{"id":975,"date":"2026-07-06T14:27:30","date_gmt":"2026-07-06T14:27:30","guid":{"rendered":"https:\/\/facultyhub.elsevier.com\/es\/?p=975"},"modified":"2026-07-06T14:27:31","modified_gmt":"2026-07-06T14:27:31","slug":"dr-philip-xiu-ensenar-en-un-mundo-con-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/facultyhub.elsevier.com\/es\/dr-philip-xiu-ensenar-en-un-mundo-con-ia","title":{"rendered":"Dr. Philip Xiu: ense\u00f1ar en un mundo con IA"},"content":{"rendered":"\n

Elsevier Educaci\u00f3n M\u00e9dica presenta una entrevista con el Dr. Philip Xiu, Profesor Senior Honorario de la Universidad de Leeds y Editor en Jefe de Evaluaci\u00f3n y Presidente del Consejo de IA de Elsevier ClinicalKey Student UK, en la que explora c\u00f3mo la IA puede mejorar el aprendizaje, enriquecer la evaluaci\u00f3n y apoyar resultados m\u00e1s equitativos en la educaci\u00f3n m\u00e9dica.<\/h2>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 habilidades cl\u00ednicas han sido m\u00e1s importantes para su \u00e9xito como educador y l\u00edder?<\/h2>\n\n\n\n

Escucha profunda<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Creo que hay un par de habilidades que son bastante importantes. Una de las primeras que me viene a la mente es la escucha. Suena bastante simple, pero es la misma habilidad que me permite llevar a cabo una consulta de m\u00e9dico de cabecera de diez minutos por la ma\u00f1ana, y es la que m\u00e1s lejos me ha llevado como educador y l\u00edder sanitario. En la consulta, si no escucho bien, a menudo pierdo el diagn\u00f3stico y los matices de la agenda del paciente, si es que tiene alguna. En una reuni\u00f3n de facultad, si no escucho bien, a menudo pierdo a la persona que hay detr\u00e1s del problema. Y eso es lo que he aprendido: que la verdadera escucha no consiste solo en o\u00edr palabras, sino en crear espacio para lo que necesita ser dicho. Eso es a\u00fan m\u00e1s importante cuando estoy en una reuni\u00f3n con los estudiantes y me dicen que est\u00e1n bien, pero en realidad he notado que su razonamiento cl\u00ednico ha cambiado y se ha vuelto m\u00e1s formulaico, o que muestran cierta tendencia a la memorizaci\u00f3n. En mi mente, eso suele ser alguien que est\u00e1 luchando con el s\u00edndrome del impostor o sinti\u00e9ndose fuera de lugar. De manera similar, si tengo un colega docente que puede venir de un contexto cultural diferente y se queda en silencio durante una reuni\u00f3n de debate curricular, eso podr\u00eda indicar que estamos dise\u00f1ando inconscientemente para un tipo concreto de estudiante con un perfil muy espec\u00edfico. Creo que la habilidad de escucha realmente me ayuda a captar esas preocupaciones ocultas, especialmente de los pacientes sobre sus s\u00edntomas. Y de manera similar, esas preocupaciones ocultas espec\u00edficas son las que me permiten reconocer cu\u00e1ndo nuestro propio entorno educativo no est\u00e1 funcionando para todos.<\/p>\n\n\n\n

Humildad productiva<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Otra habilidad en la que pienso es la humildad productiva: ser un educador o cl\u00ednico que se siente c\u00f3modo diciendo \"no lo s\u00e9, averig\u00fc\u00e9moslo juntos\". En honor a la verdad, la medicina ha pasado d\u00e9cadas, cientos de a\u00f1os, recompensando la certeza. Pero creo que los mejores educadores deber\u00edan modelar bien la incertidumbre, porque aquellos educadores que son excelentes, y ciertamente los que tomo como referencia, deber\u00edan transmitir que est\u00e1 bien no tener todas las respuestas. Ah\u00ed es donde vive la curiosidad. Esto es especialmente importante cuando trabajamos con grupos de estudiantes diversos, porque cada uno de ellos puede aportar perspectivas diferentes y tambi\u00e9n puede cuestionar nuestras suposiciones existentes.<\/p>\n\n\n\n

Tiene una amplia experiencia en aprendizaje personalizado y ha contribuido al desarrollo de numerosas publicaciones de Elsevier, as\u00ed como de herramientas como StudyFinder AI y Assessment Creator dentro de ClinicalKey Student. Desde esa perspectiva, \u00bfqu\u00e9 limitaciones tradicionales de la evaluaci\u00f3n digital cree que la IA est\u00e1 abordando por primera vez?<\/h2>\n\n\n\n

