{"id":926,"date":"2026-06-18T09:36:48","date_gmt":"2026-06-18T09:36:48","guid":{"rendered":"https:\/\/facultyhub.elsevier.com\/es\/?p=926"},"modified":"2026-06-29T11:13:58","modified_gmt":"2026-06-29T11:13:58","slug":"pippa-furey-sobre-la-ia-en-la-educacion-en-urgencias-y-emergencias-sanitarias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/facultyhub.elsevier.com\/es\/pippa-furey-sobre-la-ia-en-la-educacion-en-urgencias-y-emergencias-sanitarias","title":{"rendered":"Pippa Furey sobre la IA en la Educaci\u00f3n en Urgencias y Emergencias Sanitarias"},"content":{"rendered":"\n

Elsevier Medical Education presenta una entrevista con Pippa Furey, Profesora Senior en Pr\u00e1ctica Param\u00e9dica y Atenci\u00f3n de Urgencias en la Universidad de Nottingham Trent y Responsable Nacional de IA en Educaci\u00f3n en el Royal College of Paramedics, sobre c\u00f3mo los educadores pueden integrar la IA de forma responsable en la educaci\u00f3n sanitaria de urgencias.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Desde tu experiencia como docente, \u00bfqu\u00e9 es lo que m\u00e1s ha cambiado en la forma de ense\u00f1ar paramedicina desde la llegada de la IA generativa?<\/h2>\n\n\n\n

Creo que lo que m\u00e1s ha cambiado no es lo que ense\u00f1amos, sino la manera en que hablamos abiertamente sobre el conocimiento en s\u00ed y sobre el aprendizaje org\u00e1nico. Desde que la IA generativa se ha generalizado, hemos tenido que abordar de forma expl\u00edcita conceptos que antes permanec\u00edan en un segundo plano: los conoc\u00edamos, los intu\u00edamos, pero quiz\u00e1s no los trat\u00e1bamos como temas propios que merec\u00edan atenci\u00f3n directa. Me refiero a cosas como la descarga cognitiva, el sesgo o lo que realmente constituye ese aprendizaje org\u00e1nico y genuino. Y tambi\u00e9n a una pregunta fundamental: \u00bfc\u00f3mo garantizamos que los estudiantes saben realmente lo que creen saber?<\/p>\n\n\n\n

Si lo pienso en t\u00e9rminos de paramedicina, hay una analog\u00eda de mi propia formaci\u00f3n que me resulta muy \u00fatil: el acceso a equipos automatizados. Tomemos como ejemplo la medici\u00f3n de la presi\u00f3n arterial. Nos ense\u00f1aron a hacerlo de forma manual y tambi\u00e9n con un tensi\u00f3metro autom\u00e1tico. Pero no dejamos de ense\u00f1ar la t\u00e9cnica manual cuando lleg\u00f3 la tecnolog\u00eda, porque sigues necesitando entender la fisiolog\u00eda subyacente: qu\u00e9 est\u00e1 pasando en el cuerpo y c\u00f3mo interpretar los resultados. Adem\u00e1s, si el equipo falla o tienes un paciente en el que no es recomendable usar un tensi\u00f3metro autom\u00e1tico, ese conocimiento sigue siendo imprescindible. Con el tensi\u00f3metro autom\u00e1tico redistribu\u00edamos el esfuerzo cognitivo. La IA funciona de manera similar: puede generar informaci\u00f3n r\u00e1pidamente, pero si no tienes esa base de conocimiento, el resultado es solo texto en una pantalla, y lo que hagas con \u00e9l ser\u00e1 muy distinto.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, la educaci\u00f3n ha dejado de centrarse en presentar informaci\u00f3n para ayudar a los estudiantes a cuestionarla. Ahora nos preguntamos de verdad: \u00bfde d\u00f3nde viene esto? \u00bfPuedo confiar en ello? \u00bfQu\u00e9 significa cl\u00ednicamente? Y ese cambio me parece verdaderamente fundamental.<\/p>\n\n\n\n

