Crear con IA: ¿Qué decisiones siguen siendo nuestras?
Todo empezó con una pregunta bastante sencilla: ¿podemos hacer que entrar a un aula virtual también sea entrar a una experiencia?
La pregunta surgió mientras diseñábamos una propuesta de formación para docentes en herramientas de Educación a Distancia. Queríamos alejarnos un poco de esa lógica tan conocida de ingresar a Moodle, encontrar un recurso, leer, realizar una actividad y pasar al módulo siguiente. Queríamos que hubiera una historia, un desafío, decisiones que tomar; algo que despertara curiosidad y acompañara el recorrido sin perder de vista aquello que queríamos enseñar.
Así nació Misión Cero, una experiencia lúdica pensada como puerta de entrada al curso. Lo que comenzó como una actividad terminó abriendo una pregunta mucho más grande: ¿hasta dónde podemos llegar los docentes cuando usamos la inteligencia artificial para diseñar nuestros propios materiales educativos?
De una idea a un objeto de aprendizaje
Acá conviene detenernos un momento, porque probablemente no todos sepamos qué hay detrás de palabras como SCORM u objeto de aprendizaje.
Un objeto de aprendizaje es un recurso digital pensado con una intención educativa concreta. Puede combinar contenidos, imágenes, consignas, preguntas, decisiones, recorridos y devoluciones. SCORM, explicado de manera sencilla, es un estándar que permite “empaquetar” ese recurso para incorporarlo a entornos virtuales como Moodle y utilizarlo dentro de una propuesta educativa.
Hasta hace poco, imaginar materiales de estas características suponía contar con conocimientos técnicos o recurrir a personas especializadas en programación y desarrollo. La IA generativa empezó a modificar ese escenario y abrió posibilidades para que docentes sin formación técnica avanzada participemos de la creación de recursos interactivos. Esa posibilidad es, justamente, uno de los puntos de partida del proyecto de investigación que actualmente desarrollamos en la Universidad del Aconcagua.
Pero nuestra experiencia no comenzó pidiéndole a una IA: “Haceme un SCORM”.
Comenzamos conversando sobre qué queríamos que sucediera dentro de él.
Pensamos la narrativa, las pantallas, el recorrido, las decisiones que tendría que tomar el participante y las devoluciones que recibiría. Trabajamos con ChatGPT en el diseño de la actividad y de la interfaz, revisamos cada una de las decisiones pedagógicas y, a partir de ese proceso, construimos un prompt maestro que luego llevamos a Claude para avanzar en el desarrollo y empaquetado. Finalmente, aquello que había comenzado como una idea llegó a Moodle convertido en un objeto de aprendizaje.
La IA nos permitió atravesar una barrera técnica. Sin embargo, antes de llegar al resultado hubo que responder muchas preguntas que no tenían que ver con programación, sino con enseñar.
Cuando una misión llevó a la siguiente
Misión Cero fue el comienzo. Después quisimos explorar qué pasaría si esa misma lógica acompañaba otros momentos del curso y así aparecieron Misión 1: Operación: El Foro que Nadie Quería Leer y Misión 2: Operación: La Herramienta Correcta.
En la primera, el participante se convierte en una especie de detective pedagógico. Recibe el caso de un foro que prácticamente no tuvo participación y debe descubrir qué ocurrió. Para hacerlo necesita revisar la consigna, observar las intervenciones, analizar el objetivo de la actividad y, a partir de esas evidencias, tomar decisiones para reconstruir la propuesta.
La segunda misión plantea otro desafío: distintos docentes llegan con situaciones concretas y el participante debe ayudarlos a elegir qué herramienta de Moodle utilizar en cada caso. La actividad no comienza explicando para qué sirve una consulta, un chat, una wiki, un glosario o una tarea. Primero aparece la necesidad; después, la herramienta.
Ahí estaba buena parte de lo que queríamos provocar. No buscábamos que alguien recordara una definición para responder correctamente, sino que pudiera analizar una situación, elegir, equivocarse, recibir una devolución y volver a pensar.
Hay una pedagogía ahí adentro
Mientras creábamos estas experiencias apareció una cuestión que hoy me resulta difícil separar de cualquier conversación sobre producción de materiales con inteligencia artificial.