Creo que durante mucho tiempo la evaluaci\u00f3n digital ha sido bastante buena en ciertas cosas. Una de ellas es la escala. El matiz de eso es que es notablemente deficiente en otras, concretamente en la sutileza. Por ejemplo, el profesorado podr\u00eda entregar 1.000 preguntas de opci\u00f3n m\u00faltiple a 1.000 estudiantes de la noche a la ma\u00f1ana; sin embargo, esto podr\u00eda estar midiendo simplemente el reconocimiento en lugar del razonamiento cl\u00ednico. En medicina, esa es una brecha bastante peligrosa.<\/p>\n\n\n\n

La IA desplaza el foco de la evaluaci\u00f3n del resultado al proceso de razonamiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Lo que la IA est\u00e1 haciendo por primera vez es cerrar esa brecha entre lo que un estudiante respondi\u00f3 y por qu\u00e9 lo respondi\u00f3 de esa manera concreta. Podemos potencialmente generar preguntas de seguimiento que exploren una ruta de razonamiento espec\u00edfica, no solo el punto final del diagn\u00f3stico. Podemos potencialmente adaptar la dificultad de la evaluaci\u00f3n en tiempo real, ajustada a la aptitud del recorrido del estudiante. Tambi\u00e9n podemos usar la IA para se\u00f1alar a los estudiantes que podr\u00edan estar ancl\u00e1ndose de forma consistente en un dato fijo o en una idea err\u00f3nea que, por cierto, es exactamente el tipo de sesgo cognitivo que puede perjudicar a los pacientes en mi consulta de m\u00e9dico de cabecera un lunes por la ma\u00f1ana, por ejemplo.<\/p>\n\n\n\n

Dir\u00eda que la evaluaci\u00f3n digital a la antigua usanza pregunta: \"\u00bfLo he acertado?\". Mientras que creo que la evaluaci\u00f3n impulsada por IA es probablemente un enfoque m\u00e1s matizado. Pregunta: \"\u00bfC\u00f3mo has pensado?\", \"\u00bfC\u00f3mo has llegado ah\u00ed?\". Ese cambio de un resultado al proceso que lleva a ese resultado es en lo que necesitamos centrarnos. Y, por primera vez, podemos hacerlo a escala sin agotar a nuestro profesorado.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo est\u00e1 evolucionando el aprendizaje personalizado con la integraci\u00f3n de la IA, especialmente en colaboraci\u00f3n con el profesorado?<\/h2>\n\n\n\n

Creo que el mayor temor cuando lleg\u00f3 la IA por primera vez fue que iba a reemplazar al educador, y creo que est\u00e1 ocurriendo lo contrario. Lo que realmente est\u00e1 pasando es que est\u00e1 restaurando al educador.<\/p>\n\n\n\n

La IA devuelve al profesorado a la mentor\u00eda, no solo a la administraci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Durante mucho tiempo, el profesorado ha estado enterrado bajo correcciones, evaluaciones, actualizaciones de contenido y respuestas a consultas de los estudiantes. Pero la IA est\u00e1 asumiendo ahora una gran parte de esa carga, lo que significa que el profesorado puede volver a la parte de la ense\u00f1anza que realmente les inspir\u00f3 a dedicarse a ella en primer lugar. Eso incluye la mentor\u00eda, el modelado, la identidad profesional y, para m\u00ed personalmente, sentarme con un estudiante que est\u00e1 teniendo dificultades y ver su propio desarrollo y su propio camino.<\/p>\n\n\n\n

Eso es lo que el aprendizaje personalizado significa para m\u00ed. Significa mucho m\u00e1s que un sistema inform\u00e1tico que elige tu siguiente pregunta. Ahora, con suerte, significa que existe una conversaci\u00f3n continua entre el estudiante, el contenido que est\u00e1 intentando abordar y el propio educador, y la IA es realmente el tejido conectivo entre todos ellos. Como miembro del profesorado, puedo ver d\u00f3nde est\u00e1 atascado mi estudiante incluso antes de que me lo diga, y potencialmente podr\u00eda intervenir antes y con datos mucho mejores que lo respalden. Y con toda honestidad, tambi\u00e9n le ahorra tiempo al profesorado, porque el estudiante a menudo ya ha resuelto por s\u00ed mismo cualquier consulta sobre el contenido a trav\u00e9s de sus propias b\u00fasquedas en la IA.<\/p>\n\n\n\n