\n

\"La IA puede generar respuestas plausibles al instante, por lo que la evaluaci\u00f3n debe desplazarse hacia arriba, hacia el razonamiento, el juicio y la justificaci\u00f3n de lo que se quiere conocer.\"<\/h2>\n\n\n\n

Pippa Furey, Profesora Senior, Universidad de Nottingham Trent | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026<\/p>\n<\/section>\n\n\n\n

Necesitamos redise\u00f1ar las tareas para que el \u00e9xito no consista solo en llegar a la respuesta correcta, sino tambi\u00e9n en demostrar c\u00f3mo sabemos que esa respuesta es correcta. La IA puede generar respuestas plausibles al instante, por lo que la evaluaci\u00f3n debe desplazarse hacia arriba: hacia el razonamiento, el juicio y la justificaci\u00f3n de las decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Eso puede significar pedir a los estudiantes que critiquen una respuesta generada por IA, que comparen fuentes o que expliquen su proceso de toma de decisiones cl\u00ednicas paso a paso. En esencia, queremos pasar de \"\u00bfsabes la respuesta?\" a \"\u00bfpuedes evaluar si una respuesta es segura y apropiada?\". Ese enfoque se alinea mucho mejor con la pr\u00e1ctica real de la paramedicina.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, ser capaz de justificar las decisiones \u2014 y no limitarse a tomarlas \u2014 es algo hacia lo que definitivamente deber\u00edamos avanzar. En ese sentido, la IA nos brinda la oportunidad de profundizar en la comprensi\u00f3n genuina del conocimiento y de comprobar de verdad si ese conocimiento est\u00e1 donde necesita estar. Pero hay que construirlo de forma deliberada. No podemos esperar que el d\u00eda del examen los estudiantes sean capaces de hacerlo si no hemos dise\u00f1ado tareas a lo largo del curso que los preparen para ello y si no les hemos ense\u00f1ado qu\u00e9 esperamos que sepan y c\u00f3mo esperamos que lo sepan.<\/p>\n\n\n\n

Dado tu papel en el desarrollo curricular, \u00bfqu\u00e9 cambios concretos deber\u00edan introducirse hoy para integrar la IA de forma significativa y sostenible?<\/h2>\n\n\n\n

El desarrollo curricular es complejo porque las instituciones tienen sus propios calendarios y criterios, con plazos dif\u00edciles de mover. Por ejemplo, en mi experiencia, los cambios acad\u00e9micos para el curso siguiente deben estar aprobados en enero del a\u00f1o anterior, y en el mundo de la IA puede cambiar much\u00edsimo en ese tiempo. Por eso creo que se trata de identificar qu\u00e9 puedes cambiar y d\u00f3nde puedes hacerlo.<\/p>\n\n\n\n

Puede que no sea posible realizar un cambio profundo en el dise\u00f1o de la evaluaci\u00f3n curricular, pero s\u00ed se pueden introducir cambios m\u00e1s peque\u00f1os en el contenido impartido. Ese contenido puede presentarse en porciones manejables, distribuirse gradualmente y desarrollarse en espiral a lo largo de toda la carrera. Se trata de incorporar la alfabetizaci\u00f3n digital y en IA desde el principio, algo que a veces damos por sentado en nuestros estudiantes. Asumimos que llegan con un m\u00f3vil y un port\u00e1til y que saben usarlos. Pero eso puede ser completamente incorrecto, y pasa por alto la exclusi\u00f3n digital y los distintos niveles de confianza con la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, el estudiante no solo tiene que aprender contenidos nuevos sobre su materia, sino que adem\u00e1s se le pide que aprenda de golpe c\u00f3mo funciona una tecnolog\u00eda. Si le pedimos que participe en cuestionarios en l\u00ednea, escalas de votaci\u00f3n o nubes de palabras, y nunca ha usado esas herramientas y no entiende c\u00f3mo funcionan, tampoco le hemos educado en eso.<\/p>\n\n\n\n

