https://doi.org/10.59654/btctmw45
Alfabetización en inteligencia artificial y curación
de contenidos: desafíos y oportunidades para
docentes y estudiantes universitarios en Francia
Artificial intelligence literacy and content curation: Challenges
and opportunities for teachers and university
students in Frances
Resumen
Las universidades están para producir ciencia, crear nuevo conocimiento, por lo cual el quehacer del docente univer-
sitario comienza cada vez más a diversificarse y la investigación es una actividad, un instrumento de apoyo para el
mejor desarrollo de la función pedagógica; pero para algunos la investigación lo ven como algo complejo, costoso y
sin implicaciones para la docencia en las aulas. Ante esta realidad el objetivo de esta investigación es evaluar la calidad
de los docentes en la investigación desde la eficiencia, eficacia y efectividad, que surge de una de las dimensiones de
la tesis doctoral en Gestión de la Calidad de Investigación Científica, UNAN-Managua. La metodología se caracterizó
por un paradigma constructivista, enfoque mixto, tipo de estudio explicativo, de acuerdo con el tiempo de ocurrencia
de los hechos y registro de la información, el estudio es retrospectivo y según el período y secuencia del estudio es
transversal, se utilizaron métodos, técnicas, herramientas e instrumentos para recolectar y procesar datos.
Palabras clave: calidad, docente investigador, eficiencia, eficacia, efectividad, investigación.
Abstract
Universities exist to produce science and create new knowledge. Therefore, the work of university professors is increa-
singly diversifying, and research is seen as an activity, a support tool for the improved development of the pedagogical
function. However, for some, research is viewed as complex, costly, and without implications for classroom teaching.
Given this reality, the objective of this research is to evaluate the quality of professor-researchers, based on the Efficiency,
Efficacy, and Effectiveness aspects of this doctoral thesis, which emerges from one of the dimensions of the research
project in Scientific Research Quality Management at UNAN-Managua. The methodology was characterized by a cons-
tructivist paradigm, a mixed approach, and an explanatory study type based on the time of occurrence of the events
and the recording of information. The study was retrospective, and, depending on the period and sequence of the
study, it was cross-sectional. Methods, techniques, tools, and instruments were used to collect and process data.
Keywords: quality, teacher-researcher, efficiency, efficacy, effectiveness, research.
Cómo citar este artículo (APA): Hernández, C. T. R. (2026). Alfabetización en inteligencia artificial y curación
de contenidos: desafíos y oportunidades para docentes y estudiantes universitarios en Francia. Revista Digital
de Investigación y Postgrado, 7(13), 115-133. https://doi.org/10.59654/btctmw45
Thais Raquel Hernández Campillo*
Profesora en el Departamento de Multimedia y Profesiones de Internet, Instituto Universitario de
Tecnología de Blois, Universidad de Tours, Francia.
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REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Introducción
La inteligencia artificial (IA) se ha incorporado progresivamente en distintas esferas de la sociedad
contemporánea. Expertos y científicos proyectan que esta tecnología desempeñará un papel cada
vez más decisivo en sectores como la economía, la salud y la educación. Nos encontramos ante una
revolución tecnológica que exige adaptaciones profundas en las dinámicas sociales y en los procesos
automatizados que transforman la vida cotidiana. En este contexto, surgen perspectivas diversas: al-
gunas buscan comprender el alcance de dicha revolución, mientras que otras procuran orientar los
cambios ya visibles.
La educación superior constituye uno de los ámbitos donde estas tensiones se manifiestan con mayor
intensidad. La IA está transformando de manera significativa la enseñanza y el aprendizaje, al tiempo
que plantea desafíos éticos y morales asociados a su uso inadecuado. De ahí la necesidad de pro-
mover una formación que fomente un uso crítico y ético de estas tecnologías, tanto en el estudiantado
como en el profesorado universitario.
La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco) ha subra-
yado la singularidad de la IA en comparación con otras herramientas digitales aplicadas en la edu-
cación. Según este organismo, la inteligencia artificial se distingue por su capacidad para imitar
comportamientos humanos, generar contenidos automáticamente a partir de múltiples fuentes y sus-
citar responsabilidades de orden moral y académico. Estas particularidades demandan competencias
específicas que trascienden la alfabetización digital tradicional (Unesco, 2019, 2024a).
Por su parte, la Unión Europea ha orientado su enfoque en inteligencia artificial hacia el fomento de
la investigación científica y el desarrollo económico (Commission européenne, 2025a). Este marco se
apoya en dos pilares fundamentales: la excelencia, entendida como la coordinación de políticas, re-
cursos e inversiones para desarrollar sistemas robustos y de alto rendimiento; y la confianza, basada
en la creación de marcos jurídicos que garanticen un uso seguro y responsable de la IA. En esa línea,
la Ley de Inteligencia Artificial, primer marco jurídico europeo en la materia, regula los riesgos aso-
ciados y posiciona a Europa como líder global.
En Francia, la IA ha impactado de manera decisiva la economía, la sociedad y el ámbito educativo.
Su aplicación en la enseñanza está sujeta al respeto de los valores republicanos, la protección de
datos personales, la libertad pedagógica y la sostenibilidad ambiental. El Ministère de l’Éducation na-
tionale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (2025) reconoce que la IA plantea desafíos
para la educación tradicional al modificar las formas de aprendizaje, la preparación de clases y la
evaluación, aunque también ofrece oportunidades valiosas para la docencia y la gestión institucio-
nal.
