1
Doctor en Educación, Centro Universitario Mar Cortés, México. Mentor Referente de Territorio, Plan Ceiba,
Uruguay.
2
Magister en Tecnologías aplicadas a la educación, UAB, España. Coordinadora de Posgrados Educación,
Pontificia Universidad Católica Argentina.
IA en la formación docente
universitaria: experiencia y resultados
de una diplomatura semipresencial
AI in University Teacher Training:
Experience and Results of a Blended
Learning Diploma
Domingo Walter Borba Franco
1
Plan Ceibal, Uruguay
Correo: domingo.borba@docente.ceibal.edu.uy,
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2576-2848
Paola Andrea Dellepiane
2
Pontificia Universidad Católica Argentina
Correo: paola_dellepiane@uca.edu.ar,
ORCID: https://orcid.org/0009-0000-9574-8510
https://doi.org/10.61604/dl.v18i33.527
https://hdl.handle.net/11715/2919
ISSN: 1996-1642
e-ISSN: 2958-9754
ISNI: 0000-0000-8755-6191
Revista de Educación
Universidad Don Bosco - El Salvador
Recibido: 9 de enero del 2026
Aceptado: 25 de mayo del 2026
Para citar este artículo: Borba, D., y Dellepiane, P. (2026). IA en la formación docente universitaria:
experiencia y resultados de una diplomatura semipresencial, Diá-logos, (33), 45-56. https://doi.
org/10.61604/dl.v18i33.527
Año 18, N° 33, julio - diciembre 2026 pp. 45-56
Artículo 3
Nuestra revista publica bajo la Licencia
Creative Commons: Atribución-No
Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
45
Resumen
En este artículo se presenta la experiencia
de implementación de una diplomatura
semipresencial en Inteligencia Artificial (IA)
aplicada a la educación universitaria, desarrollada
en 2025, y se evalúan sus resultados. Participaron
47 docentes e investigadores de nivel superior,
quienes completaron exitosamente el programa
y elaboraron proyectos finales integradores.
Se describe la estructura de la diplomatura
(120 horas distribuidas en cuatro módulos
temáticos y un módulo final de proyecto)
orientada a fortalecer competencias en docencia,
investigación y extensión mediadas por IA.
Para evaluar la experiencia, se recopilaron
datos de retroalimentación de los participantes
mediante “tickets de salida” (reflexiones finales
al cierre de sesiones presenciales) y se analizaron
cualitativamente. Los resultados indican un alto
grado de satisfacción y aprendizaje, evidenciado
en el descubrimiento de nuevas herramientas de
IA, el reconocimiento de sus potencialidades y
desafíos éticos, y una motivación generalizada
por continuar la formación en este campo. En
la discusión se contrastan estos hallazgos con
estudios previos, destacando las implicaciones
de capacitar al profesorado en IA y las
contribuciones de esta experiencia para diseñar
futuros programas formativos en el ámbito de la
educación superior.
Palabras clave
Inteligencia artificial, formación docente,
educación superior, ética en IA, innovación
educativa
Abstract
is article presents the implementation
experience and outcomes of a blended learning
course diploma on Artificial Intelligence (AI)
applied to higher education, conducted in
2025, and evaluates its outcomes. A cohort of 47
university faculties and researchers participated
in the program, all of whom successfully
completed the course and developed capstone
projects. e structure of the diploma (120
hours across four thematic modules and a
final project module) is described, aimed at
strengthening teaching, research, and outreach
competencies through the critical use of AI. To
evaluate the experience, participant feedback
was collected via “exit tickets” (end-of-session
reflections) and analyzed qualitatively. e
findings show a high level of satisfaction and
learning, evidenced by the discovery of new AI
tools, recognition of AI’s potential and ethical
challenges, and a widespread motivation to
continue learning in this area. In the discussion,
these results are compared with prior studies,
highlighting the implications of training faculty
in AI and the contributions of this experience
to inform future professional development
initiatives in higher education.
