Competencia Digital Docente en Inteligencia Artificial (CDD-IA)

El presente documento sintetiza el marco de la Competencia Digital Docente en Inteligencia Artificial (CDD-IA), establecido por el Departamento de Educación y Formación Profesional de la Generalitat de Catalunya en diciembre de 2025. Ante la irrupción de la IA generativa, se identifica una transformación profunda en el acceso al conocimiento y en el mercado laboral, lo que exige que el sistema educativo incorpore un uso responsable, crítico y ético de esta tecnología.

La CDD-IA no se considera una competencia aislada, sino una extensión y actualización del Marco de la competencia digital docente (CDD) existente. Se estructura en cuatro dimensiones fundamentales y tres etapas de progresión (básica, intermedia y avanzada), alineándose con normativas internacionales como los marcos de la UNESCO (2024) y el Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA). El enfoque central del marco es la preservación de la agencia humana, garantizando que la tecnología asista pero nunca sustituya el juicio, la responsabilidad y la supervisión del docente.

1. Fundamentos y Justificación del Marco

La necesidad de un documento específico para la IA, en lugar de una simple integración en los marcos digitales previos, responde a la celeridad de su adopción y a su evolución constante.

Objetivos Principales

• Definición competencial: Establecer conocimientos, habilidades y actitudes alineados con la normativa europea.
• Guía pedagógica: Proporcionar orientaciones para una integración basada en la equidad, la inclusión y la sostenibilidad.
• Fomento de la autonomía: Capacitar a los docentes para que trasladen al alumnado el pensamiento crítico y la comprensión de las tecnologías emergentes.
• Estrategia basada en evidencias: Utilizar la analítica de datos para mejorar el aprendizaje adaptativo y la planificación estratégica de los centros.

Contexto Normativo

El marco se apoya en el Reglamento (UE) 2024/1689, que enfatiza la transparencia, la seguridad y la ausencia de sesgos. Asimismo, integra las directrices de la UNESCO de 2024 sobre competencias en IA para docentes y estudiantes.

2. Estructura de Progresión Competencial

La competencia se desarrolla de forma gradual, permitiendo al docente autoevaluar su nivel y establecer objetivos de mejora profesional.

Etapa	Definición	Acciones Clave
Básica (Acceso)	Iniciación en el uso, asimilación de conceptos y toma de conciencia de riesgos.	Adquisición, exploración, personalización y evaluación básica.
Intermedia (Experiencia)	Implementación efectiva con intención pedagógica y optimización de tareas de gestión.	Adopción, integración en el aula y participación activa.
Avanzada (Innovación)	Liderazgo en la transformación profesional y creación de soluciones originales.	Creación, mentoría, difusión y dinamización.

3. Dimensiones de la Competencia

Dimensión 1: Comprensión y uso seguro de la IA

Se centra en el conocimiento técnico y la seguridad operativa antes de pasar a la aplicación pedagógica.

• Conocimiento Técnico: Comprender conceptos como algoritmos, redes neuronales, entrenamiento e inferencia. Distinguir entre IA discriminativa y generativa.
• Interacción (Prompting): Capacidad para interactuar con asistentes conversacionales definiendo objetivos y contextos. En niveles avanzados, se combinan múltiples herramientas para resolver problemas complejos (vibe coding).
• Seguridad: Aplicar la anonimización de datos, comprender los riesgos de «alucinaciones» y protegerse ante ataques como la «inyección de instrucciones» (prompt injection).

Dimensión 2: Ética y visión humanista de la IA

Es una dimensión transversal que enfatiza los valores democráticos y el pensamiento crítico.

• Agencia Humana: Mantener el control y la responsabilidad sobre las decisiones asistidas por IA. Evitar la «delegación cognitiva» excesiva y la antropomorfización de las máquinas.
• Principios Éticos: El marco adopta los 7 principios de la OCDE y el Parlamento Europeo:
  1. Transparencia y explicabilidad.
  2. Justicia y equidad (evitar sesgos).
  3. Seguridad y no maleficencia.
  4. Responsabilidad y rendición de cuentas.
  5. Privacidad y protección de datos.
  6. Autonomía humana.
  7. Sostenibilidad ambiental (conciencia de la huella ecológica).
• Integridad Académica: Fomentar la cultura del esfuerzo y la transparencia, obligando a referenciar el uso de IA en los materiales generados.

Dimensión 3: Pedagogía con IA

Aborda la integración didáctica de la IA para personalizar el aprendizaje y mejorar la evaluación formativa. Permite ajustar la intervención pedagógica mediante indicadores de progreso y analítica de datos.

Dimensión 4: IA para el desarrollo profesional

Competencias para utilizar la IA en la formación continua, la colaboración entre docentes y la mejora de la práctica educativa.

4. Conceptos Críticos y Definiciones

Para una implementación efectiva, el marco define términos esenciales extraídos del glosario técnico:

• Agencia Humana: Capacidad de comprender y evaluar un resultado de IA para decidir si se acepta, modifica o rechaza, asegurando que no se sustituya el criterio humano.
• Sesgo (Bias): Prejuicios inherentes a los datos de entrenamiento que pueden generar resultados discriminatorios.
• Alucinación: Generación de información plausible pero fácticamente incorrecta por parte de modelos de lenguaje.
• Justicia Algorítmica: Aplicación de estrategias para corregir discriminaciones cuando la IA vulnera derechos de equidad e inclusión.
• Rendición de Cuentas (Accountability): Existencia de responsables humanos identificables en todas las fases de diseño y uso de la IA.

5. Relación con el Marco General de Competencia Digital (CDD)

La CDD-IA se entrelaza con las áreas establecidas en el marco general de la siguiente manera:

• Área 1 (Compromiso profesional): Se vincula con el uso seguro y el desarrollo profesional continuo.
• Área 2 (Contenidos digitales): Creación y adaptación de materiales mediante IA.
• Áreas 3 y 4 (Enseñanza y Evaluación): Integración metodológica y analítica de aprendizaje.
• Área 5 (Empoderamiento del alumnado): Uso de herramientas adaptativas e inclusión.
• Área 6 (Desarrollo de la competencia digital del alumnado): Alfabetización y uso crítico de la IA por parte de los estudiantes.

Este documento se concibe como una guía viva, sujeta a revisiones periódicas conforme evolucionen la tecnología y el contexto normativo, con el fin último de garantizar una ciudadanía digitalmente consciente y preparada.