El caso de Elena, ya resuelto#
Elena da contabilidad de costos en tercer semestre. Usó una IA para generar cinco estados financieros ficticios con errores escondidos; cada equipo tenía que encontrar los errores y explicar qué decisión tomaría un gerente con esos datos. Le fue bien y lo envió a la coordinación en dos párrafos entusiastas: «los estudiantes se engancharon muchísimo, la IA generó casos muy realistas».
La coordinación no pudo publicarlo así, porque otra docente no sabría repetirlo. Le devolvió tres observaciones: falta decir qué modelo y versión usó (los errores «escondidos» los fabricó Gemini 2.5, y otro modelo los fabrica distinto); falta la rúbrica (¿cómo calificó a un equipo que encontró los errores pero no propuso decisión?); y falta lo que falló. Elena reescribió el envío con la plantilla de abajo. En «Lo que no funcionó» puso: «Dos de los cinco estados financieros tenían errores demasiado obvios; la IA no entiende de sutileza contable y los tuve que retocar a mano. Cuatro de diez equipos le pidieron a la IA que encontrara los errores; en la segunda vuelta la actividad pasó a ser sin IA en clase». Con esas tres secciones, el envío se publicó.
Qué hace que otra persona pueda repetir tu práctica#
Un envío como el primero de Elena describe lo que pasó sin permitir a quien lee decidir si puede hacer lo mismo. Para que sí pueda, tu documento cumple cuatro condiciones:
- Reproducibilidad — otra persona puede aplicar la práctica con suficiente fidelidad para esperar resultados comparables.
- Trazabilidad — el lector entiende qué decisiones tomó el docente y por qué; no solo el qué, también el cómo y el porqué.
- Honestidad — la documentación incluye lo que no funcionó, las desviaciones del plan original y los límites observados.
- Comparabilidad — la estructura es suficientemente parecida a otras prácticas del mismo repositorio para permitir lectura transversal.
Sin estas cuatro condiciones, tu envío se queda en testimonio personal («se engancharon muchísimo») y nadie más lo puede usar.
Llena la plantilla de nueve secciones#
La plantilla siguiente cubre las cuatro condiciones; llena una sección a la vez, con la práctica ya aplicada delante. Las actividades propuestas del Laboratorio —ABP con IA, debate socrático con IA, evaluación formativa asistida por IA— sirven como ejemplos de estado declarado: cada una se presenta como plantilla o actividad propuesta, no como caso implementado. Una práctica solo podrá citarse aquí como referente empírico cuando exista un expediente verificable de su aplicación.
Frontmatter (metadatos comparables)#
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title: "Título descriptivo en sentence case"
date: 2026-MM-DD
description: "Una línea para el listado de cards."
summary: "Resumen para el hero del artículo (2 frases)."
tags: ["herramienta", "nivel", "modalidad", "competencia"]
categories: ["practica-pedagogica"]
areas: ["ia", "pedagogia"] # según taxonomía del sitio
asignatura: "Disciplina o materia"
---Contenido del cuerpo#
Desliza horizontalmente para consultar todas las columnas.
| Sección | Qué debe responder | Mínimo aceptable |
|---|---|---|
| Contexto | Grupo, semestre, modalidad, asignatura, reto previo. | 80–120 palabras. |
| Objetivo pedagógico | Qué competencia o aprendizaje se busca desarrollar. | 3–5 indicadores observables. |
| Cómo se integra la IA | Qué modelo, qué rol cumple, qué se le pide y qué no. | Mencionar al menos un modelo (Gemini, Claude, DeepSeek, Kimi, Qwen) con versión específica. |
| Secuencia de la actividad | Fases, tiempos y decisiones clave. | Línea de tiempo con 3+ fases (puede usar el shortcode timeline). |
| Forma de evaluación | Rúbrica o lista de qué se valora (por ejemplo: «encuentra los errores» y «propone una decisión con esos datos»). | Indicadores que distinguen el recorrido (versiones, decisiones) del entregable final. |
| Resultados observados | Qué se midió y qué se observó. | Datos cuantitativos cuando existan; siempre cualitativos. |
| Lo que no funcionó | Desviaciones, fricciones, ajustes. | Al menos un párrafo honesto. |
| Condiciones de aplicabilidad | Cuándo conviene replicar y cuándo no. | 3–5 condiciones. |
| Referencias | Fuentes citadas en formato APA 7. | Al menos 2 referencias verificables. |
Pasa el documento por siete preguntas#
Tu práctica está lista para enviarse, y una coordinación puede publicarla, cuando alguien ajeno responde «sí» a las siete preguntas siguientes:
- ¿Entiendo el contexto suficiente para juzgar si la práctica aplica al mío?
- ¿Sé qué modelo de IA se usó y con qué configuración mínima?
- ¿Las decisiones del docente están justificadas o solo descritas?
- ¿La documentación menciona al menos un fracaso parcial o ajuste no previsto?
- ¿La rúbrica evalúa el proceso, no solo el entregable?
- ¿Hay fuentes verificables citadas en APA 7?
- ¿El texto evita jerga IA prescindible y mantiene tono analítico?
Si una de las respuestas es «no», la coordinación la devuelve con observaciones, como pasó con el primer envío de Elena (le faltaban el modelo, la rúbrica y lo que falló).
Cuatro errores que verás en los envíos#
Estos son los descuidos que vuelven inservible un envío por lo demás bueno, como le ocurrió al primero de Elena; revisa tu documento contra ellos antes de enviarlo:
- Confundir entusiasmo con resultado — describir lo que experimentó el docente en lugar de lo que aprendieron los estudiantes.
- Promover una herramienta — la práctica termina siendo un caso de uso de un modelo específico, no una intervención pedagógica replicable con otros modelos.
- No declarar versión del modelo — un prompt que funcionaba con Gemini 2.5 puede no funcionar con Gemini 4 ni con otro modelo. La versión es parte de las condiciones de aplicabilidad.
- Saltarse la rúbrica — describir una actividad increíble en el aula sin incluir cómo se calificó. Cuando otro docente intenta replicarla, sabe qué hacer, pero no sabe cómo evaluar si hubo aprendizaje real. Con IA de por medio suele valorarse el recorrido (qué verificó, qué descartó) además del entregable final, así que omitir la rúbrica le quita a la documentación la mitad de su valor práctico para otros docentes.
Lecturas relacionadas#
Para el fundamento pedagógico de la rúbrica, ver evaluación formativa con IA y taxonomía de Bloom y diseño inverso. Las prácticas pedagógicas del Laboratorio muestran cómo se ve el formato en varias modalidades; conviene leerlas sabiendo que hoy son diseños propuestos y no casos con expediente, que es justamente lo que esta plantilla sirve para producir.
Referencias#
Hattie, J. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement. Routledge.
Lave, J., & Wenger, E. (1991). Situated learning: Legitimate peripheral participation. Cambridge University Press.
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research