La integraci\u00f3n debe ser apropiada para el trabajo que estamos haciendo y las tareas que necesitamos. Adem\u00e1s, hay que pensar en el impacto medioambiental: si introducimos una tarea de IA en cada m\u00f3dulo, en cada clase, debemos considerar seriamente las consecuencias para el planeta.<\/p>\n\n\n\n

La paramedicina es, en esencia, una profesi\u00f3n anal\u00f3gica en la mayor\u00eda de los contextos. Es la parte trasera de una ambulancia, el domicilio de un paciente, la conexi\u00f3n humana y la conversaci\u00f3n. Por eso debemos pensar en d\u00f3nde la IA potencia eso y d\u00f3nde erosiona algunas de las verdaderas fortalezas de la profesi\u00f3n. Debemos evitar formar a profesionales excesivamente dependientes del apoyo digital.<\/p>\n\n\n\n

Tres principios para una integraci\u00f3n sostenible de la IA en el curr\u00edculo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Exposici\u00f3n temprana y estructurada<\/strong> a la alfabetizaci\u00f3n digital y en IA desde el inicio de la formaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
  2. Orientaci\u00f3n clara<\/strong> sobre cu\u00e1ndo y c\u00f3mo usar las herramientas, sin asumir que los estudiantes ya lo saben.<\/li>\n\n\n\n
  3. Espacios sin tecnolog\u00eda<\/strong> para mantener tareas anal\u00f3gicas. El equilibrio es clave. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Tu investigaci\u00f3n destaca importantes retos \u00e9ticos en torno a la IA. \u00bfC\u00f3mo deber\u00edan abordarse estos dilemas en los programas de educaci\u00f3n sanitaria?<\/h2>\n\n\n\n

    Los dilemas \u00e9ticos son muy relevantes, y no querr\u00eda hablar de IA sin mencionarlos. Adem\u00e1s, me parece significativo que estos dilemas hayan permanecido constantes mientras las interfaces de usuario de la IA se han ido actualizando y cambiando en los \u00faltimos a\u00f1os. Cuando hablamos del avance de la IA, hablamos mucho de lo que puede hacer y de lo que no puede hacer, pero no hablamos de los cambios en estos dilemas \u00e9ticos porque, en esencia, son bastante estables. El riesgo de sesgo, la dependencia excesiva, las alucinaciones… por nombrar solo algunos.<\/p>\n\n\n\n

    Los sistemas de IA son construidos por personas, y las personas somos sesgadas por lo que somos y por lo que llegamos a ser. El sesgo es inevitable, y creo que ser\u00eda incorrecto sugerir que podr\u00edamos construir un sistema, hecho por humanos, que no lo tuviera. Todos venimos de contextos diferentes y todos tenemos nuestra propia experiencia vital que conforma nuestra narrativa. Esto se aplica exactamente igual a los conjuntos de datos y a las personas que deciden con qu\u00e9 se entrena la IA. Por eso, la responsabilidad recae en los educadores: deben poner el sesgo en primer plano, animando a los estudiantes a cuestionar sus propios sesgos, sus perspectivas y sus experiencias vitales. \u00bfQui\u00e9n est\u00e1 representado y qui\u00e9n no? Y cuando pensamos en los sistemas de IA: \u00bfqui\u00e9n est\u00e1 representado en esos datos y qui\u00e9n no? Cuando usamos un modelo de lenguaje, \u00bfes un modelo centrado en el mundo anglosaj\u00f3n? \u00bfHa sido entrenado principalmente con datos de internet? \u00bfA qui\u00e9n dejan fuera esos datos?<\/p>\n\n\n\n

