¿Quién es?

Marcelo Fabián Maina

Santafesino, radicado en España. Es docente e investigador de la Universitat Oberta de Catalunya. Director del Máster de Educación y TIC de la Faculta de Psicología y Ciencias de la Educación; Centro de Investigación UOC-FuturEd y Grupo de investigación consolidado Edul@b. Visitó la UNL en marzo para dictar la conferencia

Educación superior y transformación digital: de qué hablamos y qué desafíos tenemos por delante, en el Consejo Superior.

¿Cómo fortalecer la innovación pedagógica en educación digital cuando la aparición de nuevas tecnologías emergentes es casi continua?

La clave está en no correr detrás de cada novedad. Las tecnologías emergentes aparecen de manera casi permanente: IA, analítica del aprendizaje, realidad extendida, microcredenciales, plataformas adaptativas. Pero la pregunta central no debería ser “qué herramienta nueva vamos a usar”, sino “qué problema educativo queremos abordar” y “qué experiencia de aprendizaje queremos mejorar”.

La innovación pedagógica se fortalece cuando ponemos la pedagogía en el centro. Es decir, cuando pensamos en aprendizaje activo, inclusión, autonomía del estudiante, retroalimentación, colaboración, evaluación auténtica, aprendizaje situado y diseño centrado en el estudiante. Las tecnologías pueden ampliar esas posibilidades, pero no reemplazan el diseño educativo.

También necesitamos desarrollar capacidades institucionales. Esto implica formación docente, comunidades de práctica, experimentación acompañada, evaluación de evidencias y políticas claras. En la presentación que realizara en la UNL recupero el marco IDEAS, que propone pensar la educación superior como inteligente, distribuida, estimulante, ágil y situada. Esa es una manera de ordenar la innovación: usar datos para decidir mejor, construir alianzas, promover aprendizajes activos, flexibilizar trayectorias y conectar la formación con problemas reales de la sociedad.

Con la inteligencia artificial esto se ve muy claramente. No alcanza con decir “la usamos” o “la prohibimos”. Necesitamos alfabetización en IA, criterios éticos, transparencia, reflexión sobre integridad académica y, sobre todo, pensamiento crítico. La IA puede generar respuestas muy verosímiles, pero no necesariamente verdaderas. Por eso, más que reemplazar capacidades humanas, debería ayudarnos a desarrollar mejores preguntas, mejores procesos de aprendizaje y mejores formas de acompañamiento. Trabajar y entenderlas desde un enfoque de hibridación.

¿De qué hablamos cuando nos referimos a los procesos de transformación digital en la Educación Superior?. ¿Y qué consecuencias conllevan?

Es importante aclarar que no estamos hablando simplemente de incorporar tecnologías. No se trata sólo de tener una plataforma, un campus virtual, aulas híbridas o herramientas de IA. Estamos hablando de un cambio más profundo, que afecta a la cultura institucional, a las formas de enseñar y aprender, a la organización del trabajo, a la gestión académica y también a la manera en que la universidad se vincula con la sociedad.

En ese sentido, la transformación digital supone integrar tecnologías digitales en las distintas áreas de la institución, pero con una finalidad clara: mejorar el valor que ofrecemos al estudiantado, al profesorado, al personal de gestión y a otros actores vinculados con la universidad. Esto implica revisar modelos educativos, procesos administrativos, estrategias de acompañamiento, sistemas de evaluación, formas de certificación y también los modos en que tomamos decisiones.

Las consecuencias son múltiples. Por un lado, aparecen oportunidades muy importantes: más flexibilidad, mayor accesibilidad, mejores experiencias de aprendizaje, nuevas posibilidades de personalización, uso de datos para acompañar trayectorias y nuevas formas de reconocimiento, como las microcredenciales. Pero también aparecen desafíos: resistencia al cambio, necesidad de liderazgo, formación docente continua, protección de datos, sostenibilidad económica y definición de políticas institucionales claras.

Por eso suelo insistir en que la transformación digital no puede quedar reducida a iniciativas aisladas. Si no hay una estrategia institucional integral, esos esfuerzos no llegan demasiado lejos. La tecnología puede ser una fuerza transformadora, pero sólo si está articulada con una visión educativa, institucional y social.

¿Cómo planificar una hoja de ruta en estos procesos de transformación digital?

