La incorporación obligatoria no es un punto de partida, sino la institucionalización de un proceso que ya cuenta con una base sólida: a junio de 2026, más de 30.000 docentes fueron formados en IA y la Ciudad desplegó un ecosistema de infraestructura tecnológica y cuentas institucionales seguras. Se avanza hacia la obligatoriedad para garantizar la equidad educativa: que el aprendizaje sobre la IA no dependa de la iniciativa individual de un docente, sino que sea un derecho de todos los estudiantes.
La PDIyA es una línea estratégica prioritaria del Ministerio de Educación que busca garantizar condiciones de seguridad, bienestar y el ejercicio pleno de los derechos de los estudiantes en los entornos virtuales. En este Anexo, la alfabetización en IA se aborda como una herramienta de prevención. No se trata solo de aprender a usar tecnología, sino de preparar a los estudiantes para identificar y mitigar riesgos específicos a través de cuatro ejes de acción:
- Protección de datos: concientizar sobre el resguardo de información personal y sensible que suele usarse para entrenar modelos de IA.
- Alfabetización informacional: enseñar a reconocer alucinaciones, sesgos algorítmicos, técnicas de manipulación (como deepfakes) y vulnerabilidades (como el prompt injection).
- Convivencia y responsabilidad: abordar los conflictos en entornos virtuales (como el ciberacoso o la difusión no consentida de imágenes) que impactan en el clima escolar y el bienestar emocional.
- Prevención de la sobreexposición: reconocer cómo los sistemas de IA analizan nuestras preferencias para captar nuestra atención y recomendarnos contenidos personalizados. Promover el equilibrio entre el tiempo en pantallas y el movimiento físico para un desarrollo saludable.
El enfoque varía según el nivel, pero comparte un eje en común: la IA no es una herramienta neutral ni mágica, sino un software diseñado por personas que refleja sus decisiones y sesgos, y que puede cometer errores. Sobre esa base compartida, cada nivel tiene un propósito diferenciado.
En el Nivel Primario, el foco es aprender sobre la IA: tratarla como objeto de estudio para comprender su naturaleza, su funcionamiento y sus límites. En el Nivel Secundario, el foco evoluciona hacia aprender con la IA: usarla como recurso pedagógico mediado que amplifica las capacidades analíticas y creativas, sin reemplazar el esfuerzo intelectual propio.
Porque la IA ha modificado radicalmente las formas de acceder, producir y validar conocimiento. La escuela tiene la responsabilidad de:
- Desmitificar la tecnología. Enseñar que la IA es un algoritmo mecánico e imperfecto que puede cometer errores y reproducir sesgos y estereotipos.
- Alfabetización crítica. Formar sujetos que no solo usen tecnología, sino que comprendan su mecánica para decidir cuándo, para qué y cómo usarla.
- Construir ciudadanía. En un mundo mediado por algoritmos, acceder a saberes rigurosos sobre IA es un requisito para una ciudadanía plena y autónoma.
La progresión está organizada en espiral a lo largo de toda la escolaridad: los mismos conceptos reaparecen con mayor profundidad en cada etapa.
● Nivel Primario: aprender sobre la IA
- 1.° a 3.° grado: el foco está puesto en percibir y nombrar, reconocer la presencia de la IA en el entorno cotidiano y comenzar a distinguir entre acciones humanas y funciones automáticas de las máquinas.
- 4.° y 5.° grado: la progresión avanza hacia explorar y cuestionar, detectar errores (alucinaciones), contrastar con fuentes confiables y formular los primeros interrogantes sobre la lógica de estos sistemas.
- 6.° y 7.° grado: el tramo funciona como una zona de transición. Sin abandonar la mirada crítica, los estudiantes comienzan a usar la IA de manera acotada y reflexiva. En 6.° grado, con andamiaje docente explícito para comparar, detectar errores y evaluar pertinencia. En 7.°, con mayor autonomía para coautorear bajo criterio propio, formulando prompts de manera intencional y asumiendo responsabilidad sobre el resultado.
● Nivel Secundario: aprender con la IA
- Ciclo Básico: el foco es la alfabetización y desmitificación. Recuperar lo aprendido en Primaria y avanzar hacia un uso mediado como asistente de estudio, validando respuestas con fuentes confiables e identificando sesgos y alucinaciones como fallas mecánicas de los modelos.