    Un enfoque pr\u00e1ctico que me parece valioso es el de las declaraciones de posicionamiento. Las vemos en investigaci\u00f3n, donde las personas hablan abiertamente de su propia experiencia vital. Podemos pedir a los estudiantes que reflexionen sobre su propio punto de vista y que extiendan ese pensamiento: \u00bfc\u00f3mo ser\u00eda la declaraci\u00f3n de posicionamiento de una IA?<\/p>\n\n\n\n

    Tambi\u00e9n hay preocupaciones m\u00e1s amplias, como la dependencia excesiva, el impacto medioambiental y el acceso desigual. Creo que es importante alejarse de la tecnolog\u00eda por completo de vez en cuando, y preguntarse: \u00bfqu\u00e9 tan inc\u00f3modo resulta? La mayor\u00eda de mis diapositivas de clase est\u00e1n en PowerPoint, y me siento muy c\u00f3modo teni\u00e9ndolas ah\u00ed para recordarme lo que voy a decir. Si las quitamos y me piden que d\u00e9 una clase a 200 personas sin ninguna diapositiva, me resultar\u00eda bastante inc\u00f3modo. Lo mismo les ocurrir\u00e1 a los estudiantes que usan la IA de forma constante: si de repente la retiramos y les pedimos que realicen una tarea sin ella, tambi\u00e9n se sentir\u00e1n inc\u00f3modos.<\/p>\n\n\n\n

    La IA se integra de forma continua en las interfaces de uso cotidiano. Y sin embargo, en lugar de potenciar a\u00fan m\u00e1s esa integraci\u00f3n, creo que necesitamos ese equilibrio y reflexionar sobre nuestra propia dependencia y nuestra posici\u00f3n dentro de los dilemas \u00e9ticos.<\/p>\n\n\n\n

    \n

    \"He visto propuestas de uso realmente interesantes por parte de los estudiantes. El problema es que necesitamos crear un entorno donde se sientan c\u00f3modos hablando de c\u00f3mo usan la IA, y tambi\u00e9n educar sobre el uso frente al mal uso. Y eso es muy dif\u00edcil si parece que es algo que no deber\u00edan estar usando.\"<\/em><\/h2>\n\n\n\n

    Pippa Furey, Profesora Senior, Universidad de Nottingham Trent | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026<\/p>\n<\/section>\n\n\n\n

    M\u00e1s all\u00e1 del entusiasmo actual en torno a la IA, \u00bfcu\u00e1les son las implicaciones pedag\u00f3gicas reales de la IA generativa en la educaci\u00f3n sanitaria? \u00bfQu\u00e9 funciona de verdad y qu\u00e9 no?<\/h2>\n\n\n\n

    Lo que realmente funciona, creo, es la IA como compa\u00f1ero de pensamiento y no como atajo. Cuando los estudiantes la usan sin delegar en ella el trabajo, sino para extraer algo de ese intercambio, los resultados son muy distintos. He visto propuestas de uso realmente interesantes por parte de los estudiantes. El problema es que necesitamos crear un entorno donde se sientan c\u00f3modos hablando de c\u00f3mo usan la IA. Tambi\u00e9n debemos educar sobre el uso frente al mal uso, y eso es muy dif\u00edcil si parece que es algo que no deber\u00edan estar usando.<\/p>\n\n\n\n

    Existe un uso masivo de IA en la sombra: personas que utilizan la IA sin decir \"formul\u00e9 este documento con IA\", \"mis diapositivas fueron mejoradas con IA\" o \"le ped\u00ed ideas a la IA\". Si nosotros no somos abiertos al respecto, los estudiantes tampoco lo ser\u00e1n. Gran parte del discurso gira en torno a la integridad acad\u00e9mica, el riesgo de trampa y la creaci\u00f3n de trabajo que no es propio.<\/p>\n\n\n\n

