Quizcoaster
Aplicado en vivo en la IFE Conference 2026 del Tec de Monterrey (México).
https://view.genially.com/695fcfbd6a77ef7822648272Apertura
Este kit reúne lo que trabajamos en la sesión para que puedas llevarlo a tu asignatura. Se apoya en el Modelo Educativo Anáhuac, que pone a la persona en el centro del proceso formativo y promueve las metodologías activas, con la tecnología como complemento de los recursos educativos (Universidad Anáhuac, 2025). Cada actividad usa la IA para que tus estudiantes trabajen de forma activa, y las decisiones pedagógicas siguen en tus manos.
Cada bloque se lee por separado. Empieza con lo que hicimos en la sesión y la evidencia que lo respalda, y termina con pasos breves para probarlo en clase junto a los enlaces de cada recurso.
Bloque 1
Imaginarium
Qué hicimos
Imaginarium es una técnica didáctica que usa ilustraciones generadas con IA para interpretar y discutir conceptos complejos. En la sesión la aplicamos al concepto «la IA en la educación»: las ilustraciones fueron el punto de partida para interpretarlo y discutirlo en grupo.
Por qué funciona
La técnica busca una comprensión más profunda de conceptos complejos (Lastra-Cid y Román-González, 2025). Nació en 2014 en aulas universitarias. Las imágenes son polisémicas y la consigna no tiene respuesta incorrecta: cada estudiante elige la que mejor representa el concepto para sí y tiene que argumentar por escrito su elección, lo que lo obliga a volver al concepto para sostener su lectura.
Cómo probarlo en tu clase
- Declarar. Elige un concepto complejo de tu asignatura y abre una experiencia en L'Imaginaerum. Como docente te inscribes en el sitio.
- Explorar. Tus estudiantes recorren una galería de 32 imágenes polisémicas. Entran sin crear cuenta y de forma anónima.
- Significar. Cada estudiante elige la imagen que mejor representa el concepto para sí y responde la consigna: «¿Por qué esta imagen representa [concepto] para ti? Escribe tu argumentación».
- Poner en común. El Mural Colectivo reúne las miradas del grupo y recibes un reporte pedagógico. Úsalos para conversar con la clase sobre las distintas lecturas del concepto.
Enlaces
Artículo
Leveraging AI-generated illustrations for deeper understanding of complex concepts in education
Lastra-Cid y Román-González (2025). Capítulo del libro AI roles and responsibilities in education, editado por Stamatios Papadakis (Springer), donde se presenta la técnica.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-96855-6_14L'Imaginaerum
Plataforma que instrumenta la técnica Imaginarium. Ahí abres tus experiencias y descargas el libro blanco.
https://limaginaerum.org/Bloque 2
Genially con IA
Qué hicimos
Con Juegos con IA de Genially generamos componentes interactivos y juegos para usarlos en clase como actividades de interacción con los estudiantes. Revisamos los ejemplos que encontrarás más abajo, cada uno pensado para un contenido distinto.
Por qué funciona
Una actividad interactiva pide a cada estudiante que responda y tome decisiones durante la clase, y te permite ver en el momento cómo responde el grupo. [CITA PENDIENTE PARA ESTE BLOQUE: confirmar si corresponde Fredricks, Blumenfeld y Paris, 2004]
Cómo probarlo en tu clase
- Define qué quieres que tus estudiantes practiquen o descubran con la actividad.
- En Genially, entra a Juegos con IA y describe el tema y el nivel de tu grupo.
- Revisa el contenido generado y corrige lo que haga falta antes de llevarlo al aula.
- Comparte el enlace en clase y conversa con el grupo sobre sus respuestas.
Ejemplos
El tritono (Diabolus in musica)
Explicación interactiva del tritono, el intervalo conocido como Diabolus in musica.
https://view.genially.com/6abcec73928aafa8c6b38778Simulador de la fuerza de gravedad
Simulador interactivo de la fuerza de gravedad.
https://view.genially.com/69eaa0e84234b0d17773889eEnlaces
Bloque 3
Prompting e IA para crear recursos
Qué hicimos
Con Claude generamos un video breve y un simulador sobre el aprendizaje basado en problemas (ABP). Los pensamos para el descubrimiento guiado y los revisamos con los principios del aprendizaje multimedia. Para pedirlos bien trabajamos la estructura del prompt.
Por qué funciona
El ABP organiza el aprendizaje alrededor de problemas auténticos que los estudiantes investigan (Hmelo-Silver, 2004). La evidencia favorece el descubrimiento guiado frente al descubrimiento sin apoyo (Alfieri et al., 2011; Mayer, 2004), por eso el simulador da retroalimentación en cada decisión. Para revisar ambos recursos usamos los principios del aprendizaje multimedia (Mayer, 2020), por ejemplo quitar lo que distrae y señalar lo esencial.