- Ciclo Orientado: la IA deja de ser un objeto general para convertirse en una herramienta specializada que potencia los saberes de cada orientación. Los estudiantes se posicionan como cocreadores activos: producen contenidos multimodales, diseñan e iteran prompts, evalúan implicancias éticas de la coautoría y asumen la responsabilidad de autor y curador final de toda producción realizada con asistencia de la IA.
Uno de los riesgos pedagógicos más concretos de introducir IA en el aula es que los estudiantes cedan a la máquina su capacidad de juicio, su curiosidad y su esfuerzo intelectual. El Anexo trabaja activamente para evitar esto: la IA no se usa para que resuelva tareas en lugar del estudiante, sino como insumo para la experimentación. Detectar sus errores, cuestionar sus respuestas y contrastar con otras fuentes son las operaciones centrales.
En Primaria, la IA no se usa para que resuelva tareas en lugar del estudiante, sino como insumo para la experimentación: detectar sus errores, cuestionar sus respuestas, contrastar con otras fuentes. En Secundaria, se concibe a la IA como un andamiaje tecnológico que amplía las capacidades analíticas sin reemplazar nunca el esfuerzo intelectual propio ni el vínculo educativo. El docente es el garante de que ese proceso ocurra en ambos niveles.
Al contrario. El diseño pedagógico del Anexo se basa en el principio de centralidad humana: las decisiones didácticas y el juicio ético permanecen siempre bajo el control de las personas.
La determinación final sobre qué es verdad, qué es valioso y qué es ético es una facultad exclusivamente humana que la escuela debe proteger.
- En Primaria se aprende SOBRE la IA para evitar la delegación cognitiva.
- En Secundaria se aprende CON IA, utilizándola para potenciar la creatividad y la resolución de problemas sin sustituir la reflexión personal.
El Anexo se implementa como cualquier diseño curricular: el docente es quien lo lleva al aula, lo contextualiza de acuerdo a su grupo, y toma las decisiones didácticas que mejor respondan a la realidad de su escuela. En ese sentido, no cambia su responsabilidad profesional habitual.
Lo que sí es específico de este contenido es el rol que el docente asume frente a la IA como objeto y como herramienta. En todos los niveles y ciclos, el docente es guía permanente del proceso: define qué preguntas merece hacerle a la herramienta, establece los criterios de validación, acompaña la lectura crítica de los resultados y orienta la contrastación con fuentes confiables. Es también quien cuida que la interacción con la IA sea siempre una oportunidad para pensar, no un atajo que reemplace el esfuerzo intelectual de los estudiantes, y que el entorno de trabajo —cuentas institucionales, sin datos personales expuestos— sea seguro.
En definitiva, el docente sostiene en cada clase el principio de centralidad humana que estructura todo el Anexo: ninguna decisión didáctica, ética o de evaluación queda nunca en manos de un sistema automatizado.
A través del Plan de Bialfabetización, se busca formar lectores expertos que dominen tanto el soporte papel (para la lectura profunda y la atención sostenida) como los entornos digitales e inteligentes. La IA puede convertirse en una aliada en ese proceso: interactuar con estos sistemas supone leer, interpretar, formular preguntas e instrucciones cada vez más precisas, analizar las respuestas y revisarlas críticamente. Con la mediación del docente, este diálogo con la IA se transforma en una oportunidad para fortalecer la comprensión lectora, la escritura, la oralidad y el pensamiento crítico, evitando que la tecnología reemplace procesos cognitivos que los estudiantes necesitan seguir desarrollando.
La escuela es el entorno seguro para abordar los riesgos concretos que implica habitar entornos digitales mediados por IA. Los mismos ejes se profundizan a lo largo de los niveles:
- Veracidad: en Primaria, detectar alucinaciones y desarrollar el hábito de contrastar con fuentes confiables. En Secundaria, evaluar sistemáticamente la procedencia y confiabilidad de la información, y reconocer deepfakes y manipulación audiovisual.
- Sesgos: en Primaria, identificar que la IA puede reproducir prejuicios de género, cultura o etnia. En Secundaria, auditar sesgos algorítmicos y comprender su impacto en la formación de la opinión pública y la democracia.
- Privacidad: en ambos niveles, comprender qué información recolectan las plataformas y usar exclusivamente cuentas institucionales. En Secundaria, se suma la gestión de la huella digital y el reconocimiento de mecanismos de perfilamiento automatizado.
- Simulación: en Primaria, reconocer el tono empático de la IA como función mecánica. En Secundaria, identificar vulnerabilidades técnicas como el prompt injection y asumir el desplazamiento del rol de espectador engañado al de creador responsable.
