Alfabetización en datos: de víctimas del algoritmo a ciudadanos críticos

Vivimos rodeados de datos. Cada vez que abrimos una aplicación en el móvil, aceptamos unas cookies o consultamos una ruta en el mapa, estamos generando y consumiendo información que otros recogen, procesan y, en muchos casos, monetizan. Sin embargo, la mayoría de las personas no somos plenamente conscientes de cómo funcionan esos flujos de datos ni de qué derechos tenemos sobre ellos. 

Ante esta realidad, un equipo internacional de investigadores de universidades de España, Noruega y Reino Unido, en el marco del proyecto europeo DALI (Data Literacy for Citizenship), se propuso responder a una pregunta aparentemente sencilla pero de enorme calado: ¿qué necesita saber y saber hacer una persona adulta para relacionarse de forma crítica y responsable con los datos que la rodean?

El resultado de ese trabajo es el marco DALI de alfabetización en datos, elaborado mediante un riguroso proceso colaborativo en el que diez expertos de distintas disciplinas (educación, tecnología y ciencia de datos) participaron en sucesivas rondas de debate y consenso siguiendo el método Delphi. 

El marco se estructura en cuatro grandes elementos. Los tres primeros forman un recorrido progresivo: comprender los datos (saber qué son, de dónde vienen y qué implican), actuar sobre los datos (recopilarlos, gestionarlos y compartirlos) y comprometerse a través de los datos (usar esa comprensión para tomar decisiones informadas, participar en políticas públicas o impulsar el activismo ciudadano). El cuarto elemento, ética y privacidad, atraviesa de forma transversal a los demás, porque cualquier acción con datos plantea cuestiones sobre sesgos, vigilancia y derechos fundamentales.

Lo más valioso de esta propuesta es que no se dirige a profesionales del análisis de datos, sino a la ciudadanía en general: desde jóvenes que configuran la privacidad de sus redes sociales hasta personas mayores que interactúan con servicios digitales de salud o administración pública. Además, el marco está diseñado para ser flexible y adaptable a diferentes países, culturas y contextos educativos, lo que lo convierte en una herramienta viva, capaz de evolucionar al mismo ritmo que la tecnología. 

En un momento en el que la inteligencia artificial y los algoritmos influyen cada vez más en nuestras vidas, iniciativas como DALI nos recuerdan que alfabetizarse en datos ya no es un lujo técnico, sino una necesidad democrática.

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Cómo citar: Castañeda, L., Haba-Ortuño, I., Villar-Onrubia, D., Marín, V. I., Tur, G., Ruipérez-Valiente, J. A., & Wasson, B. (2024). Desarrollando el marco DALI de alfabetización en datos para la ciudadanía. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 289–318. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37773

Data Literacy: From Algorithm Victims to Critical Citizens

We live surrounded by data. Every time we open an app on our phone, accept cookies, or look up a route on a map, we are generating and consuming information that others collect, process, and in many cases monetize. Yet most of us are not fully aware of how these data flows work or what rights we have over them.

Faced with this reality, an international team of researchers from universities in Spain, Norway, and the United Kingdom, within the framework of the European project DALI (Data Literacy for Citizenship), set out to answer a seemingly simple yet far-reaching question: what does an adult need to know and be able to do in order to engage critically and responsibly with the data that surrounds them?

The result of this work is the DALI data literacy framework, developed through a rigorous collaborative process in which ten experts from different disciplines (education, technology, and data science) took part in successive rounds of debate and consensus-building following the Delphi method.

The framework is structured around four key elements. The first three form a progressive pathway: understanding data (knowing what they are, where they come from, and what they imply), acting on data (collecting, managing, and sharing them), and engaging through data (using that understanding to make informed decisions, participate in public policy, or drive citizen activism). The fourth element, ethics and privacy, cuts across all the others, because any action involving data raises questions about bias, surveillance, and fundamental rights.

What makes this proposal most valuable is that it is not aimed at data analysis professionals, but at citizens in general, from young people configuring their social media privacy settings to older adults interacting with digital health or public administration services. Moreover, the framework is designed to be flexible and adaptable to different countries, cultures, and educational contexts, making it a living tool, capable of evolving at the same pace as technology.

