Estándares – Aplicaciones

Estándares de IA en Educación
Aplicación y Contexto de Uso

Propósito y alcance

Propósito
Definir dónde y cómo puede utilizarse la IA en el aprendizaje y en las operaciones escolares, para que su uso sea consistente, apropiado para la edad y alineado con la política institucional.
Alcance
Trabajo en clase, tareas para el hogar, proyectos, colaboración, apoyo a la evaluación, apoyo al aprendizaje en casa, comunicación, administración, análisis de datos, operaciones y decisiones de liderazgo.

Franjas etarias del alumnado utilizadas en este estándar

EC
Educación Inicial (aprox. 4–6)
LP
Primaria Baja (aprox. 6–8)
UP
Primaria Alta (aprox. 9–11) — comienza la interacción supervisada del estudiante
LS
Secundaria Baja (aprox. 12–14) — uso mayormente independiente con salvaguardas
US
Secundaria Alta (aprox. 15–18) — uso independiente con aplicaciones avanzadas

A. Estudiantes — Estándares (ACU-STU)

A0. Estándares centrales (se aplican a todas las franjas etarias, con implementación diferenciada según cada una)
ACU-STU-0.1 Propósito y adecuación a la tarea
Estándar:
Los estudiantes usan IA solo con fines de aprendizaje claramente definidos (por ejemplo, práctica, explicación, apoyo para redactar) y de maneras apropiadas para la tarea.
Indicadores observables:
  • Los estudiantes pueden explicar por qué usaron IA y qué etapa apoyó (planificación, práctica, borrador, revisión).
  • Las rutinas de aula exigen que los estudiantes identifiquen el “paso apoyado por IA” frente al “paso realizado solo por el estudiante”.
ACU-STU-0.2 Modalidad de acceso apropiada para la edad
Estándar:
Los estudiantes usan IA a través de la modalidad de acceso definida por la escuela para su franja etaria (mediada por el educador, supervisada o independiente con salvaguardas).
Indicadores observables:
  • La escuela publica expectativas de acceso a la IA por franja etaria.
  • Los docentes hacen cumplir consistentemente la modalidad de acceso (por ejemplo, uso mediado en EC/LP, supervisado en UP).
ACU-STU-0.3 Uso centrado en el aprendizaje (sin delegar el aprendizaje central en la IA)
Estándar:
Los estudiantes no usan IA para reemplazar el pensamiento requerido (por ejemplo, resolver problemas evaluados, generar respuestas finales cuando se exige originalidad). La IA apoya los procesos de aprendizaje en lugar de eludirlos.
Indicadores observables:
  • Las tareas especifican el apoyo con IA permitido/prohibido (por ejemplo, “IA permitida para lluvia de ideas; no para la respuesta final”).
  • El trabajo del estudiante muestra evidencia de razonamiento propio (notas, borradores, procedimientos, reflexiones).
ACU-STU-0.4 Colaboración transparente
Estándar:
En el trabajo grupal, el uso de IA es transparente para los compañeros y apoya la colaboración en lugar de sustituir el trabajo de un estudiante o excluir a otros.
Indicadores observables:
  • Las entregas grupales incluyen una breve nota sobre “uso de IA en el equipo” cuando corresponde.
  • Los equipos utilizan IA de manera visible (prompts compartidos, pasos de verificación compartidos).
ACU-STU-0.5 Límites del apoyo a la evaluación
Estándar:
La IA puede usarse para práctica, retroalimentación, revisión y autoevaluación cuando esté permitido, pero no para generar entregas finales prohibidas ni falsear la autoría.
Indicadores observables:
  • Los estudiantes siguen un formato consistente de declaración de uso cuando el uso de IA está permitido.
  • El mal uso se aborda mediante un proceso restaurativo de aprendizaje (reenseñar, rehacer, reflexionar), no solo mediante castigo.
EC (4–6) — Solo mediado por el educador
EC — Nivel 1: Usos mínimos
Estándar:
La IA es utilizada por los educadores para apoyar el aprendizaje basado en el juego (lenguaje, historias, preguntas), y los niños interactúan mediante conversación/dibujo, no mediante uso directo de la IA.
Indicadores observables:
  • El uso de IA ocurre a través de prompts del docente y resultados seleccionados por el docente.
  • No existen cuentas infantiles independientes ni acceso sin supervisión.
EC — Nivel 2: Usos estándar
Estándar:
Los educadores utilizan rutinariamente IA para generar consignas diferenciadas, vocabulario, inicios de historias y preguntas de observación para ampliar la curiosidad y el lenguaje oral.
Indicadores observables:
  • Las planificaciones incluyen notas de diferenciación apoyadas por IA.
  • El docente selecciona/edita las respuestas para asegurar su adecuación a la edad.
EC — Nivel 3: Usos promovidos
Estándar:
La IA se utiliza para diseñar entornos de aprendizaje más ricos (historias multisensoriales, guiones de juego de roles, consignas de indagación) y para apoyar la inclusión (andamiajes lingüísticos), siempre mediada por adultos.
Indicadores observables:
  • Ejemplos documentados de andamiaje inclusivo (apoyo para ELL, apoyos para NEE).
  • Las producciones infantiles (dibujos/recuentos) muestran ampliación más allá del estímulo inicial.
LP (6–8) — Mediado por el educador; exposición supervisada limitada si la política lo permite
LP — Nivel 1: Usos mínimos
Estándar:
La IA apoya la explicación guiada por el docente, consignas de práctica y coaching simple de revisión. Los estudiantes no usan IA de manera independiente.
Indicadores observables:
  • El docente demuestra el uso de IA para modelar cómo preguntar y verificar.
  • Las producciones del estudiante siguen siendo elaboradas por el propio estudiante.
LP — Nivel 2: Usos estándar
Estándar:
La IA apoya la práctica estructurada (ortografía, fluidez lectora, ejercicios de matemáticas) y la reflexión guiada (“¿Qué aprendí? ¿Qué fue difícil?”).
Indicadores observables:
  • Existen rutinas regulares para actividades de práctica generadas por IA y revisadas por el docente.
  • Los estudiantes producen reflexiones simples con sus propias palabras.
LP — Nivel 3: Usos promovidos
Estándar:
La IA apoya el aprendizaje creativo y la inclusión (co-creación de historias, andamiajes multilingües, recorridos de práctica personalizados) con resguardos explícitos del docente.
Indicadores observables:
  • Los resguardos son visibles en las normas del aula (“el docente escribe; los estudiantes aportan ideas”).
  • Hay evidencia de mejora en la participación y en la diferenciación.
UP (9–11) — Comienza la interacción supervisada del estudiante
UP — Nivel 1: Usos mínimos
Estándar:
Los estudiantes usan IA ocasionalmente y solo dentro de tareas muy delimitadas (por ejemplo, aclaración, apoyo de vocabulario, lluvia de ideas) bajo supervisión.
Indicadores observables:
  • Los estudiantes usan plantillas de prompts provistas por el docente.
  • La actividad con IA ocurre en entornos monitoreados (aula, protocolo supervisado para tareas).
UP — Nivel 2: Usos estándar
Estándar:
Los estudiantes usan IA de manera habitual dentro de flujos de apoyo al aprendizaje:

Trabajo en clase / tareas: explicar conceptos, generar preguntas de práctica, mejorar la claridad de la escritura (sin reemplazar las ideas).
Proyectos / colaboración: organización de la planificación, asignación de roles, refinamiento de preguntas de investigación.
Apoyo a la evaluación: autoevaluación con rúbrica, planes de revisión de borradores.
Indicadores observables:
  • El trabajo del estudiante incluye una breve declaración de uso de IA cuando se requiere.
  • Los docentes pueden mostrar ejemplos de “uso permitido de IA” frente a “uso no permitido”.
UP — Nivel 3: Usos promovidos
Estándar:
Los estudiantes usan IA para profundizar la indagación y la agencia (diseñar investigaciones, comparar perspectivas, construir planes de estudio, crear productos responsables) documentando cómo la IA apoyó el aprendizaje.
Indicadores observables:
  • Los productos de proyecto incluyen “La IA nos ayudó con…” + pasos de verificación.
  • Los estudiantes pueden explicar qué cambiaron después de la retroalimentación de la IA y por qué.
LS (12–14) — Mayormente independiente con salvaguardas
LS — Nivel 1: Usos mínimos
Estándar:
Los estudiantes usan IA de manera independiente para apoyos estrechamente definidos (planificación, aclaración, práctica) y evitan utilizar IA para generar respuestas finales evaluadas, salvo que esté explícitamente permitido.
Indicadores observables:
  • Las consignas de evaluación especifican el apoyo con IA permitido/prohibido.
  • Los estudiantes pueden mostrar pensamiento intermedio (notas, borradores, cálculos, registros de evidencia).
LS — Nivel 2: Usos estándar
Estándar:
Los estudiantes usan IA como parte de flujos de aprendizaje consistentes:

Escritura: esquema → borrador → revisión con retroalimentación de IA → versión final con voz propia.
STEM: verificación conceptual, detección de errores, explicaciones de soluciones alternativas (no respuestas finales cuando están prohibidas).
Investigación: refinamiento de preguntas, consignas para evaluación de fuentes, planificación de síntesis.
Apoyo a la evaluación: autoevaluación basada en rúbrica, metas de mejora.
Indicadores observables:
  • Los estudiantes mantienen un “registro de uso de IA” para tareas más extensas (de manera liviana).
  • Los docentes observan mejor calidad de revisión y mayor metacognición.
LS — Nivel 3: Usos promovidos
Estándar:
Los estudiantes usan IA para aplicaciones avanzadas centradas en el estudiante: simulaciones, preparación de debates con contraargumentos, diseño de prototipos, resolución de problemas comunitarios, siempre con razonamiento y verificación documentados.
Indicadores observables:
  • Los productos incluyen una breve “nota de proceso” que explica el rol de la IA y los pasos de validación.
  • Hay evidencia de elección del estudiante, iteración y reflexión (no solo producto final).
US (15–18) — Uso independiente y avanzado; mayores exigencias de rigor
US — Nivel 1: Usos mínimos
Estándar:
Los estudiantes usan IA para apoyar la planificación, la claridad y la práctica, manteniendo límites estrictos en el trabajo evaluado y preservando la integridad de la autoría.
Indicadores observables:
  • Los estudiantes pueden justificar sus decisiones de uso de IA (“por qué esto fue apropiado aquí”).
  • Existe cumplimiento claro de las reglas de la asignatura o de la certificación, cuando corresponda.
US — Nivel 2: Usos estándar
Estándar:
Los estudiantes usan IA dentro de flujos disciplinados alineados con estándares académicos:

Investigación: indagación estructurada, mapeo de argumentos, crítica de fuentes, planes de síntesis bibliográfica.
Creación: apoyo para redactar, edición, apoyo multilingüe, apoyo para explicación de datos.
Apoyo a la evaluación: alineación con rúbricas, iteraciones de revisión, retroalimentación para ensayos orales.
Indicadores observables:
  • Los rastros de borradores y de mejora son visibles.
  • Se observa argumentación de mayor calidad y estructura más clara atribuible al trabajo de revisión.
US — Nivel 3: Usos promovidos
Estándar:
Los estudiantes usan IA para trabajo auténtico de alto impacto (proyectos finales, emprendimientos, proyectos cívicos, prototipos de investigación) con documentación explícita de ética, validación y juicio humano.
Indicadores observables:
  • Los portafolios de proyecto incluyen: rol de la IA, decisiones humanas, métodos de validación, evaluación de impacto.
  • Los estudiantes demuestran independencia y criterio (saber cuándo no usar IA).

B. Familias — Estándares (ACU-FAM)

ACU-FAM-1 (Nivel 1) El apoyo en el hogar es complementario, no sustitutivo
Estándar:
Las familias utilizan IA para apoyar rutinas de aprendizaje (aclarar consignas, traducciones, resúmenes, organización) sin reemplazar el pensamiento que corresponde al estudiante ni producir trabajos finales prohibidos.
Indicadores observables:
  • Las familias reciben una “guía de uso en casa” con ejemplos de apoyos permitidos según la franja etaria.
  • Los estudiantes informan que la IA les ayuda a aprender, no solo a “obtener respuestas”.
Nota de implementación: las expectativas para las familias deben referirse explícitamente a la franja etaria del estudiante: EC/LP mediado por adultos; UP supervisado; LS/US independencia acompañada.
ACU-FAM-2 (Nivel 2) Flujos de trabajo habituales en el hogar alineados con las expectativas de la escuela
Estándar:
Las familias adoptan flujos de apoyo al aprendizaje en casa consistentes: planificación, aclaración, generación de práctica y acompañamiento de revisión alineados con la orientación de la escuela.
Indicadores observables:
  • Las familias pueden describir una rutina básica (por ejemplo, planificar → intentar → pedir pistas a la IA → revisar).
  • Se reduce la fricción familia-escuela respecto de “qué está permitido” (encuestas/retroalimentación).
ACU-FAM-3 (Nivel 3) Alianza con las familias para la agencia y el impacto del estudiante
Estándar:
Las familias apoyan a los estudiantes (especialmente a los mayores) para que utilicen IA en proyectos más profundos — investigación, creatividad, organización, rutinas de bienestar — fomentando la reflexión y la independencia responsable.
Indicadores observables:
  • Participación en talleres para familias o en recursos compartidos.
  • Los estudiantes muestran mayor autogestión (planes de estudio, planes de revisión, reflexión).