Una hoja de ruta debe partir de una pregunta muy sencilla pero fundamental: ¿hacia dónde queremos ir como institución? No podemos transformar todo de golpe, ni tampoco deberíamos adoptar tecnologías simplemente porque están disponibles o porque son tendencia. Lo primero es comprender la situación actual, reconocer capacidades, identificar necesidades y definir una visión compartida.
Pienso en un proceso en varias etapas. Primero, comprender qué significa la transformación digital para esa institución concreta. Después, diagnosticar el punto de partida: infraestructura, competencias digitales, prácticas docentes, cultura organizacional, sistemas de información, políticas existentes. Luego, definir el escenario deseado, es decir, hacia dónde queremos avanzar. A partir de ahí se puede construir una hoja de ruta con prioridades, hitos, plazos, responsables y resultados esperados.
En proyectos en los que participo, como por ejemplo DIGITAsia donde se aborda la transformación digital de universidades de Sri Lanka, Maldivas y Malasia, trabajamos con esta lógica: diagnosticar mediante un modelo de madurez, priorizar mediante una hoja de ruta e implementar mediante un plan de acción. Esto permite pasar de una mirada general a acciones concretas. La hoja de ruta traduce el diagnóstico institucional en una trayectoria estratégica: qué capacidades queremos desarrollar, qué dimensiones vamos a priorizar, qué recursos necesitamos y cómo vamos a evaluar el avance.
También es fundamental que esa planificación sea participativa. La transformación digital no puede ser solo una decisión tecnológica ni exclusivamente directiva. Debe involucrar a autoridades, docentes, estudiantes, personal técnico, equipos de gestión y, en algunos casos, actores externos como empleadores, organismos profesionales u otras instituciones. La toma de decisiones estratégicas es central, porque lo que se decide y cómo se decide termina configurando todo el proceso de transformación.

¿Estos procesos fortalecen la bimodalidad presencial y digital en contextos de aprendizaje híbrido? ¿Suponen políticas más participativas e interactivas entre docentes, estudiantes y personal de gestión?

Sí, pueden fortalecerla, pero siempre que entendamos este enfoque como un modelo educativo y no simplemente como una combinación de presencialidad y virtualidad. El aprendizaje híbrido, por ejemplo, no consiste en transmitir una clase presencial por una pantalla o en subir materiales a una plataforma. Supone diseñar experiencias que integren de manera significativa tiempos, espacios, recursos, interacciones y formas de acompañamiento.
En el proyecto finalizado AMED, por ejemplo, trabajamos con la Universidad Nacional de Maldivas en la transición hacia una universidad bimodal. Allí el desafío no era solo técnico. Había que desarrollar políticas, formar al profesorado, fortalecer equipos de apoyo, actualizar infraestructura, actualizar el sistema de gestión del aprendizaje, producir recursos y construir una hoja de ruta sostenible. El aprendizaje híbrido activo requiere condiciones institucionales.
Y sí, estos procesos deben ser participativos. De hecho, una de las claves es el liderazgo distribuido. Cuando hablamos de liderazgo en transformación digital, no me refiero solamente a las autoridades. Los docentes también lideran desde sus espacios de práctica; el personal de gestión lidera desde los procesos que sostiene; los equipos técnicos lideran desde la infraestructura y los sistemas; los estudiantes también aportan desde su experiencia concreta de aprendizaje.
Las políticas más potentes son aquellas que se construyen con participación, con diálogo y con evidencia. En el proyecto que menciono, por ejemplo, hubo diagnóstico, debates, talleres, observación, formación de personal técnico y docente, y cocreación de programas. Esa lógica permite que la transformación no sea algo impuesto, sino apropiado por la comunidad universitaria.

¿Qué significa avanzar hacia una educación superior basada en datos?

Significa asumir que las instituciones producen información valiosa sobre sus procesos educativos, pero que esa información debe ser organizada, interpretada y puesta al servicio de mejores decisiones. No se trata de acumular datos ni de reducir la educación a indicadores, sino de comprender mejor qué ocurre en las trayectorias de aprendizaje, en los cursos, en los programas y en la propia institución.

La analítica del aprendizaje permite medir, recopilar, analizar y comunicar datos sobre los estudiantes y sus contextos para comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos donde ocurre. Esto puede ayudar, por ejemplo, a identificar estudiantes en riesgo, ofrecer retroalimentación más oportuna, revisar el diseño de una asignatura, detectar dificultades recurrentes, mejorar la participación o evaluar el impacto de una innovación pedagógica.

Podemos pensar en distintos niveles de analítica. Una analítica descriptiva nos ayuda a ver qué ocurrió; una diagnóstica, a comprender por qué ocurrió; una predictiva, a anticipar posibles riesgos; y una prescriptiva, a sugerir líneas de acción. Pero siempre insisto en que los datos no hablan solos. Necesitan interpretación pedagógica, criterios éticos, calidad, transparencia y participación de los actores involucrados.

En ese sentido, el aprendizaje basado en datos no reemplaza el juicio docente ni la experiencia institucional. Los complementa. Nos permite pasar de decisiones basadas solo en percepciones a decisiones mejor informadas, orientadas a acompañar trayectorias, mejorar la calidad y construir instituciones que aprenden de sus propias prácticas.

¿Qué papel puede desempeñar la inteligencia artificial en la educación superior?

La inteligencia artificial está llamarada a jugar un papel muy relevante en la educación superior, siempre que la entendamos como una tecnología de apoyo y no como un sustituto de la mediación humana. Su potencial está en actuar como asistente del profesorado, del estudiantado y también de la gestión institucional, ampliando capacidades y abriendo nuevas posibilidades para enseñar, aprender, acompañar y tomar decisiones mejor informadas.

