Agentes que Enseñan: Docencia Aumentada y Autonomía Algorítmica hacia 2030: Agents That Teach: Augmented Teaching and Algorithmic Autonomy Toward 2030

Richard Antonio Martínez Villegas

doi:10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2026.11.41.0.10-14

Autores/as

Richard Antonio Martínez Villegas Instituto Superior Tecnológico Particular Sudamericano (ITS) https://orcid.org/0000-0001-6655-9972

DOI:

https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2026.11.41.0.10-14

Palabras clave:

agentes inteligentes, docencia aumentada, autonomía algorítmica, formación docente, gobernanza educativa

Resumen

Este documento examina el tránsito de los asistentes conversacionales hacia los agentes de inteligencia artificial capaces de planificar, encadenar y sostener tareas didácticas con autonomía creciente. En este sentido, Radtke-Bederode y Meireles-Ribeiro (2025) advierten que el uso acrítico de las plataformas de inteligencia artificial generativa en la docencia restringe la toma de decisiones pedagógicas y erosiona la agencia del profesorado, mientras Nama (2026) sostiene que la irrupción de la IA agéntica desplaza a quien la usa del rol de evaluador de resultados al de principal que delega agencia, y exige una alfabetización distinta para ejercer ese gobierno. El texto argumenta que la promesa de una docencia aumentada solo se sostiene si la delegación de tareas se acompaña de criterios explícitos de trazabilidad, supervisión y responsabilidad profesional, pues la evidencia disponible sobre sesgo de automatización muestra que la asistencia algorítmica puede degradar la calidad de los productos didácticos. La postura que aquí se defiende sostiene que la autonomía algorítmica no equivale a autoridad pedagógica: delegar la ejecución resulta legítimo; delegar el juicio, no. Se propone una agenda de gobernanza institucional para la educación latinoamericana rumbo a 2030.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Richard Antonio Martínez Villegas, Instituto Superior Tecnológico Particular Sudamericano (ITS)

Licenciado en Educación mención en Educación Integral de la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Occidentales “Ezequiel Zamora” (UNELLEZ), Barinas, Venezuela. Magíster en Pedagogía mención en Docencia e Innovación Educativa de la Universidad Católica de Cuenca (UCACUE), Cuenca, Ecuador. Magíster en Educación, Tecnología e Innovación de la Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil (UTEG), Guayaquil, Ecuador. Con más de una década de experiencia en el sector educativo. Ha desempeñado roles diversos, desde la docencia directa hasta la coordinación y el asesoramiento de programas educativos. Con especialización en Docencia e Innovación Educativa, ha forjado habilidades en el diseño, implementación y evaluación de estrategias pedagógicas innovadoras. Su compromiso con la actualización constante se refleja en su participación en seminarios y congresos. Promueve ambientes inclusivos y dinámicos que potencian el máximo potencial de cada estudiante, con sólidas habilidades en gestión y ejecución de proyectos educativos.

Citas

Ahmed, A., Kerr, E., & O’Malley, A. (2025). Quality assurance and validity of AI-generated single best answer questions. BMC Medical Education, 25(1), Article 300. https://doi.org/10.1186/s12909-025-06881-w

Bernilla, E. B. (2024). Docentes ante la inteligencia artificial en una universidad pública del norte del Perú. Educación, 33(64), 8–28. https://doi.org/10.18800/educacion.202401.M001

Betti, B. J. (2026). Inteligencia artificial generativa y formación docente: Competencias emergentes en América Latina – una revisión de alcance. Actualidades Investigativas en Educación, 26(1), 1–43. https://doi.org/10.15517/z4mcs052

Breiter, A., & Lopez, P. (2026). The double edge of communicative AI: Continuity and disruption in higher education. i-com, 25(1), 69–77. https://doi.org/10.1515/icom-2026-0007

Cardoso, R. A. (2026). Tensiones entre asistencia y reemplazo: Autoetnografía docente de la IA generativa en la educación superior. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos, 56(2), 189–216. https://doi.org/10.48102/rlee.2026.56.2.816

Gómez-León, M. I. (2024). ¿Tramposo e injusto?. Entonces, es humano. Robots sociales educativos y ética sintética. Tecnología, Ciencia y Educación, (27), 167–186. https://doi.org/10.51302/tce.2024.18841

Martínez, I., Guarneros, E., & Silva, A. (2026). Modelo universitario de tutoría inteligente adaptativa (Mut-IA): Un ecosistema educativo basado en inteligencia artificial. Ciencia Latina. Revista Científica Multidisciplinar, 10(2), 910–936. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i2.23160

Merchán, R., Fontaines-Ruiz, T., & Gaeta, C. (2026). Percepción de los estudiantes sobre las competencias de los profesores que usan IA. Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales, 28(1), 89–99. https://doi.org/10.36390/telos281.09

Nama, R. (2026). From evaluator to principal: The agentic AI literacy framework (AALF) for delegated autonomy. AI and Ethics, 6(3), Article 299. https://doi.org/10.1007/s43681-026-01167-3

Radtke-Bederode, I., & Meireles-Ribeiro, L. O. (2025). Plataformización educativa con IA Generativa: Impactos en la autonomía docente. Alteridad, 20(2), 178–189. https://doi.org/10.17163/alt.v20n2.2025.02