En ese orden de ideas, investigadores y autoridades francesas han explorado múltiples dimensiones
del uso de la IA entre docentes y estudiantes universitarios. Entre los trabajos recientes destacan los
que analizan el grado de adopción de modelos de lenguaje como ChatGPT (Agulhon & Schoch,
2023; Sublime & Renna, 2024), la integración de la IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje
(Many et al. 2025) y la preparación del profesorado frente a su potencial disruptivo (Bidan & Lebraty,
2024). A ello se suman informes oficiales dirigidos a las máximas autoridades educativas —como el
de Pascal et al. (2025)— que documentan los usos reales, retos y oportunidades de la IA en la edu-
cación superior francesa.
Thais Raquel Hernández-Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos: desafíos y oportuni-
dades para docentes y estudiantes universitarios en Francia
Otro referente es el proyecto AI DL – Data Literacy in the Age of AI for Education (France Éducation
International, s.f.), que busca fortalecer la ciudadanía digital mediante la alfabetización en datos e in-
formación apoyada en herramientas de IA, especialmente la generativa. Este programa pretende
dotar a los actores educativos de competencias críticas para enfrentar desafíos contemporáneos
como las deep fakes y las fake news.
Los resultados de estas investigaciones e iniciativas muestran que la integración de la IA en la edu-
cación superior abre oportunidades para enriquecer la enseñanza y la gestión institucional, pero tam-
bién genera dilemas éticos y riesgos de sesgo que requieren una atención rigurosa. Por ello, resulta
esencial incorporar la alfabetización en inteligencia artificial en la formación universitaria, entendida
como la capacidad de comprender su funcionamiento, identificar sus sesgos y emplearla de forma
crítica y responsable.
En un escenario de producción automatizada de información, la curación de contenidos adquiere un
papel estratégico. Esta práctica permite filtrar, validar y contextualizar la información generada por
sistemas de inteligencia artificial, favoreciendo un aprendizaje más reflexivo y ético. Integrar la curación
de contenidos en las prácticas docentes y estudiantiles puede fortalecer las habilidades de búsqueda,
análisis y verificación de fuentes en un entorno informativo cada vez más mediado por la IA.
No obstante, la literatura académica suele abordar la alfabetización en IA y la curación de contenidos
de manera separada, lo que limita la comprensión de su potencial. Este vacío teórico constituye el
fundamento y la originalidad del presente estudio, cuyo objetivo es analizar cómo la curación de
contenidos puede integrarse en la alfabetización en inteligencia artificial de docentes y estudiantes
universitarios en Francia.
Metodología
El presente estudio adopta un enfoque cualitativo, dado su carácter interpretativo y orientado a la
comprensión de los fenómenos a través de los procesos. Este enfoque, de diseño no lineal y cíclico,
facilita la organización flexible del trabajo del investigador (Calle, 2023). Según Lim (2024), la meto-
dología cualitativa resulta indispensable por su capacidad para ofrecer información sobre fenómenos
sociales complejos, generar comprensiones centradas en las personas, abordar problemas del mundo
real y responder con rapidez a los cambios sociales.
Como método empírico principal se aplicó una revisión sistemática de la literatura, que permitió exa-
minar, evaluar y sintetizar la producción académica existente con el fin de comprender el contexto,
establecer antecedentes e identificar tendencias relacionadas con el objeto de estudio (Susanto et al
2024). Se siguió la metodología propuesta por Gómez et al (2014), reconocida por su aplicabilidad a
diversas áreas del conocimiento y su utilidad para determinar la relevancia y originalidad de las fuen-
tes. Esta metodología comprende cuatro fases: definición del problema, búsqueda, organización y
análisis de la información.
La definición del problema se articuló con el propósito del estudio: analizar la integración de la cu-
ración de contenidos dentro de la alfabetización en inteligencia artificial en docentes y estudiantes
de educación superior en Francia. El período de revisión se delimitó entre 2018 y 2025, coincidiendo
con el inicio de las políticas europeas sobre inteligencia artificial, que incluyen hitos como la creación
del Grupo de Expertos de Alto Nivel en IA, la Alianza Europea de Inteligencia Artificial y el Plan Coor-
dinado sobre IA impulsado por la Unión Europea.
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Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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La búsqueda de información se realizó en bases de datos científicas y repositorios académicos, entre
ellos ScienceDirect, Scopus, Google Scholar, HAL y CAIRN, estos dos últimos especializados en inves-
tigación francesa. De acuerdo con los principios de la recuperación de información digital, se aplicaron
operadores y ecuaciones de búsqueda en francés e inglés, tales como: “educación superior en Europa”
+ “inteligencia artificial” (“higher education in Europe” + “artificial intelligence”), “alfabetización en in-
teligencia artificial en Francia” y “curación de contenidos” (“AI literacy in France” AND “content cura-
tion”), “curación de contenidos” y “educación superior” (“content curation” AND “higher education”),
además de “inteligencia artificial” o “inteligencia artificial generativa” (“artificial intelligence” OR “ge-
nerative artificial intelligence”).
Como resultado, se recuperaron 858 fuentes. Tras aplicar los criterios de exclusión eliminación de
citas, patentes, actas de congreso, registros duplicados e investigaciones ajenas al contexto francés,
se obtuvieron 104 documentos centrados en la inteligencia artificial, aunque la mayoría abordaba as-
pectos técnicos sin referencia a la alfabetización o la curación de contenidos. Finalmente, se selec-
cionaron 20 fuentes (véase Anexo 1) bajo los siguientes criterios: (a) estudios teóricos o empíricos
sobre IA en la educación superior francesa, (b) fuentes primarias (libros, artículos, informes o tesis), y
(c) propuestas orientadas a la adquisición de competencias digitales en docentes o estudiantes.