    Cuatro usos de la IA generativa que realmente funcionan en educaci\u00f3n sanitaria:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Generaci\u00f3n de ideas para empezar.<\/strong> Tenemos una poblaci\u00f3n estudiantil cada vez m\u00e1s diversa neurol\u00f3gicamente. En mi propio alumnado hay un n\u00famero significativo de estudiantes con TDAH que describen c\u00f3mo se bloquean ante una lista de tareas que parece interminable. La IA puede ayudarles a arrancar. No debe crear el contenido por ellos, pero s\u00ed puede darles ideas sobre c\u00f3mo comenzar cuando no saben por d\u00f3nde empezar.<\/li>\n\n\n\n
    2. Feedback y aprendizaje formativo.<\/strong> Por ejemplo, antes de un cuestionario de opci\u00f3n m\u00faltiple, el estudiante puede usar la IA para poner a prueba sus propios conocimientos. Eso s\u00ed, hay que verificar las fuentes: si le dices a la IA que crees que una respuesta es correcta, puede confirm\u00e1rtelo aunque no lo sea. Una cosa es pedirle que genere un cuestionario; otra, muy distinta, es verificar si las respuestas que propone son correctas.<\/li>\n\n\n\n
    3. Exploraci\u00f3n de perspectivas diversas.<\/strong> La IA ofrece la oportunidad de encontrar voces distintas a la propia y salir de la c\u00e1mara de eco. En la vida tendemos a rodearnos de personas que se parecen a nosotros y comparten nuestros valores. Aunque hay que tener en cuenta los sesgos mencionados anteriormente: \u00bfqu\u00e9 voces no est\u00e1n siendo escuchadas?<\/li>\n\n\n\n
    4. Compa\u00f1ero de pensamiento, no sustituto.<\/strong> Cuando el estudiante usa la IA para reflexionar y no para delegar, el aprendizaje se profundiza. El reto est\u00e1 en dise\u00f1ar tareas que dejen claro que el objetivo no es generar un resultado, sino entender qu\u00e9 significa ese resultado.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      \u00bfQu\u00e9 no funciona?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Reemplazar el pensamiento. Si los estudiantes usan la IA para generar respuestas sin implicarse, el aprendizaje se vuelve superficial. Si vamos a crear una tarea con IA, debemos dejar muy claro al estudiante que no se trata solo de producir un resultado, sino de entender qu\u00e9 significa ese resultado.<\/p>\n\n\n\n

      Has explorado el papel de la IA en la desigualdad digital. \u00bfQu\u00e9 responsabilidades tienen los educadores para garantizar un acceso y uso equitativos de estas tecnolog\u00edas en el aula?<\/h2>\n\n\n\n

      Los educadores no pueden resolver solos la inequidad estructural. Eso es un problema sist\u00e9mico. Pero s\u00ed pueden hacer que el acceso y las expectativas sean m\u00e1s transparentes. Las universidades necesitan apoyar la ampliaci\u00f3n de la participaci\u00f3n, y ya vemos iniciativas en ese sentido. En mi universidad tenemos un programa llamado Success for All<\/em>, donde abordamos los diferentes contextos de los estudiantes: su trayectoria educativa, su situaci\u00f3n socioecon\u00f3mica y c\u00f3mo todo ello impacta en su formaci\u00f3n. El objetivo es crear un espacio equitativo para todos. Ahora ese enfoque debe extenderse al acceso digital y a la competencia tecnol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

      Una cosa es el acceso digital: si tienes un dispositivo con conexi\u00f3n a internet y qu\u00e9 velocidad de conexi\u00f3n tienes. Otra cosa muy distinta es la competencia. Puedes tener el mejor wifi del mundo y el dispositivo m\u00e1s moderno, pero si no tienes la alfabetizaci\u00f3n digital necesaria para sacarle partido, se genera un nuevo tipo de inequidad.<\/p>\n\n\n\n

