¿Qué diferencia a las universidades que innovan de las que siguen haciendo lo mismo?

En el artículo «Explorando la singularidad en la educación superior: innovar para adaptarse a un futuro incierto», publicado en RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, Pablo Lara-Navarra, Jordi Sánchez-Navarro, Àngels Fitó-Bertran, Jose López-Ruiz y Cris Girona analizan cómo las universidades pueden diferenciarse e innovar para afrontar un futuro marcado por la incertidumbre, los cambios tecnológicos y las nuevas demandas sociales. 

Los autores introducen el concepto de singularidad educativa, entendido como el conjunto de características que hacen que una institución universitaria desarrolle modelos formativos, organizativos o de servicios distintos de los convencionales. Su propuesta parte de la necesidad de superar los indicadores tradicionales de calidad y los rankings universitarios para identificar aquellas innovaciones que realmente transforman la enseñanza superior y permiten a las instituciones adaptarse a un entorno en constante evolución.

La investigación combina técnicas de prospectiva, revisión bibliográfica, análisis de tendencias y consultas a expertos para desarrollar un modelo de identificación y evaluación de universidades innovadoras. Inicialmente, se identificaron 25 tendencias educativas vinculadas a 110 organizaciones, entre ellas el aprendizaje autorregulado, la inteligencia artificial, la gamificación, la realidad virtual, las microcredenciales y las nuevas metodologías de aprendizaje. Posteriormente, el análisis se concentró en 55 instituciones consideradas referentes por sus características diferenciadoras. 

A partir de esta investigación, los autores diseñaron una rúbrica que permite evaluar la singularidad universitaria en tres grandes ámbitos: modelo formativo, gestión organizativa y experiencia de servicio al estudiante. El instrumento contempla 15 factores y valora su grado de implementación, innovación e impacto. Entre las instituciones estudiadas figuran universidades consolidadas, como Harvard, MIT o Stanford, junto con organizaciones educativas de planteamientos menos convencionales, como École 42, Minerva Schools o Kaospilot.

El estudio plantea que el futuro de la universidad no depende únicamente de incorporar nuevas tecnologías, sino de transformar sus formas de enseñar, organizarse y relacionarse con los estudiantes y la sociedad. La innovación educativa adquiere así una dimensión estratégica que abarca desde la personalización del aprendizaje y la flexibilidad curricular hasta los nuevos modelos de gestión, certificación y acompañamiento del alumnado. 

Una de las principales aportaciones del trabajo es ofrecer un marco sistemático para reconocer y comparar estas transformaciones, aunque los autores señalan la necesidad de seguir desarrollando herramientas que permitan trasladar los resultados del análisis a cambios institucionales concretos. La investigación invita, en definitiva, a reconsiderar qué significa ser una universidad innovadora y cómo las instituciones de educación superior pueden construir una identidad propia, anticiparse a los cambios y mantener su relevancia en una sociedad cada vez más compleja.

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Cómo citar: Lara-Navarra, P., Sánchez-Navarro, J., Fitó-Bertran, Àngels, López-Ruiz, J., & Girona, C. (2024). Explorando la singularidad en la educación superior: innovar para adaptarse a un futuro incierto. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 115–137. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37675

What Sets Innovative Universities Apart from Those That Keep Doing Things the Same Way?

In the article “Exploring Singularity in Higher Education: Innovating to Adapt to an Uncertain Future”, published in RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, Pablo Lara-Navarra, Jordi Sánchez-Navarro, Àngels Fitó-Bertran, Jose López-Ruiz, and Cris Girona examine how universities can differentiate themselves and innovate to face a future characterized by uncertainty, technological change, and evolving social demands.

The authors introduce the concept of educational singularity, understood as the set of characteristics that enable a university to develop educational, organizational, or service models that differ from conventional approaches. Their proposal emphasizes the need to move beyond traditional quality indicators and university rankings to identify innovations that genuinely transform higher education and enable institutions to adapt to a constantly changing environment.

The research combines foresight techniques, literature reviews, trend analysis, and expert consultations to develop a model for identifying and evaluating innovative universities. Initially, 25 educational trends associated with 110 organizations were identified, including self-regulated learning, artificial intelligence, gamification, virtual reality, microcredentials, and new learning methodologies. The analysis subsequently focused on 55 institutions regarded as leading examples because of their distinctive characteristics.