At a time when artificial intelligence and algorithms increasingly shape our lives, initiatives like DALI remind us that data literacy is no longer a technical luxury, but a democratic necessity.

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How to Cite: Castañeda, L., Haba-Ortuño, I., Villar-Onrubia, D., Marín, V. I., Tur, G., Ruipérez-Valiente, J. A., & Wasson, B. (2024). Developing the DALI Data Literacy Framework for critical citizenry. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 27(1), 289–318. https://doi.org/10.5944/ried.27.1.37773

Metodología participativa para la creación de recursos digitales de microaprendizaje con inteligencia artificial generativa

En los últimos años, los avances en las Tecnologías de la Información (TI) e Internet han transformado el ámbito educativo. Estos avances han creado nuevas oportunidades de aprendizaje e interacción colaborativa en la producción de recursos educativos digitales. 

Tanto estudiantes como docentes reconocen esta oportunidad y están aprovechando el potencial de los modelos, métodos, TI y enfoques derivados de la inteligencia artificial generativa (IAGen). Este estudio analiza y describe el proceso de implementación de una metodología basada en principios de microaprendizaje para guiar la interacción entre actores y lograr la cocreación de recursos de microaprendizaje (microRED) con IAGen. 

La investigación adopta una perspectiva cualitativa y se estructura metodológicamente desde la articulación de la Investigación Acción Participativa (IAP) y la Metodología de Solución Creativa de Problemas Sociales (SCPS). 

Este estudio se desarrolla en tres fases: 

1. Reconocimiento del contexto y delimitación temática participativa exploratoria; 
2. Diseño colaborativo de microRED con estudiantes y docentes de secundaria y educación superior, integrando retos y evaluación de herramientas de IAGen; y, 
3. Validación de la metodología propuesta a través de talleres de cocreación, bootcamp y análisis cualitativo. 

La recopilación y el análisis cualitativo de los datos se realiza a través de talleres de cocreación con estudiantes y docentes de básica secundaria y educación superior. 

Como resultado del análisis de las contribuciones de los actores en cada fase, se concluye que los enfoques de IAP y SCPS mejoran la interacción y la generación de conocimiento asociado al uso de la IAGen para la cocreación de RED.

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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

Participatory methodology for creating microlearning digital resources with generative AI

In recent years, advances in information technology and the Internet have transformed education by creating new opportunities for learning and collaboration in the production of Digital Educational Resources (DERs). 

Both students and teachers are leveraging the potential of models, methods, and approaches derived from Generative Artificial Intelligence (GenAI). The study analyzes and describes a microlearning-based methodology to guide interaction between actors and support the co-creation of Microlearning Resources (abbreviated microDERs) using GenAI. 

Adopting a qualitative approach, the study integrates Participatory Action Research (PAR) and the Creative Social Problem Solving (CSPS) methodology. 

It unfolds in three phases: 

1. recognizing the context and conducting exploratory, participatory, thematic delimitation; 
2. collaboratively designing microDERs with high school and higher education students and teachers, including the evaluation of GenAI tools; 
3. validating the methodology through co-creation workshops, bootcamps, and qualitative analysis. 

Data are collected and analyzed through co-creation workshops with students and teachers from elementary, high school, and higher education. 

Findings on the contributions of the actors in each phase indicate that combining PAR and CSPS improves interaction and knowledge building in the co-creation of DERs using GenAI.

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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

Lo que un estudiante tuitea a las 2 de la mañana dice más de lo que creemos

Buitrago-Ropero y Chiappe Laverde publican en la RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia un estudio que invita a mirar Twitter con otros ojos. En lugar de verlo como una simple red de entretenimiento, los autores lo convierten en un laboratorio de observación del pensamiento conceptual. 