- Sobreexposición a pantallas: en Primaria, concientizar sobre el impacto del uso de pantallas y promover pautas de equilibrio y la alternancia con actividades de movimiento físico. En Secundaria, problematizar la sobreexposición tecnológica y reflexionar sobre la gestión del tiempo digital para resguardar la salud física y socioemocional.
No. En todos los niveles y ciclos, la interacción con la tecnología está mediada de manera permanente por el docente, quien actúa como guía y garante del proceso pedagógico.
En el Nivel Primario, esta interacción sigue una progresión sumamente cuidada y dividida en tres etapas:
- De 1.° a 3.° grado: los estudiantes no interactúan directamente con ninguna herramienta de IA. El docente es quien proyecta la tecnología en una pantalla colectiva para realizar una exploración grupal y guiar la discusión.
- 4.° a 5.° grado: se avanza hacia una exploración de forma grupal y guiada. Los estudiantes no utilizan herramientas de IA de manera individual. Se trabaja bajo la mediación constante del docente, de forma grupal, para analizar respuestas y comprender la lógica de los algoritmos.
- 6.° y 7.° grado: en esta etapa de transición, se habilita una experimentación individual acotada. El uso se realiza bajo el monitoreo directo del docente, con propósitos pedagógicos específicos orientados a que aprendan a comparar, detectar errores y cocrear de manera reflexiva.
En el Nivel Secundario, este principio de mediación también se mantiene, aunque se expresa de manera diferente según el ciclo.
- Ciclo Básico: el docente establece los criterios de validación antes de que el estudiante consulte la IA y orienta el proceso de contrastación con fuentes confiables.
- Ciclo Orientado: aunque se persigue una mayor autonomía de los estudiantes para el uso de la IA como asistente en proyectos complejos, el docente acompaña para que se posicionen como creadores y editores de toda producción.
En ambos niveles y todos los ciclos, la evaluación de los aprendizajes es una responsabilidad exclusivamente humana, que no puede delegarse en sistemas automatizados.
La distinción conceptual central es la siguiente: en Primaria, la IA es un objeto de estudio (algo que se estudia, se desmitifica y se comprende). En el tramo final de Primaria (6.° y 7.° grado), opera como objeto de experimentación reflexiva: los estudiantes comienzan a usarla de manera acotada, siempre bajo guía docente permanente. En Secundaria, la IA se convierte progresivamente en una herramienta para la construcción de conocimiento, que potencia capacidades humanas para analizar, crear y resolver problemas complejos.
Esta progresión no implica que en Secundaria se abandone la mirada crítica, sino que esa mirada se ejerce ahora también desde la práctica. El estudiante no solo comprende que la IA puede fallar, sino que trabaja con ella asumiendo la responsabilidad de validar y editar cada producción.
No necesariamente. Muchas de las actividades del Primer Ciclo de Nivel Primario no requieren que los estudiantes interactúen directamente con ninguna herramienta: el docente puede guiar la exploración y discusión sin necesidad de dispositivos individuales. La implementación se adapta a los recursos disponibles en cada escuela.
Explorá el mapa pedagógico de la inteligencia artificial para el Nivel Secundario. A través de este recorrido por ciclos y años, se presentan las competencias clave orientadas a promover un aprendizaje reflexivo, crítico y creativo en torno a la IA.
Mapa de progresión
Trayectoria completa en espiral: cada ciclo profundiza sobre el anterior (UNESCO AI Framework, 2024).
Explorar e interactuar
Identificación de la IA como un modelo de lenguaje, de cálculo probabilístico basado en patrones, evitando narrativas antropomórficas (la IA «no sabe», procesa información). Exploración de asistentes conversacionales para consultas simples, distinguiendo entre comunicación humana e interacción tecnológica.
Aplicar y validar
Utilizar la IA como asistente de estudio para generar borradores o ideas, asumiendo la responsabilidad de validar y refutar las respuestas con fuentes confiables. Identificación de sesgos algorítmicos básicos y reconocimiento de alucinaciones como fallas mecánicas de los modelos de lenguaje.
Co-crear y diseñar
El estudiante es un cocreador activo, que utiliza la IA para producir contenidos multimodales y resolver problemas específicos de su campo (por ejemplo, narrativas transmedia en Literatura o simulaciones en Ciencias). Análisis y evaluación de la aplicación de IA en términos éticos.