C. Personal escolar — Estándares (ACU-PER)

ACU-PER-1.1 Uso aprobado para eficiencia y apoyo a la enseñanza
Estándar:
El personal utiliza IA para productividad de bajo riesgo y apoyo a la enseñanza (borradores de ideas para clases, generación de ejercicios de práctica, resumen de textos no sensibles, apoyo de traducción) usando herramientas y lineamientos aprobados.
Indicadores observables:
  • Existe una lista publicada de “ejemplos de uso aprobado”.
  • Las producciones del personal muestran edición humana y juicio profesional.
ACU-PER-1.2 Validación humana para cualquier uso de alto impacto
Estándar:
Cualquier apoyo con IA vinculado a resultados de alto impacto requiere validación humana y responsabilidad explícita (decisiones de calificación, disciplina, admisiones/selección, resguardo, evaluación del desempeño del personal).
Indicadores observables:
  • Existe una regla escrita: la IA puede asistir, pero las decisiones las toman las personas; el fundamento se documenta cuando corresponde.
  • El personal puede mostrar notas de revisión para borradores asistidos por IA en situaciones de alto impacto.
ACU-PER-2.1 Flujos de trabajo definidos por función
Estándar:
La escuela define y capacita en flujos de trabajo habituales con IA para:

Diseño de enseñanza y aprendizaje (diferenciación, ejemplos, andamiajes)
Apoyo a la retroalimentación (bancos de comentarios + personalización + revisión docente)
Comunicación (borradores de boletines/mensajes con control de tono y revisión humana)
Operaciones (resúmenes de reuniones, seguimiento de tareas, apoyo para redactar políticas)
Análisis de datos (identificación de tendencias con verificación y contexto)
Indicadores observables:
  • Existen guías de flujo de trabajo y se utilizan (plantillas/listas de verificación).
  • El muestreo muestra que el personal sigue pasos de revisión/verificación.
ACU-PER-2.2 Diseño del aprendizaje apropiado para la edad
Estándar:
El personal alinea las actividades de IA en el aula con las modalidades de acceso por franja etaria del alumnado (mediado/supervisado/independiente) y comunica claramente qué pueden hacer los estudiantes.
Indicadores observables:
  • Las unidades especifican el rol de la IA y los permisos estudiantiles por franja etaria.
  • Los estudiantes pueden describir correctamente los usos permitidos en esa clase.
ACU-PER-3.1 Innovación centrada en el estudiante y orientada al impacto
Estándar:
El personal diseña y comparte experiencias de aprendizaje de alta calidad habilitadas por IA que aumentan la agencia, la inclusión y los resultados auténticos (proyectos, simulaciones, alianzas con la comunidad), con salvaguardas y documentación claras.
Indicadores observables:
  • Los ejemplos se publican internamente (y/o se comparten con las familias).
  • Los proyectos muestran evidencia sólida de pensamiento estudiantil, iteración y validación.
ACU-PER-3.2 Apoyo a la toma de decisiones con transparencia y controles
Estándar:
Cuando la IA apoya decisiones de liderazgo u operativas (asignación de recursos, patrones de dotación, tendencias de bienestar), el personal utiliza métodos transparentes, verifica entradas y salidas, y documenta el juicio humano y las limitaciones.
Indicadores observables:
  • Los registros de decisión indican el rol de la IA y el paso de validación humana.
  • Se revisa periódicamente dónde se usa IA en las operaciones y si sigue siendo apropiado.