Durante 15 semanas, 72 estudiantes universitarios colombianos respondieron preguntas de sus docentes mediante tuits, generando lo que los investigadores llaman huellas digitales: rastros cognitivos, lingüísticos y emocionales que quedan grabados en cada mensaje publicado. El marco teórico que sostiene el análisis es la teoría de las 3C de Cobo (Contenido, Contenedor y Contexto), una lente que permite estudiar el aprendizaje digital desde ángulos que van mucho más allá del rendimiento académico tradicional.

Uno de los hallazgos más reveladores tiene que ver con cómo los estudiantes construyen el conocimiento dentro del límite de los 280 caracteres. El análisis mostró que la mayoría tendía a describir los rasgos distintivos de un concepto (iso-ordinación) y a ubicarlo dentro de una categoría mayor (supra-ordinación), pero tenía serias dificultades para establecer comparaciones con conceptos análogos o para subdividirlo en categorías más específicas. 

Los docentes de entornos virtuales tienen en los tuits de sus estudiantes un diagnóstico en tiempo real de qué operaciones del pensamiento siguen incompletas. Adicionalmente, el estudio encontró que la mayoría de los tuits conceptuales se producían en tono positivo, sin ironía y con un altísimo nivel de confianza en el lenguaje, lo que los autores asocian al carácter voluntario y no calificable de la actividad.

Este artículo abre conversaciones importantes. Primero, que las redes sociales ya son parte del ecosistema de aprendizaje de nuestros estudiantes, nos guste o no, y que ignorarlas es perder una fuente valiosa de información sobre sus procesos cognitivos. Segundo, que herramientas accesibles como el análisis de sentimiento o la minería de texto pueden ayudar a los docentes a comprender mejor el contexto emocional desde el que aprenden sus estudiantes. Y tercero, que el reto no está en prohibir o tolerar el uso de estas plataformas, sino en diseñar actividades que conecten naturalmente con lo que los estudiantes ya hacen en ellas. 

Una lectura recomendada para docentes, investigadores y diseñadores instruccionales que quieran explorar nuevas formas de entender el aprendizaje en entornos digitales.

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Cómo citar: Buitrago-Ropero, M. E., & Chiappe Laverde, A. (2023). Representación y aprendizaje de conceptos en Twitter: un análisis de tuits como huellas digitales. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 45–67. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36244

What a Student Tweets at 2 a.m. Tells Us More Than We Think

Buitrago-Ropero and Chiappe Laverde publish in RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia a study that invites us to look at Twitter differently. Rather than treating it as a simple entertainment platform, the authors turn it into an observation lab for conceptual thinking. 

Over 15 weeks, 72 Colombian university students responded to their teachers' questions through tweets, generating what the researchers call digital footprints: cognitive, linguistic, and emotional traces embedded in every published message. The theoretical framework behind the analysis is Cobo's 3C theory (Content, Container, and Context) a lens that allows us to study digital learning from angles that go far beyond traditional academic performance.

One of the most revealing findings concerns how students build knowledge within the 280-character limit. The analysis showed that most tended to describe the distinctive features of a concept (iso-ordination) and place it within a broader category (supra-ordination), but struggled significantly to draw comparisons with analogous concepts or break it down into more specific subcategories. 

Teachers in virtual learning environments have, in their students' tweets, a real-time diagnosis of which thinking operations remain incomplete. The study also found that most conceptual tweets were produced in a positive tone, without irony, and with a very high level of linguistic confidence, something the authors link to the voluntary, ungraded nature of the activity.

This article opens up important conversations. First, that social media is already part of our students' learning ecosystem, whether we like it or not, and ignoring it means losing a valuable source of insight into their cognitive processes. Second, that accessible tools like sentiment analysis and text mining can help teachers better understand the emotional context from which their students learn. And third, that the challenge is not whether to ban or tolerate these platforms, but how to design activities that connect naturally with what students are already doing on them. 

A recommended read for teachers, researchers, and instructional designers looking to explore new ways of understanding learning in digital environments.