Based on this research, the authors developed a rubric for assessing university singularity across three major areas: educational model, organizational management, and student service experience. The instrument includes 15 factors and assesses their degree of implementation, innovation, and impact. The institutions examined include established universities such as Harvard, MIT, and Stanford, alongside educational organizations with less conventional approaches, such as École 42, Minerva Schools, and Kaospilot.

The study argues that the future of universities does not depend solely on adopting new technologies, but on transforming how they teach, organize themselves, and engage with students and society. Educational innovation thus takes on a strategic dimension, encompassing everything from personalized learning and curricular flexibility to new models of management, certification, and student support.

One of the study's main contributions is to provide a systematic framework for identifying and comparing these transformations, although the authors acknowledge the need to continue developing tools that can translate analytical findings into concrete institutional changes. Ultimately, the research invites us to reconsider what it means to be an innovative university and how higher education institutions can develop a distinctive identity, anticipate change, and remain relevant in an increasingly complex society.

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How to Cite: Lara-Navarra, P., Sánchez-Navarro, J., Fitó-Bertran, Àngels, López-Ruiz, J., & Girona, C. (2024). Exploring singularity in higher education: innovating to adapt to an uncertain future. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 115–137. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37675

Aprendemos mejor cuando lo que estudiamos conecta con nuestra propia vida

En el artículo «Artefactos identitarios multimodales 2.0 como mecanismo de personalización del aprendizaje en educación superior. Un estudio cualitativo», publicado en RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, Marc Baig Falgueras, Paula Boned Ribas, Irene González-Ceballos y Moisès Esteban-Guitart exploran cómo conectar los intereses, experiencias e identidades personales de los estudiantes con los contenidos académicos universitarios. 

Su propuesta parte de una idea fundamental: el aprendizaje adquiere mayor sentido cuando los estudiantes pueden relacionar lo que estudian con aquello que consideran importante en sus propias vidas. Para ello, investigan el potencial educativo de los denominados artefactos identitarios multimodales 2.0, creaciones como fotografías, collages, dibujos, textos o vídeos mediante las cuales los estudiantes expresan aspectos significativos de su identidad y los vinculan con su formación académica.

La investigación se desarrolló con 64 estudiantes del Grado en Psicología de la Universitat de Girona, en el marco de la asignatura Psicología de la Educación. La experiencia se organizó en cuatro fases: primero, cada estudiante elaboró un artefacto que representara sus intereses, experiencias o elementos importantes de su vida; después, identificó un tema de la asignatura relacionado con ese artefacto; a continuación, realizó una pequeña investigación y produjo un vídeo de entre dos y cinco minutos que compartió en YouTube; finalmente, evaluó sus propios aprendizajes. 

Los resultados mostraron una notable diversidad de intereses personales y académicos, con 47 temas diferentes, desde la educación emocional hasta la influencia de la música, el deporte o los videojuegos en el aprendizaje. Las calificaciones también fueron positivas, con una media de 1,7 sobre 2 en las autoevaluaciones y de 1,8 en las evaluaciones del profesorado. El análisis identificó aprendizajes académicos, personales y procedimentales, especialmente relacionados con la comprensión de conceptos educativos, la reflexión sobre la propia identidad y el desarrollo de competencias digitales.

El trabajo destaca el potencial de estas prácticas para avanzar hacia una educación universitaria más personalizada, participativa y conectada con la vida de los estudiantes. Los artefactos identitarios no se conciben únicamente como productos creativos, sino como herramientas que permiten construir puentes entre las experiencias personales y el conocimiento académico, favoreciendo la implicación del alumnado en su propio aprendizaje. 

Además, la creación y publicación de contenidos digitales transforma a los estudiantes de consumidores de información en productores activos de conocimiento. Aunque el carácter cualitativo del estudio y la ausencia de evaluaciones posteriores impiden determinar sus efectos a largo plazo, los resultados ofrecen una propuesta pedagógica de interés para la educación superior. Los autores plantean, asimismo, incorporar espacios de intercambio y discusión de los vídeos producidos y realizar nuevas investigaciones que permitan conocer mejor la profundidad y permanencia de los aprendizajes.

