La IA generativa en centros educativos: preparación institucional y competencias digitales
Los alumnos de entornos favorecidos estudian en centros educativos con mayor preparación institucional hacia la IA, mientras que los más vulnerables suelen estar en centros con menos recursos normativos y menos cultura digital crítica
El número 184 de Papeles de Economía Española (junio de 2025), dedicado a La inteligencia artificial en el sistema educativo, aparece en un momento muy relevante. Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la educación se enfrenta a un nuevo escenario en el que las prácticas tradicionales conviven, no sin tensiones, con las posibilidades disruptivas de la inteligencia artificial generativa (IAGen). La desigualdad social depende en gran medida de la capacidad de la educación para acompañar el avance tecnológico. Cuando la formación consigue seguir el ritmo, los beneficios de la innovación se distribuyen ampliamente; cuando no lo hace, las brechas se amplían.
En este contexto, Christopher Neilson (Yale University) e Ignacio Lepe (ConsiliumBots y Universidad de Chile) publican el artículo La inteligencia artificial generativa en centros educativos: preparación institucional y competencias digitales en ICILS 2023. Su trabajo constituye una de las primeras investigaciones internacionales que miden cómo los centros escolares se están preparando para integrar la IAGen en su día a día, utilizando para ello datos de la edición 2023 del Estudio Internacional sobre Alfabetización en Computación y Tecnologías de la Información (ICILS).
Datos y metodología
ICILS 2023 es la primera evaluación internacional que incluyó un módulo específico sobre inteligencia artificial generativa. Más de 20.000 directores de secundaria de quince países respondieron a cuestionarios apenas meses después de la popularización de ChatGPT, y la muestra consolidada de Neilson y Lepe alcanzó los 37.843 estudiantes de 20.956 centros educativos. Las pruebas midieron dos competencias: alfabetización digital (CIL) y pensamiento computacional (CT).
El análisis estadístico aplicado –un análisis de componentes principales (ACP)– identificó tres dimensiones de la preparación institucional: expectativas positivas, percepción de riesgos e institucionalización formal. Juntas, explican el 79,2 % de la varianza de las respuestas, lo que otorga solidez al marco propuesto.
Resultados internacionales y desigualdades
Los resultados muestran un mosaico heterogéneo. Países como Chipre y Grecia registran valores altos en expectativas positivas, mientras que Eslovenia y Dinamarca destacan por un mayor escepticismo. En el norte de Europa, como en Noruega y Suecia, los niveles más altos se concentran en la percepción de riesgos, lo que refleja una aproximación crítica hacia los posibles efectos de estas tecnologías. En institucionalización, Uruguay y Rumanía aparecen entre los más avanzados.
La desigualdad socioeconómica se manifiesta de manera consistente. El análisis de brechas entre los estudiantes del decil más alto y el 40 % más bajo muestra diferencias de hasta 0,7 desviaciones estándar en percepciones positivas y de 0,6 en institucionalización, en países como Rumanía o Noruega. En otras palabras, los alumnos de entornos favorecidos estudian en centros educativos con mayor preparación institucional hacia la IA, mientras que los más vulnerables suelen estar en centros con menos recursos normativos y menos cultura digital crítica.
Impactos en competencias digitales
La asociación entre la preparación institucional y las competencias de los estudiantes es matizada. En el caso del pensamiento computacional, un aumento de una desviación estándar en expectativas positivas se asocia con una mejora de 0,028 desviaciones estándar en los resultados de pensamiento computacional (CT). En alfabetización digital, la percepción de riesgos se vincula de manera más fuerte: un incremento de una desviación estándar en esta dimensión se traduce en 0,101 desviaciones estándar adicionales en alfabetización digital (CIL), con una significancia estadística robusta.
Los modelos no lineales revelan que los extremos son contraproducentes. En alfabetización digital (CIL), el coeficiente cuadrático de expectativas positivas es negativo (–0,048; p<0,05), lo que sugiere que un entusiasmo excesivo puede ser incluso perjudicial, mientras que los mejores resultados se observan en contextos intermedios de entusiasmo y cautela.
Además de la preparación institucional, otros factores estructurales resultan determinantes. Los estudiantes con más de siete años de experiencia en el uso de ordenadores obtienen mejoras de 0,208 desviaciones estándar en pensamiento computacional (CT) y 0,424 en alfabetización digital (CIL) respecto a los que tienen menos de tres años. La presencia de más de 200 libros en el hogar añade entre 0,193 y 0,384 desviaciones estándar en competencias digitales. En cambio, pertenecer a una familia inmigrante implica desventajas de hasta –0,202 en pensamiento computacional (CT) y –0,172 en alfabetización digital (CIL), incluso controlando por educación parental.
Relevancia para España
España no participó en ICILS 2023, pero los resultados son de enorme relevancia para orientar nuestras políticas educativas. El sistema escolar español se enfrenta a retos muy similares a los identificados en el estudio: diferencias socioeconómicas en el acceso a competencias digitales, brechas de género en alfabetización digital y desigualdades vinculadas al origen migrante.
Por ejemplo, el informe señala que las chicas tienden a obtener peores resultados en ALFABETIZACIÓN DIGITAL (CIL) (coeficiente –0,162, p<0,001), una tendencia que estudios nacionales ya habían detectado en el contexto español, donde las brechas digitales de género son visibles en el uso crítico y seguro de internet. Asimismo, la fuerte relación entre capital cultural y competencias digitales debería alertar en España sobre la necesidad de reforzar el acceso a bibliotecas escolares, programas de fomento a la lectura y entornos de aprendizaje digital para familias con menos recursos.
Además, el resultado de que los centros con más del 50 % de alumnado vulnerable registran caídas de hasta –0,299 desviaciones estándar en alfabetización digital es especialmente importante para España. Si no se actúa con políticas de equidad digital, la integración de la IA en las aulas corre el riesgo de profundizar esas brechas.
Implicaciones de política educativa
Las conclusiones del estudio apuntan a tres grandes lecciones que España debería considerar. En primer lugar, la necesidad de diagnósticos institucionales periódicos: un índice como el propuesto por Neilson y Lepe permitiría evaluar cómo evolucionan las actitudes y políticas escolares hacia la IA en nuestro país. En segundo lugar, la importancia de un enfoque equilibrado: ni el entusiasmo acrítico ni la sobrerregulación garantizan resultados; lo que importa es una integración pedagógica gradual, crítica y guiada. En tercer lugar, la urgencia de situar la equidad digital en el centro de la agenda. España debe asegurarse de que los centros más vulnerables cuenten con recursos, formación docente y liderazgo escolar suficientes para no quedar rezagados en la adopción de la inteligencia artificial generativa.
Conclusión
El estudio de Neilson y Lepe aporta una primera medición internacional de la preparación institucional frente a la inteligencia artificial generativa y constituye una advertencia clara para España. No basta con introducir normativas o proporcionar acceso a tecnologías: lo decisivo es cómo se implementan en el aula y cómo se acompaña a los docentes y directivos en su integración crítica y reflexiva. La verdadera promesa de la IA en la educación no reside en sustituir al profesorado, sino en reforzar su capacidad de guiar, personalizar y enriquecer el aprendizaje, siempre desde un marco de equidad e innovación responsable.
El artículo completo puede consultarse en la web de Funcas (Papeles de Economía Española, N.º 184).
Ismael Sanz, URJC, FUNCAS y London School of Economics