\n

\"En pocas palabras, la IA puede decirte qui\u00e9n est\u00e1 suspendiendo y en qu\u00e9 est\u00e1 fallando, pero yo dir\u00eda que solo un educador puede decirte por qu\u00e9. Y solo esa relaci\u00f3n entre el educador y el propio estudiante puede decirle al estudiante c\u00f3mo el educador puede ayudarle a acompa\u00f1arle a lo largo de todo ese proceso.\"<\/h2>\n\n\n\n

Dr. Philip Xiu<\/strong>, Profesor Senior Honorario, Universidad de Leeds | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026<\/p>\n<\/section>\n\n\n\n

En este contexto, \u00bfcu\u00e1l es el papel del educador en las herramientas de evaluaci\u00f3n \u2014como el seguimiento, la evaluaci\u00f3n continua, la remediaci\u00f3n y la medici\u00f3n del rendimiento\u2014 y qu\u00e9 ventajas aporta la IA para reforzar ese papel?<\/h2>\n\n\n\n

Dir\u00eda que el papel del educador sigue siendo el de int\u00e9rprete. Los datos no son un juicio, porque un panel de control que me dice que un estudiante est\u00e1 en el decil inferior me dice casi nada sobre por qu\u00e9 y c\u00f3mo est\u00e1 teniendo dificultades con el contenido. Quiz\u00e1s est\u00e1 lidiando con su propia confianza interna. Quiz\u00e1s tiene otros problemas contextuales o ambientales, como responsabilidades de cuidado en casa. O quiz\u00e1s el plan de estudios nunca fue dise\u00f1ado pensando en alguien como \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n

Creo que la fortaleza de la IA reside en el reconocimiento de patrones a lo largo de conjuntos de datos longitudinales, algo para lo que el cerebro humano realmente no est\u00e1 dise\u00f1ado. Podr\u00eda mostrarme, de forma longitudinal, que los errores de razonamiento de un estudiante se agrupan en torno a presentaciones cl\u00ednicas espec\u00edficas, o que su rendimiento cae cada vez que la evaluaci\u00f3n se entrega en un formato concreto. Esa es informaci\u00f3n de gran valor para el educador. La conversaci\u00f3n de remediaci\u00f3n con el estudiante puede ser entonces: \"Sent\u00e9monos y veamos qu\u00e9 est\u00e1 pasando\", que puede seguir siendo humana, utilizando los datos como eje central.<\/p>\n\n\n\n

En pocas palabras, la IA puede decirte qui\u00e9n est\u00e1 suspendiendo y en qu\u00e9 est\u00e1 fallando, pero yo dir\u00eda que solo un educador puede decirte por qu\u00e9. Y solo esa relaci\u00f3n entre el educador y el propio estudiante puede decirle al estudiante c\u00f3mo el educador puede ayudarle a acompa\u00f1arle a lo largo de todo ese proceso.<\/p>\n\n\n\n

\n

\"La IA se parece mucho a un espejo. No es como una ventana. Reflejar\u00e1 lo que sea y a quien sea que la construy\u00f3, utilizando el conjunto de datos que tenga. Por eso, si quieres reducir la desigualdad, las personas que construyen herramientas de IA realmente tendr\u00e1n que parecerse al mundo al que se supone que deben servir.\"<\/h2>\n\n\n\n

Dr. Philip Xiu<\/strong>, Profesor Senior Honorario, Universidad de Leeds | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026<\/p>\n<\/section>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 papel juega la tecnolog\u00eda en la reducci\u00f3n de las desigualdades globales en la educaci\u00f3n m\u00e9dica? Y m\u00e1s concretamente, \u00bfc\u00f3mo puede contribuir la IA a esto?<\/h2>\n\n\n\n

La educaci\u00f3n m\u00e9dica ha sido durante demasiado tiempo algo parecido a una loter\u00eda postal, pero a escala global. Esto se debe a que el acceso de los estudiantes a una ense\u00f1anza de alta calidad, a simulaci\u00f3n, laboratorios, retroalimentaci\u00f3n experta y evidencia actualizada ha dependido en gran medida de d\u00f3nde el estudiante de medicina se encontrara cursando su formaci\u00f3n. La tecnolog\u00eda, en su mejor versi\u00f3n, es el gran igualador en este sentido, porque un estudiante de medicina en Nairobi o Dhaka puede acceder ahora a la misma base de evidencia que uno en Cambridge o Boston.<\/p>\n\n\n\n

