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Framework para el analisis de las competencias a formar en la univesidad

Que el mundo profesional ha cambiado en los últimos años está fuera de toda duda. La pandemia de COVID-19 y la irrupción de la IA generativa se han sumado a otros cambios que ya se estaban manifestando.
En este contexto, creo que es necesario replantear qué competencias/skills necesitamos formar en nuestros graduados. Quizás no sean necesarios cambios (lo dudo); quizás haya que añadir cosas nuevas; quizás algunas cosas hayan pasado a ser obsoletas. Pero no es trivial dar respuesta a las preguntas: ¿debemos actualizar la formación que ofrecemos? ¿en qué sentido? 
 
Llevo casi dos años dándole vueltas a esto, pero aún no he logrado concretar un marco de trabajo. Entre otras cosas, estaba esperando encontrar alguna investigación que explicara cómo ha cambiado el trabajo profesional en algunas profesiones debido al teletrabajo y otras formas de flexibilidad, la inteligencia artificial generativa y demás condiciones actuales.
 
Hoy he decidido crearme un “framework” que no estoy seguro de que me lleve a buen puerto, pero lo comparto, lo intento poner en marcha y luego os comento si me ha funcionado o no.
 
Paso 0. Decido centrarme en la formación para el trabajo y en ver las necesidades de la persona que usará lo aprendido para ser una profesional. Podría haber elegido otro enfoque, pero creo que este me va a resultar más sencillo y luego por abstracción intentar generalizar hacia otros perfiles.
 
Paso 1. Elegir un grado para centrarme en él. 
Pensar en qué cambios son necesarios a nivel global me resulta demasiado complicado, ya que el impacto del nuevo contexto puede ser muy distinto en cada profesión. Igual luego no lo son tantos, pero me ha parecido más sencillo ir de lo particular a lo general que al revés.
 
Paso 2. Elegir una ocupación dentro de las que se suponen más comunes afines al grado y centrarme en ella, para luego ir abriendo el abanico a algunas ocupaciones parecidas y ver si hay cambios sustanciales.
 
Paso 3. Identificar cuáles son las competencias en las que estamos formando actualmente. Es un paso sencillo porque la “verdad” es lo que consta en las memorias de verificación de cada título.
 
Paso 4. Comparar el resultado del paso 3 con las propuestas oficiales de la Unión Europea. 
yo he decidido usar como marco de referencia ESCO. Quizás haya otros marcos mejores, pero este es el que conozco y, en teoría, debería ser un marco sólido.
No obstante, las propuestas de ESCO están ancladas en el pasado. En el mejor de los casos, son buenas propuestas para hace 5 años y tendremos que reflexionar si siguen vigentes o no.
 
Paso 5. Integrar los resultados de los Pasos 3 y 4 y reflexionar sobre qué cambios son necesarios.
La parte de reflexión la tengo un poco débil. En un mundo ideal, donde las empresas supieran de verdad en qué ha cambiado realmente lo que sus profesionales necesitan, el informante relevante sería la empresa. Pero no estoy muy seguro de que haya alguna que tenga la certeza absoluta de qué es lo que realmente necesitan hoy, ni de qué necesitarán dentro de 5 años. Porque la IA generativa (que es el factor de contexto más influyente actualmente) está en pleno “hype” y poca gente puede tener certeza de dónde, cuándo y cómo va a acabar.
Independientemente de quiénes sean los informantes (ya conseguiré aclararme o usar “muestras de conveniencia” o pedir opinión a mis compañeros académicos para que hagamos el diseño desde nuestras “torres de marfil”), las preguntas clave son:
  • ¿Qué están aprendiendo ahora?
  • ¿Qué deberían dejar de aprender porque no es útil?
  • ¿Qué cosas nuevas deberían empezar a aprender porque las necesitarán para ser buenas profesionales?

Caso de uso:

(en construcción)

GIOI
cuatro perfiles:
 
Referencias:
European Commission. Directorate General for Employment, Social Affairs and Inclusion. (2019). ESCO handbook: European skills, competences, qualifications and occupations. Publications Office. atlasTI-ART-639 soft Skills. https://data.europa.eu/doi/10.2767/934956

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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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DECIDE – Design and Evaluation of Collaborative Intervention for Decision Enhancement

Extended Title: Action research on designing materials, protocol, and feasibility of a complex intervention to foster critical thinking and apply the triple diamond framework in group decision-making.

This project aims to enhance students’ critical thinking and decision-making skills by developing, testing, and refining a structured group decision-making framework called the triple diamond. It focuses on identifying misconceptions that hinder students’ use of this framework and improving pedagogical interventions through active, collaborative learning and evidence-based methodologies.

  • Project scope and participants: The innovation will be implemented across multiple courses in engineering, logistics, and business master’s programs, involving diverse student groups facing recurring difficulties in applying structured decision-making methods.
  • Problem identification: Students consistently rely on intuitive rather than structured approaches in group decisions, struggling to apply the triple diamond framework despite repeated instruction and practice. This issue is persistent and mirrors challenges observed in professional settings.
  • Theoretical foundations: The project integrates concepts of misconceptions, knowledge elicitation, threshold concepts, and decoding the discipline to reveal and address barriers to expert-like thinking in decision processes. It emphasizes the reorganization of knowledge fragments rather than the mere replacement of incorrect ideas.  
  • Learning objectives: Students will learn to manage group decision processes using the triple diamond, define tasks and prioritization criteria explicitly, analyze innovation competencies, and develop reasoned, evidence-based reports, all enhancing critical thinking skills.
  • Methodology: The project employs active and collaborative learning through structured three-hour classroom dynamics complemented by autonomous preparatory work. It incorporates innovative visual case representations, reflective learning journals, and think-aloud protocols to elicit student thinking and identify misconceptions.
  • Expected outcomes: These include identifying common misconceptions, adapting and developing rubrics for assessment, quantifying students’ valuation of innovation competencies, improving decision quality and reducing cognitive biases, and evaluating the impact of different case presentation formats on engagement and critical thinking.
  • Work plan and tools: The two-year plan details tasks such as material development, rubric adaptation, protocol design, experimental validation, and dissemination through academic articles and conferences. Project management uses O365 tools with regular team meetings and quality control processes.
  • Evaluation strategy: Evaluation includes measuring the number and categorization of misconceptions, rubric validation, analysis of student preferences and clusters, transferability assessments, pre-post intervention comparisons, and engagement metrics using established models. Data collection involves think-aloud sessions, forum analyses, and observations.
  • Impact and dissemination: The project aims to improve teaching and learning by making decision-making processes transparent and evidence-based, enabling transfer across disciplines and formats, including MOOCs. Results will be shared via conferences, indexed publications, online platforms, and social media, ensuring broad accessibility and adoption.

#PI-DECIDE

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