{"id":157224,"date":"2026-10-15T09:34:40","date_gmt":"2026-10-15T07:34:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.equitat.org\/blog\/pisa-2025-intelligencia-artificial-impacte-resultats-educatius"},"modified":"2026-11-05T14:40:36","modified_gmt":"2026-11-05T12:40:36","slug":"pisa-2025-inteligencia-artificial-impacto-resultados-educativos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.equitat.org\/es\/blog\/pisa-2025-inteligencia-artificial-impacto-resultados-educativos","title":{"rendered":"PISA 2025 e inteligencia artificial: \u00bfqu\u00e9 sabemos sobre el impacto en los resultados educativos?"},"content":{"rendered":"<p>Los <a href=\"https:\/\/www.equitat.org\/es\/noticies\/pisa-2025-cataluna-sin-resultados-validos-y-espana-cae-en-lectura\"><strong>resultados de PISA<\/strong><\/a> han reabierto el debate sobre el estado de los aprendizajes y el posible impacto de la<strong> inteligencia artificial (IA)<\/strong> en el rendimiento del alumnado. Pero, \u00bfhasta qu\u00e9 punto podemos relacionar la expansi\u00f3n de estas herramientas con el descenso de los resultados? \u00bfQu\u00e9 nos dicen los datos sobre los usos que hacen los estudiantes? \u00bfQu\u00e9 decisiones educativas podemos tomar a partir de esa informaci\u00f3n?<\/p>\n<p>\u00c9stas son algunas de las preguntas que centraron el <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=jVEnJ9WHRFA\"><em>webinar PISA 2025: \u00bfC\u00f3mo afecta la IA a los resultados?<\/em><\/a>, con la participaci\u00f3n de <strong>Alfonso Echazarra<\/strong>, especialista en pol\u00edtica educativa y analista vinculado al programa PISA de la OCDE, y <strong>Marta L\u00f3pez<\/strong>, profesora de Psicolog\u00eda y Ciencias de la Educaci\u00f3n en la UOC y directora del grupo de investigaci\u00f3n GRE. La conversaci\u00f3n, moderada por <a href=\"https:\/\/www.equitat.org\/es\/persona\/laia-orozco\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>Laia Orozco<\/b><\/a>, coordinadora de Equidad Digital, combin\u00f3 el an\u00e1lisis de los datos internacionales con los resultados de un estudio sobre los usos de la IA entre estudiantes en Catalu\u00f1a.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Relacionado:<\/b> <em><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=jVEnJ9WHRFA\">PISA 2025: \u00bfC\u00f3mo afecta la IA a los resultados?<\/a><\/em><\/li>\n<\/ul>\n<p>La primera conclusi\u00f3n es clara: <strong>todav\u00eda no hay evidencia suficiente para afirmar que la IA sea responsable de la bajada de los resultados educativos<\/strong>. Sin embargo, los datos s\u00ed permiten identificar patrones de uso que plantean preguntas relevantes sobre el aprendizaje, la autonom\u00eda y el papel de la escuela.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/jVEnJ9WHRFA?si=7hHOudWbUYNwscpl\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<h3>\u00abEs demasiado pronto para atribuir a la IA la bajada de los resultados\u00bb<\/h3>\n<p>Alfonso Echazarra empez\u00f3 situando el descenso de los resultados de PISA en una perspectiva m\u00e1s amplia. La tendencia a la baja en competencias como matem\u00e1ticas o comprensi\u00f3n lectora ya se observaba antes de que el uso de la IA generativa se extendiera entre el alumnado. Por eso, seg\u00fan Echazarra, atribuir ese retroceso a una \u00fanica causa ser\u00eda precipitado.<\/p>\n<p>\u00abNo hay suficiente evidencia para decir que la IA es responsable de esta bajada de resultados\u00bb, se\u00f1al\u00f3. Las dificultades de aprendizaje responden a m\u00faltiples factores y, en el caso de las tecnolog\u00edas digitales, es necesario distinguir entre fen\u00f3menos diferentes: el uso de los m\u00f3viles, el tiempo ante las pantallas, las herramientas digitales y la inteligencia artificial no son exactamente lo mismo.