      Tres responsabilidades concretas de los educadores ante la desigualdad digital:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        \n
      1. Anticipar y comunicar.<\/strong> Los educadores deben dejar muy claro qu\u00e9 herramientas se usar\u00e1n y cu\u00e1ndo. Hay que decirles a los estudiantes: \"En las pr\u00f3ximas semanas tenemos X clases y en la cuarta vamos a usar esta tecnolog\u00eda.\" As\u00ed les damos tiempo para prepararse y les invitamos a pedir ayuda o acceder a los recursos necesarios antes de que se espere que dominen la herramienta.<\/li>\n\n\n\n
      2. Dedicar tiempo a ense\u00f1ar las herramientas.<\/strong> No asumir que los estudiantes ya las conocen. En nuestro m\u00f3dulo de disertaci\u00f3n, por ejemplo, usamos una herramienta para filtrar referencias bibliogr\u00e1ficas en la revisi\u00f3n de literatura. Dedicamos dos horas a ense\u00f1ar a los estudiantes c\u00f3mo usarla, porque sabemos que va a mejorar enormemente su proyecto, su capacidad y su carga cognitiva. Adem\u00e1s, los prepara para el futuro: si alg\u00fan d\u00eda quieren hacer un proyecto similar, ya tienen esa competencia.<\/li>\n\n\n\n
      3. No asumir familiaridad ni equidad.<\/strong> No podemos dar por sentado que todos los estudiantes tienen el mismo punto de partida. Necesitamos preguntarles, conocerlos de verdad y entender qu\u00e9 son capaces de hacer. Una vez que dominan las herramientas, podemos usarlas para potenciar el aprendizaje.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        Las \"alucinaciones\" de la IA presentan riesgos evidentes. \u00bfC\u00f3mo deber\u00edan formarse los estudiantes para identificar y gestionar estas imprecisiones?<\/h2>\n\n\n\n

        Para empezar, reconozco desde mi formaci\u00f3n m\u00e9dica que \"alucinaci\u00f3n\" es un t\u00e9rmino muy imperfecto. Humaniza un proceso que es fundamentalmente estad\u00edstico, lo cual resulta \u00fatil como abreviatura, pero no encaja realmente con el modelo ni con el elemento mec\u00e1nico de los modelos de lenguaje. Dicho esto, los estudiantes necesitan dos cosas: conciencia y m\u00e9todo.<\/p>\n\n\n\n

        Conciencia de que los resultados de la IA pueden ser incorrectos aunque est\u00e9n formulados con total seguridad. Creo que esto ilumina algo hacia lo que probablemente necesit\u00e1bamos reorientarnos. Recuerdo que cuando empec\u00e9 en la universidad habl\u00e1bamos de c\u00f3mo saber si un art\u00edculo acad\u00e9mico era imparcial, relevante y reciente. El problema con la IA es que gran parte de lo que se publica sobre ella procede de blogs y medios de comunicaci\u00f3n, antes de que tengamos datos s\u00f3lidos en los que confiar de manera convencional. Y eso es bastante dif\u00edcil: \u00bfen qu\u00e9 peri\u00f3dico conf\u00edas? \u00bfQu\u00e9 blog es fiable?<\/p>\n\n\n\n

        Creo que debemos pensar en algo que escuch\u00e9 hace un par de a\u00f1os y que se conoce como BREAD: Bias (sesgo), Relevance (relevancia del proyecto), Evidence (evidencia), Author (autor) y Date (fecha de publicaci\u00f3n). Siempre hemos necesitado pensar en la motivaci\u00f3n detr\u00e1s de una publicaci\u00f3n, en qui\u00e9n se beneficia de difundir algo y qui\u00e9n no. No es nada nuevo. Es lo que siempre hemos hecho con las fuentes, pero se traduce muy bien a los resultados de la IA y es un punto de partida excelente para iniciar esa conversaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

