbrica de evaluación, definir criterios generales sin entrar en aspectos particulares de cada contenido.
4. Algoritmos: diseñar secuencias claras de pasos para resolver una tarea o problema. Ejemplo: estructurar un procedimiento para subir tareas en una plataforma digital y notificar a estudiantes automáticamente.
5. Evaluación y depuración: revisar, ajustar y optimizar la solución propuesta. Ejemplo: mejorar una pauta de evaluación iterando según resultados obtenidos.

Breve historia del concepto

• Décadas de 1960-1980: Surge el enfoque LOGO (Seymour Papert), centrado en aprender a programar para aprender a pensar.
• 2006: Jeannette Wing posiciona el pensamiento computacional como una competencia clave para la educación general.
• 2010 en adelante: Diversas organizaciones, como ISTE, CSTA y UNESCO, promueven su inclusión en la educación básica y superior.

Aplicaciones educativas del pensamiento computacional

El pensamiento computacional no requiere programar necesariamente, sino que puede integrarse a través de estrategias que promuevan el análisis estructurado, la creación de soluciones, el uso de secuencias, el modelamiento de ideas o el trabajo con simulaciones.

Ejemplos en docencia universitaria:

• En psicología: diseñar flujos de decisiones clínicas para el abordaje de pacientes con diferentes sintomatologías.
• En ciencias sociales: construir líneas de tiempo interactivas con criterios definidos y pasos secuenciales.
• En educación: estructurar secuencias didácticas basadas en algoritmos de retroalimentación y mejora.
• En ingeniería: modelar procesos técnicos usando simuladores o plataformas de lógica computacional.

Ventajas de fomentar el pensamiento computacional en educación superior

• Promueve la resolución de problemas complejos con rigor y creatividad.
• Estimula el pensamiento lógico y crítico.
• Fomenta la organización del pensamiento y la toma de decisiones informadas.
• Prepara a los estudiantes para enfrentar desafíos tecnológicos y sociales del presente y el futuro.
• Aporta una base sólida para aprender programación, IA, análisis de datos u otras competencias digitales avanzadas.

Referencias:

• Wing, J. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35.
• Barr, V., & Stephenson, C. (2011). Bringing computational thinking to K-12: What is Involved and What is the Role of the Computer Science Education Community? ACM Inroads, 2(1), 48–54.
• Shute, V. J., Sun, C., & Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142–158.
• ISTE & CSTA. (2011). Operational Definition of Computational Thinking for K–12 Education.
• Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas. Basic Books.

Integrar la programación en la docencia universitaria: potencialidades pedagógicas de Code.org

En el contexto de la transformación digital y el fortalecimiento de competencias para el siglo XXI, la enseñanza de la programación y el pensamiento computacional se vuelve cada vez más relevante en la educación superior. Este apartado presenta una revisión crítica sobre la herramienta Code.org, explorando sus fundamentos pedagógicos, ventajas para el aprendizaje y orientaciones prácticas para su incorporación en distintos contextos disciplinares. A través de una mirada didáctica, se propone su uso como recurso para fomentar la resolución de problemas, el razonamiento lógico y la creatividad en el aula universitaria.

El pensamiento computacional se ha posicionado como una competencia transversal clave para el desarrollo académico y profesional en un entorno global caracterizado por la automatización, la inteligencia artificial y la necesidad de resolver problemas complejos. Según Wing (2006), este tipo de pensamiento permite abordar problemas con una lógica similar a la de un científico de la computación, pero aplicable a múltiples dominios.

Frente a este escenario, las herramientas que permiten iniciar en la programación desde una lógica accesible y pedagógica, como Code.org, cobran gran relevancia. Particularmente en la educación superior, su incorporación permite diversificar las metodologías, integrar tecnologías emergentes y fortalecer habilidades cognitivas y digitales de los estudiantes.

Características y fundamentos pedagógicos

Code.org es una plataforma gratuita y en línea que promueve la enseñanza de la programación mediante un enfoque lúdico, visual y progresivo. Fundada en 2013, ha sido adoptada en más de 180 países y utilizada por millones de docentes y estudiantes (Code.org, 2023).

La plataforma se basa en principios de aprendizaje activo, constructivismo y gamificación, favoreciendo una experiencia de aprendizaje centrada en la exploración, la resolución de desafíos, la construcción de conocimiento y la retroalimentación inmediata (Grover & Pea, 2013). Utiliza programación por bloques (basada en JavaScript) como entrada inicial, permitiendo que los usuarios desarrollen pensamiento lógico sin necesidad de memorizar sintaxis complejas.