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Relacionado:<\/b> <a href=\"https:\/\/www.equitat.org\/es\/blog\/6-claves-entender-resultados-pisa-2025\">6 claves para entender los resultados de PISA 2025<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Adem\u00e1s, PISA ofrece una fotograf\u00eda del rendimiento en un momento determinado, pero no permite establecer por s\u00ed sola una relaci\u00f3n de causa y efecto. Que el alumnado que m\u00e1s utiliza la IA obtenga, de media, peores resultados no demuestra que el uso de la tecnolog\u00eda sea la causa de este rendimiento. Un hecho que plantea un dilema: \u00bflos estudiantes con m\u00e1s dificultades recurren m\u00e1s a estas herramientas para resolver las tareas o el uso de estas herramientas dificulta el desarrollo de determinadas competencias? Ambas cosas podr\u00edan estar ocurriendo a la vez.<\/p>\n<p>Por eso, el reto es ir m\u00e1s all\u00e1 de los titulares y <strong>profundizar en los datos antes de tomar decisiones<\/strong>. Marta L\u00f3pez tambi\u00e9n insisti\u00f3 en esta necesidad de prudencia: \u201cPonemos quiz\u00e1s un poco el freno antes de sacar a muchos titulares\u201d, pidi\u00f3, advirtiendo del riesgo de simplificar un fen\u00f3meno que todav\u00eda se est\u00e1 empezando a estudiar.<\/p>\n<h3>No todos los usos de la IA tienen la misma relaci\u00f3n con el aprendizaje<\/h3>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de la frecuencia de uso, los datos apuntan a una diferencia relevante: <strong>la relaci\u00f3n entre la IA y el rendimiento var\u00eda seg\u00fan la finalidad con la que se utiliza.<\/strong><\/p>\n<p>Cuando el alumnado recurre a estas herramientas para explorar temas nuevos, despertar la curiosidad o complementar lo aprendido, la asociaci\u00f3n con los resultados es m\u00e1s neutra o incluso puede ser positiva. Sin embargo, cuando las utiliza para delegar tareas que requieren un esfuerzo cognitivo, como resumir textos o redactar deberes, la asociaci\u00f3n con el rendimiento es m\u00e1s negativa.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n existen diferencias seg\u00fan la intensidad de uso. Los datos presentados apuntan a que un uso m\u00e1s moderado tiene una asociaci\u00f3n menos negativa que un uso intensivo, como utilizar la IA todos los d\u00edas. Sin embargo, estos patrones deben interpretarse con cautela: no permiten concluir, por s\u00ed solos, que la frecuencia de uso explique las diferencias de rendimiento.<\/p>\n<p>La cuesti\u00f3n, pues, no es s\u00f3lo si los estudiantes utilizan IA, sino <strong>para qu\u00e9 la utilizan y qu\u00e9 papel desempe\u00f1a su propio esfuerzo<\/strong>. Una herramienta puede ayudar a comprender una idea o abrir nuevas v\u00edas de exploraci\u00f3n, pero tambi\u00e9n puede acabar realizando una parte del trabajo que el alumnado necesita practicar para aprender.<\/p>\n<h3>La IA ya forma parte de la vida cotidiana del alumnado<\/h3>\n<p>La conversaci\u00f3n tambi\u00e9n incorpor\u00f3 los resultados de un estudio sobre <strong>los usos de la IA entre estudiantes en Catalu\u00f1a<\/strong>, impulsado conjuntamente con la Escola Pia de Catalunya y desarrollado con la participaci\u00f3n de la investigaci\u00f3n universitaria. Marta L\u00f3pez destac\u00f3 que la iniciativa surgi\u00f3 de la necesidad de conocer mejor las pr\u00e1cticas del alumnado para orientar la elaboraci\u00f3n de pol\u00edticas y protocolos en los centros.<\/p>\n<p>Una de las primeras conclusiones es la rapidez con la que estas herramientas se han incorporado al d\u00eda a d\u00eda de los estudiantes. Seg\u00fan los datos que present\u00f3 L\u00f3pez, <strong>el 46% del alumnado encuestado utiliza la IA a diario<\/strong>, mientras que un <strong>38% la utiliza dos o tres veces por semana<\/strong>. En conjunto, las cifras indican que cerca del 85% lo utiliza semanalmente.<\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Relacionado:<\/b><a href=\"https:\/\/www.equitat.org\/blog\/hi-ha-oportunitats-per-treballar-la-intelligencia-artificial-en-leducacio\"><b>\u00bfExisten oportunidades para trabajar la inteligencia artificial en la educaci\u00f3n?<\/b><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Las finalidades son diversas: <strong>buscar informaci\u00f3n, pedir explicaciones, traducir, generar ideas o elaborar res\u00famenes<\/strong>. Pero el estudio tambi\u00e9n identifica pr\u00e1cticas que van m\u00e1s all\u00e1 del soporte al aprendizaje.