Analizar y evaluar
Realización de juicios críticos sobre el impacto de los algoritmos en la democracia y los derechos humanos. Gestión de identidad digital pública y huella algorítmica con conciencia de largo plazo. Adopción de enfoque ético para el diseño de las producciones.
Este anexo articula el Diseño Curricular de Educación Secundaria (GCBA, 2015), el Marco de Gobernanza de IA (GOED, 2025), la Guía para un uso crítico (GOED, 2025) y los marcos de UNESCO (2024). El uso de IA se implementa exclusivamente con cuentas institucionales y mediación docente permanente. La IA no reemplaza el juicio humano ni el vínculo educativo.
- Explora herramientas de inteligencia artificial (chatbots y asistentes) para la resolución de consultas, generación de contenido y automatización de tareas.
- Incorpora criterios de uso para interactuar con sistemas de IA, reconociendo que las respuestas son el resultado de modelos de lenguaje que operan por predicción probabilística.
- Identifica y aplica pautas y recomendaciones para el diseño de instrucciones (prompts).
- Accede a recursos sintéticos generados por IA.
- Reconoce las posibilidades de la IA Generativa como asistente para la creación de recursos y contenidos digitales.
- Comprende la presencia de sesgos y la necesidad de verificar la veracidad y neutralidad de sus respuestas.
- Identifica los riesgos asociados al uso de datos personales por parte de sistemas de IA y el impacto del perfilamiento automatizado en su propia privacidad.
- Reflexiona sobre el uso ético de la IA, el respeto por los derechos de autor y el plagio.
En el Ciclo Básico se recupera la base de Nivel Primario y se avanza hacia un aprendizaje con IA mediado y supervisado por el docente.
- Explorar herramientas de IA (chatbots y asistentes virtuales) aplicadas a la resolución de consultas, generación de contenido y automatización de tareas.
- Aplicar criterios de uso responsable al interactuar con sistemas de inteligencia artificial.
- Distinguir el carácter probabilístico de las respuestas generadas por sistemas de inteligencia artificial.
- Explicar las diferencias entre la comunicación humana y la interacción con sistemas de inteligencia artificial.
- Seleccionar contenidos generados por inteligencia artificial según su origen, sus limitaciones y su pertinencia para la tarea propuesta.
- Evaluar la información generada por inteligencia artificial mediante el contraste con otras fuentes e identificar sus limitaciones.
- Identificar sesgos algorítmicos, alucinaciones, deepfakes y otras formas de información falsa, descontextualizada o engañosa.
- Formular instrucciones (prompts) simples, claras y pertinentes para orientar la generación de respuestas mediante asistentes conversacionales.
- Identificar el funcionamiento básico de los algoritmos de recomendación presentes en aplicaciones de uso cotidiano y reconocer su influencia sobre el consumo de contenidos, el tiempo de pantalla y el bienestar digital.
- Aplicar prácticas seguras al difundir información generada o mediada por inteligencia artificial.
- Aplicar estrategias básicas para resguardar los datos personales, la privacidad y la identidad digital al utilizar herramientas de inteligencia artificial.
- Reconocer los riesgos de establecer vínculos afectivos o de dependencia emocional con sistemas de inteligencia artificial, distinguiendo la simulación de empatía de un vínculo humano genuino.
- Utiliza la IA como un asistente creativo para la producción y co-creación de recursos y contenidos digitales multimodales (imagen, texto, audio), teniendo en cuenta las implicancias éticas de la autoría en la co-creación con herramientas de IA Generativa.
- Diseña, aplica e itera instrucciones precisas (prompts) para obtener respuestas pertinentes, precisas y personalizadas.
- Evalúa críticamente las respuestas de la IA, reconociendo la presencia de sesgos algorítmicos y la necesidad de verificar la veracidad de la información.
- Distingue información falsa, descontextualizada, desactualizada, engañosa (deepfakes) y/o alucinaciones e implementa prácticas seguras en la difusión de información.
- Aplica criterios de integridad académica, citación de fuentes sintéticas y debate sobre los derechos de autor en la era digital.
- Desarrolla estrategias para resguardar su identidad, regular la huella digital, administrar su privacidad, su intimidad y sus datos personales frente a sistemas automatizados de seguimiento, recomendación o reconocimiento.
- Conoce procedimientos de reporte y denuncia en relación a la suplantación de identidad.
Agro y Ambiente
Aplica modelos de simulación y herramientas de IA para el manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos (big data) recolectados por sensores, diseñando instrucciones precisas para formular y validar hipótesis sobre el impacto ambiental, optimizar la producción y promover el desarrollo sostenible.
