¿Puede YouTube convertirse en un verdadero espacio de aprendizaje?

YouTube lleva años instalado en la vida cotidiana del alumnado, pero su presencia masiva no lo convierte automáticamente en una herramienta educativa. Ese es el punto de partida de YouTube como ciberaula. Revisión crítica de su uso pedagógico en la Universidad Iberoamericana, de Ana María Beltrán-Flandoli, Amor Pérez-Rodríguez y Julio-César Mateus. 

El artículo examina cómo se ha incorporado la plataforma a la educación superior iberoamericana y muestra un panorama más complejo que la simple reproducción de vídeos: YouTube se utiliza para introducir y reforzar contenidos, producir piezas audiovisuales, estimular el debate, investigar, evaluar aprendizajes y configurar entornos personales de aprendizaje. La pandemia aceleró estas experiencias, especialmente en estudios de grado, pero también hizo visible hasta qué punto muchas prácticas respondían a una adaptación de emergencia más que a una integración pedagógica madura.

La revisión analiza 23 investigaciones publicadas entre 2015 y 2021, seleccionadas a partir de búsquedas en Web of Science, Scopus y Google Scholar. Esta perspectiva permite identificar una notable variedad de usos, disciplinas y metodologías, aunque también revela algunas tendencias problemáticas: predominan los cuestionarios de percepción, los estudios centrados en la aceptación tecnológica y las experiencias particulares difíciles de generalizar. 

El valor del artículo reside precisamente en no confundir satisfacción con aprendizaje. Que estudiantes y docentes consideren YouTube accesible, motivador o útil no demuestra por sí solo que favorezca una comprensión profunda. La plataforma adquiere auténtico valor formativo cuando el alumnado no se limita a mirar, sino que compara fuentes, analiza discursos, produce contenidos, argumenta sus decisiones y somete los vídeos a criterios de fiabilidad.

La principal conclusión de la revisión es que la innovación no está contenida en la herramienta, sino en la mediación que se construye alrededor de ella. YouTube puede convertirse en una ciberaula, pero también en un simple almacén de materiales o en una prolongación audiovisual de la enseñanza expositiva. Los autores señalan carencias relevantes: escasa atención a las desigualdades de acceso, a la brecha en la capacidad de utilización didáctica, a la alfabetización informacional y a las restricciones culturales e institucionales. 

Por ello, el artículo resulta especialmente valioso como llamada a superar una visión instrumental de la tecnología. Más que preguntar si YouTube funciona en la universidad, invita a determinar para qué se utiliza, qué actividad intelectual provoca y qué formación necesita el profesorado para transformar el consumo audiovisual en una experiencia crítica, participativa y verdaderamente educativa.

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Cómo citar: Beltrán-Flandoli, A. M., Pérez-Rodríguez, A., & Mateus, J.-C. (2023). YouTube como ciberaula. Revisión crítica de su uso pedagógico en la Universidad Iberoamericana. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 287–306. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34372

Can YouTube Become a Genuine Learning Space?

YouTube has long been embedded in students’ everyday lives, but its widespread presence does not automatically make it an educational tool. This is the starting point of YouTube as a Cyber-Classroom: A Critical Review of Its Pedagogical Use in Ibero-American Higher Education, by Ana María Beltrán-Flandoli, Amor Pérez-Rodríguez, and Julio-César Mateus.

The article examines how the platform has been incorporated into Ibero-American higher education and reveals a more complex picture than the simple viewing of videos. YouTube is used to introduce and reinforce content, produce audiovisual materials, stimulate debate, conduct research, assess learning, and develop personal learning environments. The pandemic accelerated these practices, particularly in undergraduate education, but it also revealed the extent to which many of them represented emergency adaptation rather than mature pedagogical integration.

The review analyses 23 studies published between 2015 and 2021, selected through searches in Web of Science, Scopus, and Google Scholar. This perspective reveals a remarkable variety of uses, disciplines, and methodologies, while also highlighting several problematic tendencies: the predominance of perception questionnaires, studies focused on technology acceptance, and individual experiences whose findings are difficult to generalise.

