La inteligencia artificial podría transformar la evaluación educativa, la personalización del aprendizaje y el acompañamiento docente. El desafío será aprovechar estas posibilidades sin convertir las escuelas en espacios de vigilancia ni delegar en los algoritmos las decisiones que corresponden a las personas.
La inteligencia artificial (IA) está transformando la economía, el mundo del trabajo, la producción de conocimiento y la manera en que las personas interactúan con la tecnología. Sus avances están modificando procesos que durante décadas se desarrollaron de manera manual y están creando nuevas posibilidades para resolver problemas, automatizar tareas y tomar decisiones.
La educación no será ajena a esta transformación.
Durante los últimos años, gran parte de la conversación sobre inteligencia artificial en el ámbito educativo se ha concentrado en su capacidad para generar textos, preparar presentaciones, diseñar materiales didácticos, elaborar sesiones de aprendizaje, proponer actividades y facilitar la búsqueda de información.
Sin embargo, estas aplicaciones podrían representar apenas una primera etapa.
Una transformación mucho más profunda podría consistir en utilizar la inteligencia artificial para acompañar el aprendizaje de cada estudiante a lo largo del tiempo, identificar sus avances, reconocer sus necesidades de apoyo y ayudar al docente a tomar mejores decisiones pedagógicas.
Esta posibilidad abre una discusión que merece atención: ¿estamos preparados para pasar de una educación que registra aprendizajes en determinados momentos a otra que pueda acompañar, de manera continua e individualizada, el desarrollo de cada estudiante?
1. De generar contenidos a acompañar el aprendizaje
La IA generativa ya permite producir recursos educativos en cuestión de segundos. Una docente puede solicitar un cuento para niños de Educación Inicial, adaptar una lectura a determinado nivel de complejidad o elaborar preguntas para explorar los conocimientos previos de sus estudiantes.
Estas posibilidades ahorran tiempo y amplían las alternativas de planificación.
Pero imaginemos un escenario diferente.
Una docente trabaja con 25 niños de cinco años y propone una actividad para explorar las características de las plantas. Mientras los niños observan semillas, comparan hojas, formulan preguntas y realizan pequeñas experiencias, la docente recoge evidencias de sus aprendizajes.
Posteriormente, necesita organizar sus observaciones, relacionarlas con los criterios de evaluación, identificar los avances de cada niño y decidir qué experiencias conviene proponer a continuación.
Este trabajo requiere tiempo, atención y capacidad para interpretar situaciones distintas. En un aula numerosa, registrar de manera sistemática el progreso individual puede convertirse en una tarea exigente.
En este contexto, una herramienta de inteligencia artificial podría ayudar a organizar las observaciones, estructurar los registros, comparar evidencias recogidas en distintos momentos y señalar aspectos que merecen mayor atención.
La IA dejaría de ser solamente una herramienta para preparar materiales y comenzaría a funcionar como un sistema de apoyo al seguimiento del aprendizaje.
Es importante precisar que este escenario representa una posibilidad de desarrollo tecnológico y pedagógico. No significa que cualquier herramienta de IA disponible actualmente pueda observar de manera fiable a todos los estudiantes ni determinar automáticamente sus niveles de aprendizaje.
2. ¿Qué es el seguimiento individualizado del estudiante?
El seguimiento individualizado consiste en comprender cómo progresa cada estudiante, qué aprendizajes desarrolla, qué dificultades encuentra y qué apoyos podrían ayudarlo a avanzar.
En el sistema educativo peruano, esta idea guarda relación con la evaluación formativa y el desarrollo de competencias planteados en el Currículo Nacional de la Educación Básica.
La evaluación no se limita a asignar una calificación. Implica recoger e interpretar evidencias, valorar los aprendizajes y tomar decisiones oportunas para favorecer el progreso de los estudiantes.
El Ministerio de Educación desarrolla estos principios en la Norma que regula la Evaluación de las Competencias de los Estudiantes de Educación Básica, aprobada mediante la Resolución Viceministerial N.° 094-2020-MINEDU y modificada, entre otras disposiciones, por la RVM N.° 048-2024-MINEDU.
Fuentes oficiales:
La inteligencia artificial podría contribuir a este proceso al ayudar a organizar la información que ya produce la actividad educativa.