La IA escala la retroalimentaci\u00f3n experta m\u00e1s all\u00e1 de geograf\u00edas e idiomas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Creo que la IA va m\u00e1s all\u00e1, porque escala el recurso m\u00e1s escaso en la educaci\u00f3n m\u00e9dica global: la retroalimentaci\u00f3n experta y cualificada. Sencillamente, no puedes enviar a 10.000 cl\u00ednicos s\u00e9nior por todo el mundo, pero lo que s\u00ed puedes hacer es construir herramientas que puedan aproximarse a formas de retroalimentaci\u00f3n de muy alta calidad en cualquier idioma, a cualquier hora, y calibrarla al contexto local y la geograf\u00eda local. Y eso es nuevo.<\/p>\n\n\n\n

El riesgo de inequidad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Pero, y esto realmente importa, la IA solo reducir\u00e1 la desigualdad si se construye de manera equitativa, porque si se entrena con datos de una sola poblaci\u00f3n de pacientes, perpetuar\u00e1 las desigualdades de ese conjunto de datos espec\u00edfico. La IA se parece mucho a un espejo. No es como una ventana. Reflejar\u00e1 lo que sea y a quien sea que la construy\u00f3, utilizando el conjunto de datos que tenga. Por eso, si quieres reducir la desigualdad, las personas que construyen herramientas de IA realmente tendr\u00e1n que parecerse al mundo al que se supone que deben servir.<\/p>\n\n\n\n

Como editor de gran experiencia, \u00bfqu\u00e9 tipos de sesgos persisten en el contenido educativo? \u00bfCu\u00e1l ha sido el m\u00e1s dif\u00edcil de identificar o corregir, y c\u00f3mo puede la IA ayudar a abordar este desaf\u00edo?<\/h2>\n\n\n\n

Sesgos visibles en el contenido educativo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los sesgos que abordamos con frecuencia son los sesgos visibles. Por ejemplo, como editor, vemos libros de texto m\u00e9dicos que solo muestran signos dermatol\u00f3gicos en piel blanca. O quiz\u00e1s un banco de preguntas con vi\u00f1etas cl\u00ednicas donde todos los cardi\u00f3logos son hombres y todas las pacientes con ansiedad son mujeres. Estamos lejos de ser perfectos, pero como educadores ya podemos ver esos sesgos.<\/p>\n\n\n\n

Sesgos ocultos en el contenido educativo y c\u00f3mo puede ayudar la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los sesgos que persisten son, creo, mucho m\u00e1s sutiles y potencialmente m\u00e1s peligrosos. Necesitamos entender cuya perspectiva, cuyas experiencias y cuyas formas de comprensi\u00f3n se consideran autoritativas. Por ejemplo, \u00bfla investigaci\u00f3n de qui\u00e9n estamos utilizando para ense\u00f1ar a los estudiantes de medicina como evidencia y como verdad absoluta? El segundo aspecto es qu\u00e9 narrativas cl\u00ednicas se enmarcan como el caso cl\u00e1sico de una condici\u00f3n m\u00e9dica t\u00edpica, y cu\u00e1les se presentan como at\u00edpicas, cuando la etiqueta de at\u00edpico probablemente solo significa que ese paciente en particular no es blanco, no es hombre y no es occidental. En tercer lugar, somos muy conscientes de que hay condiciones y grupos enteros de poblaciones y contextos que sencillamente est\u00e1n ausentes del propio curr\u00edculo m\u00e9dico.<\/p>\n\n\n\n

Estos sesgos son tan dif\u00edciles de detectar no por lo que est\u00e1 escrito, sino por lo que no est\u00e1 escrito. Y ah\u00ed es donde la IA puede ayudar, con suerte, porque ese an\u00e1lisis de patrones a trav\u00e9s de grandes vol\u00famenes de contenido puede sacar a la superficie estas ausencias de conocimiento que ning\u00fan editor individual podr\u00eda detectar. El sesgo que ves es un problema \u2014estoy de acuerdo\u2014. El sesgo que no puedes ver es el curr\u00edculo oculto, y el regalo de la IA a los editores es hacer visibles los sesgos invisibles.<\/p>\n\n\n\n

\n

\"La IA no reemplazar\u00e1 a los educadores. Sin embargo, creo que la IA es beneficiosa para liberar el ancho de banda de los educadores. Esto se debe principalmente a que los educadores y profesores que usen la IA tendr\u00e1n el tiempo, los datos y tambi\u00e9n el alcance para hacer las partes humanas de la ense\u00f1anza mejor que nadie.\"<\/h2>\n\n\n\n

Dr. Philip Xiu<\/strong>, Profesor Senior Honorario, Universidad de Leeds | Elsevier Faculty Hub, junio de 2026<\/p>\n<\/section>\n\n\n\n