Keywords
Artificial intelligence, teacher training, higher
education, AI ethics, educational innovation
Introducción
La Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) está revolucionando los sectores
creativos y productivos. Según Webb (2024), la Inteligencia Artificial (IA) forma
parte de un “superciclo tecnológico” donde se combinan sensores avanzados en
robótica y avances en biotecnología que dan lugar a una convergencia tecnológica
exponencial. Estas transformaciones tecnológicas requieren que las instituciones
educativas adopten un enfoque proactivo, anticipándose a las demandas del mercado
laboral y promoviendo una cultura de aprendizaje continuo.
El uso intensivo de las tecnologías se ha consolidado como una competencia
transversal indispensable para el futuro docente en todas las disciplinas. La inclusión
estratégica de tecnologías, pensando tanto en la presencialidad como en la virtualidad,
habilita nuevos diseños de propuestas que facilitan el desarrollo de aprendizajes
diversos y complejos.
Ante este panorama de disrupción, las instituciones de educación superior tienen
un rol crucial que desempeñar para preparar a sus egresados, necesitan desplegar
estrategias innovadoras tanto en sus planes de estudio como en sus prácticas de
enseñanza. En este sentido, las instituciones deberán liderar el diálogo, fomentando
colaboraciones que impulsen la innovación y reduzcan las brechas de habilidades
vinculadas a la alfabetización de datos y creación de contenidos digitales requeridas.
Necesitarán adaptarse para garantizar que los estudiantes estén preparados para los
desafíos del futuro. El rol de la formación docente se potencia como facilitadora de
la formación integral, técnica, ética y socioemocional, reorientando las estrategias
curriculares para garantizar la pertinencia de los futuros docentes en una cultura en
constante evolución.
Varios autores, en Ayuso-del Puerto y Gutiérrez-Esteban (2022) anticipan la
necesidad de rediseñar los procesos formativos de los estudiantes, orientándose
al desarrollo continuo de la alfabetización digital a lo largo de todo el grado. El
propósito de este rediseño es asegurar que los estudiantes adquieran las habilidades,
conocimientos y actitudes esenciales para el uso efectivo e inclusivo de la IA.
En el contexto actual, la IA se convierte en un recurso central para el desarrollo
de un aprendizaje más autónomo. Las instituciones de nivel superior, en su rol
de facilitadoras de la formación integral están llamadas a revisar y actualizar
permanentemente sus planes de estudio para incorporar contenidos de IA y
competencias digitales en todas las carreras. Esto implica desde ofrecer asignaturas de
ciencia de datos, automatización o ética de la tecnología en programas tradicionales
hasta pensar en el diseño de nuevas carreras o especializaciones de formación
enfocadas en IA.
Las Universidades han comenzado a integrar herramientas de IA y de IAGen como
apoyo didáctico y objeto de estudio, preparando a los estudiantes para trabajar junto
a la IA. Investigaciones recientes destacan la importancia de que las instituciones
adopten políticas y directrices formales sobre el uso de IA; por ejemplo, regulando el
uso de ChatGPT en tareas académicas, formando a sus docentes en estas tecnologías
y capacitando en el uso ético y el pensamiento crítico (García Peñalvo et al., 2024).
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Frente a estos desafíos, las habilidades denominadas “blandas” emergen como
un elemento central para complementar las competencias técnicas. Como señala
Kai-Fu Lee (2024), el futuro del empleo dependerá menos de la mera adopción de
tecnologías avanzadas y más del fortalecimiento de las capacidades humanas. En un
mundo donde las máquinas asumen tareas cognitivas cada vez más frecuentes, serán
esenciales las actividades que fomenten competencias como la empatía, el liderazgo,
la creatividad y el pensamiento crítico, consolidándose como las habilidades
fundamentales para la relevancia profesional.