Para mencionar algunos ejemplos, en el ámbito docente, la IA puede apoyar la creación de materiales, el diseño de actividades, la elaboración de rúbricas, la generación de cuestionarios, la producción de recursos accesibles o la provisión de retroalimentación inicial. Para el estudiantado, puede ofrecer orientación personalizada, tutoría, apoyo en la comprensión de contenidos, ayuda para organizar procesos de estudio o recomendaciones adaptadas a sus necesidades. En la gestión institucional, puede contribuir al análisis de datos, la detección temprana de dificultades, la identificación de patrones de aprendizaje o la mejora de los sistemas de acompañamiento académico.

En este sentido, la integración de la IA puede ser una aliada importante de la transformación digital en la educación superior, siempre que se incorpore con sentido pedagógico, transparencia, formación y gobernanza institucional. No se trata simplemente de adoptar herramientas, sino de pensar para qué, cómo, con qué criterios y bajo qué responsabilidades se utilizan. El desafío no es reemplazar lo humano, sino diseñar entornos híbridos humano-IA que mejoren la enseñanza, el aprendizaje y las formas de acompañamiento universitario.

Me parece fundamental redundar y subrayar la palabra “asistente”. La IA no debe reemplazar al docente, ni tomar decisiones educativas de forma automática. Su valor no reside en delegar la responsabilidad pedagógica, sino en ampliar las posibilidades de intervención humana: ofrecer mejores apoyos, reducir ciertas cargas operativas, agilizar procesos, enriquecer la interacción con el conocimiento y favorecer experiencias de aprendizaje más personalizadas.

Para que esto suceda necesitamos avanzar en una verdadera alfabetización en inteligencia artificial. Docentes, estudiantes y equipos de gestión deben comprender qué puede hacer la IA, cuáles son sus límites, cómo validar sus respuestas, cómo declarar su uso y cómo evitar una dependencia acrítica. La IA puede producir respuestas verosímiles, pero no necesariamente verdaderas; por eso, su incorporación debe fortalecer el pensamiento crítico, la autonomía, la creatividad y la responsabilidad académica.

¿Cómo cambia el panorama de la Educación Superior?

Como venimos hablando, cambia de manera muy profunda, porque la transformación digital no implica solamente incorporar nuevas tecnologías, sino repensar cómo enseñamos, cómo aprendemos, cómo gestionamos y cómo reconocemos los aprendizajes.

Estamos pasando hacia una educación superior más híbrida, más flexible, más personalizada y más conectada con las necesidades de los estudiantes, de la sociedad y del mundo del trabajo. Este nuevo escenario es impulsado por múltiples factores, tanto sociales, como económicos y, por supuesto, tecnológicos.

Lo importante no es centrarnos en la tecnología en sí misma, sino el cambio institucional y pedagógico que habilita. La universidad tiene la oportunidad de ofrecer experiencias más accesibles, inclusivas y de mayor calidad, apoyarse en datos para acompañar mejor las trayectorias estudiantiles y generar nuevas formas de certificación y reconocimiento.

Al mismo tiempo, esto exige liderazgo, gobernanza, formación docente, políticas claras, protección de datos y participación de toda la comunidad universitaria. Si no hay una visión estratégica, la tecnología puede quedar en una capa superficial. El desafío es construir una universidad capaz de adaptarse, aprender de sus propias prácticas y transformar sus modelos educativos de manera ética, colaborativa y sostenible.

¿Cómo fortalecer la innovación pedagógica en educación digital cuando la aparición de nuevas tecnologías emergentes es casi continua?

La clave está en no correr detrás de cada novedad. Las tecnologías emergentes aparecen de manera casi permanente: IA, analítica del aprendizaje, realidad extendida, microcredenciales, plataformas adaptativas. Pero la pregunta central no debería ser “qué herramienta nueva vamos a usar”, sino “qué problema educativo queremos abordar” y “qué experiencia de aprendizaje queremos mejorar”.

La innovación pedagógica se fortalece cuando ponemos la pedagogía en el centro. Es decir, cuando pensamos en aprendizaje activo, inclusión, autonomía del estudiante, retroalimentación, colaboración, evaluación auténtica, aprendizaje situado y diseño centrado en el estudiante. Las tecnologías pueden ampliar esas posibilidades, pero no reemplazan el diseño educativo.

También necesitamos desarrollar capacidades institucionales. Esto implica formación docente, comunidades de práctica, experimentación acompañada, evaluación de evidencias y políticas claras. En la presentación que realizara en la UNL recupero el marco IDEAS, que propone pensar la educación superior como inteligente, distribuida, estimulante, ágil y situada. Esa es una manera de ordenar la innovación: usar datos para decidir mejor, construir alianzas, promover aprendizajes activos, flexibilizar trayectorias y conectar la formación con problemas reales de la sociedad.

Con la inteligencia artificial esto se ve muy claramente. No alcanza con decir “la usamos” o “la prohibimos”. Necesitamos alfabetización en IA, criterios éticos, transparencia, reflexión sobre integridad académica y, sobre todo, pensamiento crítico. La IA puede generar respuestas muy verosímiles, pero no necesariamente verdaderas. Por eso, más que reemplazar capacidades humanas, debería ayudarnos a desarrollar mejores preguntas, mejores procesos de aprendizaje y mejores formas de acompañamiento. Trabajar y entenderlas desde un enfoque de hibridación.