Además, se alinea con los marcos de referencia de competencias digitales docentes, como el propuesto por UNESCO (2019), que promueve la inclusión de herramientas tecnológicas para fortalecer el desarrollo profesional, la innovación pedagógica y la participación activa de los estudiantes.

Limitaciones y consideraciones

Si bien Code.org ofrece muchas ventajas, también presenta ciertos límites para la educación universitaria avanzada. El nivel de profundidad algorítmica es básico, por lo que puede ser más útil como herramienta de iniciación que como plataforma central de cursos avanzados de programación. Asimismo, requiere de un diseño didáctico cuidadoso para evitar que la experiencia se vuelva superficial o meramente instrumental.

El pensamiento computacional y la programación deben ser entendidos como lenguajes universales para resolver problemas y comprender el mundo digital actual. Herramientas como Code.org permiten integrar estos saberes en la docencia universitaria de forma accesible, lúdica y pedagógicamente coherente, promoviendo así una educación más activa, creativa y conectada con los desafíos del presente.

Incorporar esta plataforma en la formación superior no solo habilita nuevas formas de enseñar, sino también nuevas formas de pensar, diseñar y transformar la experiencia educativa.

Referencias

• Code.org. (2023). About us. https://code.org/about
• Grover, S., & Pea, R. (2013). Computational thinking in K–12: A review of the state of the field. Educational Researcher, 42(1), 38–43.
• UNESCO. (2019). Marco de competencias de los docentes en materia de TIC.
• Wing, J. M. (2006). Computational Thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35.

Scratch en la docencia universitaria: creatividad, lógica y aprendizaje activo a través de la programación visual

El desarrollo del pensamiento computacional y las habilidades digitales en educación superior es un desafío transversal en la era digital. Este apartado presenta las potencialidades educativas de Scratch, una plataforma de programación visual por bloques diseñada para aprender los fundamentos de la lógica computacional de forma creativa y accesible. A partir de una revisión de su base pedagógica y características técnicas, se ofrecen orientaciones prácticas para su integración en distintos contextos de la docencia universitaria, más allá de la formación tecnológica, fomentando aprendizajes activos, interdisciplinarios y significativos.

En los últimos años, el interés por integrar la programación en la educación superior ha ido en aumento, no solo como competencia técnica, sino como una herramienta para potenciar la creatividad, el pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas (Shute et al., 2017). En este contexto, Scratch se presenta como una plataforma pedagógica clave para iniciar a estudiantes y docentes en la programación sin necesidad de conocimientos previos.

Scratch fue desarrollado por el MIT Media Lab en 2007 como parte del grupo Lifelong Kindergarten, liderado por Mitchel Resnick. El objetivo principal era ofrecer un entorno accesible y lúdico donde niñas, niños y jóvenes pudieran crear historias interactivas, juegos y simulaciones mediante bloques gráficos de programación (Resnick et al., 2009). Sin embargo, su potencial ha trascendido el ámbito escolar, posicionándose como un recurso formativo también útil en el nivel universitario.

Scratch se basa en principios del constructivismo y el construccionismo, inspirados por las ideas de Seymour Papert, discípulo de Piaget, quien proponía que los estudiantes aprenden mejor cuando construyen artefactos significativos para ellos y para otros (Papert, 1980). En este entorno, los estudiantes no solo consumen contenidos, sino que se convierten en creadores activos de conocimiento.

Resnick et al. (2009) definen cuatro pilares que sustentan la filosofía educativa de Scratch:

• Proyectos: el aprendizaje se activa al crear cosas que tengan valor para los estudiantes.
• Pasión: los intereses personales impulsan el compromiso.
• Pares: se aprende mejor con otros, compartiendo y colaborando.
• Juego: el proceso creativo se enriquece en entornos lúdicos y exploratorios.

Este enfoque permite generar experiencias educativas centradas en el diseño, la experimentación y la iteración, desarrollando habilidades computacionales y expresivas de manera transversal.

Aunque Scratch fue inicialmente diseñado para educación básica, su uso en educación universitaria ha demostrado ser valioso, especialmente para:

• Introducir conceptos de programación en cursos iniciales o de formación general.
• Fomentar el desarrollo del pensamiento computacional en carreras no tecnológicas.
• Diseñar proyectos interdisciplinarios, creativos y basados en problemas.
• Promover la autorregulación, la colaboración y la expresión multimedia.
• Crear simulaciones, visualizaciones o recursos didácticos interactivos para distintos contextos.