Por ejemplo, en lugar de tener observaciones dispersas en cuadernos, documentos y hojas de cálculo, una plataforma podría ayudar a estructurar un historial de evidencias relacionadas con determinadas competencias.
La docente podría consultar qué avances se han registrado, qué criterios todavía necesitan evidencias y qué aspectos convendría observar en una próxima actividad.
El valor de este sistema no estaría en acumular información, sino en transformar las evidencias en decisiones pedagógicas útiles.
3. ¿Cómo podría funcionar un sistema de seguimiento apoyado por IA?
Imaginemos una plataforma educativa que acompañe a cada estudiante durante su trayectoria escolar.
Este sistema podría integrar diferentes fuentes de información, siempre que exista una finalidad educativa legítima y se respeten las condiciones de privacidad y seguridad.
Entre sus posibles funciones estarían las siguientes:
a. Registro organizado de evidencias
La plataforma ayudaría a organizar producciones, respuestas, explicaciones, proyectos y observaciones docentes vinculados con los aprendizajes previstos.
b. Seguimiento de competencias
Podría relacionar las evidencias recogidas a lo largo del tiempo con los criterios de evaluación definidos por los docentes.
c. Identificación de patrones de progreso
El sistema podría señalar cambios en el desempeño, dificultades recurrentes o aprendizajes que requieren más oportunidades de práctica.
d. Recomendación de experiencias diferenciadas
A partir de las evidencias disponibles, podría proponer actividades, preguntas, materiales o desafíos ajustados a las necesidades de aprendizaje identificadas.
e. Apoyo a la planificación docente
La información organizada podría ayudar a decidir qué aspectos retomar, qué experiencias modificar y dónde conviene brindar un acompañamiento más cercano.
Por ejemplo, si un estudiante resuelve correctamente problemas matemáticos, pero tiene dificultades para explicar sus estrategias, el sistema podría sugerir actividades que promuevan la argumentación y la comunicación de procedimientos.
La recomendación sería una hipótesis que la docente tendría que revisar, no una conclusión automática sobre las capacidades del estudiante.
La diferencia es importante: la IA puede ayudar a detectar patrones, pero la interpretación pedagógica necesita considerar el contexto, las oportunidades de aprendizaje, las características individuales y la evidencia disponible.
4. De la evaluación puntual a una trayectoria de aprendizaje
Uno de los cambios más interesantes sería la posibilidad de reconstruir la evolución del aprendizaje de cada estudiante a lo largo de los años.
Actualmente, las evidencias pueden encontrarse distribuidas entre diferentes docentes, grados, periodos escolares y sistemas de registro. Un sistema integrado podría ayudar a organizar parte de esa información y facilitar su consulta cuando sea pertinente.
Imaginemos el caso de una estudiante que, durante los primeros grados de Primaria, necesita apoyo para comprender textos. Con el tiempo, desarrolla estrategias de lectura, mejora su comprensión y comienza a interpretar información más compleja.
Un historial de evidencias bien organizado permitiría observar esa progresión y comprender qué estrategias de apoyo fueron útiles.
En lugar de considerar únicamente el resultado de una evaluación puntual, la institución podría disponer de información sobre el proceso de aprendizaje.
Este enfoque podría favorecer una educación más personalizada, siempre que el historial no se convierta en una etiqueta permanente. Los registros deben reflejar el carácter dinámico del aprendizaje y permitir que cada estudiante avance, cambie de estrategia y supere dificultades.
La información histórica debería ayudar a comprender el progreso, no limitar las expectativas sobre lo que una persona puede alcanzar.
5. ¿La IA podría identificar también emociones, atención y condiciones físicas?
La evolución tecnológica plantea otra posibilidad: combinar información académica con datos procedentes de sensores, dispositivos portátiles o sistemas de análisis audiovisual.
En determinados contextos, los dispositivos pueden registrar variables fisiológicas como la frecuencia cardíaca o la temperatura corporal. También existen sistemas de investigación que intentan inferir estados de atención o emociones a partir de expresiones faciales, posturas u otras señales.
Sin embargo, es fundamental distinguir entre medir una variable e interpretar lo que significa.
Una frecuencia cardíaca elevada no demuestra que un estudiante esté ansioso. Una persona que mira hacia otro lado no necesariamente está distraída. Una expresión facial no permite conocer con certeza lo que siente alguien.
