Llegamos a la mitad de nuestro curso sobre diseño inclusivo asistido por IA. Tras asentar unas bases éticas sólidas sobre la privacidad del alumnado, es el momento de poner en práctica las instrucciones estructuradas para eliminar barreras en nuestros propios recursos de aula.
Privacidad y anonimización funcional
Durante estos días hemos consolidado la importancia de la anonimización funcional de los datos. Hemos aprendido que, para preservar la privacidad y cumplir con la normativa, debemos interactuar con la IA desde cuentas institucionales seguras y, sobre todo, comunicarnos mediante descripciones operativas de las necesidades, desterrando de nuestros prompts cualquier etiqueta o diagnóstico médico. Esta técnica es el corazón de un uso ético, responsable y legal de la IA.
Entramos en la fase práctica: la metodología R-I-T-A
En los próximos días os enfrentaréis al núcleo del aprendizaje: la metodología R-I-T-A. Habéis visto cómo la estructuración del rol, la aportación de información de contexto, la definición exacta de la tarea y la iteración para la adaptabilidad, reducen las «alucinaciones» de los modelos generativos y producen andamiajes didácticos de calidad.
Predicando con el ejemplo: transparencia y marco MIAE
En este curso defendemos que la inteligencia artificial es un excelente asistente para reducir nuestra carga de trabajo al aplicar el DUA, y hemos querido predicar con el ejemplo en nuestro propio diseño. Para ello, nos hemos basado en el «Marco para la Integración de la IA generativa en las Tareas Educativas» (MIAE), desarrollado por Juan José de Haro.
A continuación, os detallo cómo he integrado estas herramientas en la realización del curso, de forma transparente:
-Gemini (nivel 3 – Asistencia parcial): aquí la IA crea un borrador y la persona construye. Lo hemos usado para la co-creación de textos, generación de ideas y descripciones, asumiendo yo la autoría principal mediante la revisión y adaptación.
-NotebookLM (niveles 2 y 5): en el nivel 2 (planificación asistida), ha actuado como nuestra base de datos alimentada con la legislación. En el nivel 5 (supervisión humana de IA autónoma), lo hemos usado para generar los resúmenes en vídeo a partir de los contenidos del curso, actuando yo como validadora final.
-Canva Educativo (nivel 1 – Asistencia técnica): bajo la premisa de «la persona crea, la IA reformula», hemos usado sus herramientas integradas estrictamente para tareas mecánicas, como subtitular vídeos o editar imágenes, sin que la IA aporte conceptos nuevos.
El reto final: ¡ aún tienes tiempo!
Os animamos a revisar el diseño del reto final del curso. Recordad que podéis elegir vuestro propio nivel de complejidad en la interacción con la máquina. Ya sea utilizando un cuadro de diálogo básico guiado por metaprompts, o aventurándoos en la creación de asistentes preconfigurados, ambas vías tienen un valor inmenso. Lo que evaluaremos será vuestra capacidad de supervisión reflexiva como docentes.
El plazo de entrega del reto finaliza el jueves 21 de mayo y el curso finaliza el viernes 22 de mayo de 2026. Si encontráis dificultades técnicas, apoyaos en los compañeros a través del espacio de ayuda.
¡Ánimo, que acabamos!