The article’s value lies precisely in its refusal to equate satisfaction with learning. The fact that students and teachers perceive YouTube as accessible, motivating, or useful does not in itself demonstrate that it promotes deep understanding. The platform acquires genuine educational value when students do more than watch: when they compare sources, analyse discourses, create content, justify their decisions, and assess videos according to criteria of reliability.

The review’s main conclusion is that innovation does not reside in the tool itself, but in the pedagogical mediation constructed around it. YouTube can become a cyber-classroom, but it can also remain a mere repository of materials or an audiovisual extension of lecture-based teaching. The authors identify several important shortcomings, including limited attention to inequalities of access, disparities in the ability to use the platform pedagogically, information literacy, and cultural and institutional constraints.

For this reason, the article is particularly valuable as a call to move beyond an instrumental view of technology. Rather than merely asking whether YouTube works at university, it invites us to examine what it is used for, what kinds of intellectual activity it generates, and what training teachers need to transform audiovisual consumption into a critical, participatory, and genuinely educational experience. 

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How to Cite: Beltrán-Flandoli, A. M., Pérez-Rodríguez, A., & Mateus, J.-C. (2023). YouTube as a Cyber-Classroom. Critical Review of its Pedagogical Use at Ibero-American University. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 287–306. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34372

La verdad como misión universitaria en tiempos de IA

En un ecosistema informativo donde una respuesta puede parecer impecable sin ser cierta, la universidad se enfrenta a un problema más profundo que el fraude académico o la automatización de tareas. En "La verdad y lo veraz: La universidad ante la encrucijada de la IA generativa", Faraón Llorens-Largo y Rafael Molina-Carmona sostienen que la inteligencia artificial no elimina la verdad, pero sí encarece su reconocimiento: multiplica los contenidos plausibles, difumina las señales de fiabilidad y obliga a dedicar más esfuerzo a verificar aquello que antes podía aceptarse con relativa confianza. 

El artículo desplaza así el debate desde la pregunta habitual (qué herramientas deben permitirse en las aulas) hacia otra de mayor alcance: qué debe hacer la universidad para continuar siendo una institución capaz de distinguir conocimiento, opinión, conjetura y simulación convincente.

Uno de los principales aciertos del trabajo es vincular esta crisis de veracidad con la soberanía universitaria. Los autores advierten de que adoptar plataformas, modelos y servicios externos no constituye una decisión meramente técnica, pues implica ceder parte del control sobre los datos, los procedimientos y las condiciones de producción del conocimiento. Frente a esa dependencia, reclaman soberanía digital, gobernanza ética y una alfabetización crítica que alcance no solo al alumnado, sino también al profesorado y a los responsables institucionales. 

Esta reflexión se concreta en el «cubo de verdad, veracidad y confianza», un marco que cruza tres preguntas: si el conocimiento es conocido o nuevo para el estudiante, si puede verificarse mediante criterios formales y si la tarea consiste en imitar o crear. Las ocho combinaciones resultantes permiten comprender por qué no todos los usos académicos de la IA entrañan el mismo riesgo y por qué la supervisión debe adaptarse a la naturaleza de cada actividad.

El texto destaca por su ambición conceptual, por conectar filosofía, tecnología, pedagogía y política universitaria, y por recordar que la eficiencia no puede convertirse en el criterio rector de la educación superior. Su propuesta, sin embargo, debe entenderse como una herramienta para ordenar la reflexión y no como un modelo empíricamente validado, algo que los propios autores reconocen. 

El cubo simplifica realidades educativas complejas y necesitará contrastarse en situaciones concretas de docencia, investigación y gestión para demostrar su utilidad práctica. Aun con esta limitación, el artículo formula una idea especialmente valiosa: en la era de la producción automática de contenidos, la universidad no conservará su relevancia por generar más textos o hacerlo más rápido, sino por garantizar trazabilidad, responsabilidad, contraste y juicio. Su tarea distintiva será seguir proporcionando razones fundadas para confiar.

