Modelo Pedagógico para el Uso Crítico de la IA en Ciencias
LiteracIA
Trabajo Fin de Máster en Competencias Digitales Docentes. Autor: Dr. Jaime Espinosa García San Román. Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, 2025-2026.
Iniciar defensa
El riesgo sanitario de la IA
Riesgo
Peligro
Alerta
Alucinación
Riesgo clínico
Uso acrítico
La alucinación algorítmica genera información errónea que, en salud, resulta en un riesgo sanitario real al comprometer diagnósticos y decisiones clínicas críticas.
Las alucinaciones en entornos de salud afectan la calidad asistencial, transformando herramientas digitales en vectores de desinformación clínica grave.
El uso acrítico de la IA en Ciencias de la Salud debilita el juicio humano, poniendo en peligro la seguridad del paciente y los protocolos de One Health.
61%
Vacío Científico
El 61% de brecha docente refleja la urgente necesidad de formación, ya que la mayoría del profesorado se siente desprovisto ante la integración de la IA.
Un riguroso análisis PRISMA de 47 artículos (2021-2025) confirma un claro vacío científico en marcos pedagógicos adaptados a las Ciencias de la Salud.
01
Objetivos estratégicosde LiteracIA
Objetivos LiteracIA
Definimos seis ejes estratégicos para transformar el aula mediante la IA:
Diseño de actividades IA
Alumnado auditor crítico
Profesorado facilitador
Competencia docente integral
01
Arquitectura de3 Niveles LiteracIA
Fases del proceso metodológico
Evaluación
Comprensión
Aplicación
Aprendizaje
Taxonomía de Fallos Algorítmicos:
- Error Técnico: Información fácticamente errónea, como prescripciones de dosis incorrectas.
- Sesgo: Asunciones normativas implícitas que discriminan, por ejemplo, al ignorar la representatividad étnica.
- Limitación: Descontextualización severa que ignora protocolos hospitalarios específicos.
- Omisión: Falta de variables clínicas críticas, tales como contraindicaciones esenciales.
T1 2026
Diagnóstico inicial
Oct 2026
Formación y rediseño
Oct 2027
Aula e implementación
Jun 2028
Difusión académica
Metas y Resultados Esperados
-40%
+45%
70%
Reducción deresistencia
CompetenciaDocente
Pensamientocrítico
Incremento del 45% en competencia digital docente, consolidando un profesorado facilitador capaz de integrar herramientas de IA en el currículo.
Logramos una reducción del 40% en la resistencia actitudinal, facilitando la transición hacia un uso crítico y consciente de la tecnología.
El 70% del alumnado alcanzará niveles expertos en pensamiento crítico, transformándose en auditores activos frente a la alucinación algorítmica.
Presupuesto y Sostenibilidad
1.500€
3.000€
1.500€
SostenibilidadOpen Source
InversiónEficiente
DigitalizaciónEquitativa
Inversión 3.000€: Una micro-inversión estratégica de alto retorno que aprovecha recursos Open Source para maximizar la eficacia pedagógica.
Sostenibilidad: 1.500€ para asegurar la escalabilidad Open Source mediante publicaciones Open Access y participación en congresos.
Digitalización: 1.500€ destinados a 6 tabletas para el despliegue equitativo del proyecto en las aulas.
Conclusiones: Hacia una IA Crítica
Síntesis pedagógica:
- Fundamentación constructivista sólida que articula a Vygotsky, Kolb y Biggs.
- Plena alineación con el marco europeo DigCompEdu.
- Impacto profesional orientado a la toma de decisiones críticas y seguras.
- LiteracIA enseña a cuestionar, garantizando un uso responsable frente a la mera automatización.
El modelo trasciende la herramienta técnica. Al integrar una pedagogía coherente, transformamos el rol docente hacia el facilitador experto y al estudiante en auditor activo. Este enfoque es nuestra mayor garantía frente a la incertidumbre tecnológica y el camino hacia la excelencia en la educación superior.
'LiteracIA no introduce la IA en el aula: enseña a usarla, auditarla y cuestionarla con rigor.'