Para la organización y el análisis de los documentos se utilizaron dos herramientas de curación de
contenidos: Zotero y Notion. Zotero se empleó como gestor bibliográfico y anotador de archivos PDF,
permitiendo clasificar artículos, crear etiquetas y gestionar citas mediante su integración con Word.
Notion se destinó a la toma de notas y categorización de la información según los ejes temáticos de
la revisión. Su interfaz flexible posibilitó la creación de una base de datos con los artículos recuperados
y la extracción de metadatos (título, autor, año, revista y palabras clave).
Además, se aplicaron métodos teóricos como el análisis-síntesis, el histórico-lógico y la inducción-
deducción, los cuales guiaron el procesamiento de la información y la construcción del marco teórico.
El análisis-síntesis permitió descomponer los aportes identificados en la literatura (definiciones, marcos
conceptuales, experiencias en Francia y Europa) para integrarlas en un modelo interpretativo. La in-
ducción-deducción facilitó la identificación de patrones en los estudios empíricos y su contraste con
marcos teóricos sobre alfabetización digital e inteligencia artificial. Por último, el histórico-lógico po-
sibilitó rastrear la evolución del concepto de alfabetización digital hacia la alfabetización en inteligencia
artificial y su relación con la curación de contenidos en el contexto francés.
Como instrumento metodológico se elaboró una guía temática para la revisión de la literatura (véase
Anexo 2), que permitió organizar los artículos seleccionados en categorías predefinidas: conceptos,
competencias digitales, experiencias de docentes y estudiantes, y vínculos entre inteligencia artificial
y curación de contenidos. Esta herramienta facilitó la identificación de patrones y vacíos teóricos, y
garantizó una revisión sistemática coherente con los objetivos del estudio. Además, su aplicación fa-
vorece la reproducibilidad de la investigación y se alinea con la lógica de la curación de contenidos,
al establecer filtros y criterios que depuran y jerarquizan la información relevante.
Finalmente, el estudio reconoce algunas limitaciones. Se evidencia un déficit de investigaciones cen-
tradas específicamente en la alfabetización en inteligencia artificial en la educación superior francesa,
así como la ausencia de trabajos que aborden la curación de contenidos en este contexto. Asimismo,
parte de la literatura consultada en francés no está indexada en bases internacionales como Scopus
o Web of Science, lo que limita su visibilidad. Por otra parte, la naturaleza emergente de la alfabeti-
REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos: Desafíos y oportunidades para docentes
y estudiantes universitarios en Francia
zación en inteligencia artificial implica marcos conceptuales aún en desarrollo. Por último, aunque la
guía temática contribuyó a una organización sistemática, toda clasificación conlleva un componente
de subjetividad. En consecuencia, los resultados de esta revisión deben interpretarse como una apro-
ximación inicial al fenómeno, y no como una representación exhaustiva del sistema de educación su-
perior francés.
Resultados y Discusión
Alfabetización en inteligencia artificial: concepto y relevancia
La inteligencia artificial forma parte de la vida cotidiana. Las aplicaciones basadas en esta tecnología
influyen directamente en nuestras formas de vivir e interactuar, tanto con la tecnología como con las
personas. A medida que la IA evoluciona, el límite entre humanos y máquinas se vuelve cada vez
más difuso. Ejemplos de ello son los electrodomésticos inteligentes, las funcionalidades con recono-
cimiento de voz en los teléfonos móviles o las aplicaciones que facilitan el aprendizaje de idiomas.
Asistentes virtuales como Siri, Alexa o Gémini responden a consultas sobre el clima o las noticias,
mientras que los relojes inteligentes monitorean la actividad física y el bienestar. Cuanto más integrada
está la tecnología en la vida diaria, menos perceptible resulta su presencia, pues su propósito es mi-
nimizar la fricción entre el usuario y el dispositivo.
En consonancia con estos avances, el interés por la aplicación de la IA en la educación ha crecido
significativamente. Sin embargo, “research on artificial intelligence in educational settings seldom defines
the term” [la investigación sobre inteligencia artificial en entornos educativos rara vez define el tér-
mino] (Stolpe & Hallström, 2024, p. 2).
Diversas organizaciones internacionales han intentado delimitar este concepto. La Unesco (2024b)
define la IA como un sistema digital capaz de procesar y analizar datos del entorno para actuar con
autonomía en función de objetivos específicos. El Parlamento Europeo (2020) la describe como la ca-
pacidad de una máquina para adoptar funciones cognitivas propias del ser humano, tales como ra-
zonar, aprender, crear y planificar. En Francia, el Ministère de l’Éducation nationale, de l’Enseignement
supérieur et de la Recherche (2025) la concibe como un sistema digital basado en algoritmos proba-
bilísticos que emplea conjuntos de datos para generar resultados comparables con una actividad
cognitiva humana. Este organismo distingue dos tipos principales de IA: la predictiva, cuando los mo-
delos clasifican datos, anticipan riesgos o identifican tendencias, y la generativa, cuando los modelos
producen nuevos contenidos como texto, imágenes, sonidos o videos.
