Usar no es aprender: una lectura crítica de PISA 2025 y de la evidencia internacional sobre IAGen

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.70577/jd09wn31

Palabras clave:

inteligencia artificial generativa; PISA 2025; aprendizaje; política educativa; alfabetización en IA; evaluación educativa; educación comparada.

Resumen

La discusión educativa sobre inteligencia artificial generativa suele tratar el “uso de IA” como una exposición homogénea cuyos efectos podrían establecerse mediante una respuesta única. Este ensayo cuestiona esa premisa mediante un análisis documental comparado de un corpus principal de fuentes institucionales y académicas de alta influencia publicadas entre 2023 y 2026, complementado por antecedentes teóricos sobre instrumentación, descarga cognitiva y autorregulación. El corpus comprende PISA 2025, TALIS 2024, documentos normativos de UNESCO, el OECD Digital Education Outlook 2026, el AI Index Report 2026 y dos metaanálisis recientes sobre ChatGPT y resultados de aprendizaje. Los resultados muestran que las aparentes contradicciones entre asociaciones negativas, efectos experimentales favorables y recomendaciones normativas disminuyen cuando se distinguen el tipo de uso observado, el trabajo cognitivo que permanece en el estudiante, la mediación o regulación de la interacción y el alcance inferencial del diseño. PISA 2025 identifica relaciones diferenciadas entre uso de chatbots y desempeño científico según propósito y frecuencia, así como desigualdades en las oportunidades escolares declaradas para evaluar información generada por IA; su diseño no permite convertir esas asociaciones en efectos causales. Como contribución, se propone un criterio de cuatro preguntas para interpretar evidencia sobre inteligencia artificial generativa y aprendizaje. El caso costarricense muestra que el uso relativamente alto de chatbots, las oportunidades declaradas de evaluación crítica y los desafíos persistentes de desempeño pueden coexistir, por lo que la discusión debe desplazarse desde la mera disponibilidad hacia la calidad del uso educativo.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

Artigue, M. (2002). Learning mathematics in a CAS environment: The genesis of a reflection about instrumentation and the dialectics between technical and conceptual work. International Journal of Computers for Mathematical Learning, 7(3), 245–274. https://doi.org/10.1023/A:1022103903080

Biesta, G. (2007). Why “what works” won’t work: Evidence-based practice and the democratic deficit in educational research. Educational Theory, 57(1), 1–22. https://doi.org/10.1111/j.1741-5446.2006.00241.x

Cartwright, N., & Hardie, J. (2012). Evidence-based policy: A practical guide to doing it better. Oxford University Press.

Global Education Monitoring Report Team. (2023). Global education monitoring report 2023: Technology in education: A tool on whose terms? UNESCO. https://doi.org/10.54676/UZQV8501

Liu, Z., Zuo, H., & Lu, Y. (2025). The impact of ChatGPT on students’ academic achievement: A meta-analysis. Journal of Computer Assisted Learning, 41(4), e70096. https://doi.org/10.1111/jcal.70096

Miao, F., & Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-teachers

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research

Miao, F., Shiohira, K., & Lao, N. (2024). AI competency framework for students. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-students

OECD. (2025). Results from TALIS 2024: The state of teaching. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/90df6235-en

OECD. (2026a). OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/062a7394-en

OECD. (2026b). PISA 2025 results (Volume I): Costa Rica. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2025-results-volume-i-country-notes_2d4ff9ea-en/costa-rica_53f42f10-en.html

OECD. (2026c). PISA 2025 results (Volume I): Future-ready students. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/73451bc5-en

Rabardel, P. (1995). Les hommes et les technologies: Approche cognitive des instruments contemporains. Armand Colin.

Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). The AI Index report 2026. Stanford University. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

Trouche, L. (2004). Managing the complexity of human/machine interactions in computerized learning environments: Guiding students’ command process through instrumental orchestrations. International Journal of Computers for Mathematical Learning, 9(3), 281–307. https://doi.org/10.1007/s10758-004-3468-5

Wu, X., Zhu, P., Zhang, J., Yin, M., & Wang, Y. (2026). ChatGPT’s impact on student learning outcomes: A meta-analysis of 35 experimental studies. Humanities and Social Sciences Communications, 13, 684. https://doi.org/10.1057/s41599-026-07019-z

Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

Descargas

Publicado

2026-10-04

Cómo citar

Ramírez Bogantes, M. ., & Gutiérrez Montenegro , M. . (2026). Usar no es aprender: una lectura crítica de PISA 2025 y de la evidencia internacional sobre IAGen. Visión Académica, 4(3), 1481-1502. https://doi.org/10.70577/jd09wn31

Artículos similares

11-20 de 196

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.