Un buen prompt reduce lo que la IA tiene que suponer. La estructura que usamos tiene cuatro partes y recoge recomendaciones de la literatura sobre prompting en educación (Cain, 2024; Lo, 2023).
La estructura de un buen prompt
Rol
Qué experiencia debe asumir la IA para responder.
Contexto
Para quién es el recurso y en qué situación se va a usar.
Tarea
Qué debe producir, con el detalle de lo que tiene que ocurrir en el recurso.
Formato
Cómo debe entregarlo: tipo de archivo, idioma y tono.
Compara los dos prompts
Prompt vago
Hazme un simulador sobre aprendizaje basado en problemas.
La IA tiene que adivinar para quién es, qué debe pasar en el simulador y cómo entregarlo.
Prompt trabajado
Actúa como diseñador instruccional con experiencia en educación superior. Contexto: trabajo con docentes universitarios que quieren aplicar aprendizaje basado en problemas en sus asignaturas. Tarea: crea un simulador interactivo en el que el docente diseñe un problema auténtico, defina qué deben investigar los estudiantes y reciba retroalimentación sobre cada decisión. Formato: un solo archivo HTML, en español, con lenguaje claro y sin necesidad de crear cuentas.
Los colores marcan rol, contexto, tarea y formato.
Cómo probarlo en tu clase
- Escribe en una frase el recurso que necesitas para tu asignatura.
- Complétala con las cuatro partes: rol, contexto, tarea y formato. Usa el prompt trabajado como modelo.
- Pega el prompt en Claude y revisa el resultado pensando en tus estudiantes.
- Pide ajustes concretos en la misma conversación hasta que el recurso sirva a tu clase.
Bloque 4
Lo que hoy un docente puede crear con IA
Qué hicimos
Revisamos dos casos construidos por un docente con IA. En cada uno verás qué decisiones pedagógicas tomó el docente y qué parte resolvió la IA.
Por qué funciona
Las decisiones pedagógicas definen el recurso: qué deben descubrir los estudiantes y con qué evidencia. En Crisol, por ejemplo, la ficha de la pirámide del aprendizaje pone frente a la investigación los porcentajes que tanto circulan («recordamos el 10 % de lo que leemos y el 90 % de lo que enseñamos»). Letrud y Hernes (2018) encontraron versiones de esa idea que circulan desde hace más de 160 años, un recorrido que apunta a un origen sin base empírica. Cuando esas decisiones están claras, la IA ayuda a llevarlas a un formato jugable.
Los casos
Lumbre
Un juego sobre la historia de la educación que recorre doce épocas, del fogón paleolítico a un aula de hoy donde una inteligencia artificial responde o pregunta. En el camino pasa por Sumer, Atenas, Kaifeng, Tenochtitlan y Ámsterdam, entre otros lugares. Cada mecánica del juego es una lección, y cada lección tiene su fuente. La partida se guarda sola, así que puedes jugarla por partes.
Decidió el docente
La idea del juego y el recorrido por los grandes hitos de la educación. También la regla de diseño que lo sostiene: detrás de cada mecánica hay una lección, y detrás de cada lección, una fuente.
Resolvió la IA
El desarrollo del juego. Los créditos del demo lo dicen así: «Una idea de Luis Lastra, desarrollada con Claude».
Crisol
Un juego de descubrimiento para la formación docente. Cuatro elementos (Mente, Mundo, Otros y Tiempo) se combinan hasta dar origen a 414 ideas sobre cómo se aprende, repartidas en 30 misiones. Cada ficha se apoya en evidencia y ofrece enlaces de lectura gratuita. Las fichas de mitos, como la pirámide del aprendizaje, ponen la creencia frente a lo que dice la investigación (Letrud y Hernes, 2018).
Decidió el docente
Qué ideas entran al juego y de qué evidencia sale cada ficha. Algunas recetas quedaron abiertas a propósito: si una te parece rara, el juego te invita a leer su nota y conversar con colegas cómo la unirían ustedes.
Resolvió la IA
[Confirmar qué parte resolvió la IA en Crisol]
Cómo probarlo en tu clase
- Elige un tema de tu curso que hoy enseñes sobre todo de forma expositiva.
- Antes de abrir cualquier herramienta, anota qué deben descubrir tus estudiantes y con qué evidencia.
- Pide a la IA el recurso con un prompt de cuatro partes, como en el bloque 3, y revisa cada versión contra tus notas.