<\/p>\n<p>Uno de los resultados que m\u00e1s preocupa es que, seg\u00fan explic\u00f3 L\u00f3pez, un 51% del alumnado se\u00f1alaba que la IA elaboraba primeras versiones o incluso la respuesta completa en determinadas tareas. Este dato apunta a una posible delegaci\u00f3n de una parte importante del proceso de trabajo.<\/p>\n<p>El otro elemento destacado es la <strong>verificaci\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/strong>: aproximadamente un tercio del alumnado contrastaba las respuestas de la IA con otras fuentes. Esto plantea un reto en el desarrollo del pensamiento cr\u00edtico y en la capacidad de valorar si la informaci\u00f3n generada es fiable.<\/p>\n<p>El estudio, por tanto, no s\u00f3lo pone de manifiesto que el uso de la IA se ha extendido r\u00e1pidamente, sino que tambi\u00e9n invita a preguntarse qu\u00e9 competencias se est\u00e1n ejercitando cuando se utiliza y cu\u00e1les pueden quedar en segundo plano.<\/p>\n<h3>La delegaci\u00f3n cognitiva, una de las principales preocupaciones<\/h3>\n<p>Para L\u00f3pez, la <strong>delegaci\u00f3n cognitiva<\/strong> es uno de los aspectos a seguir m\u00e1s de cerca: es decir, qu\u00e9 pasa cuando el alumnado deja en manos de la IA una parte del proceso de pensar, escribir o resolver una tarea.<\/p>\n<p>Echazarra tambi\u00e9n situ\u00f3 ese riesgo en el centro del debate. Cuando un estudiante redacta un texto, una parte importante del aprendizaje se produce durante el proceso: ordenar las ideas, encontrar las palabras, revisar lo escrito y dedicar tiempo a elaborar una respuesta. Si la IA realiza este trabajo, el alumno puede acabar salt\u00e1ndose una parte de la experiencia que le permite desarrollar estas capacidades.<\/p>\n<p>Esto obliga a revisar c\u00f3mo se organizan las actividades escolares. Algunas tareas que tradicionalmente se realizaban en casa, como redactar textos, quiz\u00e1s necesitan m\u00e1s espacios de trabajo en el aula, donde el profesorado pueda acompa\u00f1ar y observar el proceso. Asimismo, la IA puede ofrecer oportunidades para explorar contenidos, obtener explicaciones o practicar ejercicios con distintos niveles de dificultad.<\/p>\n<p>El reto no es, pues, considerar todas las aplicaciones de la IA como negativas ni dar por sentado que cualquier uso mejora el aprendizaje. Se trata de <strong>distinguir entre los usos que ayudan a aprender y los que pueden sustituir al esfuerzo necesario para ello.<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Relacionado: <a href=\"https:\/\/www.equitat.org\/blog\/com-sha-dabordar-la-intelligencia-artificial-ia-a-lescola\"><b>\u00bfC\u00f3mo abordar la inteligencia artificial (IA) en la escuela?<\/b><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Repensar la evaluaci\u00f3n para que el alumnado siga aprendiendo<\/h3>\n<p>Si la IA puede generar respuestas y elaborar tareas completas, tambi\u00e9n pone en cuesti\u00f3n las <strong>formas de evaluaci\u00f3n<\/strong>. \u00bfC\u00f3mo saber qu\u00e9 ha aprendido realmente un estudiante si el resultado final puede haber sido producido, total o parcialmente, por una herramienta?<\/p>\n<p>Echazarra defendi\u00f3 que la evaluaci\u00f3n puede desempe\u00f1ar un papel importante para evitar la delegaci\u00f3n cognitiva. El alumnado responde a los incentivos y orienta buena parte de su esfuerzo hacia lo que se le pide demostrar. Por eso, si la evaluaci\u00f3n s\u00f3lo valora el producto final, puede favorecer que el estudiante delegue en la IA una parte del trabajo.<\/p>\n<p>Esto invita a dar mayor importancia al <strong>proceso de aprendizaje<\/strong>: c\u00f3mo se construyen las ideas, c\u00f3mo se resuelven los problemas y qu\u00e9 competencias se ponen en pr\u00e1ctica. Tambi\u00e9n implica revisar qu\u00e9 tareas tiene sentido hacer en casa y cu\u00e1les conviene desarrollar en el aula.<\/p>\n<p>Asimismo, Echazarra se\u00f1al\u00f3 que la IA tambi\u00e9n puede abrir oportunidades educativas, desde reducir determinadas cargas administrativas hasta facilitar la exploraci\u00f3n de nuevos temas o la preparaci\u00f3n de ejercicios. La cuesti\u00f3n es c\u00f3mo aprovechar estas posibilidades sin perder de vista qu\u00e9 debe aprender el alumnado.