Material de consulta
Anexos para ampliar la consulta
El PDF principal concentra el argumento y los criterios de las Orientaciones. Estos cinco anexos se consultan por separado para no interrumpir esa lectura: cada uno ofrece evidencia, definiciones o referencias que pueden ser útiles según la pregunta que tengas.
Anexo A. Lo que cambia en cada campo profesional, evidencia 2025-2026
Qué contiene: Un recorrido por familias disciplinares: cambios en la práctica, decisiones de gremios y asociaciones, y preguntas para diseñar programas.
Para qué sirve: Sirve para traducir preguntas comunes sobre IA a las operaciones y responsabilidades de un campo profesional concreto.
Descargar anexo PDF: Anexo A. Lo que cambia en cada campo profesional, evidencia 2025-2026Anexo B. El posgrado caso por caso, políticas, supervisión y editoriales
Qué contiene: Casos y referencias sobre tesis, supervisión, evaluación, editoriales científicas, usos de investigación y límites de la detección automática.
Para qué sirve: Sirve para conversar acuerdos de uso y evidencia de aprendizaje en el posgrado sin sustituir el juicio del comité ni la normativa aplicable.
Descargar anexo PDF: Anexo B. El posgrado caso por caso, políticas, supervisión y editorialesAnexo C. Glosario de términos
Qué contiene: Definiciones y relaciones entre los conceptos que usan las Orientaciones y el sitio IA y Aprendizaje.
Para qué sirve: Sirve para recuperar el sentido de un término mientras se consulta el documento o una página del sitio.
Descargar anexo PDF: Anexo C. Glosario de términosAnexo D. Marcos nacionales de referencia
Qué contiene: Referentes nacionales de política pública con los que dialoga el documento, conservados fuera del hilo principal para consulta.
Para qué sirve: Sirve para contrastar las Orientaciones con sus fuentes originales sin convertir esos referentes en normas de esta propuesta.
Descargar anexo PDF: Anexo D. Marcos nacionales de referenciaAnexo E. Catálogo de sistemas de IA
Qué contiene: Un mapa de consulta de 131 sistemas en 11 categorías, con descripciones someras y datos verificados en junio de 2026.
Para qué sirve: Sirve para situar una herramienta antes de decidir; su inclusión no equivale a una recomendación institucional ni a una autorización de uso.
Descargar anexo PDF: Anexo E. Catálogo de sistemas de IA
A quién ayuda y para qué#
Una profesora recibe un ensayo impecable y no sabe si detrás hubo aprendizaje. Un estudiante duda si debe declarar que pidió a un asistente de IA generativa que ordenara sus ideas. Una coordinación tiene que decidir si conviene contratar una herramienta para todo un programa. Las tres situaciones comparten una pregunta que suele quedar implícita: qué parte del trabajo intelectual conserva la persona y cuál delega en lo que la herramienta devuelve.
Para quien enseña, ayudan a diseñar actividades y a reconocer lo aprendido cuando la IA interviene. La pregunta no es sólo si se permitió usar una herramienta, sino qué práctica realizó el grupo y qué evidencia permite revisarla.
Para quien estudia, aclaran qué se espera de su trabajo y qué decisiones siguen siendo suyas. Pueden servir para distinguir una ayuda que permite avanzar de una delegación que deja sin explicar el resultado.
Para quien coordina o gestiona, ofrecen preguntas para preparar acuerdos, pilotos y elecciones tecnológicas que puedan explicarse y revisarse. Así, una academia o un programa no tiene que empezar cada conversación desde cero.
El propósito común es ofrecer un lenguaje para hablar de enseñanza, evaluación, ética, datos y responsabilidades sin reducir la discusión a permitir o prohibir. Propone preguntas y criterios para tomar decisiones situadas; no adelanta la respuesta que debe sostener cada disciplina.
El documento no resuelve por adelantado todos los casos ni sustituye la normativa vigente ni el juicio de cada disciplina. Es una propuesta orientadora, no normativa, y esta página lo presenta con ese alcance.
Qué encontrarás#
La distinción que ordena el documento es sencilla, aunque cambia la manera de evaluar: el desempeño con apoyo de IA generativa no equivale al aprendizaje que una persona puede sostener después sin recurrir al sistema. Un trabajo bien presentado no demuestra, por sí solo, que hubo comprensión. Explicar una decisión, corregir un error o usar lo aprendido en una situación nueva da señales más útiles, pero ninguna prueba aislada resuelve la pregunta.
Por eso las Orientaciones no empiezan por elegir una herramienta. Empiezan por precisar qué se quiere que una persona comprenda, haga o decida; después, por diseñar una actividad en la que pueda practicarlo; finalmente, por pedir una evidencia que permita revisar ese aprendizaje. La IA puede intervenir en alguno de esos momentos, pero su apoyo se acota al propósito y a la evaluación de la actividad, no los reemplaza.
Por ejemplo, si se pide al estudiante leer un texto y explicar una idea con sus propias palabras, una explicación escrita por IA sólo permite ver la entrega. Para revisar el razonamiento, puede pedirse al estudiante que compare su interpretación con otra sugerida por IA, vuelva a un pasaje de la lectura y justifique la explicación que eligió. Esa justificación se valora junto con la tarea y sus condiciones; por sí sola no acredita todo el aprendizaje.
Formación y cambio profesional#
El recorrido explica primero por qué usar IA exige formación: la tecnología se extendió más rápido que la capacidad de comprenderla, y las profesiones para las que forma la Universidad ya están cambiando. De ahí salen criterios revisables, como enseñar antes de exigir, explicar cómo se utilizó la herramienta, mirar también el recorrido y aclarar quién responde.