Teniendo en cuenta el potencial de esta tecnología, así como las implicaciones éticas y sociales de su
uso, diversos autores sostienen que toda la ciudadanía debería recibir formación en inteligencia ar-
tificial (Markus et al. 2024; Olari & Romeike, 2024; Stolpe & Hallström, 2024). En este sentido, se re-
quiere una educación que permita a docentes y estudiantes comprender qué es la IA, cómo funciona,
cuáles son sus sesgos y de qué modo interactuar con ella de manera crítica, ética y eficaz.
Desde esta perspectiva, la alfabetización en inteligencia artificial se presenta como una vía esencial
para el desarrollo de competencias que faciliten aprovechar sus beneficios y mitigar sus riesgos en el
ámbito educativo y social. Capelle (2024) la define como un conjunto de competencias que permite
a las personas evaluar críticamente los sistemas de IA, así como comunicarse y colaborar de manera
efectiva con ellos. Esta alfabetización se apoya en otras competencias incluidas en el Marco Europeo
de Competencias Digitales, como la gestión de la información y los datos, configurando así un enfo-
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que de multialfabetización donde convergen diversas alfabetizaciones interrelacionadas.
En el contexto francés, diversas investigaciones han abordado los cambios generados por la IA en
los procesos de enseñanza y aprendizaje, así como las preocupaciones derivadas de su uso indiscri-
minado por parte del estudiantado. Agulhon y Schoch (2023) destacan las ventajas de ChatGPT para
apoyar la redacción de trabajos académicos y otras tareas educativas, pero advierten sobre los riesgos
relacionados con la fiabilidad y la calidad de las respuestas. Los autores subrayan la importancia de
combinar el potencial de la IA con la experiencia humana para evitar la dependencia tecnológica y
el debilitamiento del pensamiento crítico.
Por su parte, Modolo (2025) examina cómo la integración de la IA transforma la educación superior
al redefinir los roles tradicionales de docentes y estudiantes. Desde una perspectiva crítica, plantea
que esta tecnología actúa como una herramienta disruptiva capaz de modificar prácticas pedagógicas,
generar nuevas dinámicas de poder y complejizar los procesos de evaluación del aprendizaje. De
manera complementaria, Devauchelle (2025) analiza el impacto de la IA no solo en docentes y estu-
diantes, sino también en el personal responsable de la formación del profesorado. Según el autor, en
Francia el uso de la IA sigue siendo limitado, circunscrito principalmente a la preparación de clases y
tareas escolares, aunque se reconocen tanto su potencial como los desafíos éticos que implica.
Los estudios revisados coinciden en la necesidad de un marco de referencia que oriente la integración
de la alfabetización en inteligencia artificial en la educación superior. En respuesta a ello, la Unesco
(2025a) elaboró un Marco de competencias para estudiantes en materia de IA, que busca preparar
al estudiantado para convertirse en ciudadanos responsables y creativos en la era digital, así como
apoyar al profesorado en su incorporación pedagógica. Este documento define 12 competencias or-
ganizadas en cuatro dimensiones y tres niveles de progresión.
Figura 1
Marco de competencias para estudiantes en materia de inteligencia artificial.
Nota: Elaboración propia a partir de la Unesco (2025a).
Thais Raquel Hernández-Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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Alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos: Desafíos y oportunidades para docentes
y estudiantes universitarios en Francia
Asimismo, la Unesco (2025b) desarrolló el Marco de competencias en IA para docentes, orientado a
quienes utilizan esta tecnología para potenciar el aprendizaje. Este marco, estructurado en 15 com-
petencias distribuidas en cinco dimensiones y tres niveles, se fundamenta en principios como la pro-
tección de los derechos del profesorado y el fortalecimiento de la capacidad de acción humana,
enfatizando que “el florecimiento humano debe seguir siendo el centro de la experiencia educativa.
La tecnología no debe ni puede reemplazar a los docentes” (p. 14).
Figura 2
Marco de competencias para docentes en materia de inteligencia artificial.
Nota: Elaboración propia a partir de la Unesco (2025b).
En consonancia con este interés internacional, Francia ha desarrollado múltiples iniciativas para pro-
mover competencias en inteligencia artificial entre docentes y estudiantes, con el objetivo de fomentar
un uso seguro, eficaz y ético de estas herramientas. Se han establecido principios y orientaciones
para un uso responsable de la IA en todos los niveles educativos (Ministère de l’Éducation nationale,
de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, 2025), así como recursos prácticos para la enseñanza
superior: cursos masivos en línea, manuales, herramientas digitales, portales nacionales, guías de
buenas prácticas, experiencias experimentales y programas de formación institucional (France Édu-
cation International, s.f.; Université de Nantes, 2024).
Estas acciones se complementan con iniciativas de financiación en el marco del programa France
2030, que destina 54 millones de euros a la transformación de empresas, instituciones educativas y
centros de investigación. Entre los proyectos financiados se encuentra AI DL – Data Literacy in the
Age of AI for Education, centrado en el uso crítico de la inteligencia artificial en la educación y su in-
corporación en las prácticas docentes (Comisión Europea, 2025). Además, Francia participa en pro-
yectos europeos como Erasmus+, que promueven la alfabetización en IA en la educación superior.