        Creo que hemos puesto muy en primer plano la idea de no creer todo lo que se lee ni todo lo que nos dicen. Como docente, tengo cierto poder en el aula: puedo transmitir informaci\u00f3n y los estudiantes pueden sentir que deben creerme. Pero \u00bfcu\u00e1l es mi trayectoria? \u00bfC\u00f3mo saben que lo que s\u00e9 es verdad? Por eso, a veces cuando imparto clase comparto un poco de mi historia, mi contexto y por qu\u00e9 s\u00e9 que algo es cierto, sin llegar a presentar mi curr\u00edculum. No creo que sea necesario llegar a ese extremo, pero s\u00ed pienso que debemos mostrar nuestra propia credibilidad de forma m\u00e1s expl\u00edcita, especialmente ahora que los estudiantes est\u00e1n tan dispuestos a cuestionarla.<\/p>\n\n\n\n

        Las \"alucinaciones\" de la IA presentan riesgos evidentes. \u00bfC\u00f3mo deber\u00edan formarse los estudiantes para identificar y gestionar estas imprecisiones?<\/h2>\n\n\n\n

        Para empezar, reconozco desde mi formaci\u00f3n m\u00e9dica que \"alucinaci\u00f3n\" es un t\u00e9rmino muy imperfecto. Humaniza un proceso que es fundamentalmente estad\u00edstico, lo cual resulta \u00fatil como abreviatura, pero no encaja realmente con el modelo ni con el elemento mec\u00e1nico de los modelos de lenguaje. Dicho esto, los estudiantes necesitan dos cosas: conciencia y m\u00e9todo.<\/p>\n\n\n\n

        Conciencia de que los resultados de la IA pueden ser incorrectos aunque est\u00e9n formulados con total seguridad. Creo que esto ilumina algo hacia lo que probablemente necesit\u00e1bamos reorientarnos. Recuerdo que cuando empec\u00e9 en la universidad habl\u00e1bamos de c\u00f3mo saber si un art\u00edculo acad\u00e9mico era imparcial, relevante y reciente. El problema con la IA es que gran parte de lo que se publica sobre ella procede de blogs y medios de comunicaci\u00f3n, antes de que tengamos datos s\u00f3lidos en los que confiar de manera convencional. Y eso es bastante dif\u00edcil: \u00bfen qu\u00e9 peri\u00f3dico conf\u00edas? \u00bfQu\u00e9 blog es fiable?<\/p>\n\n\n\n

        Creo que debemos pensar en algo que escuch\u00e9 hace un par de a\u00f1os y que se conoce como BREAD: Bias (sesgo), Relevance (relevancia del proyecto), Evidence (evidencia), Author (autor) y Date (fecha de publicaci\u00f3n). Siempre hemos necesitado pensar en la motivaci\u00f3n detr\u00e1s de una publicaci\u00f3n, en qui\u00e9n se beneficia de difundir algo y qui\u00e9n no. No es nada nuevo. Es lo que siempre hemos hecho con las fuentes, pero se traduce muy bien a los resultados de la IA y es un punto de partida excelente para iniciar esa conversaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

        Creo que hemos puesto muy en primer plano la idea de no creer todo lo que se lee ni todo lo que nos dicen. Como docente, tengo cierto poder en el aula: puedo transmitir informaci\u00f3n y los estudiantes pueden sentir que deben creerme. Pero \u00bfcu\u00e1l es mi trayectoria? \u00bfC\u00f3mo saben que lo que s\u00e9 es verdad? Por eso, a veces cuando imparto clase comparto un poco de mi historia, mi contexto y por qu\u00e9 s\u00e9 que algo es cierto, sin llegar a presentar mi curr\u00edculum. No creo que sea necesario llegar a ese extremo, pero s\u00ed pienso que debemos mostrar nuestra propia credibilidad de forma m\u00e1s expl\u00edcita, especialmente ahora que los estudiantes est\u00e1n tan dispuestos a cuestionarla. <\/p>\n\n\n\n

        De cara al futuro, \u00bfcu\u00e1les son las tres competencias clave que los educadores sanitarios necesitan desarrollar para seguir siendo efectivos en un entorno impulsado por la IA?<\/h2>\n\n\n\n