En Educación Inicial, estas limitaciones adquieren especial importancia. Los niños aprenden jugando, explorando, moviéndose, conversando y experimentando. Su comportamiento cambia según la situación, el entorno y sus necesidades.
Por ello, no sería adecuado utilizar una inferencia algorítmica para etiquetar a un niño como desmotivado, distraído o emocionalmente inestable.
Tampoco debería confundirse el seguimiento educativo con la vigilancia permanente.
La pregunta no es solamente qué datos puede recoger la tecnología, sino cuáles son realmente necesarios para mejorar el aprendizaje y cuáles podrían vulnerar la privacidad o el bienestar de los estudiantes.
La UNESCO, en su publicación AI and education: Protecting the rights of learners (2025), advierte sobre la necesidad de proteger los derechos de los estudiantes, atender los riesgos de privacidad y procurar que la innovación tecnológica contribuya a una educación inclusiva y centrada en las personas.
Fuente: UNESCO: IA y educación, protección de los derechos de los estudiantes.
6. Personalización del aprendizaje: una oportunidad que exige prudencia
La personalización suele presentarse como una de las principales promesas de la inteligencia artificial educativa.
La idea es sencilla: si cada estudiante tiene necesidades, ritmos y formas de aprender diferentes, la enseñanza debería ofrecer oportunidades variadas para que todos puedan progresar.
Una plataforma apoyada por IA podría ayudar a proponer actividades con diferentes niveles de complejidad, identificar errores frecuentes y ofrecer explicaciones alternativas.
En una clase de Matemática, por ejemplo, algunos estudiantes podrían necesitar material concreto para comprender las cantidades; otros podrían avanzar hacia representaciones gráficas y otros estar preparados para resolver problemas más complejos.
La IA podría ayudar al docente a organizar estas alternativas y reducir parte del trabajo repetitivo.
Pero personalizar no significa encerrar a cada estudiante en una ruta definida por un algoritmo. Tampoco significa que todos deban aprender de manera aislada mediante una pantalla.
La educación requiere interacción social, cooperación, diálogo, creatividad, movimiento y experiencias compartidas.
En Educación Inicial, estas dimensiones son esenciales. Una aplicación puede proponer una actividad para clasificar objetos, pero no reemplaza el valor de explorar materiales reales, conversar con los compañeros, formular hipótesis y descubrir nuevas posibilidades durante el juego.
La personalización más valiosa sería aquella que amplíe las oportunidades de aprendizaje sin debilitar las relaciones humanas.
7. ¿Qué sucederá con el papel del docente?
La incorporación de sistemas de IA para el seguimiento del aprendizaje plantea una pregunta inevitable: ¿cómo cambiará el trabajo docente?
Es probable que algunas tareas administrativas y de organización de información puedan automatizarse parcialmente. Otras requerirán nuevas competencias digitales, capacidad para interpretar datos y criterios para evaluar las recomendaciones de los sistemas.
Sin embargo, el papel del docente no puede reducirse a supervisar una plataforma.
Los profesionales de la educación conocen el contexto de sus estudiantes, interpretan situaciones complejas, construyen vínculos de confianza y toman decisiones que involucran dimensiones pedagógicas, sociales y éticas.
Una IA podría señalar que un estudiante ha cometido errores recurrentes en una actividad. El docente necesita comprender si esos errores se relacionan con dificultades conceptuales, instrucciones poco claras, barreras lingüísticas, falta de oportunidades de práctica o circunstancias particulares.
La tecnología puede ayudar a organizar la información y sugerir explicaciones posibles. La decisión requiere análisis profesional.
Por ello, más que imaginar una sustitución del docente, conviene pensar en una transformación de sus funciones.
El trabajo educativo podría dedicar menos tiempo a tareas repetitivas de registro y más tiempo a diseñar experiencias, acompañar procesos, dialogar con los estudiantes y ofrecer retroalimentación significativa.
La condición es que la tecnología se diseñe e implemente para fortalecer la labor docente, no para convertirla en una actividad subordinada a indicadores automáticos.
8. Privacidad, seguridad y responsabilidad: los límites necesarios
Un sistema que almacena información sobre competencias, dificultades, producciones y necesidades de apoyo puede aportar valor educativo. También puede reunir información muy sensible sobre la vida de los estudiantes.