Desempe\u00f1a m\u00faltiples roles, incluido el de educador. \u00bfQu\u00e9 consejo dar\u00eda a los docentes que est\u00e1n empezando a incorporar la IA a su pr\u00e1ctica?<\/h2>\n\n\n\n

Empieza por el problema pedag\u00f3gico, no por la herramienta de IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Un par de cosas. Lo primero es que partas del problema, no de la herramienta. Nunca te preguntes: \"\u00bfC\u00f3mo uso la IA?\". En cambio, deber\u00edas preguntarte: \"\u00bfQu\u00e9 parte de mi labor docente est\u00e1 fallando a mis estudiantes?\", \"\u00bfQu\u00e9 parte de mi vida como docente me est\u00e1 agotando?\". Luego buscas la herramienta, sea IA o no, que ayude con ese problema concreto. De lo contrario, lo que suele ocurrir, especialmente con los educadores m\u00e1s nuevos, es que acabas pasando meses y meses jugando con chatbots sin que eso se traduzca realmente en mejores resultados de ense\u00f1anza.<\/p>\n\n\n\n

Trata los resultados de la IA con escepticismo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Lo segundo es que debes mantenerte esc\u00e9ptico pero tambi\u00e9n curioso. Deber\u00edas tratar cada resultado de la IA de la misma manera que tratas a un estudiante de medicina de \u00faltimo a\u00f1o seguro de s\u00ed mismo en una ronda de visitas. Probablemente tenga raz\u00f3n, de vez en cuando se equivoca, pero definitivamente vale la pena verificar lo que est\u00e1 proponiendo. Y si acaso, la verificaci\u00f3n deber\u00eda ser ahora una habilidad docente fundamental, tanto para ti como miembro del profesorado como para ense\u00f1\u00e1rsela a los propios estudiantes.<\/p>\n\n\n\n

La IA libera el ancho de banda del educador<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El \u00faltimo es probablemente el m\u00e1s importante. Es reconocer que la IA no reemplazar\u00e1 a los educadores. Sin embargo, creo que la IA es beneficiosa para liberar el ancho de banda de los educadores. Esto se debe principalmente a que los educadores y profesores que usen la IA tendr\u00e1n el tiempo, los datos y tambi\u00e9n el alcance para hacer las partes humanas de la ense\u00f1anza mejor que nadie.<\/p>\n\n\n\n

Y por \u00faltimo, una pregunta m\u00e1s personal: \u00bfc\u00f3mo utilizas la IA en tu trabajo diario?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Trabajo como m\u00e9dico de cabecera en medicina familiar y, siendo honesto, la IA ha cambiado realmente mi semana de trabajo. Mucho m\u00e1s de lo que esperaba inicialmente, y tambi\u00e9n de maneras que no imaginaba posibles.<\/p>\n\n\n\n

Uso cl\u00ednico y educativo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

En la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, la uso para resumir largos informes de alta antes de una consulta espec\u00edfica con los pacientes. Ese tiempo precioso que recupero dentro de una consulta de diez minutos realmente cambia la calidad y la cantidad de contexto que tengo con el paciente que tengo delante. En la educaci\u00f3n cl\u00ednica, la uso para redactar casos cl\u00ednicos, para poner a prueba distintos \u00edtems de evaluaci\u00f3n y para reformular posibles comentarios de retroalimentaci\u00f3n de modo que lleguen mejor a un estudiante que pueda estar teniendo dificultades.<\/p>\n\n\n\n

El l\u00edmite innegociable: la IA como input, el juicio humano como decisi\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Pero lo fundamental que quiero reiterar es que nunca usar\u00eda ninguna herramienta de IA para tomar ninguna decisi\u00f3n. La uso para asegurarme de que me ayuda a tomar la decisi\u00f3n de forma mejor, m\u00e1s s\u00f3lida y m\u00e1s defendible. Pero aun as\u00ed, en el entorno cl\u00ednico, cuando veo al paciente frente a m\u00ed, el diagn\u00f3stico sigue siendo m\u00edo. Tambi\u00e9n, en cualquier entorno tutorial con un estudiante, los juicios sobre un estudiante concreto siguen siendo m\u00edos. Lo fundamental es que la relaci\u00f3n que tengo con el paciente y con los estudiantes es lo \u00fanico que nunca externalizar\u00e9. Lo que dir\u00eda es que la IA simplemente me devuelve mi tiempo. Ahora bien, lo que hago con ese tiempo \u2014si escucho, ense\u00f1o, observo o cuido\u2014 eso sigue siendo el trabajo, y est\u00e1 firmemente dentro del \u00e1mbito de la medicina.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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