¡Muchas gracias por su atención!
Quedo a su disposición para cualquier duda o comentario sobre LiteracIA. Recursos disponibles en repositorio abierto: [enlace al repositorio].
¡Cuidado!
Revisar
¡Reintenta!
Volver
Con 140-210 estudiantes, implementamos ABP y Flipped Classroom. Esta evaluación de progreso identifica áreas de mejora según DigCompEdu, consolidando el aprendizaje activo.
El rediseño implica integrar auditorías de IA en las guías docentes, transformando tareas tradicionales en ejercicios donde el alumnado detecta activamente errores, sesgos y omisiones en los resultados generados.
La formación experiencial conecta nuevos saberes con tu bagaje, transformando el aprendizaje en una herramienta viva de análisis crítico y creatividad.
La fundamentación del modelo integra el constructivismo social de Vygotsky, el aprendizaje experiencial de Kolb y la alineación constructiva de Biggs, aumentando la autonomía del estudiante a través de tres niveles de complejidad cognitiva, plenamente alineados con las áreas de competencia del DigCompEdu.
Prohibir no es auditar
Reintentar
Fallo: Limitación
Volver
La evaluación se basa en tres pilares: rúbricas de pensamiento crítico (4 niveles, ICC ≥ 0,70), el IMI (7 ítems, escala 1-7) para medir la motivación y diarios de aula para el seguimiento cualitativo.
Durante el despliegue del momento Aula y T3 (octubre 2027 – marzo 2028), implementamos auditorías en tiempo real. Evaluamos el pensamiento crítico del alumnado, la detección de errores y sesgos, y la motivación intrínseca mediante grupos de control.
El hito T2, comprendido entre marzo y junio de 2027, marca una fase crucial de rediseño curricular. Durante este periodo, las actividades docentes se someten a una auditoría estricta, validando cada nueva guía mediante un checklist de siete criterios de calidad.
Iniciamos la fase T1 (octubre-noviembre 2026) mediante encuestas y entrevistas para diagnosticar la competencia digital docente en IA. Analizamos 24 ítems bajo escala Likert para detectar resistencias y niveles previos.
Nivel de Excelencia insuficiente
Revisar objetivos
Alcance universal
Volver al inicio
LiteracIA: Auditoría Epistémica en Ciencias de la Salud
ULPGC
Created on June 20, 2026
Propuesta de innovación docente frente a la IA generativa. Presenta el modelo LiteracIA para fomentar un uso crítico y riguroso de herramientas digitales en educación superior, garantizando estándares éticos y competencia profesional avanzada.
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Modelo Pedagógico para el Uso Crítico de la IA en Ciencias
LiteracIA
Trabajo Fin de Máster en Competencias Digitales Docentes. Autor: Dr. Jaime Espinosa García San Román. Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, 2025-2026.
Iniciar defensa
El riesgo sanitario de la IA
Riesgo
Peligro
Alerta
Alucinación
Riesgo clínico
Uso acrítico
La alucinación algorítmica genera información errónea que, en salud, resulta en un riesgo sanitario real al comprometer diagnósticos y decisiones clínicas críticas.
Las alucinaciones en entornos de salud afectan la calidad asistencial, transformando herramientas digitales en vectores de desinformación clínica grave.
El uso acrítico de la IA en Ciencias de la Salud debilita el juicio humano, poniendo en peligro la seguridad del paciente y los protocolos de One Health.
61%
Vacío Científico
El 61% de brecha docente refleja la urgente necesidad de formación, ya que la mayoría del profesorado se siente desprovisto ante la integración de la IA.
Un riguroso análisis PRISMA de 47 artículos (2021-2025) confirma un claro vacío científico en marcos pedagógicos adaptados a las Ciencias de la Salud.