Si además incorpora grabaciones de audio o video, datos biométricos o inferencias emocionales, los riesgos aumentan.
Entre las principales cuestiones que deberían resolverse se encuentran:
- Protección de datos personales: quién recoge la información, con qué fundamento, para qué finalidad y durante cuánto tiempo.
- Acceso y seguridad: quién puede consultar los registros y qué medidas impiden accesos indebidos.
- Transparencia: cómo se explica a las familias y a los estudiantes, según su edad, el funcionamiento del sistema.
- Calidad de las inferencias: cómo se detectan errores, sesgos y conclusiones que no están suficientemente respaldadas.
- Supervisión humana: cómo se garantiza que las recomendaciones de la IA no sustituyan decisiones pedagógicas que requieren juicio profesional.
- Derecho a corregir: cómo se revisa información incorrecta que podría afectar las decisiones educativas.
En el Perú, la Ley N.° 31814 promueve el uso de la inteligencia artificial en favor del desarrollo económico y social. Su reglamento fue aprobado mediante el Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM.
El marco peruano contempla principios de uso responsable y supervisión humana, así como categorías de riesgo. La orientación oficial incluye entre los usos de riesgo alto determinados procesos de evaluación de niñas, niños y adolescentes y la inferencia de emociones en centros educativos, con las excepciones y condiciones previstas en la regulación.
Esto no significa que toda aplicación educativa de IA esté prohibida. Significa que determinados usos requieren controles y una evaluación cuidadosa de sus riesgos.
Fuentes oficiales:
- Ley N.° 31814.
- Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM.
- PCM: clasificación de la IA en el Perú.
- PCM: transparencia, privacidad y ética en la IA.
A ello se suma la Ley N.° 29733, Ley de Protección de Datos Personales, y su reglamento vigente. Las instituciones educativas deberán considerar las obligaciones aplicables antes de implementar sistemas que procesen datos identificables de estudiantes.
La innovación educativa no debería avanzar a costa de los derechos de la infancia.
9. ¿Qué significaría esta transformación para el sistema educativo peruano?
El Perú necesita analizar estas posibilidades considerando su diversidad territorial, cultural, lingüística y socioeconómica.
No todas las instituciones educativas disponen de conectividad estable, dispositivos suficientes o personal especializado. Un sistema de seguimiento apoyado por IA que funcione únicamente en entornos con infraestructura avanzada podría ampliar las brechas educativas existentes.
Por ello, cualquier estrategia nacional tendría que considerar al menos cuatro dimensiones.
Infraestructura y acceso. Las soluciones deben responder a las condiciones reales de las instituciones educativas, incluidas las zonas rurales y las comunidades con conectividad limitada.
Formación docente. Los profesionales necesitan aprender a utilizar estas herramientas, interpretar sus resultados, identificar errores y tomar decisiones informadas.
Integración curricular. La tecnología debe responder a los aprendizajes y competencias del Currículo Nacional de la Educación Básica, no imponer objetivos definidos exclusivamente por una plataforma.
Gobernanza y protección de derechos. Las instituciones necesitan criterios claros para seleccionar sistemas, evaluar riesgos, gestionar datos y determinar qué decisiones nunca deberían automatizarse por completo.
La transformación educativa no consiste en adquirir más tecnología. Consiste en identificar qué problemas educativos queremos resolver y decidir qué soluciones son pertinentes, viables y responsables.
10. La pregunta de fondo: ¿deberíamos construir un historial de aprendizaje para cada estudiante?
Llegados a este punto, surge una posibilidad que merece una discusión más amplia.
¿Y si la inteligencia artificial permitiera desarrollar un sistema integrado que acompañara a cada estudiante durante toda su trayectoria escolar?
Imaginemos una plataforma capaz de organizar, de manera segura y bajo reglas claras de acceso, su historial de competencias, evidencias de aprendizaje, progresos, dificultades y necesidades de apoyo.
El sistema podría ayudar a conectar la información recogida en diferentes grados, facilitar la continuidad del acompañamiento y ofrecer a cada docente una visión más completa del proceso educativo.
Al iniciar un nuevo año escolar, el docente no tendría que depender exclusivamente de informes aislados o de la memoria institucional. Podría consultar evidencias relevantes del recorrido anterior y decidir qué aprendizajes conviene reforzar.