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Cómo citar: Baig, M., Boned, P., González-Ceballos, I., & Esteban-Guitart, M. (2023). Artefactos identitarios multimodales 2.0 como mecanismo de personalización del aprendizaje en educación superior. Un estudio cualitativo. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 27–44. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36227

We Learn Better When What We Study Connects with Our Own Lives

In the article “Multimodal Identity Artefacts 2.0 as a Mechanism to Promote Personalization of Learning in Higher Education. A Qualitative Study”, published in RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, Marc Baig Falgueras, Paula Boned Ribas, Irene González-Ceballos, and Moisès Esteban-Guitart explore how students’ personal interests, experiences, and identities can be connected with university academic content.

Their proposal is based on a fundamental idea: learning becomes more meaningful when students can relate what they study to what they consider important in their own lives. To explore this idea, they investigate the educational potential of so-called multimodal identity artefacts 2.0: creations such as photographs, collages, drawings, texts, or videos through which students express significant aspects of their identities and connect them with their academic studies.

The research involved 64 undergraduate Psychology students at the University of Girona, as part of an Educational Psychology course. The experience was organized into four stages: first, each student created an artefact representing their interests, experiences, or important aspects of their life; next, they identified a course topic related to that artefact; they then conducted a small research project and produced a two-to-five-minute video, which they shared on YouTube; finally, they assessed their own learning.

The results revealed a remarkable diversity of personal and academic interests, with 47 different topics ranging from emotional education to the influence of music, sports, and video games on learning. Grades were also positive, averaging 1.7 out of 2 in student self-assessments and 1.8 in instructor assessments. The analysis identified academic, personal, and procedural learning outcomes, particularly related to understanding educational concepts, reflecting on personal identity, and developing digital skills.

The study highlights the potential of these practices to foster university education that is more personalized, participatory, and connected to students’ lives. Identity artefacts are not viewed merely as creative products but as tools for building bridges between personal experiences and academic knowledge, encouraging students to become more actively involved in their own learning.

Moreover, creating and publishing digital content transforms students from consumers of information into active producers of knowledge. Although the study’s qualitative nature and the absence of follow-up assessments make it difficult to determine its long-term effects, the findings offer a valuable pedagogical approach for higher education. The authors also propose incorporating opportunities for students to share and discuss the videos they produce, as well as conducting further research to better understand the depth and long-term retention of the learning achieved. 

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How to Cite: Baig, M., Boned, P., González-Ceballos, I., & Moisès. (2023). Multimodal Identity Artefacts 2.0 as a Mechanism to Promote Personalization of Learning in Higher Education. A Qualitative Study. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 27–44. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36227

¿Funciona mejor la universidad cuando los alumnos eligen cómo aprender?

En el artículo «HyFlex: Enseñar y aprender de modo híbrido y flexible en la educación superior», publicado en RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, Manuel Area-Moreira, Anabel Bethencourt-Aguilar y Sebastián Martín-Gómez analizan una experiencia de innovación educativa desarrollada durante tres cursos académicos en la Universidad de La Laguna. 

Los autores proponen una interpretación alternativa del modelo HyFlex, que va más allá de permitir al alumnado elegir entre asistir presencialmente a clase o seguirla en línea. Su propuesta combina las sesiones presenciales con el aprendizaje autónomo en un entorno virtual asíncrono y, especialmente, introduce la posibilidad de que cada estudiante elija entre diferentes itinerarios pedagógicos según sus preferencias y necesidades.

La experiencia se desarrolló en la asignatura «TIC en Educación» del Grado de Maestro de Educación Primaria, ofreciendo dos itinerarios: aprendizaje colaborativo basado en proyectos y aprendizaje individual organizado por temas de estudio. Ambos compartían contenidos y competencias, pero diferían en las actividades y estrategias de aprendizaje. 

La distribución aproximada del tiempo fue de un 40 % de sesiones presenciales y un 60 % de trabajo autónomo en el aula virtual. Mediante cuestionarios respondidos por 136 estudiantes y el análisis de las calificaciones de 320 alumnos, los investigadores encontraron resultados muy positivos: más del 90 % del alumnado manifestó satisfacción con la experiencia y una proporción similar superó la asignatura. Los estudiantes destacaron especialmente la autonomía, la flexibilidad, el carácter práctico de las actividades y el acompañamiento personalizado del profesorado.