Arte
Utiliza la IA como asistente creativo para el modelado 3D y la creación de entornos de realidades mixtas, evaluando críticamente las implicancias éticas de la autoría frente a la imitación tecnológica y analizando de manera responsable cómo los sistemas automatizados reconfiguran la difusión y el consumo artístico.
Ciencias Naturales
Emplea sistemas de IA para procesar grandes volúmenes de datos experimentales (Big Data) y modelar fenómenos complejos como la selección natural o la genética, diseñando e iterando prompts que asistan en la investigación científica y en la creación de dispositivos robóticos orientados a resolver problemas ambientales.
Ciencias Sociales y Humanidades
Evalúa críticamente el impacto sociopolítico de los algoritmos en la participación ciudadana, la privacidad y la formación de la opinión pública, desarrollando estrategias para el resguardo de datos personales frente a sistemas de seguimiento y utilizando mapas interactivos para la visualización y análisis de datos sociales.
Comunicación
Distingue información falsa, descontextualizada, engañosa (deepfakes) y alucinaciones en los medios digitales, analizando las lógicas de los algoritmos en las redes sociales y el funcionamiento de los chatbots para implementar prácticas seguras y éticas en la difusión de información.
Economía y Administración
Analiza cómo la IA y la robótica automatizan tareas rutinarias y reemplazan funciones contables, evaluando críticamente el impacto de la gig economy en el futuro del trabajo e interactuando con sistemas algorítmicos para predecir tendencias de mercado de manera informada.
Educación
Utiliza la IA de forma responsable y creativa para el co-diseño de entornos de enseñanza y la producción de materiales personalizados o videotutoriales, evaluando críticamente el diseño pedagógico de aplicaciones educativas y considerando el resguardo de la privacidad de los usuarios.
Educación Física
Interactúa con sistemas de IA para procesar datos biomecánicos, analizar movimientos motrices y generar rutinas personalizadas, evaluando la pertinencia y precisión de las respuestas del software para el seguimiento seguro del rendimiento deportivo y el cuidado de la salud.
Informática
Diseña, programa e implementa soluciones avanzadas aplicando conceptos técnicos de aprendizaje automático (machine learning) y redes neuronales, evaluando el comportamiento de los modelos algorítmicos y reconociendo cómo operan técnicamente estos sistemas frente a la resolución de problemas complejos.
Lenguas
Evalúa críticamente los sistemas de traducción automática reconociendo sus límites y sesgos a partir de la reflexión metalingüística, y diseña e itera instrucciones precisas (prompts) en la programación de chatbots destinados a la práctica y personalización del vocabulario.
Literatura
Co-crea cuentos digitales interactivos y producciones de narrativa transmedia utilizando la IA como asistente para la edición literaria, aplicando estrictos criterios de integridad académica y debatiendo sobre los derechos de autor y las implicancias éticas de la autoría en las obras generadas de forma sintética.
Matemática y Física
Aplica criterios de modelización matemática e interactúa con simuladores y sistemas de IA para resolver problemas complejos, procesar nubes de puntos de datos experimentales y analizar trayectorias físicas a partir de respuestas algorítmicas precisas.
Turismo
Utiliza algoritmos predictivos para analizar flujos turísticos y comprender los sistemas de distribución de mercado, diseñando e iterando prompts eficaces para la co-creación de recursos multimodales, como audioguías asistidas por IA, orientadas a optimizar la experiencia del usuario.
Energía y sustentabilidad
Aplica modelos de simulación y herramientas de IA para el manejo de grandes volúmenes de datos sobre la matriz energética y el consumo, diseñando instrucciones precisas (prompts) que permitan proyectar escenarios sustentables y evaluar la proporcionalidad del impacto ambiental de la propia tecnología.
En el Ciclo Orientado el docente mantiene su rol de mediador pedagógico en todo momento y la autonomía estudiantil crece gradualmente, siempre dentro del entorno institucional seguro.
- Utilizar la inteligencia artificial como asistente creativo para la producción y co-creación de recursos y contenidos digitales multimodales.
- Justificar las decisiones editoriales tomadas sobre el contenido generado por inteligencia artificial.
- Diseñar, aplicar e iterar instrucciones (prompts) para optimizar la pertinencia y la calidad de las respuestas generadas por inteligencia artificial.