El uso de Scratch en la docencia universitaria permite integrar la programación como una herramienta pedagógica y creativa, conectando la lógica computacional con la expresión, la colaboración y la resolución de problemas. Su simplicidad técnica y riqueza expresiva lo convierten en un recurso potente para docentes que buscan introducir el pensamiento computacional en sus asignaturas, sin requerir experiencia previa ni formación especializada.

En contextos de innovación educativa, Scratch permite avanzar desde una enseñanza centrada en contenidos hacia una experiencia activa, significativa y orientada a la producción de conocimiento con tecnologías.

Referencias

• Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas. Basic Books.
• Resnick, M., Maloney, J., Monroy-Hernández, A., Rusk, N., Eastmond, E., Brennan, K., ... & Kafai, Y. (2009). Scratch: Programming for all. Communications of the ACM, 52(11), 60–67.
• Shute, V. J., Sun, C., & Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142–158.
• Wing, J. M. (2006). Computational Thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35.

Google Colab en la docencia universitaria: programación, análisis y colaboración en la nube

La enseñanza de la programación y el análisis de datos en educación superior ha encontrado un aliado clave en herramientas accesibles, colaborativas y basadas en la nube. Este apartado explora el potencial pedagógico de Google Colab, una plataforma gratuita que permite programar en Python directamente desde el navegador, sin necesidad de instalaciones locales. Se revisan sus fundamentos, ventajas y posibles usos en asignaturas de diversas disciplinas, desde la formación en ciencias hasta la integración de pensamiento computacional y análisis aplicado en carreras no tecnológicas.

La digitalización de los procesos educativos ha impulsado la búsqueda de entornos flexibles y potentes que permitan enseñar programación y análisis de datos sin barreras de acceso. En este contexto, Google Colaboratory (Google Colab) se ha posicionado como una herramienta altamente eficaz para facilitar el aprendizaje activo, el trabajo por proyectos y el desarrollo de habilidades digitales clave en educación superior.

Google Colab permite crear, editar y ejecutar código en Python desde cualquier dispositivo con acceso a internet. Combina lo mejor de un entorno de desarrollo (IDE) con las funcionalidades colaborativas de Google Drive, convirtiéndose en una opción atractiva tanto para cursos de programación como para proyectos interdisciplinarios que requieren análisis computacional, modelado o automatización.

¿Qué es Google Colab y por qué es relevante en educación?

Google Colab es un entorno de notebooks Jupyter alojado en la nube, provisto por Google, que permite escribir y ejecutar código Python en celdas interactivas, acompañadas de texto, fórmulas, imágenes o visualizaciones. No requiere instalación, ya que funciona completamente en línea, y los archivos se guardan automáticamente en Google Drive.

Sus ventajas incluyen:

• Acceso gratuito y desde cualquier navegador.
• Soporte para Python y bibliotecas científicas como Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn o TensorFlow.
• Posibilidad de usar GPU/TPU para cómputo intensivo.
• Colaboración en tiempo real, como en otros documentos de Google.
• Integración con otras herramientas como GitHub o bases de datos.
• Entorno seguro para la docencia, sin modificar sistemas locales.

Estas características hacen de Google Colab una plataforma ideal para integrar programación en cursos que aborden análisis de datos, automatización, modelado, simulaciones, inteligencia artificial y más (Bisong, 2019).

Potencialidades pedagógicas

Google Colab permite alinear la enseñanza de la programación con los principios del aprendizaje activo, el trabajo por indagación y la resolución de problemas auténticos. Es especialmente útil para:

• Introducir Python como lenguaje de propósito general en cursos de ciencias sociales, educación, salud o humanidades.
• Desarrollar proyectos de análisis de datos reales, usando conjuntos disponibles en línea.
• Fomentar el trabajo colaborativo con control de versiones y participación simultánea.
• Facilitar la creación de portafolios de programación o bitácoras de experimentación digital.
• Documentar procesos de innovación docente o investigación educativa aplicada.

Google Colab democratiza el acceso a la programación y el análisis computacional en educación superior, ofreciendo un entorno potente, colaborativo y accesible. Su integración en el aula universitaria no solo permite enseñar código, sino también promover habilidades transversales como la resolución de problemas, la interpretación de datos y la alfabetización digital. Usado con un enfoque pedagógico claro, se transforma en una herramienta versátil para innovar en la docencia, desarrollar proyectos interdisciplinarios y fortalecer el vínculo entre teoría y práctica.