        <\/p>\n\n\n\n

        La primera competencia tiene que ver con la comprensi\u00f3n conceptual por encima de la familiaridad con las herramientas. Los educadores me dicen: \"Me preocupa no poder mantenerme al d\u00eda\", y lo entiendo perfectamente. Yo mismo no puedo decir que estoy al d\u00eda con c\u00f3mo funciona cada herramienta, c\u00f3mo es su interfaz en este momento o cu\u00e1les son las \u00faltimas novedades. Pero s\u00e9 lo que est\u00e1 pasando en general y qu\u00e9 tipo de cosas existen. Creo que esa preocupaci\u00f3n por seguir el ritmo de cada plataforma es precisamente lo que hace que nunca puedas lograrlo, y convierte la tarea en algo tan enorme que a\u00f1ade riesgo a tu propio conocimiento. As\u00ed que no te preocupes por seguir cada nueva plataforma. Los problemas de fondo \u2014 el sesgo, la fiabilidad, la dependencia excesiva \u2014 se mantienen constantes independientemente del modelo de IA que uses, de la interfaz que te indique tu empleador o de la tarea que tengas entre manos. Y sea cual sea esa tarea, no deber\u00edas usar un \u00fanico modelo de IA para todo, porque algunos ser\u00e1n mejores en unas cosas que en otras. Si tomamos un modelo p\u00fablico como ChatGPT, por ejemplo: no est\u00e1 creado para la investigaci\u00f3n. Si existe un modelo de IA dise\u00f1ado espec\u00edficamente para investigaci\u00f3n y est\u00e1 recogido en tu metodolog\u00eda y en tu formulario \u00e9tico, ese es el que deber\u00edas usar.<\/p>\n\n\n\n

        La segunda competencia ser\u00eda la pedagog\u00eda digital cr\u00edtica: la capacidad de dise\u00f1ar aprendizaje que integre la IA de forma significativa y no reactiva. No deber\u00edamos sentir que necesitamos a\u00f1adir una casilla que diga \"s\u00ed, usamos IA en nuestros programas y por eso hoy vamos a hacer esta tarea\", sin que est\u00e9 realmente integrada de forma coherente. Se trata de identificar qu\u00e9 se ver\u00eda mejorado por la IA, qu\u00e9 no, y d\u00f3nde podemos crear resultados genuinos para el estudiante. Por ejemplo, en lugar de proporcionar un caso cl\u00ednico para una evaluaci\u00f3n, \u00bfpodr\u00edan los estudiantes generar ellos mismos ese caso cl\u00ednico y luego analizar cr\u00edticamente su precisi\u00f3n? De ese modo, la evaluaci\u00f3n consistir\u00eda en su an\u00e1lisis cr\u00edtico del caso, no en el caso en s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n

        Y la tercera, creo, es simplemente la confianza para implicarse y experimentar. No es necesario estar al d\u00eda de todo, y esa presi\u00f3n puede convertirse en un obst\u00e1culo real. Solo hay que empezar, probar, adaptar y ver qu\u00e9 funciona. El resultado de una IA probablemente nunca deber\u00eda copiarse y pegarse tal cual. Debe trabajarse y refinarse. Y cuando por fin obtengas el resultado que buscas, preg\u00fantale a la IA cu\u00e1l deber\u00eda haber sido tu prompt inicial: as\u00ed te formar\u00e1s en la generaci\u00f3n de prompts.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Elsevier Medical Education presenta una entrevista con Pippa Furey, Profesora Senior en Pr\u00e1ctica Param\u00e9dica y Atenci\u00f3n de Urgencias en la Universidad de Nottingham Trent y Responsable Nacional de IA en Educaci\u00f3n en el Royal College of Paramedics, sobre c\u00f3mo los educadores pueden integrar la IA de forma responsable en la educaci\u00f3n sanitaria de urgencias. 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