Por último, un desafío tecnológico constante será la necesidad de actualización
permanente: los conocimientos adquiridos pueden volverse obsoletos en poco tiempo
ante nuevas versiones de herramientas de IA, de modo que aprender a aprender
durante toda la vida será necesario desarrollar.
Marco referencial
La irrupción de la IA, y de la IAGen en particular, está redefiniendo los perfiles
profesionales, planteando desafíos y oportunidades que ninguna institución de
educación superior puede ignorar.
¿Cómo se logra integrar un enfoque multidisciplinario en donde los educadores
sean parte de los desarrollos de IA? El diseño en conjunto de estos sistemas con
docentes y perfiles especializados puede ser una vía para avanzar en esta línea de
trabajo. Por tal motivo, en la Diplomatura en IA en educación superior, proponemos
tres dimensiones que consideramos necesarias fortalecer para atender esta integración:
la formación docente para poder hacer frente a la complejidad que representa la
inclusión de la IA en la educación, el diseño y desarrollo de innovaciones basadas en
IA para potenciar las propuestas educativas, la articulación de redes de conocimiento
y la investigación en temáticas vinculadas con la incorporación de la IA en la
enseñanza y el aprendizaje.
Charles Fadel (2015), introduce cuatro dimensiones para abordar la educación
para el siglo XXI: el conocimiento, las habilidades y el carácter son las tres primeras
dimensiones, que tienen que ser conocidas y reconocidas por el individuo para
comprender sus propios procesos de aprendizaje en circunstancias cambiantes.
Complementariamente, la reflexión, la retroalimentación, la planificación y el
establecimiento de objetivos son estrategias que ayudan a aprender. Así se completa
la cuarta dimensión que abarca las tres anteriores, y la denomina metaaprendizaje.
Resulta necesario relacionar las habilidades con el conocimiento para integrarlo
al currículo en estrategias que incluyan un enfoque holístico en la educación,
poniendo en acto a partir de los siguientes factores: creatividad, pensamiento crítico,
comunicación y colaboración.
En este contexto, la Diplomatura en Inteligencia Artificial aplicada a la Educación
Universitaria fue una propuesta formativa orientada a fortalecer las competencias del
profesorado, investigadores y personal de extensión en el uso crítico y situado de
la Inteligencia Artificial en el ámbito académico. Se estructuró en cuatro módulos
temáticos y un módulo final integrador, con una carga total de 120 horas bajo
Domingo Walter Borba Franco, Paola Andrea Dellepiane
IA en la formación docente universitaria: experiencia y resultados de una
diplomatura semipresencial
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modalidad semipresencial, combinando instancias virtuales sincrónicas, actividades
asincrónicas y encuentros presenciales. La formación abordó los fundamentos
conceptuales y éticos de la IA, su aplicación en la docencia universitaria, la
investigación académica y la gestión institucional, promoviendo una comprensión
integral de sus posibilidades y desafíos en la educación superior.
Esta diplomatura se desarrolló con el propósito de capacitar a profesionales
universitarios para incorporar herramientas y estrategias basadas en IA en sus
prácticas, desde una perspectiva reflexiva y contextualizada. Buscó generar un
espacio de aprendizaje colaborativo donde los participantes pudieran experimentar
con tecnologías emergentes, discutir sus implicaciones pedagógicas y éticas, y diseñar
proyectos aplicados que respondan a problemáticas reales de sus instituciones. A su
vez, promovió la articulación entre teoría y práctica, incentivando el intercambio
interdisciplinario y la producción académica como medios para potenciar la
innovación educativa.
En su conjunto, la propuesta representó una iniciativa institucional comprometida
con la actualización docente y la innovación pedagógica en tiempos de transformación
tecnológica acelerada. Su implementación permitió explorar nuevas formas de
integrar la IA en los procesos universitarios de enseñanza, investigación y extensión,
reafirmando el rol de la universidad como espacio de construcción crítica de
conocimiento y de formación para una ciudadanía digital responsable.