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Cómo citar: Llorens-Largo, F., & Molina-Carmona, R. (2026). La verdad y lo veraz: La universidad ante la encrucijada de la IA generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 63–80. https://doi.org/10.5944/ried.47174

Truth as a University Mission in the Age of AI

In an information ecosystem where an answer can appear flawless without being true, universities face a problem that runs deeper than academic misconduct or task automation. In "Truth and Truthfulness: Universities at the Crossroads of Generative AI", Faraón Llorens-Largo and Rafael Molina-Carmona argue that artificial intelligence does not make truth disappear, but it does make it more costly to identify: it multiplies plausible content, blurs the signals of reliability, and requires us to devote greater effort to verifying information that could previously be accepted with relative confidence.

The article thus shifts the debate away from the familiar question of which tools should be permitted in the classroom and towards a broader one: what must universities do to remain institutions capable of distinguishing knowledge from opinion, conjecture, and convincing simulation?

One of the paper’s main strengths is the connection it establishes between this crisis of truthfulness and university sovereignty. The authors warn that adopting external platforms, models, and services is not merely a technical decision, since it entails relinquishing some control over data, procedures, and the conditions under which knowledge is produced. In response to this dependence, they call for digital sovereignty, ethical governance, and critical literacy extending not only to students, but also to faculty members and institutional leaders.

This reflection takes concrete form in the “cube of truth, truthfulness, and trust”, a framework structured around three questions: whether the knowledge is already familiar or new to the student, whether it can be verified through formal criteria, and whether the task involves imitation or original creation. The eight resulting combinations help explain why not all academic uses of AI carry the same level of risk and why oversight must be adapted to the nature of each activity.

The article stands out for its conceptual ambition, its ability to connect philosophy, technology, pedagogy, and university policy, and its reminder that efficiency cannot become the guiding principle of higher education. Its proposal should, however, be understood as a tool for structuring reflection rather than as an empirically validated model, a limitation that the authors themselves acknowledge.

The cube inevitably simplifies complex educational realities and will need to be tested in specific contexts of teaching, research, and administration before its practical value can be established. Despite this limitation, the article advances a particularly valuable idea: in an age of automated content production, universities will not remain relevant by generating more texts or producing them more quickly, but by guaranteeing traceability, responsibility, corroboration, and sound judgement. Their distinctive task will be to continue providing well-founded reasons for trust.

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How to Cite: Llorens-Largo, F., & Molina-Carmona, R. (2026). Truth and truthfulness: Universities at the crossroads of generative AI. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(2), 63–80. https://doi.org/10.5944/ried.47174

La IA generativa al servicio del microaprendizaje

El artículo “Metodología participativa para la creación de recursos digitales de microaprendizaje con inteligencia artificial generativa”, de Bell Manrique-Losada, Sandra Isabel Arango-Vásquez y Mariutsi Alexandra Osorio-Sanabria, presenta una metodología para la cocreación de recursos digitales de microaprendizaje (microRED) mediante herramientas de inteligencia artificial generativa (IAGen). 

La propuesta parte del reconocimiento de que la IA puede enriquecer la producción de recursos educativos cuando se integra en procesos colaborativos donde estudiantes y docentes participan activamente en el diseño de soluciones para problemas reales de aprendizaje. Para ello, el estudio adopta un enfoque cualitativo que combina la Investigación-Acción Participativa (IAP) y la metodología de Solución Creativa de Problemas Sociales (SCPS), desarrollando un proceso en tres fases: reconocimiento del contexto, diseño colaborativo de recursos y validación de la metodología mediante talleres y un bootcamp.

Los resultados muestran que la metodología favorece la interacción entre estudiantes y docentes, promueve la construcción colectiva del conocimiento y facilita el diseño de recursos educativos contextualizados. A partir de la identificación de necesidades reales, los participantes cocrearon plataformas web, aplicaciones móviles, juegos y otros recursos de microaprendizaje relacionados con orientación vocacional, gestión emocional y convivencia escolar. 

Paralelamente, se evaluaron 24 herramientas de inteligencia artificial generativa para la creación de contenidos textuales, visuales, audiovisuales y de programación, confirmando que estas tecnologías pueden potenciar el proceso creativo siempre que exista una adecuada curaduría y mediación pedagógica por parte del profesorado.