Referencias

• Bisong, E. (2019). Google Colaboratory. In Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. Apress, Berkeley, CA.
• Resnick, M. et al. (2009). Scratch: Programming for all. Communications of the ACM, 52(11), 60–67.
• Wing, J. (2006). Computational Thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35.
• Shute, V. J., Sun, C., & Asbell-Clarke, J. (2017). Demystifying computational thinking. Educational Research Review, 22, 142–158.
• Google. (2024). Colaboratory. https://colab.research.google.com/

Creación de videos con IA

La inteligencia artificial ha revolucionado la producción audiovisual educativa, permitiendo crear videos atractivos con poco esfuerzo técnico, sin necesidad de cámaras ni estudios. Estos recursos facilitan:

• Explicar conceptos complejos en formatos más cercanos y accesibles.
• Adaptar materiales a idiomas diversos, asegurando un alcance más amplio.
• Liberar tiempo docente en producción, sin sacrificar calidad.

¿Cómo integrarlas en la docencia?

1. Definir el objetivo pedagógico: sintetizar contenidos, crear cápsulas de repaso, diseñar introducciones motivadoras.
2. Seleccionar la herramienta adecuada: Synthesia (guiones con avatares), Pictory (resumen de textos), InVideo (videos creativos con plantillas).
3. Diseñar un guion breve y claro, enfocado en un concepto o competencia.
4. Personalizar con elementos visuales: logos institucionales, imágenes de apoyo o subtítulos.
5. Difundir y evaluar su impacto: usar en entornos virtuales, redes internas o presentaciones híbridas.

En esta sección encontrarás herramientas especializadas que permiten convertir textos, guiones o imágenes en videos pulidos, con narración automatizada, avatares y edición asistida. A continuación, un desglose por herramienta:

HERRAMIENTAS PARA CREAR VIDEOS

Synthesia: Plataforma que convierte guiones en videos con avatares realistas y voces en más de 140 idiomas. Ideal para crear cápsulas educativas, tutoriales o presentaciones institucionales.

synthesia.io

Pictory: Herramienta que transforma texto, artículos, imágenes o URLs en videos editables con narración automática. Muy útil para convertir lecturas académicas o blogs en cápsulas de aprendizaje.
pictory.ai

InVideo: Plataforma versátil para la creación de videos desde cero o mediante plantillas prediseñadas. Permite generar videos a partir de guiones, incorporar narraciones automáticas con IA y añadir elementos gráficos. Destaca por su facilidad de uso y gran biblioteca de recursos audiovisuales.
invideo.io

Juegos y Gamificación con IA

La gamificación y los juegos educativos potenciados por inteligencia artificial permiten a los docentes aumentar la motivación, el compromiso y la participación estudiantil. Mediante dinámicas de juego, retroalimentación inmediata y experiencias interactivas, los estudiantes aprenden de forma activa y significativa.

La IA aporta personalización, generación automática de contenido y análisis de desempeño en tiempo real, facilitando experiencias innovadoras en el aula universitaria.

Orientaciones para docentes

1. Define tu objetivo: motivar, evaluar, reforzar o explorar conceptos.
2. Selecciona la herramienta adecuada:

• Gemini: juegos rápidos y personalizados.
• Kahoot/Quizizz: repaso y evaluación formativa.
• Classcraft/Minecraft: experiencias colaborativas y narrativas.

1. Diseña un reto claro: vinculado con competencias del curso.
2. Monitorea y retroalimenta: usa la analítica de cada herramienta para dar seguimiento a logros y dificultades.

HERRAMIENTAS PARA CREAR JUEGOS E INTERACTIVOS

Gemini con HTML (Google AI Studio): Usando Gemini (Google AI), los docentes pueden generar prototipos de juegos o simulaciones simples en HTML, JavaScript o Python con prompts. Esto permite diseñar cuestionarios interactivos, juegos de memoria o simuladores adaptados al contenido de la asignatura.
Google AI Studio (Gemini)

Classcraft: Plataforma gamificada que convierte el curso en una aventura colaborativa. Los estudiantes asumen roles de personajes y ganan puntos por sus logros académicos y conductuales.
classcraft.com

Kahoot! + IA: Plataforma de cuestionarios interactivos, ahora con integración de IA para generar preguntas automáticas desde textos, PDFs o artículos.
kahoot.com

Quizizz con IA: Permite crear quizzes gamificados con integración de IA que genera automáticamente preguntas basadas en el contenido ingresado. Incluye reportes de aprendizaje.
quizizz.com

Minecraft Education + Code Builder (con IA): Versión educativa de Minecraft que permite a los estudiantes crear mundos, resolver retos y aprender programación con soporte de IA para guiar en la creación de escenarios.
education.minecraft.net

Generación de textos con IA

La IA generativa aplicada a la redacción se ha convertido en un aliado clave para la docencia universitaria. Estas herramientas no buscan reemplazar la producción académica, sino apoyar al profesorado en la creación de materiales educativos, retroalimentaciones, rúbricas, guías y ejemplos que ahorran tiempo y potencian la calidad pedagógica.