Por su parte, Hugo Pardo (2023) propone conformar en las universidades un
grupo de investigación multidisciplinario para abordar los desafíos que implica la
IA, tanto en la toma de decisiones como en la creación de laboratorios de ideación y
prototipado de soluciones de IA.
Metodología
Se llevó a cabo un estudio descriptivo de enfoque mixto, centrado en la evaluación
de la experiencia de una diplomatura universitaria. Participaron en el programa
47 profesionales de educación superior (docentes universitarios, investigadores y
personal de extensión), provenientes de diversas disciplinas. La diplomatura tuvo
una duración total de 120 horas a lo largo de seis meses, bajo una modalidad
semipresencial. La estructura académica comprendió cuatro módulos temáticos:
Fundamentos de IA en educación; IA en la investigación académica; IA en la docencia
universitaria; IA en la gestión y extensión; y un módulo final integrador dedicado
al desarrollo de un proyecto aplicado. Las actividades incluyeron clases sincrónicas
(presenciales y virtuales, trabajo autónomo en un aula virtual, y la presentación de
un proyecto final. Todos los participantes completaron los requisitos de asistencia,
aprobaron las evaluaciones de cada módulo y defendieron satisfactoriamente un
proyecto integrador, obteniendo el diploma universitario al concluir el programa.
Como parte de la evaluación del programa, se empleó un ticket de salida al final
de las sesiones presenciales, una técnica de retroalimentación inmediata en la que
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los cursantes respondieron a preguntas abiertas sobre su aprendizaje y percepciones
del encuentro. Específicamente, se les solicitó enumerar “3 cosas aprendidas” en
la sesión, “2 cuestiones que les dejaron pensando” y “1 aspecto que les asombró
o interesó particularmente”, además de cualquier comentario adicional. Este
instrumento permitió recopilar evidencias cualitativas de aprendizaje y reacción de
los participantes de manera instantánea. En este trabajo se analizan los resultados de
aplicar el instrumento el ticket de salida cuyos resultados se analizan en este artículo.
Las respuestas de los 47 participantes se volcaron en una planilla de cálculo para
su análisis. Se realizó una analítica de contenido cualitativa, identificando temas
recurrentes en las respuestas. Adicionalmente, se llevó un registro cuantitativo de
frecuencia de menciones de ciertos tópicos para complementar la interpretación. Los
hallazgos se apoyan en citas textuales ilustrativas de los participantes (manteniendo
su anonimato) y en visualizaciones de las relaciones entre temas emergentes.
Resultados
La implementación de la diplomatura resultó exitosa en términos de participación
y logro de aprendizajes. De los 47 inscriptos iniciales, es decir, el 100% de los inscriptos
completó el programa y cumplió con los criterios de aprobación establecidos: trabajos
prácticos por módulo y proyecto final integrador. Este alto nivel de retención y
aprobación sugiere un elevado compromiso e interés de los cursantes con la temática
de IA y su implementación en el aula.
Los proyectos finales desarrollados abarcaron aplicaciones de IA en contextos
educativos reales, por ejemplo: diseños de herramientas de tutoría inteligente para
asignaturas específicas, propuestas de uso de algoritmos de aprendizaje automático
para analizar datos de investigación institucional, y planes de implementación de
sistemas de retroalimentación automatizada en cursos universitarios. La presentación
y defensa de estos proyectos evidenció la apropiación de conceptos y habilidades por
parte de los participantes, quienes demostraron la adquisición de las competencias
para aplicar IA en sus roles profesionales.
El análisis cualitativo de las respuestas en los tickets de salida permitió identificar
los principales aprendizajes y percepciones que los participantes obtuvieron tras el
último encuentro presencial. En la siguiente Tabla 1 se resumen las seis categorías
temáticas emergentes más recurrentes en la retroalimentación de los cursantes, junto
con su descripción y ejemplos representativos.
