El avance de la inteligencia artificial (IA) en el sistema universitario plantea un dilema doble: cómo usarla para mejorar las trayectorias estudiantiles, sin perder de vista los principios éticos, pedagógicos y formativos que sustentan el quehacer educativo.
Para Magdalena Claro, directora de CEPPE UC, el foco debe estar en formar a estudiantes capaces de interactuar crítica y éticamente con estas tecnologías. Ello requiere repensar profundamente lo que ocurre en la sala de clases y, en ese sentido, la labor docente es clave para fortalecer la agencia de los estudiantes en su interacción con la inteligencia artificial (IA), lo que implica desarrollar y ejercitar con mayor intencionalidad habilidades cognitivas más complejas. Claro destaca el juicio o saber contextual como una capacidad particularmente necesaria: "no basta con acceder a respuestas generadas por IA; es necesario interpretarlas críticamente, analizando cuándo, cómo y por qué dichas respuestas son pertinentes en un contexto determinado. Esta capacidad de interpretación situada es fundamental para aprovechar el potencial de la IA en la ampliación de capacidades, el fortalecimiento del aprendizaje y la generación de conocimiento original. Este tipo de capacidades o competencias serán esenciales para que los estudiantes en el futuro puedan generar valor tanto en el mercado laboral como en su rol como ciudadanos, en una sociedad cada vez más mediada por tecnologías inteligentes”, agregó.
Asimismo, la directora de CEPPE UC enfatiza que la formación crítica, reflexiva y ética en el uso de IA generativa debe ser parte del currículo universitario, especialmente en un contexto donde estas herramientas están al alcance de los estudiantes en su vida cotidiana. “Más que enfocarnos en tecnologías de detección de plagio, debemos enseñar a los estudiantes a usar la IA de manera responsable, con habilidades para enriquecer sus aprendizajes y comprendiendo sus límites y posibilidades”, señala.
En paralelo, Isabel Hilliger, investigadora de CEPPE UC y académica de la Escuela de Ingeniería UC, lidera una iniciativa internacional que busca usar la IA para apoyar los procesos educativos. Su proyecto —financiado por el Hemispheric University Consortium (HUC)— busca desarrollar modelos y visualizar estos resultados a través de IA Explicable (XAI) para identificar con mayor precisión a estudiantes en riesgo de deserción.
“Queremos que los modelos no solo predigan quién podría abandonar la universidad, sino que también expliquen por qué. Esa información es valiosa para que las instituciones puedan actuar a tiempo y acompañar mejor a sus estudiantes”, comenta Hilliger.
Según datos del Ministerio de Educación de Chile, el 24,6 % de los estudiantes abandona su carrera durante el primer año, y otro 14,6 % no se matricula nuevamente en los tres años siguientes. Entender las razones detrás de ese fenómeno —más allá de las cifras— es clave para construir soluciones efectivas y justas. Aquí es donde la IA puede ser una aliada si se usa con propósito. Hilliger propone modelos que no solo sean predictivos, sino también transparentes. A diferencia de los algoritmos de “caja negra” tradicionales, las metodologías basadas en XAI permiten a los equipos de asuntos estudiantiles comprender los factores de riesgo y actuar a tiempo con planes de apoyo personalizados.
Asimismo, Hilliger propone usar analíticas curriculares para el mejoramiento continuo. En otro proyecto financiado por el Consejo Nacional de Educación (CNED), Hilliger analiza cómo se pueden usar datos sobre el logro de competencias para detectar brechas en la progresión curricular, ajustar planes de estudio y mejorar la experiencia de aprendizaje.
“Uno de los focos de esta investigación es traducir los datos en medidas concretas para un mejoramiento continuo de la experiencia de aprendizaje y de las prácticas docentes”, indica la investigadora.
Claro y Hilliger coinciden en algo fundamental: el uso de IA en educación superior debe ser comprensible, ético y formativo. Eso implica generar capacidades institucionales, pero también diálogo, actualización docente y una transformación profunda en la cultura educativa.
Porque si bien la IA puede identificar riesgos de deserción o sugerir mejoras curriculares, el centro del proceso educativo sigue siendo humano: estudiantes que aprenden, docentes que acompañan, y comunidades que se preguntan cómo enseñar y aprender mejor en un mundo que cambia aceleradamente.