Diseñar actividades y valorar lo aprendido#
Después desarrolla las capacidades que permiten trabajar con criterio y muestra cómo diseñar actividades: partir del aprendizaje buscado, practicarlo antes de pedir apoyo, enseñar a pedir, revisar y decidir, y ajustar los usos al nivel y la disciplina. Cuando toca valorar lo aprendido, propone evaluación formativa y auténtica, maneras de conocer el proceso y una lectura de la integridad académica que prefiere comprender el recorrido antes que intentar detectar la IA.
Condiciones y acuerdos revisables#
El documento también trata las condiciones que sostienen esas decisiones: transparencia y declaración de uso, sesgos y equidad, privacidad, acuerdos revisables, brecha digital y dependencia de herramientas. Cierra con una ruta de pruebas pequeñas que pueden observarse, discutirse y ajustarse antes de extenderse.
Las tres literacidades, en breve#
Las Orientaciones entienden por literacidad una capacidad para actuar con comprensión y criterio en situaciones concretas, no un listado de funciones de una herramienta.
Literacidad operativa: delimitar el uso#
Permite comprender qué puede hacer un sistema, reconocer sus límites y orientar su uso: saber pedir, acotar y volver a pedir. Por ejemplo, una persona puede solicitar una objeción a un argumento propio en vez de pedir que la herramienta escriba el argumento completo.
Literacidad crítica: comprobar y cuestionar#
Permite examinar respuestas, supuestos, condiciones y consecuencias: comprobar una afirmación, advertir un sesgo o preguntar qué datos se están entregando. Una respuesta fluida no basta; hay que contrastarla con fuentes, criterios o evidencias pertinentes.
Literacidad de cocreación: dirigir y responder#
Permite elaborar y revisar ideas, explicaciones o soluciones con aportaciones de IA, conservando el propósito, el juicio y la responsabilidad por el trabajo. Supone decidir qué se incorpora, qué se modifica y qué conviene descartar durante el intercambio.
En la actividad de lectura del esquema anterior, estas capacidades se relacionan entre sí. La operativa ayuda a pedir otra interpretación de un pasaje después de haberlo leído; la crítica, a contrastarla con el texto y reconocer lo que omite; la cocreación, a reelaborar la explicación y justificar qué aportes se conservaron o se corrigieron. El estudiante puede volver a cualquiera de esas acciones cuando encuentre una dificultad. No son etapas que haya que completar una por una.
Las tres se desarrollan juntas, con práctica y acompañamiento docente, y las atraviesa lo que el documento llama dirección epistémica: conservar el propósito, comprobar lo recibido, decidir y responder por el resultado. Encargar a la IA una tarea delimitada, como proponer una objeción a un argumento propio, o decidir que la IA no intervenga, también puede expresar una formación lograda. En este sitio puedes verlas dibujadas en el mapa visual de las tres literacidades, consultar la entrada de glosario sobre dirección epistémica y seguirlas en la lección del curso de diseño inverso dedicada a ellas.
Por dónde entrar según tu situación#
No hace falta leer el documento de principio a fin. Elige la situación más cercana y vuelve a los fundamentos cuando necesites precisar un criterio. Cada ruta combina una explicación con un caso, una práctica o una evidencia que permite ponerla a prueba.
Desliza horizontalmente para consultar todas las columnas.
| Si necesitas… | Empieza por… |
|---|---|
| Entender qué aprende una persona cuando usa IA | El caso Empezar con IA para aprender y enseñar y la entrada sobre ganancia cognitiva. |
| Preparar o revisar una actividad | Revisa una actividad tuya y el catálogo de productos de aprendizaje con IA, para relacionar lo que se pide, se practica y se entrega. |
| Explicar al grupo cómo puede usar IA | La práctica Declara qué apoyo te dio la IA y la guía Antes de entregar. |
| Adaptar las Orientaciones a una carrera o profesión | IA y cambios profesionales, que ayuda a traducir preguntas comunes a prácticas de cada campo. |
| Trabajar preguntas de posgrado | Tesis, dirección y examen de grado e Investigar con IA sin perder el rigor. |
| Comparar una herramienta o servicio | Antes de compartir y la comparativa pedagógica de modelos de lenguaje. |
| Preparar una iniciativa para varias personas o áreas | Organiza un piloto en tu departamento o programa y Prepara la decisión institucional. |
Medicina, letras o ingeniería no tienen por qué adoptar los mismos ejemplos ni las mismas herramientas. Comparten preguntas sobre propósito, evidencia, datos y responsabilidad; cada campo las traduce a sus propias prácticas.
Cómo se relaciona con este sitio#
Este sitio no reproduce el documento; lo desarrolla. El glosario es la excepción y el punto de contacto más directo: sus 81 entradas son las mismas que reúne el anexo de términos del documento, escritas una sola vez para los dos destinos, de modo que un concepto consultado aquí y leído allá dice lo mismo. Lo que cambia es el entorno de cada entrada: en el documento remite a la sección donde el término se usa; en el sitio, a las páginas donde puedes verlo aplicado a una actividad concreta. Las guías de la sección IA en educación muestran cómo se aplican sus criterios en una actividad, una evaluación o una decisión, y la página ¿Qué es la educación digital? ordena el panorama de modalidades que las Orientaciones dan por supuesto. La lectura institucional de sus siete criterios está en Sugerencias y criterios para pensar una política de IA en la UdeG, que también los trata como referencia y no como norma vigente.
El PDF principal que aparece al inicio corresponde a la versión y la fecha indicadas junto al enlace; los anexos corresponden a esa misma versión. Las páginas enlazadas permiten ver los criterios en acción, sin convertir esta propuesta en una norma ni sustituir las decisiones que cada contexto debe sostener.