Tabla 1
Principales temas emergentes de la retroalimentación de los participantes (ticket de salida, n=47).
Domingo Walter Borba Franco, Paola Andrea Dellepiane
IA en la formación docente universitaria: experiencia y resultados de una
diplomatura semipresencial
Tema emergente Descripción y ejemplos de respuestas
Descubrimiento de nuevas
herramientas de IA
Todos o casi todos los participantes, en un 95%, destacaron haber aprendido
a usar herramientas de IA novedosas más allá de ChatGPT. Mencionaron, por
ejemplo, generadores de contenido de audio y plataformas para crear historias
interactivas con IA (ej., “Aprendí a crear un Storybook”). Este descubrimiento de
nuevas aplicaciones expandió la visión de los cursantes sobre las posibilidades de la
IA en educación.
50
Red semántica y retroalimentación
A partir de la retroalimentación de los participantes obtenida en el cuestionario,
se presenta la siguiente red semántica de temas clave emergentes. Los nodos más
centrales -por ejemplo, “herramientas” y “nuevas”- indican conceptos muy asociados
en las respuestas, reflejando el descubrimiento de nuevas herramientas como el tema
más destacado. Asimismo, la conexión entre “autor” y “derecho” alude a las discusiones
sobre derechos de autor, y el vínculo “herramientas-trabajo- experiencias” sugiere
la aplicación de lo aprendido a las experiencias de trabajo de los docentes. La red
ilustra también la relación entre “seguir-aprendiendo”, corroborando la motivación
de aprendizaje continuo, y agrupa términos como “actividades-dinámica-cierre”,
asociados a la valoración positiva de las dinámicas de clase en el cierre del curso.
Año 18, N° 33,semestral: julio-diciembre 2026, pp 45-56
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ISSN: 1996-1642 e-ISSN: 2958-9754
ISNI: 0000 0000 8755 6191
Consideraciones éticas y legales
Un grupo importante cercano al 20% del total de respuestas, reflexionó sobre las
implicaciones éticas del uso de IA. Varias respuestas mencionaron explícitamente
la cuestión de los derechos de autor y la necesidad de marcos de regulación que
equilibren el uso de la IA en educación. Por ejemplo, un participante indicó
que le hizo pensar en “el tipo de reglamentación que equilibre el uso de la IA”.
Estas inquietudes evidencian la conciencia sobre la responsabilidad y ética en la
adopción de nuevas tecnologías.
Rol del humano en la era de IA
Cerca del 10% de los participantes expresaron preocupación por mantener el
vínculo humano en los procesos educativos pese a la creciente presencia de la
IA. Un comentario ilustrativo fue “la presencialidad nunca perderá su magia”,
resaltando la convicción de que la interacción personal sigue siendo insustituible.
Otra respuesta cuestionó hasta dónde delegar en la IA sin “perder el sentido
humano”. Esto refleja la necesidad percibida de buscar un equilibrio entre la
automatización y la conexión humana en la enseñanza.
Motivación y aprendizaje continuo
El 15% de los cursantes señaló que la experiencia les resultó motivadora
para seguir profundizando en el tema. Indicaron sentirse inspirados a “seguir
aprendiendo” e incorporando la IA en su práctica docente más allá del curso. Una
respuesta la describe como “motivación a seguir” investigando e innovando. Este
entusiasmo sugiere que la diplomatura logró cultivar una disposición hacia la
formación continua en tecnología educativa.
Experiencia educativa dinámica
Aproximadamente el 15% de los participantes elogió la dinámica interactiva
del encuentro presencial final y del curso en general. Comentarios como “genial
encuentro” o menciones a la “dinámica de la clase” resaltaron la metodología
participativa empleada. Los cursantes valoraron las actividades prácticas y la
interacción colaborativa durante la diplomatura, indicando que la estrategia
didáctica empleada fue efectiva para mantener el interés y favorecer el aprendizaje
entre pares.