La principal aportación del estudio consiste en ofrecer una metodología estructurada y transferible que integra microaprendizaje, inteligencia artificial generativa y enfoques participativos para la creación de recursos educativos digitales. Más que presentar la IA como un sustituto del trabajo docente, los autores la conciben como una herramienta que amplía las posibilidades de colaboración, creatividad e innovación educativa. 

No obstante, reconocen que la investigación se desarrolló en un número limitado de instituciones y que aún es necesario evaluar el impacto pedagógico de los recursos creados a largo plazo. En consecuencia, proponen validar la metodología en otros contextos educativos y analizar con mayor profundidad las implicaciones éticas y formativas derivadas del uso de la inteligencia artificial generativa en la educación.

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Cómo citar: Manrique-Losada, B., Arango-Vásquez, S. I., & Osorio-Sanabria, M. A. (2026). Metodología participativa para la creación de recursos digitales de microaprendizaje con inteligencia artificial generativa. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 381–409. https://doi.org/10.5944/ried.45559

Generative AI in the Service of Microlearning

The article Participatory Methodology for Creating Microlearning Digital Resources with Generative Artificial Intelligence, by Bell Manrique-Losada, Sandra Isabel Arango-Vásquez, and Mariutsi Alexandra Osorio-Sanabria, presents a methodology for the co-creation of digital microlearning resources (microDERs) using generative artificial intelligence (GenAI) tools.

The proposal is based on the idea that AI can enrich the development of educational resources when it is integrated into collaborative processes in which students and teachers actively participate in designing solutions to real learning challenges. To achieve this, the study adopts a qualitative approach that combines Participatory Action Research (PAR) with the Creative Social Problem Solving (CSPS) methodology, developing a three-phase process that includes context analysis, collaborative resource design, and methodology validation through workshops and a bootcamp.

The findings show that the proposed methodology strengthens interaction between students and teachers, promotes collective knowledge construction, and facilitates the design of educational resources tailored to specific contexts. Starting from the identification of authentic educational needs, participants co-created websites, mobile applications, games, and other microlearning resources focused on topics such as career guidance, emotional well-being, and school coexistence.

At the same time, the researchers evaluated 24 generative AI tools for creating text, visual, audiovisual, and programming-related content, confirming that these technologies can enhance the creative process when supported by careful curation and sound pedagogical guidance from educators.

The study’s main contribution lies in offering a structured and transferable methodology that integrates microlearning, generative artificial intelligence, and participatory approaches for the creation of digital educational resources. Rather than presenting AI as a replacement for teachers, the authors view it as a tool that expands opportunities for collaboration, creativity, and educational innovation.

At the same time, they acknowledge that the research was conducted in a limited number of educational institutions and that the long-term pedagogical impact of the resources created has yet to be evaluated. They therefore recommend validating the methodology in a wider range of educational contexts and further examining the ethical and educational implications of using generative artificial intelligence in teaching and learning.

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How to Cite: Manrique-Losada, B., Arango-Vásquez, S. I., & Osorio-Sanabria, M. A. (2026). Participatory methodology for creating microlearning digital resources with generative AI. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 381–409. https://doi.org/10.5944/ried.45559

Aprender a investigar con ayuda de la inteligencia artificial

El artículo “Agente de Inteligencia Artificial Generativa en investigación científica. Un análisis explicativo del aprendizaje en el aula”, de Roberto Berrios Zepeda y Lorgia Márquez Mora, analiza el potencial de los agentes de inteligencia artificial generativa para fortalecer el aprendizaje de la investigación científica en estudiantes universitarios. 

Partiendo del creciente interés por integrar la IA en los procesos educativos, los autores diseñan y evalúan una estrategia pedagógica basada en el uso de herramientas generativas para apoyar la elaboración de proyectos de investigación. El estudio emplea un diseño cuasi experimental longitudinal con 111 estudiantes organizados en un grupo de control y dos grupos de intervención, comparando el aprendizaje alcanzado mediante procedimientos tradicionales y una metodología asistida por inteligencia artificial.