- Evaluar críticamente los contenidos generados por inteligencia artificial mediante el contraste con diversas fuentes, identificando posibles sesgos, alucinaciones y otras limitaciones de los modelos.
- Analizar cómo los algoritmos de recomendación y perfilamiento influyen en el consumo de contenidos, la atención y el bienestar digital.
- Utilizar herramientas de inteligencia artificial que favorezcan la accesibilidad y la participación, reconociendo su potencial y sus limitaciones para la inclusión educativa.
- Analizar situaciones vinculadas con el uso ético de la IA aplicando criterios de integridad académica, citación de fuentes sintéticas y respeto por los derechos de autor en entornos digitales.
- Analizar los riesgos asociados al uso de datos personales por parte de sistemas de IA y el impacto del perfilamiento automatizado sobre la propia privacidad.
- Aplicar estrategias para resguardar la identidad digital, regular la huella digital y administrar la privacidad frente a sistemas automatizados de seguimiento, recomendación o reconocimiento.
- Aplicar los procedimientos de reporte y denuncia disponibles ante situaciones de suplantación de identidad.
- Diseñar producciones aplicando criterios éticos y considerando el impacto ambiental del uso de herramientas de inteligencia artificial.
Este eje transversal está orientado a garantizar un posicionamiento crítico y consciente respecto al impacto de la inteligencia artificial e impulsa el uso de la tecnología como un recurso que potencia las capacidades humanas y el proceso de aprendizaje, resguardando la dimensión humana de los vínculos pedagógicos y previniendo la atribución de cualidades humanas a los sistemas automatizados.
Reformulación del lenguaje y análisis crítico para la comprensión de la IA como un sistema de procesamiento probabilístico en lugar de un ente con conciencia o intencionalidad.
Identificación de estereotipos de género o clase en las respuestas de la IA. Contraste de la información generada con fuentes académicas y científicas validadas.
Reflexión sobre cuándo el uso de la IA anula el pensamiento autónomo. Uso de la IA como asistente, no como reemplazo. Necesidad de promover la metacognición y la supervisión humana, resguardando el vínculo pedagógico y humano como el eje insustituible del proceso de aprendizaje.
Uso legal y honesto de la tecnología. Debate sobre la ética de la autoría frente a obras generadas por IA. Importancia de la cita cuando se usan herramientas de IA.
Preguntas orientadoras para el docente
¿Qué sucede con nuestra capacidad de pensar si delegamos todo en un algoritmo?
¿Cómo influye el tono empático de la IA en nuestra percepción de su veracidad?
¿Cómo diseñar prompts que desafíen los sesgos?
Si la IA no es una persona y puede "alucinar", ¿cómo afecta esto a la confiabilidad de nuestro trabajo si no verificamos y citamos las fuentes reales?
La Protección Digital Infantil y Adolescente (PDIyA) es una línea estratégica prioritaria del Ministerio de Educación de la Ciudad de Buenos Aires, enmarcada en el Plan «Buenos Aires Aprende» (2024-2027) y el Diseño Curricular de Educación Digital. Su objetivo es garantizar condiciones de seguridad, bienestar y ejercicio pleno de derechos para niños y adolescentes dentro de los entornos digitales.
Este eje es transversal y busca mitigar los riesgos de los sistemas digitales. La escuela debe actuar como un espacio de alfabetización digital que aborde la tecnología como un objeto de estudio para que los estudiantes adquieran cada vez mayor autonomía e identifiquen con precisión cómo sus datos personales, su privacidad y su integridad pueden verse afectados, tanto en las actividades áulicas como en sus interacciones recreativas fuera del ámbito escolar.
Concientización sobre el riesgo de compartir información personal y sensible (nombres, fotos, ubicación) que se usa para entrenar modelos. Recomendación del uso exclusivo de cuentas institucionales para garantizar entornos controlados.
Abordaje de los deepfakes y la manipulación audiovisual. Reconocimiento de las dimensiones políticas, éticas y económicas de la desinformación hiperrealista. Desplazamiento del rol pasivo de "espectador engañado" al de "prosumidor responsable".
Abordaje de los conflictos (ciberacoso, la difusión no consentida de imágenes, etc.) originados en entornos virtuales que afectan el clima escolar y la vida de los estudiantes involucrados.
Comprensión de la mecánica de los algoritmos de recomendación y perfilamiento que buscan retener nuestra atención y optimizar el consumo de contenidos personalizados. Desarrollo de estrategias de autogestión para equilibrar la interacción tecnológica con el bienestar físico y regular el tiempo frente a pantallas para mitigar los riesgos de la sobreexposición y proteger la salud integral.