Potencial creativo de la IA
Cerca del 25% de los participantes se mostró sorprendido y fascinado por las
posibilidades creativas de la IA demostradas durante el desarrollo del curso. En
particular, les asombró que la IA permitiera generar productos como historias,
música o imágenes a partir de texto. Varios mencionaron la herramienta de
“Storybook” con entusiasmo: “Storybook, la amé a primera vista”, así como la
capacidad de crear audio o imágenes artificialmente. Este asombro revela cómo
la diplomatura logró exhibir el lado innovador y artístico de la IA, ampliando la
imaginación de los docentes sobre su aplicabilidad.
Tema emergente Descripción y ejemplos de respuestas
51
Como se observa, prácticamente todos los participantes reportaron haber
ampliado su conocimiento de herramientas de IA, descubriendo plataformas y
aplicaciones que desconocían antes del curso. Al mismo tiempo, una proporción
notable interiorizó reflexiones críticas en torno a la ética, las limitaciones y el papel
del docente en la era de la IA. En sus comentarios finales, los cursantes combinaron
expresiones de entusiasmo y precaución, valorando tanto las nuevas oportunidades
ante herramientas creativas y eficientes en tareas específicas, advirtiendo la importancia
de un uso mesurado y consciente de estas tecnologías en contextos educativos.
En esta interacción humano-máquina hay posturas que reconocen un
empoderamiento de la tarea docente y otras más críticas que alertan sobre el
borramiento de las dimensiones inherentes a la sociabilidad. En este sentido, Sadin
(2020) sostiene que hay operaciones automatizadas que sustituyen al contacto, la
acción llevada adelante en común, y todo esto implica la abolición progresiva del
intercambio, de la relación entre los seres humanos y, consecuentemente, la abolición
del acuerdo, del desacuerdo, del conflicto, de la negociación y, sí, de la amistad.
La IA puede realizar muchas de las funciones rutinarias de la enseñanza y la
administración y dejar, así, más tiempo para resolver algunos problemas y conectar
con estudiantes en niveles más profundos. Tomando como premisa: “Si un robot
puede hacerlo, no era una tarea específicamente humana”, el planteo que considera
positivamente el potencial de la IA es que el rol docente podría alejarse de la
presentación y gestión de contenidos y centrarse en el desarrollo de habilidades
complejas que son propias de la condición humana, y que la tecnología no puede
hacer.
Figura 1
Red semántica de temas clave emergentes en la retroalimentación de los
participantes.
Domingo Walter Borba Franco, Paola Andrea Dellepiane
IA en la formación docente universitaria: experiencia y resultados de una
diplomatura semipresencial
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¿Cómo se logra integrar un enfoque multidisciplinario en donde las educadoras
y los educadores sean parte de los desarrollos de IA? El diseño en conjunto de estos
sistemas con docentes y perfiles pedagógicos especializados podría ser una vía para
avanzar en esta línea de trabajo. Por tal motivo resulta necesario fortalecer algunas
dimensiones como: la formación docente para poder hacer frente a la complejidad que
representa la inclusión de la IA en la educación, el diseño y desarrollo de innovaciones
basadas en IA para potenciar las propuestas educativas, la articulación de redes de
conocimiento y la investigación en temáticas vinculadas con la incorporación de la
IA en la enseñanza y el aprendizaje.
Discusión y conclusiones
Los resultados de esta experiencia formativa coinciden con tendencias reportadas
en estudios previos sobre la importancia y el impacto de capacitar a los docentes en
Inteligencia Artificial. En primer lugar, se corroboró que la formación en IA puede
enriquecer la práctica docente al proveer nuevas herramientas pedagógicas y ampliar
el repertorio de estrategias de los educadores, tal como señalan Rondon et al. (2024).