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How to Cite: Buitrago-Ropero, M. E., & Chiappe Laverde, A. (2023). Representation and Learning of Concepts on Twitter: An Analysis of Tweets as Digital Footprints. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(2), 45–67. https://doi.org/10.5944/ried.26.2.36244

Siete roles del docente universitario para impulsar el aprendizaje colaborativo en línea

Este artículo analiza qué tareas y roles debe asumir el profesorado universitario cuando implementa aprendizaje colaborativo en línea (CSCL) en entornos virtuales, en un contexto donde la digitalización acelerada por la COVID-19 ha reconfigurado la docencia y ha evidenciado carencias en la competencia digital docente. 

A partir de la percepción del alumnado que ha vivido experiencias reales de trabajo colaborativo (104 estudiantes en cinco asignaturas de Magisterio), las autoras ponen el foco en la “orquestación” del proceso: desde el diseño instruccional y la organización del entorno virtual hasta el acompañamiento, la mediación y la evaluación. El estudio emplea un cuestionario tipo Likert y un análisis estadístico robusto (descriptivos, componentes principales y clústeres) para identificar qué funciones se consideran más relevantes.

Los resultados muestran una idea clara: el alumnado valora muy alto prácticamente todo lo que el docente hace para que el CSCL funcione, con medias elevadas en los 31 ítems analizados. Destacan especialmente las tareas con componente social y personal, como atender individualmente cuando se necesita y motivar, además de ofrecer feedback y apoyo constante; en cambio, se puntúan algo más bajo (aunque siguen siendo altas) algunas funciones más “invisibles” para el estudiante, como la formación de equipos o el diseño de instrumentos de autoevaluación. 

Mediante el análisis de componentes principales, el trabajo sintetiza esas tareas en siete roles clave: pedagógico, evaluador, social, tecnológico, orientador/mediador, organizador/gestor y personal, y detecta tres perfiles de estudiantes según el nivel de importancia concedido a esos roles (desde muy alto en todos, hasta moderado con menor peso del rol mediador y de gestión).

El valor del artículo está en que ofrece un mapa operativo y relativamente completo de roles docentes para el CSCL online, sustentado en datos y útil para diseñar programas de formación docente (no solo técnicos, sino también centrados en acompañamiento, presencia y cuidado). Su principal aporte es confirmar que, para el alumnado, el éxito del aprendizaje colaborativo virtual depende tanto de la planificación y la evaluación como sobre todo de la dimensión humana del docente en línea. 

Como límite, la muestra se concentra en una sola universidad y en titulaciones de Magisterio, lo que invita a replicar en otras disciplinas y contextos; aun así, la propuesta de roles resulta transferible y funciona como una guía práctica para pensar la docencia digital más allá de “usar herramientas”, enfatizando el equilibrio entre competencia tecnológica y enfoque pedagógico-humanista.

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Cómo citar: Hernández-Sellés, N., Muñoz-Carril, P.-C., & González-Sanmamed, M. (2023). Roles del docente universitario en procesos de aprendizaje colaborativo en entornos virtuales. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 39–58. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34031

Seven Roles of the University Teacher to Promote Online Collaborative Learning

This article examines which tasks and roles university faculty should assume when implementing online collaborative learning (CSCL) in virtual environments, in a context where the digitalization accelerated by COVID-19 has reshaped teaching and exposed gaps in teachers’ digital competence.

Drawing on the perceptions of students who participated in real collaborative-learning experiences (104 students across five teacher-education courses), the authors focus on the “orchestration” of the process: from instructional design and the organization of the virtual environment to guidance, mediation, and assessment. The study uses a Likert-type questionnaire and robust statistical analyses (descriptive statistics, principal component analysis, and cluster analysis) to identify which functions are considered most relevant.

The findings convey a clear message: students rate almost everything teachers do to make CSCL work as highly important, with high mean scores across the 31 items analyzed. Tasks with a social and personal component stand out in particular such as providing individual support when needed and motivating students along with offering ongoing feedback and encouragement. By contrast, some functions that are more “invisible” to students, such as forming teams or designing self-assessment instruments, receive slightly lower ratings (though they are still high).

Through principal component analysis, the study consolidates these tasks into seven key roles: pedagogical, assessor/evaluator, social, technological, facilitator/mediator, organizer/manager, and personal. It also identifies three student profiles based on how much importance they assign to these roles (ranging from very high across all roles to more moderate, with less emphasis on mediation and management).