La plataforma también podría ayudar a reconocer progresos que no siempre resultan visibles en una evaluación puntual.
Pero esta posibilidad abre preguntas que no podemos resolver únicamente desde la tecnología:
- ¿Quién debería tener acceso al historial de aprendizaje de un estudiante?
- ¿Qué información sería útil conservar y cuál debería eliminarse?
- ¿Cómo evitar que una dificultad registrada en los primeros años condicione las expectativas de docentes posteriores?
- ¿Cómo garantizar que el estudiante pueda cambiar, mejorar y superar las dificultades identificadas?
- ¿Qué papel deberían desempeñar las familias?
- ¿Cómo asegurar que el sistema funcione también en instituciones educativas con recursos limitados?
- ¿Qué decisiones deberían permanecer exclusivamente bajo responsabilidad humana?
Un historial de aprendizaje podría contribuir a una educación más coherente y personalizada. También podría generar riesgos de vigilancia, clasificación prematura o uso indebido de información si no se establecen límites adecuados.
Por eso, el debate no debería centrarse únicamente en si podemos construir esa tecnología, sino en qué tipo de sistema educativo queremos construir con ella.
11. La educación tendrá que cambiar, pero debemos decidir cómo
Los cambios tecnológicos y económicos están transformando las competencias que las personas necesitan para desenvolverse en la sociedad. La inteligencia artificial acelerará muchos de estos cambios y obligará a revisar prácticas, herramientas y formas de organización en diferentes sectores.
La educación no puede limitarse a incorporar aplicaciones nuevas mientras mantiene intactos todos sus procedimientos.
Necesita analizar qué tareas pueden automatizarse, qué procesos pueden mejorar y qué dimensiones de la formación humana deben fortalecerse.
La IA podría ayudar a organizar evidencias, personalizar actividades, anticipar necesidades de apoyo y facilitar un seguimiento más continuo del aprendizaje. También podría contribuir a que los docentes dispongan de mejor información para planificar y retroalimentar.
Sin embargo, el desarrollo de estas posibilidades debe acompañarse de evidencia sobre su eficacia, formación profesional, infraestructura adecuada, protección de datos y evaluación de sus consecuencias.
El futuro de la educación no dependerá exclusivamente de lo que la inteligencia artificial sea capaz de hacer. También dependerá de las decisiones que tomemos sobre su diseño, sus límites y sus propósitos.
El objetivo no debería ser vigilar más a los estudiantes, sino comprender mejor cómo aprenden y crear mejores condiciones para que todos puedan desarrollar sus capacidades.
Una pregunta para abrir el debate
¿Consideras que el futuro de la inteligencia artificial en la educación debería avanzar hacia un sistema integrado que acompañe a cada estudiante durante toda su trayectoria escolar, conservando su historial de competencias, evidencias, progresos y necesidades de apoyo?
¿Crees que un sistema así ayudaría a personalizar la educación y mejorar la evaluación, o consideras que podría generar riesgos para la privacidad, la autonomía y el desarrollo de los estudiantes?
Y, sobre todo, ¿cómo debería cambiar el papel del docente en esta nueva etapa?
La discusión está abierta. La transformación tecnológica ya está en marcha; el reto consiste en decidir cómo aprovecharla para construir una educación más humana, inclusiva y preparada para el futuro.
Fuentes y lecturas recomendadas
- Ministerio de Educación del Perú. Norma que regula la Evaluación de las Competencias de los Estudiantes de Educación Básica. Consultar norma.
- Ministerio de Educación del Perú. Modifican la norma que regula la evaluación de las competencias de los estudiantes de Educación Básica. RVM N.° 048-2024-MINEDU. Consultar norma.
- UNESCO (2025). AI and education: Protecting the rights of learners. Consultar publicación.
- Presidencia del Consejo de Ministros del Perú. Reglamento de la Ley N.° 31814. Decreto Supremo N.° 115-2025-PCM. Consultar norma.
- Presidencia del Consejo de Ministros del Perú. Clasificación de la IA en el Perú. Consultar orientación oficial.
- Presidencia del Consejo de Ministros del Perú. Transparencia, privacidad y ética en la IA. Consultar orientación oficial.
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✍️ Sobre el autor
Iván Bejarano Olivares es magíster y consultor en innovación digital para profesionales y organizaciones públicas y privadas.
