Líneas de innovación docente
- Digitalización de la enseñanza
El Grupo de Innovación Docente Transformación Digital de la Enseñanza en Fiscalidad (DTTE) tiene como misión impulsar la digitalización de la docencia en el ámbito tributario mediante la integración coherente de herramientas digitales, metodologías activas y sistemas de evaluación formativa, con el objetivo de mejorar el aprendizaje competencial de los estudiantes de grado y su preparación para un entorno profesional caracterizado por la creciente digitalización del sistema fiscal. El grupo se concibe como un espacio estable de colaboración docente orientado al diseño, implementación y evaluación de innovaciones transferibles, en línea con el modelo institucional de mejora continua de la docencia promovido por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM).
La propuesta parte de la identificación de diversas problemáticas en la enseñanza de la fiscalidad. En primer lugar, existe una brecha entre el enfoque docente tradicional y la práctica profesional, donde el ejercicio fiscal se apoya en herramientas digitales y la resolución de casos complejos. En segundo lugar, se observa una limitada integración de recursos tecnológicos avanzados en el aula (Simuladores e Inteligencia Artificial), así como una insuficiente disponibilidad de materiales interactivos y reutilizables. Asimismo, la complejidad normativa del sistema tributario dificulta el aprendizaje significativo, especialmente cuando no se vincula a contextos aplicados complejos. Finalmente, la heterogeneidad del estudiantado en términos de conocimientos previos y competencias digitales plantea la necesidad de enfoques docentes más flexibles y personalizados, elemento que puede ser abordado eficazmente mediante la utilización de la IA en la preparación de los materiales de las asignaturas correspondientes.
El ámbito de actuación del grupo se sitúa en la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, abarcando las titulaciones de Grado en Economía, Administración y Dirección de Empresas (ADE), Economía y Finanzas y Análisis de Datos de la Empresa (Business Analytics). Las actuaciones se centrarán en asignaturas obligatorias del área de fiscalidad, como Régimen Fiscal, Sistema Fiscal, Análisis Fiscal de la Empresa, Fiscalidad de la Empresa y Tributación de Sociedades, en las que se introducirán metodologías basadas en el aprendizaje aplicado, el uso de simuladores fiscales y herramientas como Renta Web Open, así como nuevos sistemas de evaluación. No obstante, también somos conscientes de los peligros que puede tener para el aprendizaje de los estudiantes el uso excesivo de herramientas digitales, especialmente en el caso de la Inteligencia Artificial. La Inteligencia Artificial generativa proporciona respuestas muy rápidas, coherentes y muy bien estructuradas en cuestión de segundos, pero no está exenta de la posibilidad del error. Por esa razón, y teniendo en cuenta que las equivocaciones en el ámbito fiscal pueden tener repercusiones graves para el funcionamiento de una organización económica, es imprescindible transmitir al estudiantado la necesidad de utilizar la tecnología emergente de forma consciente, responsable y ética. Además, la excesiva dependencia y confianza en las respuestas algorítmicas puede reducir considerablemente el esfuerzo cognitivo, elemento fundamental para conseguir un aprendizaje profundo y, a su vez, generar una sobreestimación del conocimiento que realmente ha alcanzado el discente. Las respuestas de la IA son tan convincentes y, usualmente, tan fáciles de comprender e interpretar, que cualquier persona puede llegar a no ser consciente de la superficialidad con la que aborda las temáticas.
La comprensión de un impuesto va más allá del mero cálculo de su liquidación, aspecto en el que sin duda la tecnología, a través de los distintos simuladores que proporciona la Agencia Estatal de la Administración Tributaria (AEAT), dota de un ventaja en términos de eficiencia que en ningún caso debe pasar desapercibida. Sin embargo, todos estos cálculos que la máquina puede procesar rápidamente están basados en normas jurídicas complejas, y en ocasiones muy controvertidas, que rigen el funcionamiento de los tributos de manera integral. Plantear una educación fiscal basada exclusivamente en la Inteligencia Artificial generativa sin un andamiaje previo adecuado puede ser muy contraproducente. Por eso, en una fase anterior a la inclusión de la tecnología en las estrategias docentes, debemos asegurarnos de que el estudiante comprende e interioriza los elementos fundamentales de la secuencia tributaria comunes a todos los impuestos para que, a través de la guía del profesor, pueda utilizar las herramientas digitales de forma correcta y profunda, siendo capaz de aplicar, desde un enfoque competencial, sus conocimientos en situaciones de aprendizaje de elevada complejidad muy ligadas a la realidad del sujeto pasivo. En nuestra opinión, este proceso precedente requiere de estrategias en cierto sentido denostadas en los últimos años y que suponen un reto en la era de la excesiva estimulación: el ejercicio de la memoria, la atención a los detalles, el esfuerzo mental para entender y relacionar conceptos o la escritura en soporte físico como claves para el aprendizaje profundo de los estudiantes. Para cumplir con este objetivo, las primeras fases de la enseñanza de cada impuesto deben plantear actividades y metodologías conducentes a la fijación de los conceptos fundamentales que permitan al estudiantado aprender de forma autónoma, tomar decisiones y tener un criterio coherente y fehaciente en el ámbito fiscal. En definitiva, el proceso de digitalización que planteamos en nuestra estrategia debe ser gradual en el tiempo, respetando escrupulosamente los tiempos de aprendizaje del estudiante, y sembrando en su mente una idea clave: la adquisición de un conocimiento previo sólido aumenta exponencialmente su potencial de crecimiento educativo y profesional en un ecosistema mediado por las herramientas tecnológicas. Estas acciones beneficiarán de forma directa a un amplio colectivo de estudiantes de grado y al profesorado implicado, favoreciendo además la coordinación docente entre asignaturas y titulaciones.