La curación de contenidos digitales educativos como competencia clave
La curación de contenidos constituye un recurso eficaz frente a la sobrecarga informativa. Este concepto,
121
originado en los ámbitos del marketing, el periodismo y la comunicación, se ha incorporado progresi-
vamente al contexto educativo. Según Hernández et al. (2022), la curación de contenidos en el trabajo
docente universitario comprende la búsqueda, selección y difusión de información relevante para una
asignatura, con el objetivo de facilitar el aprendizaje de los contenidos disciplinares. Para los estudiantes,
esta práctica adquiere un rol esencial en la comprensión de un tema y en el trabajo colaborativo, ya
que implica recopilar, seleccionar, organizar, editar y compartir información significativa (Ramírez, 2024).
De esta forma, la curación de contenidos abarca subprocesos como la recuperación, almacenamiento,
organización, presentación y difusión de información digital. En un contexto en el que la inteligencia
artificial ha multiplicado exponencialmente la producción y circulación de datos, la curación se con-
figura como una competencia de filtrado y evaluación crítica, que permite distinguir entre información
confiable y contenidos generados sin control de calidad, verificar fuentes y sesgos, y seleccionar re-
cursos alineados con objetivos y necesidades informativas específicas. En consecuencia, se constituye
como un acto de alfabetización informacional avanzada, imprescindible en entornos mediados por
la inteligencia artificial.
Paralelamente, la inteligencia artificial puede potenciar el proceso de curación. Este enfoque ha sido
explorado en periodismo, marketing y publicidad, donde se analiza la adopción de herramientas in-
teligentes para la creación de contenido personalizado, redefiniendo las prácticas tradicionales de
comunicación (La-Rosa et al., 2025). Codina y Lopezosa (2024) muestran cómo las herramientas de
IA pueden agilizar los procesos de curación en el periodismo y presentan buscadores con IA aplicables
a contextos académicos (Codina, 2023).
Los hallazgos de estas investigaciones son transferibles a la educación superior, donde docentes y
estudiantes pueden aplicar herramientas de IA en la curación de contenidos. En este nivel educativo,
la gestión de información confiable para sustentar un argumento o desarrollar un punto de vista
constituye una práctica habitual, que corresponde al proceso de curación, ya sea como parte de ac-
tividades de aprendizaje o de la preparación docente.
En la siguiente Tabla 1 se presentan herramientas de inteligencia artificial aplicables a cada fase del
proceso de curación de contenidos, destacando que la IA no reemplaza la curación, sino que potencia
su valor mediante la interpretación, contextualización y relectura ética de la información.
Tabla 1
Integración de herramientas de inteligencia artificial en las fases de la curación de contenidos.
Thais Raquel Hernández-Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
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Fase del proceso Objetivo principal Herramientas de IA
recomendadas
Posibles usos por docentes/es-
tudiantes
Búsqueda Localizar información re-
levante y actualizada.
Perplexity AI, Elicit, Seman-
tic Scholar (IA Search),
Consensus
Formular preguntas en len-
guaje natural o prompts espe-
cíficos; identificar fuentes
científicas relevantes; comparar
evidencias o resultados de es-
tudios.
Selección Evaluar y filtrar la calidad de la
información.
Scite.ai, Scholarcy, Research
Rabbit, Explainpaper
Resumir artículos científicos; verificar
si un estudio ha sido citado positiva
o críticamente; comparar diferentes
fuentes sobre un mismo tema.
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Alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos: Desafíos y oportunidades para docentes
y estudiantes universitarios en Francia
Tabla 1 (Cont.)
Nota: Elaboración propia.
La mayoría de las herramientas identificadas cuentan con versiones gratuitas o académicas, lo que
facilita su incorporación en proyectos universitarios sin requerir grandes inversiones. No obstante, las
limitaciones de los planes freemium (cantidad de búsquedas, espacio de almacenamiento o funciones
avanzadas) requieren un uso estratégico y consciente.
En Francia, las investigaciones sobre curación de contenidos en la educación superior son aún escasas,
y hasta el momento de esta revisión no se registran estudios que la vinculen explícitamente con la in-
teligencia artificial o con la alfabetización en esta tecnología. Sin embargo, se identifican trabajos re-
levantes que aportan valiosa información a la comunidad académica, como Knauf y Falgas (2020),
quienes integran la curación de contenidos en un curso de búsqueda y recuperación de información
para estudiantes de máster en comunicación, y Kemp (2018), cuya tesis doctoral propone un sistema
basado en servicios de curación y exploración de big data para facilitar la recuperación de información
digital. Otros estudios significativos fueron excluidos del análisis por no cumplir los criterios de selec-
ción metodológicos.
En la era de la inteligencia artificial, la curación de contenidos digitales educativos se consolida como
una competencia clave, no solo por su valor instrumental, sino también por su dimensión crítica. Do-
centes y estudiantes deben ser capaces de identificar y gestionar los riesgos asociados al uso intensivo
de herramientas inteligentes, entre ellos la dependencia tecnológica, los sesgos algorítmicos y la in-
foxicación. Estos fenómenos amenazan la autonomía cognitiva y la calidad del aprendizaje, pero jus-
tifican la necesidad de fortalecer la curación como práctica reflexiva, asegurando la formación en
cómo filtrar, contextualizar y transformar la información, reintroduciendo el juicio humano en un en-
torno cada vez más automatizado.
Intersección entre alfabetización en IA y curación de contenidos
La curación de contenidos ocupa una posición intermedia entre la alfabetización digital tradicional (bús-
queda, uso y comunicación de información) y la alfabetización en inteligencia artificial (comprensión de
cómo funcionan y se entrenan los sistemas de inteligencia artificial). Asimismo, enseña a formular pre-
123
Almacenamiento y or-
ganización
Clasificar, etiquetar y conser-
var contenidos curados.
