Matricularse en el gimnasio y no ir nunca

#absentismo #docenciauniversitaria

La UAB publicó a principio de 2026 un informe sobre absentismo con 3.045 participantes de sus trece centros. 

Olmos, P., y Márquez, D. (inv.); Vila, L. (col.); Muñoz, J. L. (coord.), y Badillo, E. (coord.). (2026). L’absentisme a les aules universitàries de la UAB. Per què val la pena anar a classe. ICE, Universitat Autònoma de Barcelona. https://ddd.uab.cat/record/327188?ln=es

Creo que el fenómeno no es nuevo (quizás lo llamativo es el volumen). Ya hace muchos años comentaba con mis compañeros la anécdota de exalumnos que decían que “la universidad no aportaba nada” (y luego se jactaban de haber aprobado sin ir a las clases, ni al campus). Efectivamente, si no participas de la experiencia universitaria, tu paso (de pasar) de la universidad no ha dejado ningún poso en ti.

Es como si te matricularas en un gimnasio, luego no fueras y dijeras que el gimnasio no sirve para nada. ¡Obvio, bro!

El ejemplo del gimnasio/deporte me gusta, porque conozco mucha gente de mi edad que me dice “no sé por qué te machacas tanto haciendo deporte, total estamos igual tú y yo”. En la superficie, seguro, incluso más guapos y jóvenes algunos (sobre todo los que se han hecho un implante de pelo). Pero las procesiones van por dentro. Y con la formación universitaria, igual.

Los condicionantes estructurales están presentes (trabajo, transporte, etc.), pero apenas separan a quien asiste de quien no. En la tabla comparativa, entre los que han dejado de asistir a alguna asignatura, trabaja el 42,3 % y entre los que no, el 37,6 %; tardan más de una hora en llegar al campus el 34,2 % frente al 30,4 %. Lo que sí discrimina es repetir asignatura y el curso, porque los de primero asisten más. Es decir, las condiciones de vida complicadas las tiene casi todo el mundo y eso no les impide asistir a clase. El problema no es quién puede ir, es en qué momento se rompe el hábito y por qué nadie lo nota hasta que es irreversible.

Eso se relaciona con un proyecto de escritura que tengo en curso donde queremos analizar qué es lo que hace a una clase presencial insustituible.

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La universidad tiene futuro. Gracias, IA, por recordárnoslo

Si ChatGPT, Gemini o quien sea entra en el mercado de la educación, lo que nos está diciendo es que APRENDER tiene valor. Millones de personas dispuestas a pagar por aprender. Esa validación de mercado nos la acaban de regalar.

Si el futuro de la universidad depende de qué producto saquen las tecnológicas o de a qué precio lo pongan, entonces no tenemos servicio. Tenemos un trámite con sello oficial.

Y cuidado con consolarse con que “ellos son generalistas y no conocen a mis alumnos”. No es verdad. Los perfilan, los siguen conversación a conversación, los acabarán conociendo mejor que nosotros.

Si tu clase consiste en transmitir contenido y tramitar una calificación, ya tienes sustituto. Más barato, más paciente y disponible a las tres de la madrugada.

Lo que pasa es que los chatbots están entrenados para una sola cosa: que vuelvas mañana. Si para eso tienen que darte la razón, te la dan. Si tienen que ponértelo más fácil, te lo ponen. Si validarte te retiene, te validan. Es su modelo de negocio: tú no eres su estudiante, eres su retención.

A mí, que vuelvas mañana, me da igual. Lo que no me da igual es que, dentro de cinco años, sepas hacer tu trabajo. Por eso a veces te lo pongo difícil, te digo que no, o te digo cosas que no te gusta oír pero necesitas oír. Y cuando firmo que estás preparado, esa firma lleva mi nombre: si tú fallas ahí fuera, el que queda mal soy yo.

El error no es competir con la IA. El error es parecerse a ella.

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What is learning in the age of generative AI? From panic to evidence

I will be presenting this research at the upcoming XVII International Workshop ACEDEDOT – OMTECH 2026, taking place in Almería, Spain, from March 12-14, 2026:

This communication presents an autoethnographic reflection. Building on four fundamental premises about the function of Spanish public universities and the established mechanisms of human learning, the author documents his personal journey from initial uncertainty to the design of a systematic work plan. The study focuses on understanding the current scientific consensus on how learning is consolidated in the brain and exploring the possibilities of generative AI to enhance this process in the university context. Drawing on the work of Héctor Ruiz Martín, a work plan is designed that combines recommendations from educational neuroscience with the Feynman method and the EPLEDRE model, including spaced reading, creation of sketchnote-type graphic schemes from memory, and public communication of the knowledge constructed. The communication shares the first graphic schemes developed and reflects on the author’s dual position as university teacher and administrator, facing both his own methodological uncertainties and institutional expectations for strategic guidance. It questions the “collective panic” surrounding the emergence of generative AI in universities and the pressure to make quick decisions without sufficient reflection. It proposes replacing reactive urgency with a deliberate process of calm, evidence-based reflection and pilot experimentation, recognizing that in contexts of accelerated change, it is preferable to miss some “trains” rather than make biased decisions under collective amygdala hijacking

Keywords: Learning; autoethnography; generative artificial intelligence; university learning; educational neuroscience; teaching transformation

Learning; autoethnography; generative artificial intelligence; university learning; educational neuroscience; teaching transformation

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¿Qué nos hace insustituibles? Investigando el valor del profesorado universitario cuando la IA lo sabe todo

 (Proyecto de investigación del Vicerrectorado de Planificación, Estudios, Calidad y Acreditación de la Universitat Politècnica de València. Dirección de Area de Transformación Docente e Instituto de Ciencias de la Educación)

Mientras algunas personas debaten si prohibir o no “ChatGPT” en nuestras aulas, nuestros estudiantes ya lo usan. Porque muchas de las cosas que enseñamos, la IA ya las responde mejor y más rápido. Si no identificamos qué nos hace verdaderamente valiosos como profesorado universitario, corremos el riesgo de volvernos irrelevantes.

Planteo hacer una serie de entradas donde te contaré:

Entrada 1: por qué decidimos investigar esto y las preguntas que nos quitan el sueño

Entrada 2: qué dicen los estudiantes sobre lo que nos hace insustituibles (siete cosas que valoran y tres alertas rojas)

Entrada 3: qué propone el profesorado y hacia dónde vamos con este proyecto

Este proyecto no va de tecnofobia ni de tecnoeuforia. Va de preguntarnos qué deberíamos seguir haciendo, qué transformar radicalmente, y qué quizá dejar de hacer.

¿que emociones genera en ti cuando oyes “Inteligecia Artificial Generativa”? (50 profesoras-es, noviembre 2025)

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