Tecnología Educativa en Gestión Curricular: Tensiones entre Automatización Algorítmica y Autonomía Académica Humanista en el TecNM
DOI:
https://doi.org/10.69639/arandu.v13i1.1986Palabras clave:
inteligencia artificial, gestión curricular, autonomía académica, tecnopedagogía, educación superiorResumen
La incorporación de inteligencia artificial en procesos de gestión curricular plantea una tensión estructural entre lógicas algorítmicas de optimización y valores formativos humanistas de construcción colectiva de sentido pedagógico. Este ensayo analiza críticamente la literatura internacional sobre IA en educación superior, identificando su sesgo hacia aplicaciones estudiantiles individuales que margina reflexión sobre gobernanza académica institucional. Se examina la insuficiencia de marcos tecnopedagogicos dominantes (TPACK, SAMR, Triple E, RAT) diseñados para contextos de aula cuando se extrapolan a gestión curricular con dinámicas organizacionales distintas. Se proponen cinco principios de diseño tecnopedagogico específicos para herramientas de análisis curricular: transparencia interpretativa, explicabilidad pedagógica, preservación de agencia académica, visibilización de límites algorítmicos y horizontalidad epistémica. Se argumenta que estos principios requieren condiciones institucionales específicas sin las cuales incluso sistemas bien diseñados derivan en tecnocracia curricular. Se discuten implicaciones para política educativa nacional y para instituciones como el Tecnológico Nacional de México con modelos educativos humanistas.
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Citas
ANUIES. (2022). Anuario estadístico de educación superior. Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior.
García-Peñalvo, F. J. (2023). La percepción de la inteligencia artificial en contextos educativos tras el lanzamiento de ChatGPT: Disrupción o pánico. Education in the Knowledge Society, 24, e31279. https://doi.org/10.14201/eks.31279
García-Utrera, L., Figueroa-Rodríguez, S., & Esquivel-Gámez, I. (2014). Modelo de sustitución, aumento, modificación y redefinición (SAMR): Fundamentos y aplicaciones. En I. Esquivel-Gámez (Coord.), Los modelos tecno-educativos, revolucionando el aprendizaje del siglo XXI (pp. 205-220). Universidad Veracruzana.
Hughes, J. (2005). The role of teacher knowledge and learning experiences in forming technology-integrated pedagogy. Journal of Technology and Teacher Education, 13(2), 277-302.
Kolb, L. (2017). Learning first, technology second: The educator’s guide to designing authentic lessons. ISTE.
Martín, J. A. S. (2024). Utilización de la inteligencia artificial en educación: Impactos y retos actuales. Comunicar, 82(33), 152-166. https://doi.org/10.3916/C82-2025-12
Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054. https://doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
Organisation for Economic Co-operation and Development. (2021). OECD digital education outlook 2021: Pushing the frontiers with artificial intelligence, blockchain and robots. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/589b283f-en
Puentedura, R. (2006). Transformation, technology, and education. http://hippasus.com/resources/tte/
Puentedura, R. (2012). SAMR: Thoughts for design. http://www.hippasus.com/rrpweblog/archives/2012/09/03/SAMR_ThoughtsForDesign.pdf
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