El estudio pone de manifiesto que la enseñanza híbrida puede representar algo más que una combinación de presencialidad y tecnología: constituye una oportunidad para transformar las metodologías docentes y situar al estudiante en el centro de su aprendizaje. La experiencia también mostró su capacidad de adaptación durante la pandemia, al facilitar la transición hacia una enseñanza completamente en línea. 

Aunque su carácter descriptivo y su aplicación en una única asignatura limitan la generalización de los resultados, el trabajo ofrece una referencia práctica para impulsar modelos universitarios más flexibles, activos y personalizados. Su principal aportación consiste en defender que la verdadera flexibilidad educativa no reside únicamente en elegir dónde aprender, sino también en poder decidir cómo hacerlo, siempre que existan las condiciones institucionales y las competencias docentes necesarias.

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Cómo citar: Area Moreira, M., Bethencourt-Aguilar, A., & Martín-Gómez, S. (2023). HyFlex: Enseñar y aprender de modo híbrido y flexible en la educación superior. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 141–161. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34023

Does University Education Work Better When Students Choose How They Learn?

In the article “HyFlex: Teaching and Learning in a Hybrid and Flexible Way in Higher Education”, published in RIED – Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, Manuel Area-Moreira, Anabel Bethencourt-Aguilar, and Sebastián Martín-Gómez examine an educational innovation initiative implemented over three academic years at the University of La Laguna.

The authors propose an alternative interpretation of the HyFlex model that goes beyond simply allowing students to choose between attending classes in person or participating online. Their approach combines face-to-face sessions with autonomous learning in an asynchronous virtual environment and, most importantly, gives each student the opportunity to choose between different learning pathways according to their preferences and needs.

The initiative was implemented in the ICT in Education course within the Bachelor's Degree in Primary Education, offering two learning pathways: collaborative project-based learning and individual learning organized around study topics. Both pathways covered the same content and competencies but differed in their activities and learning strategies.

Approximately 40% of the course time was devoted to face-to-face sessions and 60% to autonomous work in the virtual learning environment. Based on questionnaires completed by 136 students and an analysis of the grades of 320 students, the researchers reported highly positive results: more than 90% of students expressed satisfaction with the experience, and a similar proportion passed the course. Students particularly valued the autonomy, flexibility, practical nature of the activities, and personalized guidance provided by their instructors.

The study shows that hybrid education can be more than simply combining face-to-face instruction with technology: it offers an opportunity to transform teaching methodologies and place students at the center of their own learning. The experience also demonstrated its adaptability during the pandemic, facilitating the transition to fully online education.

Although the study's descriptive nature and its implementation in a single course limit the generalizability of the findings, it provides a practical reference for promoting more flexible, active, and personalized models of university education. Its main contribution is the argument that genuine educational flexibility is not merely about choosing where to learn, but also about having a say in how to learn, provided that the necessary institutional conditions and teaching competencies are in place.

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How to Cite: Area Moreira, M., Bethencourt-Aguilar, A., & Martín-Gómez, S. (2023). HyFlex: Teaching and Learning in a Hybrid and Flexible Way in Higher Education. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 141–161. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34023

Cuando la IA corrige los exámenes, las notas bajan

Un asistente de inteligencia artificial generativa calificó con una media de 8,05 puntos los mismos trabajos universitarios que el profesorado había valorado con un 9,09. La diferencia, de algo más de un punto, es uno de los resultados de una investigación publicada en RIED por Francisco José García-Peñalvo y otros cinco investigadores, que pone a prueba la utilización de IA para evaluar proyectos de Ingeniería de Software. 

El experimento se realizó con 14 trabajos de estudiantes de segundo curso de Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca, correspondientes al curso 2023-2024. En 13 de los 14 casos, la IA fue más exigente que los profesores, aunque las diferencias entre ambas evaluaciones llegaron a alcanzar los 3,65 puntos.

Las discrepancias revelan dos formas distintas de entender la evaluación. Mientras el profesorado presta especial atención a los objetivos de aprendizaje de la asignatura, la correcta utilización de diagramas y el cumplimiento de la rúbrica, la IA aplica criterios más próximos a los estándares profesionales de ingeniería de software. Por ejemplo, en uno de los trabajos otorgó un 2 a la formulación de objetivos que el profesor había calificado con un 10, al considerar que carecían de indicadores medibles. También detectó requisitos sin vinculación clara con los objetivos y deficiencias en las matrices de trazabilidad que habían recibido buenas notas. 

