Hablemos de autoría

 

Comparto mi último vídeo de YouTube. En él abordo cómo la IA generativa ha fracturado el modelo tradicional de creación y distribución de Recursos Educativos Abiertos (REA). 

Ante la imposibilidad de rastrear la procedencia exacta de los datos generados por IA, se propone redefinir el concepto de autoría: el autor ya no es quien redacta cada palabra del producto final, sino quien diseña, dirige, itera y da sentido didáctico al proceso. 

Para sostener este nuevo modelo, se plantea la necesidad de documentar una "huella de atribución humano-IA" que garantice la transparencia ética y el rigor pedagógico, tanto en el trabajo docente como en las entregas del alumnado.

Debajo del vídeo, aporto una carpeta de Drive con materiales de apoyo y recursos.

El contenido de mi vídeo se centra en el impacto metodológico y ético, articulando tres ideas fundamentales para el aula: 

• La IA genera formatos, el docente aporta conocimiento: La IA es una herramienta de producción de estructuras (textos, audios, imágenes), pero carece de contexto de aula. La calidad del material no reside en lo vistoso del resultado, sino en la "no delegación cognitiva" [04:12]. El valor educativo recae exclusivamente en la selección, adaptación y revisión crítica humana. 

• De proteger el producto a auditar el proceso: Tradicionalmente, las licencias (como Creative Commons) protegían la obra terminada. En el paradigma de la IA, lo que legitima un material es la transparencia sobre cómo se ha construido. Se valora el criterio de selección y la iteración por encima del ensamblaje final [05:36]. 

• Evaluación basada en la iteración (Metacognición): En lugar de prohibir la IA al alumnado, se propone integrarla como parte del proceso evaluable. Al exigir la entrega de los enlaces de las conversaciones con la IA y documentar las decisiones tomadas (prompts, correcciones, rechazos), la evaluación se desplaza del producto a la capacidad de pensamiento crítico e iteración del estudiante [11:23].

Para que un recurso creado con IA sea transparente y ético, en mi vídeo propongo un marco estructurado [05:44]:

1. Origen del material: Fuentes iniciales (propias o ajenas) y referencias base.

2. Intervención humana: Qué se ha diseñado, modificado y con qué intención.

3. Uso de la IA: Herramientas utilizadas y función específica (resumir, generar, reorganizar).

4. Proceso de construcción: Decisiones tomadas, iteraciones y criterios de selección aplicados.

5. Licencia de uso: Condiciones para compartir y adaptar en un ecosistema abierto.

6. Sentido didáctico: Objetivos de aprendizaje y contexto de aplicación (evitar el "postureo" visual sin fondo pedagógico).

El flujo del vídeo va del problema de base (qué es crear) a la solución procedimental (cómo documentarlo): 

• [00:02] Punto de partida: La máquina escupe datos ("te suelta datos como confetti"), pero sin el criterio humano, el resultado carece de dirección. 

• [00:50] Planteamiento del problema: Exposición sobre la "zona gris" actual. Los docentes crean materiales híbridos con IA en privado sin citar fuentes ni aclarar la autoría, rompiendo la cadena de los modelos REA. 

• [02:56] Retos institucionales: La falta de historial visible de procedencia, las alucinaciones y el desplazamiento de decisiones didácticas generan cautela en las instituciones. 

• [04:52] Propuesta: Redefinición total de la autoría. El foco pasa de estar centrado en el producto final a estar centrado en las decisiones y el proceso. 

• [05:44] Solución: Presentación de los 6 elementos para garantizar la trazabilidad y la transparencia en la creación de materiales. 

• [07:32] Caso de uso: Desglose de un proyecto de Historia de España en 2º de Bachillerato. Se ilustra cómo el docente diseña el enfoque y la IA solo ejecuta formatos. 

• [09:20] Herramientas de atribución visual: Ejemplos de cómo incluir textos breves, sellos de autoría o logos con porcentajes de IA en los materiales. 

• [10:34] Transferencia al alumnado: Propuesta de "mini-fichas de huella de autoría" para que los alumnos documenten progresivamente su uso de IA y se incluyan plantillas de evaluación de links conversacionales. 

• [12:08] Metacognición: Aplicación práctica del marco sobre mi propio vídeo. Detallo qué hice yo (guion narrativo, edición) y qué hizo la IA (imágenes, canción, PDF base).