Los participantes de la diplomatura exploraron aplicaciones innovadoras como
generación de historias, recursos multimedia automatizados, análisis de datos con IA,
que les permitirán implementar metodologías más eficientes y personalizadas en sus
clases. Este hallazgo es consistente con la literatura que destaca el potencial de la IA
para ofrecer métodos pedagógicos más eficaces y mejorar la calidad de la educación
cuando los docentes están preparados para usarla. El empleo de IA por parte de
docentes invita a revisar las prácticas de enseñanza, pues estas herramientas tienen el
potencial de ayudar a generar de manera personalizada aprendizajes independientes
(Mollick & Mollick, 2023).
Por otra parte, nuestros hallazgos reflejan que los participantes en formación no
son ajenos a las preocupaciones éticas y desafíos asociados al uso de IA, alineándose
con las discusiones actuales en el campo educativo. Los participantes mencionaron
inquietudes sobre la privacidad de los datos, la autoría intelectual y la posible
dependencia excesiva de sistemas automatizados, cuestiones que han sido identificadas
como retos clave de la IA en la educación. Esto sugiere que instancias formativas
como esta diplomatura pueden servir no solo para enseñar el uso técnico de la IA,
sino también para fomentar en los educadores una actitud crítica y reflexiva frente
a la tecnología. Algunos comentarios de los cursantes resuenan con la necesidad de
promover una cultura de uso responsable de la IA en contextos educativos.
Un aspecto particularmente notable fue la preocupación expresada por algunos
docentes en torno a preservar la dimensión humana en la enseñanza apoyada por
IA. Esta cautela está bien fundada en la literatura: el exceso de automatización
podría reducir las interacciones personales maestro-estudiante, afectando el
componente socioemocional del aprendizaje. En este sentido, delegar decisiones
en sistemas automatizados instala desafíos complejos e implica el desarrollo de
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políticas transparentes, equitativas y auditables del uso de datos, como el diseño e
implementación de procesos de evaluación de los sistemas adoptados para supervisar
el impacto de la IA en las personas y la sociedad (Sadin, 2017).
Al igual que con las tecnologías digitales en general, la IA, siendo una tecnología
basada en el procesamiento de datos, ofrece una fuente relativa de orientación y no
una solución absoluta a los dilemas educativos.
En nuestro estudio, los participantes enfatizaron que la tecnología no debe
desplazar el contacto humano, sino complementarlo; una perspectiva que coincide
con las recomendaciones de especialistas en mantener al docente como mediador
insustituible y aprovechar la IA para liberar tiempo que refuerce la dedicación a las
necesidades humanas de los alumnos. Integrar esta conciencia desde la formación
docente es vital para que la adopción de IA ocurra de manera equilibrada, priorizando
siempre el bienestar y el desarrollo integral de los estudiantes.
La experiencia aquí documentada aporta evidencia de que una intervención
educativa bien diseñada puede ayudar a superar barreras de adopción de la IA entre el
profesorado. Estudios previos han señalado que la falta de capacitación y la inseguridad
de los docentes frente a la IA son obstáculos principales para su incorporación en
las aulas. En la diplomatura evaluada, todos los docentes participantes lograron
apropiarse de las herramientas presentadas y completaron proyectos aplicados, lo
cual sugiere un incremento en su confianza y disposición hacia la IA.
Esto está en línea con la afirmación de Sămărescu et al. (en Rondon et
al., 2024) de que los programas formativos en IA fortalecen la confianza de los
educadores en su habilidad para emplear estas tecnologías en su práctica profesional.
Además, la ausencia de abandonos y los comentarios favorables indican que la
resistencia inicial que pudiera existir fue reduciéndose a medida que los docentes
adquirieron conocimientos y accedieron a ejemplos concretos de utilidad de la IA
en educación. En otras palabras, la capacitación práctica y contextualizada ofrecida
por la diplomatura contribuyó a cambiar actitudes, transformando el recelo o
desconocimiento en curiosidad y entusiasmo informados.
