¿Cuántas veces nos hemos sentado a corregir un trabajo con la duda de si lo ha redactado el estudiante o una inteligencia artificial?
Pregunta clásica, ¿eh? Sinceramente, a estas alturas ese debería de ser el menor de nuestros problemas y tendríamos que estar pensando en cómo centrar el foco de la evaluación en el proceso, pararnos a mirar qué hacen nuestros estudiantes y, por qué no, cómo interactúan con la IA para mejorar sus capacidades.
Personalmente me preocupa más la declaración de uso de IA, acostumbrar a los estudiantes y quitarles ese miedo de reconocer que han utilizado de una manera u otra IA. Pero ojo, también nosotros como docentes. Desde la entrada en vigor en agosto de la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (AI Act) el foco ya no está en prohibir la tecnología, sino en exigir transparencia, trazabilidad y una gobernanza ética. Y aquí he escuchado muchas veces transmitiendo tranquilidad e indicando que esta ley como docentes y para lo que solemos hacer, por ejemplo, unos apuntes, presentaciones, etc. no es obligatorio, y es verdad. Pero creo que tenemos que demostrar esa misma transparencia.
Y, con esta introducción, es dónde empieza a hablar de PETRA AI (Permission and Transparency in the use of Generative AI), una plataforma web libre, gratuita y sin registro creada por el educador Stoo Sepp que tiene por objetivo mostrar ese uso de la IA. Gracias a Amaia Arroyo por compartirlo en LinkedIn https://lnkd.in/p/e_mKGWdF
¿Qué es y cómo funciona PETRA AI?
En lugar de ocultar el uso de modelos como ChatGPT, Claude o Gemini, PETRA permite declarar qué papel tuvo la tecnología en una entrega académica (o cualquier creación). Al finalizar la selección, la herramienta genera una insignia visual (badge), un código QR o un texto para adjuntar al trabajo.
El sistema desglosa la interacción en dos niveles:
1. El rol cognitivo
La persona creadora o estudiante evalúa quién asumió el peso intelectual de la tarea:
- AI-supported: la persona lideró el pensamiento y la IA actuó solo como apoyo.
- Human-AI collaboration: coconstrucción de ideas en diálogo constante entre la persona y la máquina.
- AI-outsourced: delegación directa en la IA para generar ideas o conexiones.
2. El propósito específico de uso
Permite marcar microacciones agrupadas por fases de trabajo:
- Planificación y comprensión: planificar el calendario, delimitar el alcance (scope) y comprender las instrucciones.
- Investigación y aprendizaje: explorar conceptos, resumir ideas complejas, buscar fuentes o emplear la IA como «amigo crítico» y tutor.
- Pensamiento de orden superior: hacer lluvia de ideas (brainstorming), analizar datos, cuestionar argumentos y sintetizar contenidos.
- Creación y edición: redactar borradores, generar código o imágenes, corregir ortografía, reestructurar textos y ajustar el tono.
Dos usos principales en el aula:
- Para declarar, por parte de nuestros estudiantes, el uso que han hecho en un entregable.
- Para clasificar las actividades que solicitamos a nuestros estudiantes, podemos incluir esa insignia que indica qué grado de uso (desde no permitido hasta diferentes niveles) se permite en cada actividad.
Lógicamente, yo veo un tercer uso que está implícito en el primero, para declarar nuestras propias creaciones: apuntes, imágenes, proyectos, artículos, etc.
¿Por qué incorporarlo a la docencia?
- Fomenta la metacognición: para completar la declaración, el alumnado debe reflexionar sobre su propio proceso de aprendizaje y distinguir qué decisiones tomó de forma autónoma.
- Elimina la cultura de la trampa: al sustituir la sospecha por un marco claro de transparencia, desaparece la necesidad de esconder la herramienta.
- Mejora el diseño de las consignas: permite al profesorado delimitar qué casillas están autorizadas en cada actividad (por ejemplo: permitida para la revisión de estilo, pero no para la generación del texto base).
Cómo empezar a aplicarlo en el aula
- Explorar la herramienta en grupo: dedicar diez minutos a proyectar la web en clase y debatir la diferencia entre usar la IA para comprender un concepto o para delegar la redacción final.
- Definir las reglas del juego: explicitar en la consigna o rúbrica qué usos de PETRA son válidos para cada tarea.
- Solicitar la acreditación: pedir que el documento final incluya la insignia, el código QR o el texto generado por la plataforma.
La IA generativa ya forma parte del entorno educativo. De nuestro enfoque depende que funcione como un atajo superficial o como una palanca para pensar mejor.
Aquí tenéis el enlace para ver la web y empezar a utilizarla, ¿qué os parece?