Notion AI, Symbaloo AI Obsi-
dian + plugins IA, Diigo IA
Guardar artículos y notas con me-
tadatos automáticos; crear bases
de conocimiento conectadas; eti-
quetar y relacionar conceptos
clave.
Creación (con valor
agregado)
Reinterpretar y contextuali-
zar información curada; ge-
nerar materiales educativos.
ChatGPT, Copilot, Claude, Ge-
mini, Canva Magic Write,
Gamma App, Notion AI.
Su uso debe combinarse con
las técnicas de curación de
contenidos propuestas por
Guallar (2021)
Redactar textos interpretativos y
críticos; diseñar infografías, pre-
sentaciones o materiales didácti-
cos; recontextualizar textos según
el nivel del alumnado.
Difusión
Compartir los contenidos
curados en entornos digita-
les o académicos
LinkedIn + IA, Medium, Subs-
tack con asistencia IA, Padlet,
Wakelet, Pearltrees, Moodle
con IA plugins
Publicar colecciones de recursos
comentados; generar resúmenes
automáticos o visualizaciones;
crear repositorios o espacios de
aprendizaje colaborativo.
guntas, prompts o criterios de búsqueda de forma estratégica, implica interpretar resultados de algoritmos,
reconociendo su carácter no neutro y fomenta la responsabilidad ética en la selección y difusión de in-
formación generada por inteligencia artificial. En este sentido, la curación de contenidos puede entenderse
como una práctica que desarrolla la evaluación crítica de los sistemas de inteligencia artificial.
Por otra parte, la curación de contenidos posibilita el ejercicio de la alfabetización en inteligencia ar-
tificial como parte del proceso de aprendizaje y producción de conocimiento. En ese contexto los
docentes pueden diseñar entornos de aprendizaje personalizados basados en materiales filtrados,
validados y adaptados con ayuda de ChatGPT, Perplexity o Semantic Scholar. Por su parte, los estu-
diantes se forman en la selección crítica de los resultados de motores de búsqueda o asistentes ge-
nerativos, evaluando los más pertinentes para su aprendizaje y sus proyectos académicos.
La intersección entre alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos redefine las
competencias informacionales en la educación superior. Ya no se trata únicamente de acceder o co-
municar información, sino de comprender las mediaciones algorítmicas que estructuran la producción
y circulación del conocimiento. Desde esta perspectiva, el proceso de curación se convierte en un
ejercicio metacognitivo: al interactuar con herramientas de inteligencia artificial, el usuario aprende a
reflexionar sobre sus propios procesos de búsqueda, selección y creación, desarrollando una con-
ciencia crítica sobre el papel de la tecnología en la construcción del saber.
Integrar la curación de contenidos en la alfabetización en inteligencia artificial implica también re-
pensar el rol ético y formativo de la universidad. Las instituciones pueden aprovechar las prácticas de
curación para promover un uso responsable y transparente de la inteligencia artificial, fomentando
la trazabilidad de las fuentes, la atribución de autoría y el respeto a la diversidad epistémica. De este
modo, la curación deja de ser una práctica individual para transformarse en una competencia institu-
cional que sostiene la integridad académica en entornos mediados por inteligencia artificial.
Esta convergencia entre alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos abre la po-
sibilidad, también, de transformar las prácticas pedagógicas. En lugar de centrarse únicamente en la
transmisión de información, el docente puede orientar a los estudiantes hacia la construcción cola-
borativa de conocimientos, mediante la interpretación crítica de resultados generados por inteligencia
artificial. La curación, en este contexto, actúa como un puente entre la comprensión técnica de la in-
teligencia artificial y su aplicación reflexiva en contextos de aprendizaje reales.
Desafíos de la alfabetización en IA en el contexto de la educación superior francesa
En Francia, el despliegue de la alfabetización en inteligencia artificial enfrenta varios obstáculos es-
tructurales. Uno de los principales es la brecha digital, evidenciada por el Conseil économique, social
et environnemental (CESE), que alerta que aproximadamente un tercio de la población se siente ale-
jado de las tecnologías digitales, incluyendo jóvenes y habitantes de zonas con acceso limitado a In-
ternet (Meyer & Tordeux, 2025). Además, informes de la OECD sobre fractura digital en la educación
señalan desigualdades en conectividad, recursos digitales disponibles y competencias, que impiden
a todos los estudiantes el acceso equitativo a prácticas educativas mediadas por inteligencia artificial
(Burns & Gottschalk, 2019; OECD, 2023).
En segundo lugar, la formación de docentes y estudiantes resulta insuficiente para responder a los
retos emergentes. Un informe de la Comisión de asuntos económicos presentado al Senado francés
señala que la oferta formativa en IA es modesta, tanto en el sistema de formación inicial como en el
Thais Raquel Hernández-Campillo
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Alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos: Desafíos y oportunidades para docentes
y estudiantes universitarios en Francia
continuo, y que los programas existentes no cubren adecuadamente la dimensión ética, técnica y pe-
dagógica de la inteligencia artificial (Hoffman & Golliot, 2024). No obstante, proyectos como AI4T
tratan de llenar ese vacío mediante manuales abiertos y MOOC destinados a profesores, pero su es-
cala todavía es limitada para impactar a todo el sistema educativo superior.