- Si prefieres empezar con algo más sencillo, carga tus propios materiales en NotebookLM y genera un resumen en audio o una guía de estudio.
Enlaces
Para empezar mañana
NotebookLM de Google
Herramienta gratuita que convierte tus propios materiales en resúmenes en audio y guías de estudio.
https://notebooklm.google.com/Bloque 5
Qué no delegar en la IA
Qué hicimos
Revisamos qué partes del aprendizaje conviene proteger cuando los estudiantes usan IA, y vimos un prompt de tutor que la pone al servicio del aprendizaje del estudiante.
Por qué funciona
La ayuda de IA sin resguardos mejora el desempeño durante la tarea, pero no mejora el aprendizaje e incluso puede perjudicarlo (Bastani et al., 2025; Fan et al., 2025). Un tutor que pregunta y da pistas mantiene el esfuerzo de pensar del lado del estudiante.
Deuda cognitiva
Kosmyna et al., 2025Costo que se acumula cuando se delega en un asistente de IA el trabajo mental de una tarea, como escribir un ensayo.
Pereza metacognitiva
Fan et al., 2025Tendencia a ceder a la IA la regulación del propio aprendizaje, por ejemplo dejar de revisar si uno de verdad entendió.
Prompt de tutor para tus estudiantes
Listo para copiar
Quiero aprender [tema]. Actúa como mi tutor: guíame con preguntas, una a la vez, y espera mi respuesta antes de seguir. Si me equivoco, dame una pista en lugar de la solución. Solo cuando yo llegue a la idea, ayúdame a resumir lo que aprendí.
Reemplaza [tema] por el contenido que quieres estudiar.
Cómo probarlo en tu clase
- Comparte el prompt de tutor con tus estudiantes y muéstrales cómo reemplazar [tema].
- Pídeles que lo usen en una actividad de práctica, antes de una evaluación.
- Al terminar, pide que entreguen la conversación junto con una explicación breve de cómo llegaron a sus respuestas.
Para ti como docente
- Revisa siempre lo que la IA genera antes de llevarlo al aula.
- Mantén en tus manos la evaluación y la retroalimentación final.
- Pide a tus estudiantes que expliquen su proceso, además del resultado.
Resumen
Todos los enlaces
01Imaginarium
02Genially con IA
03Prompting e IA para crear recursos
04Lo que hoy un docente puede crear con IA
05Qué no delegar en la IA
- Prompt de tutor para estudiantesIr al prompt
APA 7
Referencias
- Alfieri, L., Brooks, P. J., Aldrich, N. J. y Tenenbaum, H. R. (2011). Does discovery-based instruction enhance learning? Journal of Educational Psychology, 103(1), 1–18. https://doi.org/10.1037/a0021017
- Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö. y Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), Artículo e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
- Cain, W. (2024). Prompting change: Exploring prompt engineering in large language model AI and its potential to transform education. TechTrends, 68(1), 47–57. https://doi.org/10.1007/s11528-023-00896-0
- Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X. y Gašević, D. (2025). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530. https://doi.org/10.1111/bjet.13544
- Fredricks, J. A., Blumenfeld, P. C. y Paris, A. H. (2004). School engagement: Potential of the concept, state of the evidence. Review of Educational Research, 74(1), 59–109. https://doi.org/10.3102/00346543074001059
- Hmelo-Silver, C. E. (2004). Problem-based learning: What and how do students learn? Educational Psychology Review, 16(3), 235–266. https://doi.org/10.1023/B:EDPR.0000034022.16470.f3
- Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I. y Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task [Prepublicación]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872
- Lastra-Cid, L. y Román-González, M. (2025). Leveraging AI-generated illustrations for deeper understanding of complex concepts in education. En S. Papadakis (Ed.), AI roles and responsibilities in education (pp. 309–321). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-96855-6_14
- Letrud, K. y Hernes, S. (2018). Excavating the origins of the learning pyramid myths. Cogent Education, 5(1), Artículo 1518638. https://doi.org/10.1080/2331186X.2018.1518638
- Lo, L. S. (2023). The CLEAR path: A framework for enhancing information literacy through prompt engineering. The Journal of Academic Librarianship, 49(4), Artículo 102720. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2023.102720
- Mayer, R. E. (2004). Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? American Psychologist, 59(1), 14–19. https://doi.org/10.1037/0003-066X.59.1.14
- Mayer, R. E. (2020). Multimedia learning (3.ª ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781316941355
- Universidad Anáhuac. (2025). Modelo Educativo Anáhuac de Formación Integral 2025: Licenciaturas, modalidad mixta (en línea/virtual).