Para realizar estos análisis, el sistema combina varios modelos de IA que procesan documentos PDF, interpretan diagramas técnicos, comprueban la coherencia de los proyectos y generan informes detallados. Todo funciona en servidores locales de la universidad, sin enviar los trabajos a servicios externos.

La investigación plantea una utilización de la IA como segundo evaluador, no como sustituto del profesorado. Sus análisis pueden identificar errores que pasan inadvertidos en una corrección convencional y proporcionar una retroalimentación más detallada, mientras que los docentes conservan la decisión final y aportan el contexto pedagógico que la tecnología no siempre interpreta adecuadamente. 

El prototipo todavía presenta limitaciones: se ha probado con una muestra pequeña, no evalúa el 10 % de los criterios de la rúbrica y necesita ajustar sus instrucciones para evitar exigencias desproporcionadas respecto al nivel del alumnado. Los autores proponen avanzar hacia una evaluación que combine la perspectiva académica con las exigencias del ejercicio profesional, aprovechando las discrepancias entre humanos y máquinas para revisar los criterios de corrección y mejorar el aprendizaje.

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Cómo citar: García-Peñalvo, F. J., Alier-Forment, M., Vázquez-Ingelmo, A., García-Holgado, A., Casañ-Guerrero, M. J., & Pereira, J. (2026). Evaluación asistida por inteligencia artificial generativa en prácticas de Ingeniería de Software: Una prueba de concepto. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 343–368. https://doi.org/10.5944/ried.47173

When AI Grades Assignments, Marks Go Down

A generative artificial intelligence assistant awarded an average score of 8.05 to the same university assignments that lecturers had graded at 9.09. This difference of just over one point is among the findings of a study published in RIED by Francisco José García-Peñalvo and five other researchers, examining the use of AI to assess Software Engineering projects.

The experiment involved 14 assignments submitted by second-year Computer Engineering students at the University of Salamanca during the 2023–2024 academic year. In 13 of the 14 cases, the AI was stricter than the lecturers, with differences between the two assessments reaching as much as 3.65 points.

The discrepancies reveal two different approaches to assessment. While lecturers pay particular attention to the course's learning objectives, the correct use of diagrams, and compliance with the assessment rubric, the AI applies criteria more closely aligned with professional Software Engineering standards. For example, in one assignment, it awarded a score of 2 out of 10 for the formulation of objectives that the lecturer had graded at 10, arguing that they lacked measurable indicators. It also identified requirements with no clear connection to the stated objectives and shortcomings in traceability matrices that had received high marks.

To carry out these analyses, the system combines several AI models that process PDF documents, interpret technical diagrams, check project consistency, and generate detailed reports. The entire process runs on the university's local servers, without sending student assignments to external services.

The research proposes using AI as a second assessor, rather than as a replacement for lecturers. Its analyses can identify errors that may go unnoticed in conventional marking and provide more detailed feedback, while lecturers retain responsibility for final decisions and contribute the pedagogical context that the technology does not always interpret appropriately.

The prototype still has limitations: it has been tested on a small sample, does not assess criteria accounting for 10% of the rubric, and requires adjustments to its instructions to avoid imposing demands disproportionate to the students' level. The authors advocate moving towards an assessment model that combines academic perspectives with the demands of professional practice, using disagreements between human and machine assessments to review marking criteria and improve learning.

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How to Cite: García-Peñalvo, F. J., Alier-Forment, M., Vázquez-Ingelmo, A., García-Holgado, A., Casañ-Guerrero, M. J., & Pereira, J. (2026). Generative artificial intelligence-assisted assessment in Software Engineering assignments: A proof of concept. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 343–368. https://doi.org/10.5944/ried.47173

La generación de docentes que aprende a discutir con ChatGPT

El 79,3 % de los futuros docentes que participaron en una experiencia educativa con ChatGPT contrastó sus respuestas con otras fuentes y las modificó antes de utilizarlas. Este resultado destaca en la investigación de Ana María Pinto-Llorente, Vanessa Izquierdo-Álvarez y Marta M. Dolcet-Negre, publicada en RIED, que analiza cómo perciben la inteligencia artificial generativa 174 estudiantes de titulaciones educativas de la Universidad de Salamanca. 

