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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