Preguntas orientadoras para el docente
¿Qué datos personales estamos "regalando" al entrenar un modelo gratuito?
¿Cómo verificamos si un video o audio es una creación sintética (deepfake)?
¿Qué estrategias podemos implementar para superar la falsa percepción de que lo que ocurre en internet "no es tan grave" o es "solo un chiste", y cómo podemos visibilizar el daño que produce en los estudiantes?
¿De qué manera pagamos por el uso de las herramientas de IA que parecen "gratuitas" en internet? ¿Qué valor tienen nuestros datos personales para las empresas de tecnología?
¿Qué hábitos de configuración de privacidad o de escritura de prompts podemos adoptar para usar la IA de forma creativa sin entregar nuestra identidad en el proceso?
¿Qué tipo de información (ubicaciones, rutinas, documentos) consideramos "normal" compartir con la IA pero que en realidad puede poner en riesgo nuestra seguridad física y digital?
Estas rúbricas constituyen un instrumento guía para operacionalizar criterios de evaluación y orientar la tarea docente. En el Ciclo Básico, el foco está puesto en el paso de «la magia a la mecánica», recuperando la base construida en el Nivel Primario, pero avanzando hacia un uso mediado como asistente de estudio. En el Ciclo Orientado, el foco está puesto en la autonomía, la co-creación estratégica, el análisis de grandes volúmenes de datos y el diseño de contenidos en múltiples lenguajes y formatos.
| Competencia | Logrado | En proceso | Exploratorio |
|---|---|---|---|
| Identificación del funcionamiento técnico de la IA | Explica la mecánica básica del aprendizaje automático (machine learning) y la lógica de los modelos de lenguaje. Por ejemplo, describe por qué dos prompts similares pueden dar respuestas distintas. | Identifica a la IA como una herramienta de cálculo probabilístico basado en patrones estadísticos. Por ejemplo, reformula «la IA sabe» por «la IA predice». | Describe el funcionamiento de la IA mediante analogías o términos cotidianos. Por ejemplo: «la IA sabe». |
| Validación crítica de las respuestas generadas por IA | Valida y contrasta sistemáticamente las respuestas de la IA con fuentes confiables. Identifica sesgos básicos de entrenamiento. | Detecta errores o «alucinaciones» evidentes y reconoce que el sistema puede cometer fallas. | Acepta la información generada por la IA como una verdad absoluta sin cuestionarla. |
| Uso crítico y mediado de la IA como asistente de estudio | Diseña y aplica instrucciones (prompts) simples. Se inicia en el proceso de iteración con la IA para alcanzar resultados pertinentes. | Emplea asistentes conversacionales para generar borradores o ideas iniciales que luego revisa y edita con guía docente. | Utiliza la IA para obtener respuestas directas ante consignas escolares estructuradas. |
| Resguardo de datos personales y privacidad | Implementa estrategias para mitigar los riesgos asociados a la privacidad y el impacto del perfilamiento automático. | Identifica riesgos asociados al uso de datos personales y el impacto del perfilamiento automático. | Requiere de acompañamiento para identificar riesgos y aplicar pautas de protección de su privacidad. |
| Competencia | Logrado | En proceso | Exploratorio |
|---|---|---|---|
| Diseño y edición de producciones con IA | Diseña, aplica e itera instrucciones precisas para el co-diseño de contenidos multimodales y para resolver problemas complejos de manera autónoma. Actúa como editor responsable de sus producciones. | Diseña, aplica e itera instrucciones para producir recursos multimodales (texto, imagen, audio). | Utiliza la IA para la producción de contenidos multimodales básicos a partir de instrucciones simples y sin iteración. |
| Evaluación crítica de desinformación, sesgos e impacto algorítmico | Evalúa críticamente el impacto de los algoritmos en la participación ciudadana, la privacidad y la formación de la opinión pública. Implementa prácticas seguras y éticas en la difusión de información. | Distingue información falsa o engañosa (deepfakes). Describe cómo los sistemas de producción de contenidos de IA se utilizan para influir en la información. | Identifica errores y alucinaciones evidentes. Requiere apoyo para reconocer sesgos algorítmicos. |
| Diseño, ajuste y validación de instrucciones (prompts) | Gestiona con autonomía y mirada crítica todo el proceso de interacción con la IA. Identifica sesgos y alucinaciones y valida conceptos. Resguarda la veracidad y rigurosidad de los resultados. | Diseña, aplica e itera instrucciones precisas, logrando obtener de la IA respuestas pertinentes y personalizadas. Evalúa críticamente los resultados. | Diseña instrucciones (prompts) simples e identifica y aplica los cambios necesarios para obtener resultados pertinentes. |
| Resguardo de la privacidad y autoría | Protege con autonomía y proactividad su identidad y huella digital. Implementa estrategias de resguardo de su intimidad frente a sistemas de recolección algorítmica de datos. Aplica criterios de integridad académica y citación de fuentes sintéticas. | Administra su privacidad y sus datos personales en entornos cotidianos. Reflexiona sobre los riesgos del plagio y las implicancias éticas de la autoría sintética. | Identifica la necesidad de proteger su identidad digital y gestionar su huella digital. Aplica criterios generales de citación provistos por el docente a partir de la identificación de la importancia de la integridad académica. |
Nota:
Esta rúbrica es un instrumento orientador para una evaluación formativa y continua. Que un estudiante se encuentre en nivel «Exploratorio» no implica un déficit, sino una etapa del recorrido de aprendizaje.