Además, permiten a los estudiantes practicar habilidades de escritura, recibir retroalimentación inmediata y aprender a mejorar sus producciones con apoyo digital, siempre dentro de un uso ético y crítico.

Orientaciones para docentes

1. Parte siempre del propósito pedagógico: define si necesitas crear material, retroalimentar o acompañar escritura estudiantil.
2. Complementa, no sustituyas: la IA debe apoyar, pero la voz crítica y académica debe ser del docente o estudiante.
3. Promueve el uso ético: fomenta citar correctamente, revisar las fuentes y evitar el plagio.
4. Integra como recurso de aprendizaje: pide a los estudiantes que comparen un texto generado por IA con uno propio, o que evalúen críticamente la calidad del material creado.

HERRAMIENTAS PARA GENERACIÓN DE TEXTO

ChatGPT (OpenAI): Herramienta de IA conversacional que permite generar textos académicos, planificar clases, diseñar rúbricas, guías de aprendizaje o retroalimentaciones personalizadas.
chat.openai.com

Perplexity AI: Motor de búsqueda con IA que combina generación de texto con referencias reales. Útil para redactar materiales basados en fuentes verificables.
perplexity.ai

Jasper AI: Plataforma de redacción asistida por IA, especializada en generar textos creativos y educativos. Ofrece plantillas para emails, guías o manuales.
jasper.ai

Scribbr AI Proofreader: Herramienta que revisa gramática, claridad y estilo en textos académicos, útil para estudiantes y docentes.
scribbr.com/ai-proofreader

Quillbot: Herramienta de paráfrasis y mejora de redacción. Permite reformular párrafos, resumir textos y generar citas automáticas.
quillbot.com

Audio y Voz con IA

El uso de IA en la generación de audio abre nuevas posibilidades para enriquecer la experiencia de aprendizaje universitario. Desde la síntesis de voz realista hasta la creación de podcasts educativos y narraciones interactivas, estas herramientas permiten diversificar los formatos de entrega de contenidos, mejorar la accesibilidad (por ejemplo, para estudiantes con dificultades visuales o de lectura), y crear recursos más atractivos y personalizados.

Incorporar audio generado por IA puede facilitar la explicación de conceptos complejos, la generación de cápsulas breves de estudio y la retroalimentación en formato sonoro, lo que aumenta la cercanía y el dinamismo en la docencia.

Orientaciones pedagógicas

1. Promueve accesibilidad: usa narraciones de IA para acompañar a estudiantes con distintas necesidades educativas.
2. Fomenta aprendizajes activos: invita a los estudiantes a crear sus propios podcasts o cápsulas sonoras.
3. Diversifica los formatos: alterna entre texto, audio y video para favorecer distintos estilos de aprendizaje.
4. Retroalimentación más cercana: genera mensajes de retroalimentación en formato de audio para aumentar la conexión con el estudiantado.
5. Difusión de resultados: usa el podcast como recurso para socializar proyectos de investigación o experiencias innovadoras.

HERRAMIENTAS PARA GENERACIÓN DE AUDIO Y VOZ

Murf AI: Plataforma de text-to-speech (TTS) que convierte texto en narraciones realistas con voces naturales en distintos idiomas.
murf.ai

ElevenLabs: Generador de voz avanzada que ofrece entonaciones naturales y la posibilidad de clonar voces. Muy utilizado en educación para crear narraciones personalizadas.

elevenlabs.io

Play.ht: Herramienta de conversión de texto a voz con opciones de exportación en formato mp3 y uso en páginas web o LMS.
play.ht

Speechelo: Conversor de texto a voz con enfoque en videos y presentaciones. Ofrece entonaciones expresivas que aumentan la atención de los estudiantes.
speechelo.com

Podcastle: Plataforma para crear podcasts educativos, con edición integrada y generación de voz IA.
podcastle.ai

Creación de Chatbots con IA

Los chatbots educativos potenciados por inteligencia artificial se han convertido en un recurso clave para acompañar a estudiantes fuera del horario de clase, resolver dudas frecuentes, guiar procesos de aprendizaje y ofrecer retroalimentación inmediata.

En el contexto universitario, permiten a los docentes automatizar tareas repetitivas (responder consultas sobre asignaturas, guías de aprendizaje o fechas importantes) y, al mismo tiempo, crear espacios interactivos de práctica y tutoría personalizada.