Los resultados muestran que los estudiantes que trabajaron con la metodología apoyada por IA obtuvieron avances significativamente superiores en todas las etapas del proceso de investigación. Las mejoras fueron especialmente evidentes en la formulación de la idea de investigación, la identificación de vacíos de conocimiento, el planteamiento del estudio, el diseño metodológico y la interpretación de datos. 

El uso de agentes de IA también favoreció la búsqueda de información, la organización de referencias, la estructuración de proyectos y la comprensión de conceptos metodológicos, aunque los autores señalan que aspectos como el análisis crítico, la redacción científica y la reflexión metodológica siguen requiriendo un acompañamiento docente sólido.

La principal aportación del estudio consiste en demostrar que la inteligencia artificial generativa puede desempeñar un papel relevante como apoyo al aprendizaje de la investigación científica cuando se integra dentro de una estrategia pedagógica cuidadosamente diseñada. Más que sustituir al profesorado, la IA actúa como un recurso que facilita la construcción del conocimiento y optimiza determinadas tareas del proceso investigador. 

No obstante, los autores reconocen limitaciones relacionadas con la ausencia de asignación aleatoria de los grupos, el uso de datos autoinformados y los posibles sesgos tanto de los participantes como de los propios algoritmos. En consecuencia, proponen ampliar futuras investigaciones incorporando evaluaciones más profundas de los productos finales de investigación y explorando el potencial de la IA para promover una comprensión crítica y un aprendizaje más adaptativo.

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Cómo citar: Berrios Zepeda, R., & Márquez Mora, L. (2025). Agente de Inteligencia Artificial Generativa en investigación científica. Un análisis explicativo del aprendizaje en el aula. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 39–55. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43545

Learning to Conduct Research with the Help of Artificial Intelligence

The article "Generative Artificial Intelligence Agent in Scientific Research: An Explanatory Analysis of Classroom Learning", by Roberto Berrios Zepeda and Lorgia Márquez Mora, examines the potential of generative artificial intelligence agents to enhance the learning of scientific research among university students.

Building on the growing interest in integrating AI into educational processes, the authors designed and evaluated a pedagogical strategy based on the use of generative AI tools to support the development of research projects. The study employed a longitudinal quasi-experimental design involving 111 students divided into one control group and two intervention groups, comparing learning outcomes achieved through traditional instruction with those obtained using an AI-assisted methodology.

The findings show that students who participated in the AI-supported methodology achieved significantly greater improvements across every stage of the research process. The most notable gains were observed in formulating research ideas, identifying knowledge gaps, developing the research problem, designing the methodology, and interpreting data.

The use of AI agents also enhanced information retrieval, reference management, project organization, and the understanding of methodological concepts. However, the authors emphasize that critical thinking, scientific writing, and methodological reflection continue to require strong guidance and support from instructors.

The study’s main contribution lies in demonstrating that generative artificial intelligence can play a valuable role in supporting the learning of scientific research when it is integrated into a carefully designed pedagogical strategy. Rather than replacing instructors, AI functions as a resource that facilitates knowledge construction and streamlines specific tasks within the research process.

At the same time, the authors acknowledge several limitations, including the lack of random assignment of participants, the reliance on self-reported data, and the potential biases of both participants and AI algorithms. They therefore recommend that future research incorporate more comprehensive evaluations of students’ final research outputs and further explore the potential of AI to foster critical understanding and more adaptive learning. 

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How to Cite: Berrios Zepeda, R., & Márquez Mora, L. (2025). Generative Artificial Intelligence agent in scientific research. An explanatory analysis of classroom learning. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(2), 39–55. https://doi.org/10.5944/ried.28.2.43545

¿Qué hace que un profesor universitario sea más competente digitalmente?

El artículo “Competencia digital y creación de contenido en la universidad: influencia de la titularidad y la región”, de María de Lourdes Ferrando-Rodríguez, Diana Marín-Suelves, Vicente Gabarda Méndez y Jesús Ramón-Llin Más, analiza la competencia digital del profesorado universitario español en relación con la selección, el uso y la creación de contenidos digitales. 