Desde una perspectiva más amplia, este estudio de caso contribuye a cubrir la
mencionada brecha en la literatura sobre formación docente en IA, aportando un
ejemplo concreto de implementación y evaluación. Si bien se trata de un solo cohorte
en un contexto particular, los resultados ofrecen lecciones generalizables. Por ejemplo,
se evidenció la importancia de incluir en el currículo no solo aspectos técnicos de la
IA, sino también espacios para la discusión ética y la reflexión pedagógica, ya que
estos enriquecen la experiencia y preparan mejor a los docentes para un uso holístico
de la tecnología.
Asimismo, la modalidad semipresencial con apoyatura virtual demostró ser
efectiva para este tipo de capacitación, posibilitando combinar la flexibilidad
del aprendizaje en línea con la cercanía e interacción de encuentros presenciales
breves pero significativos. Esto podría replicarse en otros programas de desarrollo
profesional docente sobre IA u otras innovaciones, maximizando alcance sin perder
calidad formativa.
Domingo Walter Borba Franco, Paola Andrea Dellepiane
IA en la formación docente universitaria: experiencia y resultados de una
diplomatura semipresencial
54
En cuanto a las limitaciones de esta evaluación, cabe reconocer que los datos de
satisfacción y auto-reporte de aprendizaje, si bien valiosos, provienen de la percepción
inmediata de los participantes y no permiten medir a largo plazo la aplicación real
de lo aprendido en el ejercicio profesional. Sería conveniente realizar seguimientos
posteriores, meses después de finalizada la diplomatura, para indagar en qué medida
los docentes incorporaron efectivamente las herramientas y enfoques de IA en sus
clases o investigaciones, y cuáles fueron los obstáculos encontrados en la práctica
real.
Otra limitación es la falta de un grupo de comparación; futuros estudios podrían
contrastar, por ejemplo, diferentes métodos de formación en IA, como por ejemplo,
cursos en línea masivos y diplomaturas focalizadas para determinar la efectividad
relativa de cada estrategia.
En conclusión, la diplomatura semipresencial en IA aplicada a la educación
superior analizada en este trabajo demostró ser una intervención formativa exitosa,
logrando empoderar al profesorado con nuevas competencias tecnológicas, a la vez
que sensibilizarlos sobre el uso responsable de las mismas.
Los docentes participantes concluyeron el programa con un repertorio ampliado
de herramientas de IA y con marcos de referencia éticos y pedagógicos para
implementarlas adecuadamente en sus roles académicos. Esta experiencia confirma
que, cuando se ofrece una capacitación diseñada con equilibrio entre teoría, práctica
y reflexión crítica, es posible preparar a los educadores para los desafíos de la era de
la Inteligencia Artificial.
Como contribución al campo, nuestros hallazgos enfatizan la necesidad de escalar
y adaptar este tipo de iniciativas: las instituciones de educación superior deberían
invertir en la formación continua de su cuerpo docente en competencias de IA,
desarrollando marcos formativos integrales que aborden habilidades técnicas junto
con actitudes y valores humanísticos. Solo así se podrá garantizar que la inevitable
transformación digital de la educación ocurra bajo la conducción responsable de
docentes capaces, éticos y conscientes de su insustituible rol.
El presente estudio, aunque circunscrito a un caso particular, sienta un
precedente positivo e invita a seguir explorando modelos de formación docente
en IA, enriqueciendo la discusión académica y las prácticas educativas hacia una
integración eficaz y humana de la Inteligencia Artificial en la educación superior.
Referencias
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Año 18, N° 33,semestral: julio-diciembre 2026, pp 45-56
https://doi.org/10.61604/dl.v18i33.527
https://hdl.handle.net/11715/2919
ISSN: 1996-1642 e-ISSN: 2958-9754
ISNI: 0000 0000 8755 6191
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Fadel, C., Bialik, M., y Trilling, B. (2015). Educación en cuatro dimensiones: las
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Rediseño Curricular, Boston.
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