Orientaciones pedagógicas

1. Empieza en pequeño: diseña un chatbot para preguntas frecuentes del curso (fechas, evaluaciones, recursos).
2. Personaliza con contexto: entrena el bot con guías, syllabus o bibliografía específica.
3. Combina con tutoría humana: aclara que el bot es apoyo, no reemplazo del docente.
4. Evalúa su impacto: mide si disminuyen las consultas repetitivas y si los estudiantes lo utilizan para profundizar en los contenidos.
5. Cuida la ética y la transparencia: informa a los estudiantes sobre qué tipo de datos procesa el bot y sus límites.

HERRAMIENTAS PARA CREAR CHATBOT

ChatGPT (Custom GPTs / GPTs en OpenAI): Permite crear chatbots personalizados entrenados con información específica (programas de curso, guías, bibliografía). Se pueden compartir con estudiantes a través de un enlace.
chat.openai.com → pestaña Explore GPTs

Dialogflow (Google Cloud): Plataforma de Google para crear chatbots conversacionales avanzados, integrables en sitios web, apps y plataformas LMS.
cloud.google.com/dialogflow

Botpress: Plataforma de código abierto para construir chatbots con IA integrados en múltiples canales (web, WhatsApp, LMS). Destaca por su flexibilidad y control.
botpress.com

Tidio: Herramienta sencilla para crear chatbots con IA integrados en sitios web o páginas de curso. Especialmente útil para responder preguntas frecuentes.
tidio.com

CINAPBots (ejemplo UCT): Chatbots desarrollados en el contexto de la Universidad Católica de Temuco por CINAP para apoyar la docencia: Potencia tu guía con IA, ABPBot, Docencia UCT, Evalúa+IA.

CinapBOT

Presentaciones interactivas con IA

Las presentaciones son un recurso tradicional en la educación universitaria, pero con la incorporación de inteligencia artificial se han convertido en espacios más dinámicos, visuales e interactivos. Estas herramientas permiten generar diapositivas a partir de texto, integrar animaciones automáticas, diseñar recursos visuales atractivos y facilitar la colaboración en tiempo real.

El uso de IA en presentaciones no solo ahorra tiempo, sino que además mejora la narrativa pedagógica, adaptándola a los objetivos del curso y favoreciendo la participación activa del estudiantado.

Orientaciones pedagógicas

1. Elige la herramienta según tu objetivo:

• Para clases magistrales → Beautiful.ai o Canva.
• Para talleres y proyectos → Tome AI o Gamma.
• Para clases participativas en vivo → Mentimeter.

1. No sobrecargues la presentación: prioriza lo esencial y aprovecha lo visual para apoyar la explicación.
2. Incorpora interactividad: combina diapositivas con encuestas, nubes de palabras o debates.
3. Promueve autonomía estudiantil: pide a los estudiantes que diseñen sus propias presentaciones de investigación usando estas herramientas.

4. Cuida la accesibilidad: añade subtítulos, transcripciones y colores contrastantes para favorecer la inclusión.

HERRAMIENTAS PARA CREAR PRESENTACIONES INTERACTIVAS

Beautiful.ai: Plataforma que genera presentaciones automáticas a partir de ideas o esquemas, con plantillas dinámicas y diseño profesional.
beautiful.ai

Tome AI: Herramienta de IA que transforma texto en presentaciones completas con imágenes, esquemas y narrativas visuales. Integra generación de contenidos con GPT e imágenes con IA.
tome.app

Canva + IA (Magic Presentation): Canva integra funciones de IA (Magic Presentation) que permiten generar diapositivas automáticas a partir de un prompt o texto.
canva.com

Gamma App: Plataforma de IA que crea presentaciones a partir de descripciones en texto, con diseño limpio, botones interactivos y exportación a distintos formatos.
gamma.app

Mentimeter + IA: Aunque no crea presentaciones completas, incorpora interactividad en tiempo real (encuestas, nubes de palabras, preguntas) que pueden enriquecerse con preguntas generadas por IA.
mentimeter.com

Páginas web y portafolios digitales con IA

La creación de páginas web y portafolios digitales se ha convertido en una estrategia clave en la docencia universitaria para difundir proyectos, sistematizar aprendizajes, mostrar evidencias de innovación e integrar experiencias en entornos abiertos.

Las herramientas basadas en inteligencia artificial simplifican este proceso: permiten generar sitios completos a partir de un prompt o una breve descripción, personalizar contenidos sin necesidad de conocimientos de programación, y facilitar que estudiantes y docentes creen espacios digitales propios para documentar su trayectoria académica y profesional.