La investigación parte de la idea de que esta dimensión constituye una de las áreas más complejas de la competencia digital docente y examina si factores como la titularidad de la universidad, la categoría académica y la comunidad autónoma influyen en su desarrollo. Para ello, se empleó una metodología cuantitativa con una muestra de 770 docentes de universidades públicas y privadas, utilizando ítems del cuestionario DigCompEdu Check-In.

Los resultados muestran diferencias significativas según el tipo de institución y la ubicación geográfica. El profesorado de universidades privadas obtuvo puntuaciones más altas en creación de contenidos digitales que el de las universidades públicas, mientras que la categoría académica no tuvo una influencia estadísticamente significativa. 

También se observaron mejores resultados entre docentes de universidades de La Rioja frente a los de varias comunidades, entre ellas Madrid, Cataluña, Castilla y León, Castilla-La Mancha, País Vasco y Andalucía. Otro hallazgo relevante es que muchos participantes tendían a infravalorar sus propias competencias digitales, lo que revela una distancia entre la percepción personal y el desempeño registrado.

El principal aporte del estudio consiste en mostrar que la competencia digital docente no depende únicamente de las capacidades individuales, sino también de las condiciones institucionales y territoriales en las que se desarrolla la enseñanza. Sus conclusiones respaldan la necesidad de diseñar programas de formación inicial y continua adaptados a las características de cada universidad y a las necesidades específicas de su profesorado. 

No obstante, el trabajo presenta limitaciones, como el uso de una muestra por conveniencia y el peso de la autopercepción en la medición. Por ello, futuras investigaciones podrían incorporar pruebas objetivas y enfoques cualitativos que permitan conocer con mayor profundidad qué tipos de contenidos digitales crea el profesorado y cómo los integra pedagógicamente en sus clases.

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Cómo citar: Ferrando-Rodríguez, M. de L., Marín-Suelves, D., Gabarda Méndez, V., & Ramón-Llin Más, J. (2025). Competencia digital y creación de contenido en la universidad: influencia de la titularidad y la región. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 197–216. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41475

What Makes a University Professor More Digitally Competent?

The article Digital Competence and Content Creation at University: Influence of Ownership and Region, by María de Lourdes Ferrando-Rodríguez, Diana Marín-Suelves, Vicente Gabarda Méndez, and Jesús Ramón-Llin Más, examines the digital competence of Spanish university faculty in relation to the selection, use, and creation of digital educational content.

The study is based on the premise that content creation is one of the most challenging dimensions of teachers’ digital competence. It explores whether factors such as university ownership (public or private), academic rank, and the autonomous community where the institution is located influence the development of these competencies. To address these questions, the authors employed a quantitative methodology involving a sample of 770 faculty members from public and private universities across Spain, using selected items from the DigCompEdu Check-In questionnaire.

The findings reveal significant differences according to both institutional type and geographical location. Faculty members at private universities reported higher levels of digital content creation competence than their counterparts at public institutions, whereas academic rank did not have a statistically significant influence. 

Higher levels of competence were also observed among faculty from universities in La Rioja compared with those in several other autonomous communities, including Madrid, Catalonia, Castilla y León, Castilla-La Mancha, the Basque Country, and Andalusia. Another noteworthy finding is that many participants tended to underestimate their own digital competence, highlighting a gap between self-perception and measured performance.

The study’s main contribution is its demonstration that teachers’ digital competence is shaped not only by individual abilities but also by the institutional and regional contexts in which teaching takes place. Its conclusions support the need for initial and continuing professional development programs tailored to the characteristics of individual universities and the specific needs of their faculty.

At the same time, the authors acknowledge several limitations, including the use of a convenience sample and the reliance on self-perceived competence as the primary measure. Future research could therefore incorporate objective assessments and qualitative approaches to gain a deeper understanding of the types of digital content university teachers create and how they integrate these resources into their pedagogical practice.

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How to Cite: Ferrando-Rodríguez, M. de L., Marín-Suelves, D., Gabarda Méndez, V., & Ramón-Llin Más, J. (2025). Digital competence and content creation at University: influence of ownership and region. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 28(1), 197–216. https://doi.org/10.5944/ried.28.1.41475