The article’s value lies in offering a practical and fairly comprehensive, data-based map of teaching roles for online CSCL useful for designing faculty development programs (not only technical training, but also preparation focused on support, presence, and care). Its main contribution is confirming that, for students, the success of virtual collaborative learning depends not only on planning and assessment but, above all, on the teacher’s human dimension online.

As a limitation, the sample comes from a single university and from teacher-education degree programs, which suggests the need to replicate the study in other disciplines and contexts. Even so, the proposed roles are transferable and serve as a practical guide for thinking about digital teaching beyond simply “using tools,” highlighting the balance between technological competence and a pedagogical-humanistic approach.

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How to Cite: Hernández-Sellés, N., Muñoz-Carril, P.-C., & González-Sanmamed, M. (2023). Higher Education Teacher’s Roles in Collaborative Learning Processes in Virtual Environments. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 26(1), 39–58. https://doi.org/10.5944/ried.26.1.34031

Impacto de la IA generativa en competencias digitales universitarias: evidencia experimental basada en el marco DigComp

Este estudio analiza el impacto del uso formativo de inteligencia artificial (IA) generativa en el desarrollo de competencias digitales en estudiantes universitarios. 

La intervención se implementó mediante un ensayo controlado aleatorizado. El grupo experimental recibió formación orientada a utilizar estratégicamente modelos de IA generativa para la realización de tareas, mientras que el grupo de control completó las mismas actividades sin orientación específica sobre IA. 

El impacto se evaluó mediante un modelo de diferencias en diferencias con efectos fijos, basado en cuestionarios pre y postintervención. Las competencias se analizaron según el marco europeo DigComp 2.2, contemplándose cuatro áreas: alfabetización en información y datos, comunicación y colaboración, seguridad y resolución de problemas. 

Los resultados muestran mejoras estadísticamente significativas en alfabetización en información y datos y en resolución de problemas, tanto en su dimensión funcional como metacognitiva. Asimismo, se identificaron efectos diferenciales según el nivel inicial de competencia digital, siendo más pronunciados entre estudiantes con menor dominio previo, quienes presentan avances significativos en todas las competencias evaluadas. 

Estos hallazgos sugieren un efecto compensatorio del uso didáctico de la IA, capaz de reducir brechas y promover aprendizajes más equitativos. 

El estudio respalda la integración guiada de tecnologías emergentes en la educación superior para fortalecer las competencias digitales.

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Cómo citar: García, C. G., & Pallarés, N. (2026). Impacto de la IA generativa en competencias digitales universitarias: evidencia experimental basada en el marco DigComp. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 53–77. https://doi.org/10.5944/ried.45533

Impact of generative AI on university students’ digital competences: experimental evidence based on the DigComp framework

This study analyzes the impact of the formative use of generative artificial intelligence (AI) on the development of digital competencies in university students. 

The intervention was implemented through a randomized controlled trial research design. The experimental group received training aimed at strategically using generative AI models to complete academic tasks, while the control group carried out the same activities without specific AI guidance. 

The impact was assessed using a difference-in-differences model with fixed effects, based on pre- and post-intervention questionnaires. Competences were analyzed according to the European DigComp 2.2 framework, covering four main competence areas: information and data literacy, communication and collaboration, safety, and problem solving. 

The results show statistically significant improvements in information and data literacy and in problem solving, both in their functional and metacognitive dimensions. Differential effects were also identified depending on the initial level of digital competence, with more pronounced gains among students with lower prior proficiency, who showed significant progress across all evaluated competencies. 

These findings suggest a compensatory effect of the didactic use of AI, capable of reducing gaps and promoting more equitable and inclusive learning processes. 

The study supports the guided integration of emerging technologies in higher education to strengthen digital competencies.      

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How to Cite: García, C. G., & Pallarés, N. (2026). Impact of generative AI on university students’ digital competences: experimental evidence based on the DigComp framework. RIED-Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 53–77. https://doi.org/10.5944/ried.45533