Orientaciones pedagógicas

• Define el propósito del sitio: portafolio de estudiantes, repositorio de asignatura, difusión de proyectos o vitrina institucional.
• Elige la herramienta adecuada: Durable para rapidez, Notion para portafolios, Wix/WordPress para proyectos completos, Sites para sencillez.
• Fomenta la autoría estudiantil: invita a los estudiantes a construir su propio portafolio digital con reflexiones y evidencias de aprendizaje.
• Integra con otras categorías: enlaza presentaciones, videos y podcasts creados con IA en el portafolio o página web.
• Promueve la difusión y colaboración: comparte los portafolios en comunidades académicas, ferias virtuales o jornadas de docencia.

HERRAMIENTAS PARA CREAR PÁGINAS WEB Y PORTAFOLIOS DIGITALES

Durable AI: Creador de sitios web impulsado por IA que genera una página completa en segundos a partir de una breve descripción del propósito. Incluye imágenes, textos y secciones editables.
durable.co

Notion + IA: Plataforma de organización y creación de contenido que, con IA, permite generar páginas, bases de datos y portafolios digitales. Fácil de compartir y colaborar en tiempo real.
notion.so

Wix ADI (Artificial Design Intelligence): Constructor de páginas web que utiliza IA para crear sitios personalizados a partir de respuestas a preguntas iniciales. Incluye plantillas y soporte multimedia.
wix.com

WordPress + IA (plugins): Con plugins de IA como AI Engine o Bertha AI, WordPress permite generar textos, estructurar páginas y optimizar contenidos automáticamente.
wordpress.org

Google Sites + Gemini (IA de Google):  Aunque Google Sites es tradicionalmente sencillo, combinado con Gemini (Google AI) permite crear contenidos y estructuras más rápidas para páginas educativas.

Crea el código html de la página web en Gemini, luego copia el código en google sites (en un sitio en blanco) y listo, tendrás tu página web con enlace para compartir y seguir editando.
sites.google.com

Esta guía, desarrollada por la Universidad Tecnológica Centroamericana (UNITEC), ofrece una colección de prompts diseñados específicamente para docentes universitarios, con el objetivo de facilitar la integración ética y pedagógica de la inteligencia artificial (IA) en la enseñanza. Incluye ejemplos prácticos para planificar clases, generar recursos, diseñar evaluaciones y fomentar la participación estudiantil mediante el uso efectivo de herramientas de IA generativa.

Además, aborda principios clave como la equidad, la transparencia y la protección de datos, promoviendo un uso responsable de la IA en la educación superior. Una herramienta útil para innovar, ahorrar tiempo y mejorar la experiencia de aprendizaje.

Este documento, elaborado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación de Chile junto a un comité interministerial y un grupo de expertos, constituye la primera Política Nacional de Inteligencia Artificial (IA) del país. Publicada tras un amplio proceso participativo y de consulta pública, plantea una estrategia para posicionar a Chile en la vanguardia regional hacia el 2031. La política se organiza en tres ejes principales: Factores habilitantes; Desarrollo y adopción;  Ética, aspectos legales y regulatorios, e impactos socioeconómicos.

Sus principios transversales se centran en: IA para el bienestar humano y los derechos, IA para el desarrollo sostenible, IA inclusiva y IA globalizada y en evolución.

El documento resulta clave como marco de referencia para comprender las oportunidades y desafíos del uso de la IA en educación, investigación y desarrollo social, aportando lineamientos para su aplicación responsable y sostenible en el país.

Este documento presenta el primer marco global de competencias en inteligencia artificial dirigido a estudiantes. Busca orientar a los sistemas educativos en la integración de la IA en los currículos, con el fin de formar ciudadanos responsables, críticos y creativos en la era digital.

El marco se organiza en 12 competencias agrupadas en cuatro ámbitos clave: Pensamiento centrado en el ser humano (valores, ciudadanía y responsabilidad); Ética de la IA (uso responsable, justicia social y sostenibilidad); Técnicas y aplicaciones de la IA (conocimientos conceptuales y habilidades prácticas); Diseño de sistemas de IA (desde la delimitación de problemas hasta la creación de prototipos).

Estas competencias se desarrollan en tres niveles progresivos: comprender, aplicar y crear, facilitando la alfabetización digital, la aplicación práctica y la cocreación de soluciones innovadoras con IA.