Tras tres sesiones prácticas dedicadas al diseño de situaciones de aprendizaje para Educación Infantil y Primaria, los participantes valoraron muy positivamente la herramienta: la satisfacción alcanzó 4,45 puntos sobre 5 y la utilidad percibida, 4,24. Sin embargo, solo el 15,5 % utilizó directamente las respuestas sin modificarlas.

El estudio identifica una combinación de entusiasmo tecnológico y conciencia crítica. Las puntuaciones más elevadas corresponden a la preocupación por el impacto ético y social de la IA (4,34), la percepción de barreras para incorporarla a la enseñanza (4,18) y el reconocimiento de su relevancia educativa (4,08). Mediante un análisis de redes de correlaciones, las investigadoras identifican tres agrupaciones de dimensiones (conocimiento, valoración y obstáculos) y sitúan la confianza y la relevancia entre los elementos más conectados. 

Quienes se sienten más seguros utilizando estas herramientas y reconocen su valor pedagógico tienden también a manifestar mayores habilidades prácticas y expectativas de utilización futura. Los estudiantes de máster, además, muestran una mayor sensibilidad hacia las implicaciones éticas y sociales que los de grado.

Una de las consecuencias más claras afecta a la formación inicial del profesorado: el 67,2 % considera necesaria una preparación específica en IA generativa tanto para docentes como para estudiantes, mientras que otro 27,6 % la reclama exclusivamente para los docentes. Las autoras proponen combinar experiencias prácticas, evaluación crítica de contenidos, reflexión ética y acompañamiento para desarrollar la confianza profesional. 

La investigación, basada en autopercepciones y en una muestra de una sola universidad, no permite establecer relaciones causales ni demostrar mejoras objetivas en la calidad de las situaciones de aprendizaje. Sí muestra que una disposición favorable hacia la IA puede convivir con la revisión crítica de sus resultados y la conciencia de sus limitaciones.

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Cómo citar: Pinto-Llorente, A. M., Izquierdo-Álvarez, V., & Dolcet-Negre, M. M. (2026). Autopercepción y utilidad de la inteligencia artificial generativa en docentes en formación. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 111–132. https://doi.org/10.5944/ried.45480

The Generation of Teachers Learning to Challenge ChatGPT

79.3% of prospective teachers who participated in an educational experience involving ChatGPT checked its responses against other sources and modified them before using them. This is one of the key findings of a study by Ana María Pinto-Llorente, Vanessa Izquierdo-Álvarez, and Marta M. Dolcet-Negre, published in RIED, which examines how 174 students in teacher education programmes at the University of Salamanca perceive generative artificial intelligence.

Following three practical sessions devoted to designing learning situations for early childhood and primary education, participants rated the tool very positively: satisfaction reached 4.45 out of 5, while perceived usefulness scored 4.24. Yet only 15.5% used the generated responses directly without making any changes.

The study reveals a combination of technological enthusiasm and critical awareness. The highest scores were recorded for concern about the ethical and social impact of AI (4.34), perceived barriers to its integration into teaching (4.18), and recognition of its educational relevance (4.08). Using correlation network analysis, the researchers identified three clusters of dimensions (knowledge, evaluation, and obstacles) with confidence and perceived relevance emerging as two of the most highly connected factors.

Those who feel more confident using these tools and recognise their pedagogical value also tend to report stronger practical skills and higher expectations of future use. Master's students, moreover, show greater awareness of the ethical and social implications of AI than undergraduate students.

One of the clearest implications concerns initial teacher education: 67.2% of participants believe that both teachers and students need specific training in generative AI, while a further 27.6% consider such training necessary for teachers alone. The authors recommend combining hands-on experience, critical evaluation of AI-generated content, ethical reflection, and guided support to strengthen teachers' professional confidence.

The research, based on self-reported perceptions from a sample drawn from a single university, cannot establish causal relationships or demonstrate objective improvements in the quality of learning situations. It does, however, show that a positive attitude towards AI can coexist with critical scrutiny of its outputs and an awareness of its limitations.

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How to Cite: Pinto-Llorente, A. M., Izquierdo-Álvarez, V., & Dolcet-Negre, M. M. (2026). Self-perception and usefulness of generative artificial intelligence among pre-service teachers. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 111–132. https://doi.org/10.5944/ried.45480