Líneas de innovación docente
- Digitalización de la enseñanza
AI4EE es un grupo de innovación docente que diseña, implementa y evalúa soluciones educativas basadas en inteligencia artificial con el propósito de mejorar la excelencia, la equidad y la eficiencia de la docencia universitaria. Su actividad se orienta a diversas titulaciones de la UAM, especialmente aquellas en las que la IA pueda aportar un valor añadido significativo. El grupo trabaja mediante un enfoque de investigación‑acción, dentro de un marco de ética, transparencia, integridad académica y privacidad.
La misión del grupo es impulsar la excelencia educativa mediante el uso responsable, evaluado y escalable de la IA en la enseñanza universitaria, generando evidencias comparativas que permitan fundamentar decisiones docentes y facilitando la transferencia de buenas prácticas a toda la comunidad académica. El ámbito de actuación abarca asignaturas de grado y posgrado, así como prácticas externas y TFG/TFM, en función de las necesidades detectadas. Como colectivo beneficiario se estima la participación de al menos 8 docentes y un volumen aproximado de 250-350 estudiantes por curso académico entre los diferentes grados y másteres en los que participan los docentes.
La necesidad de este grupo surge de retos docentes ampliamente reconocidos: en contextos de grupos numerosos y entornos híbridos se genera un alto volumen de dudas repetitivas y una demanda creciente de retroalimentación oportuna, personalizada y coherente. Paralelamente, las metodologías de evaluación formativa requieren instrumentos más eficientes, consistentes y adaptativos. La IA, cuando se alimenta de contexto disciplinar validado y se somete a supervisión docente, puede contribuir de forma significativa a mejorar la utilidad del feedback, apoyar la auto‑regulación del aprendizaje y liberar tiempo docente para tutorías de alto valor añadido.
El grupo presenta un valor diferencial al consolidar y sistematizar una trayectoria previa de colaboración en proyectos de innovación docente de la UAM, entre los que destacan FAQ‑IA, GPT4NETS y GPT4NETS‑2. En estos proyectos se han desarrollado metodologías RAG basadas en documentación validada por el profesorado, modelos personalizados mediante GPTs con contenido disciplinar, actividades de experimentación real con estudiantes y estudios sobre integridad académica y detección de textos generados por IA. Las evidencias recogidas muestran que la IA puede ofrecer explicaciones útiles y motivadoras, pero también respuestas incorrectas o inconsistentes incluso cuando dispone del material docente adecuado, lo que subraya la necesidad de supervisión, diseño de prompts específicos y validación disciplinar. Asimismo, se han identificado usos indebidos de IA en contextos evaluativos, y se ha comprobado la utilidad de clasificadores basados en aprendizaje automático para detectar textos generados artificialmente.
Estos hallazgos refuerzan la pertinencia de un grupo estable capaz de integrar, ampliar y escalar dichas experiencias, promoviendo un uso responsable, ético y eficaz de la IA en la docencia universitaria. AI4EE aspira así a convertirse en un motor de innovación transversal en la UAM, generando prácticas replicables, recursos docentes reutilizables y un marco de referencia institucional para la adopción confiable de tecnologías de IA en la enseñanza.
Impulsar la excelencia educativa mediante el uso responsable, evaluado y escalable de la IA en la docencia universitaria, aumentando el logro de resultados de aprendizaje, la equidad y la eficiencia docente, con evidencia comparativa y transferencia institucional.
OE1. Desplegar y evaluar asistentes de retroalimentación y FAQ basados en IA (con validación docente) en al menos 5 asignaturas piloto, midiendo adopción, tiempos de respuesta y calidad percibida del feedback.
OE2. Implementar flujos de evaluación formativa apoyados en IA (rúbricas y co/auto‑evaluación) en al menos 5 asignaturas, comparando resultados pre‑post y coherencia inter‑docente.
OE3. Establecer un marco de ética, calidad y gobernanza de datos para las herramientas de IA del grupo (checklists, guías y procedimientos), y verificar su cumplimiento en el 100% de las intervenciones.
OE4. Desarrollar capacidades del profesorado mediante un programa de talleres y recursos prácticos (al menos 4 sesiones; 10-12 docentes formados), con valoración de utilidad y aplicabilidad en aula.
OE5. Publicar un toolkit de recursos reutilizables (plantillas, prompts, rúbricas, conectores) y al menos 5 casos de uso documentados, con evidencias de reutilización por terceros en el ecosistema UAM.