01
Objetivos estratégicosde LiteracIA
Objetivos LiteracIA
Definimos seis ejes estratégicos para transformar el aula mediante la IA:
Diseño de actividades IA
Alumnado auditor crítico
Profesorado facilitador
Competencia docente integral
01
Arquitectura de3 Niveles LiteracIA
Fases del proceso metodológico
Evaluación
Comprensión
Aplicación
Aprendizaje
Taxonomía de Fallos Algorítmicos:
T1 2026
Diagnóstico inicial
Oct 2026
Formación y rediseño
Oct 2027
Aula e implementación
Jun 2028
Difusión académica
Metas y Resultados Esperados
-40%
+45%
70%
Reducción deresistencia
CompetenciaDocente
Pensamientocrítico
Incremento del 45% en competencia digital docente, consolidando un profesorado facilitador capaz de integrar herramientas de IA en el currículo.
Logramos una reducción del 40% en la resistencia actitudinal, facilitando la transición hacia un uso crítico y consciente de la tecnología.
El 70% del alumnado alcanzará niveles expertos en pensamiento crítico, transformándose en auditores activos frente a la alucinación algorítmica.
Presupuesto y Sostenibilidad
1.500€
3.000€
1.500€
SostenibilidadOpen Source
InversiónEficiente
DigitalizaciónEquitativa
Inversión 3.000€: Una micro-inversión estratégica de alto retorno que aprovecha recursos Open Source para maximizar la eficacia pedagógica.
Sostenibilidad: 1.500€ para asegurar la escalabilidad Open Source mediante publicaciones Open Access y participación en congresos.
Digitalización: 1.500€ destinados a 6 tabletas para el despliegue equitativo del proyecto en las aulas.
Conclusiones: Hacia una IA Crítica
Síntesis pedagógica:
El modelo trasciende la herramienta técnica. Al integrar una pedagogía coherente, transformamos el rol docente hacia el facilitador experto y al estudiante en auditor activo. Este enfoque es nuestra mayor garantía frente a la incertidumbre tecnológica y el camino hacia la excelencia en la educación superior.
'LiteracIA no introduce la IA en el aula: enseña a usarla, auditarla y cuestionarla con rigor.'
¡Muchas gracias por su atención!
Quedo a su disposición para cualquier duda o comentario sobre LiteracIA. Recursos disponibles en repositorio abierto: [enlace al repositorio].
¡Cuidado!
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¡Reintenta!
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Con 140-210 estudiantes, implementamos ABP y Flipped Classroom. Esta evaluación de progreso identifica áreas de mejora según DigCompEdu, consolidando el aprendizaje activo.
El rediseño implica integrar auditorías de IA en las guías docentes, transformando tareas tradicionales en ejercicios donde el alumnado detecta activamente errores, sesgos y omisiones en los resultados generados.
La formación experiencial conecta nuevos saberes con tu bagaje, transformando el aprendizaje en una herramienta viva de análisis crítico y creatividad.
La fundamentación del modelo integra el constructivismo social de Vygotsky, el aprendizaje experiencial de Kolb y la alineación constructiva de Biggs, aumentando la autonomía del estudiante a través de tres niveles de complejidad cognitiva, plenamente alineados con las áreas de competencia del DigCompEdu.
Prohibir no es auditar
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Fallo: Limitación
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La evaluación se basa en tres pilares: rúbricas de pensamiento crítico (4 niveles, ICC ≥ 0,70), el IMI (7 ítems, escala 1-7) para medir la motivación y diarios de aula para el seguimiento cualitativo.
Durante el despliegue del momento Aula y T3 (octubre 2027 – marzo 2028), implementamos auditorías en tiempo real. Evaluamos el pensamiento crítico del alumnado, la detección de errores y sesgos, y la motivación intrínseca mediante grupos de control.
El hito T2, comprendido entre marzo y junio de 2027, marca una fase crucial de rediseño curricular. Durante este periodo, las actividades docentes se someten a una auditoría estricta, validando cada nueva guía mediante un checklist de siete criterios de calidad.
Iniciamos la fase T1 (octubre-noviembre 2026) mediante encuestas y entrevistas para diagnosticar la competencia digital docente en IA. Analizamos 24 ítems bajo escala Likert para detectar resistencias y niveles previos.
Nivel de Excelencia insuficiente
Revisar objetivos
Alcance universal
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