El documento subraya principios esenciales como la inclusividad, la sostenibilidad ambiental, la protección de la capacidad de acción humana y la transparencia. Además, ofrece lineamientos pedagógicos, ejemplos de implementación curricular y recomendaciones para gobiernos, docentes y escuelas.

Este documento, elaborado por la UNESCO, establece un marco de referencia global para orientar la formación y el desarrollo profesional de docentes frente a los desafíos y oportunidades que plantea la inteligencia artificial en educación. Propone 15 competencias organizadas en cinco ámbitos clave: pensamiento centrado en el ser humano, ética de la IA, fundamentos y aplicaciones, pedagogía, y desarrollo profesional. Cada ámbito se desarrolla en tres niveles de progresión (adquirir, profundizar y crear), lo que facilita su aplicación en distintos contextos educativos.

El marco busca empoderar a los docentes para integrar la IA de manera ética, inclusiva y sostenible, fortaleciendo su rol como mediadores en la relación estudiante-IA-docente. Además, ofrece lineamientos para el diseño de programas nacionales de formación, estrategias de implementación y herramientas de evaluación, consolidándose como una referencia esencial para avanzar hacia futuros digitales inclusivos en la educación

Este documento de la UNESCO ofrece una orientación global para el uso responsable y ético de la inteligencia artificial generativa (IAGen) en la educación y la investigación. Aborda tanto su potencial transformador en la creación de contenidos, enseñanza y aprendizaje, como los riesgos asociados en términos de privacidad, equidad, derechos de autor y fiabilidad de la información.

La guía propone marcos normativos y políticas centradas en el ser humano, promueve la inclusión y la diversidad cultural y lingüística, y plantea estrategias para capacitar a docentes, estudiantes e investigadores en el uso crítico y creativo de estas tecnologías. Asimismo, llama a reflexionar sobre las implicancias a largo plazo de la IAGen en los sistemas educativos y en la producción de conocimiento.

Este documento recopila de manera práctica y accesible más de 200 herramientas de inteligencia artificial, organizadas por categorías como chat conversacionales, generación de imágenes, creación de videos, audio, presentaciones y desarrollo de código. Incluye enlaces a cada recurso, ejemplos de uso y referencias a publicaciones y guías relacionadas con la IA en educación y formación.

Además, ofrece una selección de documentos de interés sobre ética, alfabetización digital y aplicaciones de ChatGPT en educación superior, junto con un glosario actualizado de términos clave en IA, lo que lo convierte en una referencia integral tanto para iniciarse en el uso de estas tecnologías como para profundizar en sus aplicaciones pedagógicas y profesionales.

Este libro, elaborado por la Organización de Estados Iberoamericanos (OEI) y escrito por Mariana Ferrarelli, ofrece un análisis integral sobre la inteligencia artificial (IA) y la inteligencia artificial generativa (IAG) en el contexto educativo iberoamericano.

El texto recorre la historia y evolución de la IA, sus dilemas éticos, ambientales, laborales y pedagógicos, así como los principales malentendidos que circulan sobre estas tecnologías. Además, presenta un panorama regional con iniciativas como la Declaración de Montevideo, Santiago y Cartagena, el Índice Latinoamericano de IA y experiencias de países como Uruguay, Argentina, Portugal y España.

En el ámbito educativo, el documento explora los aportes de la IAG en distintos niveles de enseñanza, desde educación inicial hasta educación superior, abordando también la evaluación y la personalización del aprendizaje. Finalmente, ofrece recomendaciones prácticas para docentes, instituciones y responsables de políticas públicas, centradas en un enfoque de uso responsable, transparente y documentado (RTD).

El material se complementa con un glosario de términos clave y recursos adicionales, constituyéndose en un insumo estratégico para comprender y orientar la incorporación ética, inclusiva y crítica de la IA en la educación iberoamericana.

Este informe de la UNESCO (2021) ofrece una guía dirigida a responsables de políticas sobre cómo aprovechar la inteligencia artificial en la educación para alcanzar el ODS 4: garantizar una educación inclusiva, equitativa y de calidad.

El texto analiza las oportunidades y riesgos asociados a la IA, explorando sus implicancias en la enseñanza, el aprendizaje, la gestión educativa y la equidad. Presenta orientaciones sobre el uso ético e inclusivo de la IA, la preparación de estudiantes y docentes para convivir y trabajar con estas tecnologías, y las recomendaciones de política derivadas del Consenso de Beijing.

Asimismo, examina tendencias globales, desafíos emergentes como la ética de datos y los sesgos algorítmicos, y destaca experiencias y políticas nacionales para orientar el diseño de estrategias locales