Valeria Odetti habla de sesgo pedagógico para referirse a las concepciones sobre cómo se enseña y cómo se aprende que pueden aparecer implícitamente en las respuestas de los modelos. Cuando le pedimos a una IA que diseñe una actividad, puede decidir qué hará el docente, qué lugar ocupará el estudiante o cómo se organizará el aprendizaje, aun cuando nosotros no se lo hayamos indicado.
Y eso cambia bastante la conversación.
Una interfaz puede ser atractiva, una actividad puede funcionar perfectamente y un paquete SCORM puede abrirse sin problemas en Moodle, pero todavía queda una pregunta anterior: ¿qué propuesta de enseñanza construimos ahí adentro?
Durante el diseño de las misiones esa pregunta apareció muchas veces. ¿Queríamos explicar para qué sirve un foro o proponer que el participante descubriera por qué uno no estaba funcionando? ¿Queríamos que memorizara las herramientas de Moodle o que tuviera que elegir una frente a una necesidad concreta? ¿Qué debía suceder cuando se equivocara? ¿Qué tipo de devolución podía ayudarlo a seguir pensando?
La IA podía proponer respuestas. Las decisiones pedagógicas tenían que seguir siendo nuestras.
De la experiencia a la investigación
Lo que comenzó como una experiencia de diseño también nos llevó a investigar.
Actualmente, un equipo de docentes-investigadores de la Universidad del Aconcagua trabaja en el proyecto “Comprensión del impacto de objetos de aprendizaje diseñados con IA en la educación superior: estudio de casos múltiples en la Universidad del Aconcagua”, dirigido por Enrique Ruiz Blanco y codirigido por Virginia Melonari, junto con Mauro Ramón y quien escribe. El proyecto reúne experiencias de distintas áreas disciplinares y busca comprender qué ocurre cuando estos objetos llegan efectivamente a las aulas: cómo los viven docentes y estudiantes, qué sucede con la interacción y la participación y qué condiciones favorecen o dificultan su incorporación.
El equipo ya avanzó en la formación para producir paquetes SCORM y en el diseño e implementación de objetos de aprendizaje con asistencia de IA en el campus virtual de la Universidad. La investigación continuará ahora con su etapa de seguimiento y recolección de datos.
La experiencia también fue compartida en las IX Jornadas de Educación a Distancia y Universidad, a través de la ponencia “Entre la automatización, la escalabilidad y el sentido formativo”.
Crear sigue siendo decidir
Después de este recorrido, hay algo que me sigue dando vueltas.
La novedad es enorme: hoy podemos imaginar una experiencia educativa, conversar sobre ella con una inteligencia artificial y avanzar hacia la creación de un recurso que antes probablemente hubiera requerido conocimientos de programación que muchos docentes no tenemos. Pero poder crear más fácilmente no resuelve qué vale la pena crear.
Odetti propone una pregunta que atraviesa esta experiencia: saber qué queremos hacer, para qué y qué decisiones no queremos cederle a la IA.
Tal vez ahí esté el verdadero desafío de crear materiales educativos con inteligencia artificial. La herramienta puede ayudarnos a convertir una idea en una experiencia interactiva, escribir código, construir una interfaz o empaquetar un SCORM. Lo que queremos que suceda cuando un estudiante esté ahí adentro sigue siendo una decisión pedagógica.
Y esa decisión sigue siendo nuestra.
Fuentes
Odetti, V. (2025). El sesgo pedagógico de la inteligencia artificial generativa: configuraciones implícitas y desafíos para la enseñanza. Propuesta Educativa, 34(63), 25-37.
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Odetti, V. (2026). Hay una pedagogía ahí adentro (y no necesariamente la que te gusta).
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Ruiz Blanco, E. F., Melonari, V., Abaca, N. y Ramón, M. (2026). Comprensión del impacto de objetos de aprendizaje diseñados con IA en la educación superior: estudio de casos múltiples en la Universidad del Aconcagua. Proyecto de investigación, Universidad del Aconcagua.
Oliveira, F. y Gomes, A. (2015). A development model of units of learning for multiple platforms. 10th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI).
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Kay, R. H. y Knaack, L. (2008). A multi-component model for assessing learning objects: The Learning Object Evaluation Metric (LOEM). Australasian Journal of Educational Technology, 24(5).
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Nota de transparencia
Texto elaborado y revisado con asistencia de ChatGPT (OpenAI). Los objetos de aprendizaje en formato SCORM fueron diseñados mediante un proceso de trabajo con ChatGPT (OpenAI) y Claude (Anthropic), a partir de decisiones pedagógicas definidas por el equipo docente.