Finalmente, existe una necesidad clara de políticas educativas integradas que inserten la alfabetización
en inteligencia artificial y la curación de contenidos dentro de los currículos universitarios. Los marcos
para el uso de la IA en la educación, establecidos por la Unesco y el Ministerio de la educación na-
cional, la enseñanza superior y la investigación en Francia, establecen principios y orientaciones para
el uso responsable de la inteligencia artificial. Si bien estos documentos son el resultado de un amplio
estudio internacional y nacional, se considera pertinente pasar de los principios a la implementación
práctica en módulos curriculares concretos.
Asimismo, el informe sobre la inteligencia artificial en la educación superior presentado por el ministro
encargado de la educación superior y la investigación identifica varias acciones prioritarias para trans-
formar las universidades francesas en agentes activos de este cambio, incluyendo la estructuración
institucional, la formación docente especializada, y la apropiación social del conocimiento en inteli-
gencia artificial.
Conclusiones
La revisión realizada permite constatar que la alfabetización en inteligencia artificial se configura como
un nuevo eje de competencia digital en la educación superior. Más allá de la adquisición instrumental
de habilidades tecnológicas, implica la comprensión de cómo se diseñan, entrenan y operan los sis-
temas de inteligencia artificial, así como la capacidad de analizar críticamente su impacto en los pro-
cesos de producción y circulación del conocimiento. Su relevancia no solo radica en el dominio
técnico, sino en el desarrollo de una conciencia ética y crítica que permita a docentes y estudiantes
actuar como ciudadanos digitales informados en entornos mediados por algoritmos.
En este marco, la curación de contenidos digitales educativos emerge como una competencia clave
y complementaria a la alfabetización en inteligencia artificial. Lejos de ser una tarea meramente téc-
nica, la curación constituye una práctica cognitiva y pedagógica que involucra la búsqueda, selección,
evaluación, contextualización y difusión ética de información. En la era de la inteligencia artificial, esta
práctica adquiere una nueva dimensión: permite filtrar la sobreabundancia informativa, identificar
sesgos algorítmicos y agregar valor mediante la interpretación humana, contribuyendo así a la for-
mación de un pensamiento crítico y autónomo.
La intersección entre alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos configura un
espacio de aprendizaje activo en el que la interacción con herramientas inteligentes se convierte en
una oportunidad formativa. Cuando el docente utiliza la inteligencia artificial para diseñar materiales
personalizados o el estudiante aprende a formular prompts y evaluar los resultados generados por
sistemas automatizados, ambos ejercitan una alfabetización práctica, situada y crítica. Esta conver-
gencia redefine la función pedagógica: los actores educativos dejan de ser consumidores pasivos de
información para transformarse en curadores y creadores reflexivos de conocimiento, conscientes de
las mediaciones tecnológicas que intervienen en su construcción.
En el contexto francés, la inteligencia artificial muestra avances y desafíos significativos. Francia cuenta
con una base institucional sólida como planes ministeriales, marcos de uso de la inteligencia artificial
125
y proyectos de innovación como AI4T, que buscan orientar la integración de la inteligencia artificial
en el sistema educativo. No obstante, persisten brechas digitales, desigualdades de acceso y déficits
en la formación docente y estudiantil, que limitan una apropiación crítica y equitativa de estas tecno-
logías. Los informes institucionales abordados, subrayan la urgencia de articular políticas públicas que
integren la alfabetización en inteligencia artificial dentro de los currículos universitarios, garantizando
que su enseñanza no se limite a competencias técnicas, sino que incorpore dimensiones éticas, epis-
temológicas y pedagógicas.
En conjunto, los resultados de esta pesquisa sugieren que la alfabetización en inteligencia artificial,
comprendida desde la práctica de la curación de contenidos, puede convertirse en un eje transfor-
mador para la educación superior. Integrar ambas competencias en la formación de docentes y es-
tudiantes favorecería el desarrollo de una ciudadanía académica crítica, capaz de usar la inteligencia
artificial no como sustituto del pensamiento humano, sino como instrumento para potenciar la com-
prensión, la creatividad y la responsabilidad en la construcción colectiva del conocimiento.
Privacidad: No aplica.
Financiación: Este trabajo no ha recibido ningún tipo de financiamiento.
Declaración sobre uso de inteligencia artificial: La autora del presente artículo declara que
no ha empleado Inteligencia Artificial en su elaboración.
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Thais Raquel Hernández-Campillo
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Fecha de recepción del artículo: 27 de junio de 2025
Fecha de aceptación del artículo: 1 de agosto de 2025
Fecha de aprobación para maquetación: 15 de agosto de 2025
Fecha de publicación: 10 de enero de 2026
Notas sobre la autora
* Thais Raquel Hernández Campillo es Profesora en el Departamento de Multimedia y Profesiones de Internet, Instituto
Universitario de Tecnología de Blois, Universidad de Tours, Francia. Investigadora en el laboratorio de Prácticas y Recursos
de Información y Mediación (EA 7503), Instituto Universitario de Tecnología de Tours, Universidad de Tours, Francia. Email:
thais.hernandez@univ-tours.fr
129
Anexos
Anexo 1
Publicaciones académicas sobre curación de contenidos y alfabetización en inteligencia artificial
incluidos en la revisión
Thais Raquel Hernández-Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
130
Autor /
Año País o contexto Tipo de estudio Objetivo Hallazgos o aportes clave Relevancia para la
revisión
Stolpe y
Hallström
(2024)
Suecia /
Europa Teórico
Analizar y discutir
críticamente los
componentes de la
alfabetización en
IA en relación con
la alfabetización
tecnológica.