<\/p>\n<h3>La equidad tambi\u00e9n forma parte del debate<\/h3>\n<p>Los datos de PISA analizados por Echazarra muestran una peque\u00f1a diferencia en el uso de la IA seg\u00fan el contexto socioecon\u00f3mico: <strong>el alumnado m\u00e1s favorecido tend\u00eda a utilizarla un poco m\u00e1s<\/strong>. Ahora bien, advirti\u00f3 que se trata de una fotograf\u00eda del 2025 y que es demasiado pronto para saber c\u00f3mo va a evolucionar esta diferencia.<\/p>\n<p>La experiencia con otras tecnolog\u00edas digitales muestra que las desigualdades no se limitan a tener acceso a una herramienta. Tambi\u00e9n pueden aparecer en los fines para los que se utiliza y en las oportunidades de aprendizaje que se derivan. Por ello, habr\u00e1 que observar c\u00f3mo cambian los usos de la IA y si las diferencias iniciales se mantienen o transforman.<\/p>\n<p>Esta mirada refuerza tambi\u00e9n la necesidad de interpretar los resultados educativos en su contexto. La IA es una pieza m\u00e1s de un escenario complejo, en el que intervienen factores sociales, digitales y educativos. No puede aislarse una sola tecnolog\u00eda y atribuirle toda la responsabilidad de los resultados.<\/p>\n<h3>De la tecnolog\u00eda a la pedagog\u00eda: aprender antes de decidir<\/h3>\n<p>\u00bfQu\u00e9 decisiones hay que tomar, mientras a\u00fan faltan evidencias? L\u00f3pez defendi\u00f3 que <strong>el punto de partida debe ser pedag\u00f3gico, no tecnol\u00f3gico: \u00abEl enfoque no es tecnol\u00f3gico, sino que el enfoque es pedag\u00f3gico\u00bb<\/strong>. Antes de preguntar c\u00f3mo incorporar una herramienta, es necesario decidir qu\u00e9 aprendizajes se quieren promover y qu\u00e9 papel puede tener la tecnolog\u00eda para alcanzarlos.<\/p>\n<p>Esta mirada implica impulsar investigaci\u00f3n vinculada a la pr\u00e1ctica educativa, evaluar las experiencias y compartir lo que funciona. L\u00f3pez destac\u00f3 el valor de las pruebas piloto que permiten experimentar y recoger evidencias antes de extender una iniciativa. En esta l\u00ednea, expuso el caso de un proyecto de Estonia con una herramienta de IA dise\u00f1ada con fines educativos, que plantea preguntas en lugar de limitarse a proporcionar respuestas para reducir el riesgo de delegaci\u00f3n cognitiva. Los resultados iniciales, remarc\u00f3, todav\u00eda no permiten concluir si esa experiencia mejora el aprendizaje.<\/p>\n<p>Echazarra, por su parte, defendi\u00f3 que es necesario <strong>seguir aprendiendo sobre los usos de la IA, dar margen a los centros para experimentar y mejorar las preguntas que se har\u00e1n en futuras ediciones de PISA<\/strong>. Tambi\u00e9n puso el foco en otro reto que va m\u00e1s all\u00e1 de la IA: la <strong>p\u00e9rdida de concentraci\u00f3n<\/strong> asociada a los usos digitales y las crecientes dificultades ante lecturas largas y complejas.<\/p>\n<p>El webinar acab\u00f3 con una idea compartida: los datos disponibles todav\u00eda no permiten determinar qu\u00e9 impacto causal tiene la IA en los resultados educativos, pero s\u00ed se\u00f1alan cuestiones a abordar. La delegaci\u00f3n cognitiva, la verificaci\u00f3n de la informaci\u00f3n, la evaluaci\u00f3n y las desigualdades en sus usos son aspectos centrales para orientar la investigaci\u00f3n y las decisiones de los centros.<\/p>\n<p><strong>La prioridad no es avanzar conclusiones antes de tiempo, sino generar m\u00e1s conocimiento para tomar decisiones informadas<\/strong>. Esto significa situar el aprendizaje en el centro, evaluar los usos reales de la IA y mantener una mirada pedag\u00f3gica que permita aprovechar sus oportunidades sin dejar de desarrollar las competencias y la autonom\u00eda del alumnado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los resultados de PISA han reabierto el debate sobre el estado de los aprendizajes y el posible impacto de la inteligencia artificial (IA) en el rendimiento del alumnado. 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