El creciente uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) entre los estudiantes está redefiniendo las reglas del aprendizaje y planteando nuevos retos para las universidades y sistemas educativos en Europa y el resto del mundo.
En España, esta tensión se ha hecho especialmente visible durante la actual temporada de exámenes de acceso a la universidad, en la que distintas comunidades autónomas han reforzado los protocolos de vigilancia y las medidas de control frente al uso indebido de dispositivos electrónicos.
Según el informe Uso y percepción de la IA en el entorno universitario, publicado por la Fundación CYD en 2025, el 89% de los estudiantes universitarios de grado en España utiliza herramientas de IA generativa en sus estudios universitarios, principalmente para resolver dudas o problemas específicos, investigar y recopilar información, y redactar o corregir trabajos. Sin embargo, solo el 34% afirma haber recibido formación específica por parte de su universidad para aprender a usar estas herramientas.
Ante este uso ya generalizado, la alfabetización en IA, el desarrollo del juicio crítico y la capacidad de evaluar contenidos generados automáticamente se perfilan como competencias esenciales en el currículo educativo.
“Los controles son necesarios en pruebas de alto impacto, pero no resuelven por sí solos el desafío que plantea la IA generativa. La cuestión ya no es solo cómo evitar un uso indebido de estas herramientas tecnológicas, sino cómo preparar a estudiantes y docentes para integrarlas de forma ética, transparente y orientada al aprendizaje”, explica Melissa Loble, jefa de Estrategia Académica de Instructure, el ecosistema de tecnología de aprendizaje líder y creador del Sistema de Gestión de Aprendizaje (LMS por sus siglas en inglés) Canvas.
Iniciativas como DigComp 2.2 y el Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea sitúan la alfabetización digital y la alfabetización en IA como competencias clave para ciudadanos, organizaciones y sistemas educativos. En el ámbito educativo, esto implica formar a estudiantes y docentes no solo en el uso técnico de estas herramientas, sino también en la comprensión de sus límites, sesgos, riesgos y responsabilidades.
Ante este escenario, la integridad académica está llamada a evolucionar hacia un modelo basado en la transparencia en el uso de herramientas digitales, la responsabilidad sobre los resultados y la comprensión del proceso de aprendizaje.
Esto implica que las instituciones educativas deberán replantearse cómo medir el aprendizaje cuando parte del producto final puede automatizarse, cómo mantener la motivación del alumnado en ese contexto y cómo seguir desarrollando capacidades humanas como el juicio crítico, la creatividad, la empatía y la responsabilidad.
En este contexto, la tecnología educativa puede ayudar a universidades y centros educativos a estructurar esta transición. Las plataformas de gestión del aprendizaje más avanzadas permiten diseñar rúbricas, documentar procesos, facilitar la retroalimentación continua y acompañar la evolución del estudiante, elementos especialmente relevantes en un entorno en el que el producto final de una tarea ya no basta para evaluar lo aprendido.
Melissa Loble recuerda que “el reto para las universidades es construir modelos de evaluación más transparentes y relevantes, capaces de valorar no solo el resultado final, sino también el proceso de aprendizaje, el razonamiento que hay detrás de cada trabajo y la confianza entre estudiantes e instituciones".