El valor diferencial del grupo radica en su enfoque estructurado, especializado y transversal, frente a iniciativas previas basadas en proyectos de innovación docente de carácter puntual. Este grupo propone un marco estable que permite la continuidad, acumulación y evaluación sistemática de resultados, tal como promueve la convocatoria de grupos de innovación docente. La propuesta supone una continuidad natural y un salto cualitativo respecto a las iniciativas previas, al integrar de forma estructurada la digitalización, la inteligencia artificial y el uso de herramientas profesionales en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Los proyectos de innovación docente que los miembros del grupo han ejecutado en los cursos académicos previos se han centrado en el empleo de técnicas de gamificación y de lectura profunda de la normativa jurídica para desarrollar competencias de carácter técnico y transversal fundamentales para alcanzar los objetivos propuestos en las asignaturas. Las líneas de trabajo que se van a proponer con la creación de este grupo pretenden integrar todos los elementos que, genuinamente, tras un pausado análisis de las acciones implementadas en las experiencias previas, han contribuido a generar beneficios en el aprendizaje de los estudiantes y la mejora del clima del aula. En este sentido, especial énfasis se pondrá en mantener aquellas actividades que han mejorado la capacidad crítica y el pensamiento profundo de los estudiantes, habida cuenta de los importantes retos que plantea la irrupción de la inteligencia artificial en las aulas. De este modo, el proyecto no parte de cero, sino que se apoya en una experiencia acumulada sólida, orientándola hacia un nuevo escenario en el que la competencia digital se convierte en un elemento central de la formación en fiscalidad. De igual forma, el grupo pretende introducir una especialización clara en la transformación digital de la enseñanza en fiscalidad, integrando de manera efectiva el contenido disciplinar con el uso de tecnologías y el desarrollo de competencias profesionales. Su carácter transversal facilita la coordinación entre distintas titulaciones y asignaturas, superando la fragmentación habitual de las innovaciones. Finalmente, el grupo incorpora una orientación explícita a la medición del impacto y a la transferencia de resultados, mediante la generación de recursos educativos abiertos y la difusión de buenas prácticas, contribuyendo así al ecosistema de innovación docente de la UAM.
Desarrollar, implementar y evaluar un modelo docente innovador en el ámbito de la fiscalidad que integre de forma sistemática herramientas digitales avanzadas (incluyendo recursos de la AEAT y aplicaciones basadas en inteligencia artificial), con el fin de mejorar el rendimiento académico, la adquisición de competencias profesionales y la adecuación de la enseñanza a un entorno tributario digitalizado.
Objetivo específico 1
Diseñar e implementar, en al menos cuatro asignaturas del ámbito fiscal, un conjunto estructurado de actividades prácticas basadas en el uso de herramientas digitales reales (Renta Web, simuladores de la AEAT, bases de datos fiscales y aplicaciones de apoyo basadas en inteligencia artificial), integradas en la planificación docente y evaluadas mediante rúbricas específicas orientadas a la resolución de casos.
Indicadores de evaluación:
Objetivo específico 2
Desarrollar un repositorio digital de recursos docentes reutilizables (casos prácticos interactivos, vídeos explicativos, simulaciones y guías de uso de herramientas digitales fiscales), accesible para el profesorado del área, y validar su impacto mediante su utilización en el aula y la valoración del estudiantado.
Indicadores de evaluación:
Objetivo específico 3
Implementar un sistema de evaluación continua digitalizada en al menos tres asignaturas, basado en actividades prácticas, pruebas automatizadas y retroalimentación formativa apoyada en herramientas digitales, y analizar su impacto en las tasas de rendimiento, éxito y nota media respecto a cursos anteriores.
Indicadores de evaluación:
Objetivo específico 4
Integrar los objetivos específicos 1, 2 y 3 dentro de un enfoque previo de dificultades deseadas (Bjork, 1994) para que los estudiantes adquieran una comprensión profunda de los elementos clave del impuesto con anterioridad a la utilización de las herramientas digitales. Para alcanzar este objetivo se utilizarán técnicas argumentativas que ayuden a los estudiantes a mejorar la redacción, con base en el razonamiento lógico, y su capacidad de relacionar conceptos para alcanzar un aprendizaje significativo de la materia. También se emplearán actividades de gamificación que ayuden a los estudiantes a comprender la complejidad de la normativa tributaria pudiéndose aplicar eficazmente en contextos prácticos cercanos a la realidad.
Indicadores de evaluación: