Historias digitales para aprender mejor

El artículo “Diseño y análisis de narrativas enriquecidas con inteligencia artificial. Proyecto de transferencia UNED-UTMACH” aborda una cuestión clave para la educación actual: cómo integrar la IA no como simple herramienta técnica, sino como aliada para crear relatos educativos más claros, personalizados y participativos. 

A partir de 22 narrativas elaboradas por alumnado universitario y evaluadas por 200 investigadores en Círculos de Análisis por Pares, el estudio muestra que la IA puede contribuir a mejorar la coherencia, la relevancia y la adaptación de los contenidos a distintos perfiles de aprendizaje.

Uno de los principales aciertos del trabajo es situar la innovación en un contexto real de transferencia entre la UNED y la UTMACH, vinculado a entornos sNOOC y a prácticas de aprendizaje colaborativo.

 

La investigación no idealiza la tecnología: reconoce su potencial para enriquecer las narrativas digitales, pero también subraya que la calidad educativa depende del diseño visual, la accesibilidad, la retroalimentación y el papel activo del profesorado. En ese equilibrio entre entusiasmo y mirada crítica reside buena parte de su valor divulgativo.

La reseña final que deja este artículo es clara: la IA puede abrir nuevas formas de contar, enseñar y aprender, siempre que se use con criterios pedagógicos, éticos y transparentes. 

Su mayor aportación no está solo en confirmar correlaciones positivas entre claridad, relevancia y personalización, sino en recordar que una narrativa educativa verdaderamente enriquecida no es la que incorpora más tecnología, sino la que logra que el alumnado comprenda mejor, participe más y se sienta parte de una experiencia de aprendizaje significativa.

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Cómo citar: Gil Quintana, J., García Blazquez, E., Hueso Romero, J. J., & Cantillo Valero, C. (2025). Diseño y análisis de narrativas enriquecidas con inteligencia artificial. Proyecto de transferencia UNED - UTMACH. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 57–79. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43305

Digital Stories for Better Learning

The article “Design and Analysis of Narratives Enriched with Artificial Intelligence: UNED-UTMACH Transfer Project” addresses a key issue in today’s education: how to integrate AI not merely as a technical tool, but as an ally in creating clearer, more personalized, and more participatory educational narratives.

Based on 22 narratives created by university students and evaluated by 200 researchers in Peer Analysis Circles, the study shows that AI can help improve the coherence, relevance, and adaptation of content to different learning profiles.

One of the main strengths of the work is that it places innovation within a real context of knowledge transfer between UNED and UTMACH, linked to sNOOC environments and collaborative learning practices.

The research does not idealize technology: it acknowledges its potential to enrich digital narratives, but also emphasizes that educational quality depends on visual design, accessibility, feedback, and the active role of teachers. Much of its value for a broader audience lies precisely in this balance between enthusiasm and critical perspective.

The final takeaway from this article is clear: AI can open up new ways of telling, teaching, and learning, provided it is used according to pedagogical, ethical, and transparent criteria.

Its greatest contribution lies not only in confirming positive correlations between clarity, relevance, and personalization, but also in reminding us that a truly enriched educational narrative is not the one that incorporates more technology, but the one that helps students understand better, participate more, and feel part of a meaningful learning experience. 

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How to Cite: Gil Quintana, J., García Blazquez, E., Hueso Romero, J. J., & Cantillo Valero, C. (2025). Design and analysis of narratives enriched with artificial intelligence. UNED - UTMACH transfer project. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 57–79. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43305

La inteligencia artificial y la personalización del aprendizaje a distancia

La personalización del aprendizaje es una de las grandes promesas de la inteligencia artificial en la educación a distancia, y este artículo aborda precisamente esa cuestión desde una revisión sistemática de la literatura. 

El trabajo de Rosa Romero Alonso, Katherine Araya Carvajal y Natalia Reyes Acevedo analiza 65 estudios publicados entre 2018 y 2023 para identificar cómo se está utilizando la IA en entornos virtuales con el fin de adaptar recursos, rutas de aprendizaje, apoyos académicos y retroalimentación a las necesidades de cada estudiante.

La revisión muestra que la IA se está aplicando principalmente en sistemas de tutoría inteligente, modelos predictivos de éxito académico, sistemas de recomendación adaptativa y herramientas de apoyo a estudiantes con necesidades educativas especiales. 

Estos usos permiten anticipar dificultades, orientar mejor el acompañamiento, ajustar materiales y favorecer experiencias de aprendizaje más flexibles. El artículo destaca, además, que las experiencias se concentran especialmente en educación superior y en disciplinas STEM, aunque su potencial puede extenderse a diversos niveles y áreas de conocimiento.

El principal valor del estudio está en presentar una visión equilibrada: la IA puede mejorar la motivación, la participación y el rendimiento en la educación virtual, pero su implementación exige cautela pedagógica y ética. 

La personalización no puede reducirse a una cuestión técnica basada en datos y algoritmos; debe estar guiada por criterios educativos claros, protección de la privacidad, transparencia en el uso de la información y una reflexión sobre el rol docente. En este sentido, el artículo invita a pensar la IA no como sustituto de la enseñanza, sino como una herramienta para diseñar entornos virtuales más inclusivos, adaptativos y centrados en el estudiante.

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Cómo citar: Romero Alonso, R., Araya Carvajal, K., & Reyes Acevedo, N. (2025). Rol de la Inteligencia Artificial en la personalización de la educación a distancia: una revisión sistemática. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 9–36. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41538

Artificial Intelligence and the Personalization of Distance Learning

The personalization of learning is one of the great promises of artificial intelligence in distance education, and this article addresses precisely that issue through a systematic literature review.

The work by Rosa Romero Alonso, Katherine Araya Carvajal, and Natalia Reyes Acevedo analyzes 65 studies published between 2018 and 2023 to identify how AI is being used in virtual environments to adapt resources, learning paths, academic support, and feedback to the needs of each student.

The review shows that AI is mainly being applied in intelligent tutoring systems, predictive models of academic success, adaptive recommendation systems, and support tools for students with special educational needs.

These uses make it possible to anticipate difficulties, provide better guidance and support, adjust materials, and promote more flexible learning experiences. The article also highlights that these experiences are especially concentrated in higher education and STEM disciplines, although their potential can extend to different educational levels and fields of knowledge.

The main value of the study lies in offering a balanced perspective: AI can improve motivation, participation, and performance in virtual education, but its implementation requires pedagogical and ethical caution.

Personalization cannot be reduced to a technical matter based on data and algorithms. It must be guided by clear educational criteria, privacy protection, transparency in the use of information, and reflection on the role of teachers. In this sense, the article invites us to view AI not as a replacement for teaching, but as a tool for designing more inclusive, adaptive, and student-centered virtual environments.

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How to Cite: Romero Alonso, R., Araya Carvajal, K., & Reyes Acevedo, N. (2025). Role of Artificial Intelligence in the personalization of distance education: a systematic review. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 9–36. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41538

Flipped Classroom: ¿qué hace falta para que funcione?

El artículo “Evaluación de variables contextuales en la implementación de la metodología Flipped Classroom en educación secundaria”, de José Luis Estévez-Méndez, José Luis Díaz Palencia, Almudena Sánchez Sánchez y Julián Roa González, analiza la adopción del modelo de aula invertida en educación secundaria a partir de distintas variables del contexto educativo. 

El estudio parte de una idea relevante: la innovación metodológica no depende únicamente de la voluntad docente, sino también de factores como el tipo de centro, la edad del profesorado, la especialidad, la organización de los espacios y las condiciones institucionales.

Uno de los principales aportes del trabajo es su enfoque cuantitativo, basado en una amplia muestra de 1.139 estudiantes del Máster de Formación del Profesorado y en la observación de 2.114 aulas. 

Los resultados muestran que la implementación del Flipped Classroom es desigual: se utiliza más en centros privados y concertados que en públicos, con mayor frecuencia entre docentes menores de 40 años, y aparece con más presencia en áreas como Inglés, Educación Física, Geografía e Historia y Formación Profesional. También se observa que los espacios flexibles favorecen más su aplicación que las aulas tradicionales.

La reseña permite concluir que el valor del artículo reside en mostrar que la transformación metodológica requiere algo más que promover nuevas estrategias didácticas. Para que el aula invertida pueda extenderse de forma equitativa, es necesario atender a las condiciones reales de los centros, reforzar la formación continua del profesorado, mejorar las competencias digitales y disponer de recursos adecuados. 

El estudio invita, por tanto, a pasar de una visión idealizada de la innovación educativa a una mirada más contextual, donde la metodología solo puede consolidarse si va acompañada de apoyo institucional, formación y condiciones pedagógicas favorables.

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Cómo citar: Estévez-Méndez, J. L., Díaz Palencia, J. L., Sánchez Sánchez, A., & Roa González , J. (2024). Evaluación de variables contextuales en la implementación de la metodología Flipped Classroom en educación secundaria. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 317–337. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.38980

Flipped Classroom: What Does It Take to Make It Work?

The article “Evaluation of Contextual Variables in the Implementation of the Flipped Classroom Methodology in Secondary Education”, by José Luis Estévez-Méndez, José Luis Díaz Palencia, Almudena Sánchez Sánchez, and Julián Roa González, analyzes the adoption of the flipped classroom model in secondary education based on different variables within the educational context.

The study is based on a relevant idea: methodological innovation does not depend solely on teachers’ willingness, but also on factors such as the type of school, teachers’ age, subject area, classroom organization, and institutional conditions.

One of the main contributions of the article is its quantitative approach, based on a large sample of 1,139 students from the Master’s Degree in Teacher Training and the observation of 2,114 classrooms.

The results show that the implementation of the Flipped Classroom is uneven: it is used more often in private and state-subsidized schools than in public schools, more frequently by teachers under the age of 40, and is more present in areas such as English, Physical Education, Geography and History, and Vocational Training. The study also shows that flexible spaces favor its application more than traditional classrooms.

This review leads to the conclusion that the value of the article lies in showing that methodological transformation requires more than simply promoting new teaching strategies. For the flipped classroom to spread equitably, it is necessary to address the real conditions of schools, strengthen teachers’ ongoing professional development, improve digital competencies, and provide adequate resources.

The study therefore invites us to move from an idealized view of educational innovation toward a more contextual perspective, where a methodology can only become consolidated if it is accompanied by institutional support, training, and favorable pedagogical conditions.

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How to Cite: Estévez-Méndez, J. L., Díaz Palencia, J. L., Sánchez Sánchez, A., & Roa González , J. (2024). Evaluation of contextual variables in the implementation of the Flipped Classroom methodology in secondary education. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(2), 317–337. https://doi.org/10.5944/ried.27.2.38980

ChatGPT llegó al aula: ¿y ahora qué?

El artículo “La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa”, de Francisco José García-Peñalvo, Faraón Llorens-Largo y Javier Vidal, ofrece una reflexión amplia y equilibrada sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en la educación. 

Lejos de adoptar una postura tecnófila o tecnófoba, los autores plantean que herramientas como ChatGPT no pueden ser simplemente ignoradas ni prohibidas, sino comprendidas en sus posibilidades, límites y riesgos. El texto resulta especialmente relevante porque sitúa la irrupción de la IA generativa no como un fenómeno aislado, sino como parte de una transformación más profunda de los procesos de enseñanza, aprendizaje y evaluación.

Uno de los principales aportes del artículo es su revisión de herramientas y literatura científica surgida en los primeros meses posteriores a la popularización de ChatGPT. A partir de esta revisión, los autores identifican beneficios importantes, como la personalización del aprendizaje, la generación de materiales educativos, el apoyo a la escritura, la mejora de la productividad docente y la posibilidad de crear nuevas formas de interacción educativa. 

Sin embargo, también advierten sobre riesgos significativos: respuestas erróneas o inventadas, ausencia de fuentes verificables, problemas de equidad, sesgos, privacidad, plagio y debilitamiento del pensamiento crítico si estas tecnologías se usan de manera acrítica.

La reseña del artículo permite concluir que su valor principal está en desplazar el debate desde la pregunta “¿debemos usar IA generativa en educación?” hacia una cuestión mucho más urgente: “¿cómo debemos transformar la educación ante esta nueva realidad?”. 

Los autores sostienen que muchos de los problemas que hoy se atribuyen a la IA ya existían previamente en los sistemas educativos, especialmente en las formas de evaluación y en la relación con el conocimiento. Por ello, el reto no consiste solo en incorporar herramientas, sino en rediseñar prácticas docentes, fortalecer la alfabetización crítica y preparar a estudiantes y profesorado para un entorno donde la IA será parte habitual de la vida académica y profesional.

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Cómo citar: García Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9–39. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716

ChatGPT Has Arrived in the Classroom: Now What?

The article “The New Reality of Education in the Face of Advances in Generative Artificial Intelligence”, by Francisco José García-Peñalvo, Faraón Llorens-Largo, and Javier Vidal, offers a broad and balanced reflection on the impact of generative artificial intelligence on education.

Far from adopting either a technophilic or technophobic stance, the authors argue that tools such as ChatGPT cannot simply be ignored or banned. Instead, they must be understood in terms of their possibilities, limitations, and risks. The text is especially relevant because it frames the emergence of generative AI not as an isolated phenomenon, but as part of a deeper transformation of teaching, learning, and assessment processes.

One of the article’s main contributions is its review of the tools and scientific literature that emerged in the first months following the popularization of ChatGPT. Based on this review, the authors identify important benefits, such as the personalization of learning, the generation of educational materials, support for writing, improved teacher productivity, and the possibility of creating new forms of educational interaction.

However, they also warn of significant risks: incorrect or fabricated responses, a lack of verifiable sources, equity issues, bias, privacy concerns, plagiarism, and the weakening of critical thinking if these technologies are used uncritically.

This review of the article leads to the conclusion that its main value lies in shifting the debate from the question “Should we use generative AI in education?” to a far more urgent one: “How should we transform education in response to this new reality?”

The authors argue that many of the problems now attributed to AI already existed in educational systems, especially in assessment practices and in the relationship with knowledge. For this reason, the challenge is not only to incorporate tools, but to redesign teaching practices, strengthen critical literacy, and prepare students and teachers for an environment in which AI will become a regular part of academic and professional life.

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How to Cite: García Peñalvo, F. J., Llorens-Largo, F., & Vidal, J. (2024). The new reality of education in the face of advances in generative artificial intelligence. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 9–39. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37716

Dime cómo evalúas y te diré cómo estudian

La educación en línea ofrece flexibilidad y nuevas oportunidades de acceso a la universidad, pero también plantea una pregunta fundamental: ¿cómo aprenden realmente los estudiantes en estos entornos? 

El artículo “Estrategias de aprendizaje de estudiantes de Ingeniería en línea”, de Joana Villalonga Pons, Mireia Besalú, Anna Samà Camí y Teresa Sancho-Vinuesa, publicado en RIED, explora esta cuestión a partir del análisis del comportamiento de 340 estudiantes de un curso propedéutico de matemáticas para ingenierías en la Universitat Oberta de Catalunya.

Mediante un análisis de clúster, las autoras identifican tres perfiles claramente diferenciados. El grupo más numeroso es el de los estudiantes eficientes (66 %), que obtienen buenos resultados académicos realizando principalmente las actividades evaluables y los cuestionarios de práctica, pero apenas participan en los foros o actividades colaborativas. 

Un segundo grupo, los entregados (12 %), muestra un elevado nivel de implicación tanto en las actividades obligatorias como en las voluntarias, participando activamente en foros y retos matemáticos. Finalmente, los estudiantes pasivos (22 %) presentan bajos niveles de participación y rendimiento, sin involucrarse de forma significativa en ninguna de las actividades propuestas.

Los resultados ponen de relieve que, en el aprendizaje universitario en línea, el diseño de la evaluación influye de manera decisiva en las estrategias que adopta el alumnado. La mayoría de los estudiantes orienta sus esfuerzos hacia aquellas tareas que tienen un impacto directo en la calificación final, mientras que las actividades voluntarias solo atraen a una minoría especialmente comprometida. 

El estudio invita así a reflexionar sobre cómo diseñar experiencias de aprendizaje más inclusivas y motivadoras, especialmente para el alumnado pasivo, y aporta evidencias valiosas para mejorar la enseñanza de las matemáticas y de la ingeniería en contextos digitales.

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Cómo citar: Villalonga Pons, J., Besalú, M., Samà Camí, A., & Sancho-Vinuesa, T. (2023). Estrategias de aprendizaje de estudiantes de ingeniería en línea. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 237–256. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36257

Tell Me How You Assess, and I’ll Tell You How They Learn

Online education offers flexibility and new opportunities for accessing higher education, but it also raises a fundamental question: how do students actually learn in these environments?

The article “Learning Strategies of Online Engineering Students”, by Joana Villalonga Pons, Mireia Besalú, Anna Samà Camí, and Teresa Sancho-Vinuesa, published in RIED, explores this question through an analysis of the behavior of 340 students enrolled in a preparatory mathematics course for engineering programs at the Universitat Oberta de Catalunya.

Using cluster analysis, the authors identify three clearly differentiated student profiles. The largest group consists of efficient students (66%), who achieve good academic results by focusing primarily on assessed activities and practice quizzes, while participating very little in forums or collaborative activities.

A second group, the dedicated students (12%), shows a high level of engagement in both compulsory and voluntary activities, actively participating in forums and mathematical challenges. Finally, passive students (22%) display low levels of participation and achievement, with little meaningful involvement in any of the proposed activities.

The findings highlight that, in online higher education, assessment design plays a decisive role in shaping students’ learning strategies. Most students direct their efforts toward tasks that have a direct impact on their final grade, while voluntary activities tend to attract only a small group of highly committed learners.

The study therefore invites educators to reflect on how to design more inclusive and motivating learning experiences, particularly for passive students, and provides valuable evidence for improving the teaching of mathematics and engineering in digital learning environments.

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How to Cite: Villalonga Pons, J., Besalú, M., Samà Camí, A., & Sancho-Vinuesa, T. (2023). Online Engineering Students’ Learning Strategies. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 237–256. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36257