Materiales de consulta para ampliar orientaciones, marcos de referencia y recursos de implementación vinculados al trabajo pedagógico con inteligencia artificial.
Proporciona a los equipos docentes marcos de referencia y criterios claros para una incorporación de la IA ética, segura y pedagógicamente pertinente. Funciona como hoja de ruta práctica para integrar estas herramientas de manera responsable y con enfoque de cuidado y protección digital.
Ofrece orientaciones y herramientas para abordar la inteligencia artificial en el aula desde una perspectiva de comprensión crítica de su funcionamiento técnico y de prevención de la humanización de estos sistemas.
Presenta un marco integral para orientar la incorporación de tecnologías basadas en IA de manera ética, equitativa y pedagógicamente pertinente. Define estructuras de gestión institucional y niveles de intervención humana para decisiones potenciadas por IA.
Video creado especialmente para docentes de Nivel Primario y Secundario, con orientaciones para la integración ética y situada de la IA en el aula.
Marco programático que integra la lectura y escritura tradicional con las nuevas competencias digitales y algorítmicas.
Cuaderno especialmente creado para el acompañamiento interinstitucional destinado a equipos directivos de Nivel Secundario.
Marco programático que integra la lectura y escritura tradicional con las nuevas competencias digitales y algorítmicas.
Presenta y sistematiza experiencias pedagógicas con inteligencia artificial llevadas adelante en escuelas de distintos niveles de la Ciudad de Buenos Aires.
Guía interactiva con recursos de inteligencia artificial generativa organizados según su propósito, como creación de imágenes, elaboración de presentaciones y chatbots, entre otros.
Un entorno potenciado por IA para enriquecer la enseñanza y el aprendizaje, con recursos y materiales para docentes y familias.
Reúne secuencias didácticas y experiencias pedagógicas para implementar el Anexo en el aula.
Recursos para trabajar la inteligencia artificial en el aula con mediación docente, desde una perspectiva crítica, segura y responsable.
Esta serie de cápsulas audiovisuales fue creada para ser usada en el aula, con mediación docente, con el objetivo de abordar la inteligencia artificial de forma crítica, segura y responsable.
En este video se desarma la narrativa de «magia» para explicar la mecánica de la IAG como un sistema de predicción estadística.
En esta cápsula se introduce la ingeniería de prompts como una habilidad para expandir el pensamiento y evitar que la IA sustituya el esfuerzo intelectual.
En este video se reflexiona sobre la integridad académica y el valor de la autoría original, y se posiciona al estudiante como editor responsable.
En esta cápsula se propone el uso de la IA para resolver problemas reales, y se destaca que la empatía y la sensibilidad social son capacidades exclusivamente humanas.
Lengua: Detectives de la información: contraste crítico en los textos expositivos
Matemática: Explorando patrones con IA
Lengua: Ingenieros del relato: el arte de estructurar consignas de escritura
Matemática: Ecuaciones con IA
Lengua: Relatos compartidos: co-creación literaria con inteligencia artificial
Matemática: Polinomios y autoría
Lengua: Huellas con voz propia: escritura crítica y responsabilidad digital
Matemática: Crecimiento exponencial y huella digital
Lengua: Prompt: iteración y análisis crítico en la literatura contemporánea
Matemática: Modelos matemáticos