La alfabetización en IA inte-
gra conocimientos científi-
cos-tecnológicos y
comprensión socioética.
Se propone un marco con-
ceptual de alfabetización en
IA.
Fundamenta la nece-
sidad de alfabetiza-
ción en IA.
Ministère
de l’Éduca-
tion natio-
nale, de
l’Enseigne-
ment supé-
rieur et de
la Recher-
che (2024)
Francia Teórico
Proporcionar un
marco para el uso
y la comprensión
de la IA en la edu-
cación conforme a
principios éticos,
legales y ambien-
tales.
Define objetivos, principios,
obligaciones y directrices
éticas para el uso educativo
de la IA.
Conceptualización y
desafíos de la alfabe-
tización en IA en
Francia.
Markus,
Pfister, Ca-
rolus,
Hotho y
Wienrich
(2024)
Alemania
Europa Teórico
Diseñar formacio-
nes en línea para
mejorar la com-
prensión de la IA
en relación con los
asistentes virtua-
les..
Incremento en la compren-
sión y el uso crítico de la IA,
así como actitudes positivas
hacia los asistentes virtuales.
Refuerza la necesidad
de alfabetización en
IA.
Olari y Ro-
meike
(2024)
Alemania
Europa Mixto
Facilitar que los
estudiantes
comprendan el
funcionamiento
de los sistemas
de IA.
Compendio de concep-
tos clave para diseñar
planes de aprendizaje
sobre IA.
Propone compe-
tencias conceptua-
les para la
alfabetización en
IA.
Capelle
(2024) Francia Empírico
Analizar la rela-
ción entre alfa-
betización en
datos y alfabeti-
zación en IA en
la formación do-
cente.
Identifica la alfabetiza-
ción en datos como
componente esencial de
la alfabetización en IA.
Competencias ne-
cesarias para do-
centes y
estudiantes.
Unesco
(2025a)
Internacio-
nal Teórico
Definir los cono-
cimientos,
habilidades y va-
lores que los do-
centes deben
dominar
en la era de la IA.
Marco de competencias
en materia de IA para
docentes.
Referente central
sobre alfabetiza-
ción en IA y docen-
cia.
REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos: Desafíos y oportunidades para docentes
y estudiantes universitarios en Francia
131
Unesco
(2025b)
Internacio-
nal Teórico
Examinar benefi-
cios y desafíos de
ChatGPT en la
educación supe-
rior.
Uso racional de ChatGPT;
riesgos vinculados con la
fiabilidad de la informa-
ción.
Beneficios y desa-
fíos del uso de IA
en la educación su-
perior.
Agulhon &
Schoch
(2023)
Francia Teórico
Examinar benefi-
cios y desafíos de
ChatGPT en la
educación supe-
rior.
Uso racional de ChatGPT;
riesgos vinculados con la
fiabilidad de la informa-
ción.
Beneficios y desafíos
del uso de IA en la
educación superior.
Modolo
(2025)
Marruecos,
República De-
mocrática del
Congo y Ca-
merún.
Empírio
Analizar cómo la IA
transforma la educa-
ción superior y sus
implicaciones socia-
les.
Redefinición de roles docentes
y estudiantiles; desigualdades
en el acceso a la IA.
Cambios y desafíos de-
rivados de la IA en la
educación superior.
Devauche-
lle (2025) Francia Teórico
Explorar el impacto
de la IA en la ense-
ñanza y la forma-
ción docente.
Tensiones y percepciones
del profesorado francés
ante la integración de la IA.
Retos e impacto de la
IA en la educación
superior francesa.
France Édu-
cation In-
ternational
(s.f)
Francia Teórico
Promover la alfa-
betización en
datos y el uso crí-
tico de la IA en la
educación.
Proyecto “AI-DL: Data Lite-
racy in the Age of AI for
Education”.
Iniciativas de alfabeti-
zación en IA en Fran-
cia.
Universidad
de Nantes
(2024)
Francia Práctico
Ofrecer recursos
formativos sobre
IA para docentes
universitarios.
Recursos, eventos, artícu-
los, cursos y herramientas
de formación.
Recursos institucio-
nales para la alfabe-
tización docente.
Comisión
Europea
(2025)
Francia
Europa Teórico
Presentar proyec-
tos impulsados
por Francia en
materia de IA edu-
cativa.
Financiación de proyectos
de innovación y formación
en IA.
Apoyo financiero e
institucional a la alfa-
betización en IA.
Hernández,
Hernández,
Legañoa y
Campillo
(2022)
Internacional Teórico
Analizar la inser-
ción de la curación
de contenidos en
las competencias
informacionales
docentes.
La curación de contenidos
se confirma como compe-
tencia informacional que
fortalece la alfabetización
digital del profesorado.
Curación de conteni-
dos como compe-
tencia clave docente.
Ramírez
(2024) Internacional empiricos
Examinar los be-
neficios de la cura-
ción de
contenidos en el
aprendizaje cola-
borativo.
Implementación de la cu-
ración de contenidos en al
aprendizaje colaborativo
de estudiantes.
Curación de conteni-
dos como compe-
tencia clave
estudiantil.
Thais Raquel Hernández-Campillo
Instituto de Estudios Superiores de Investigación y Postgrado
132
La-Rosa,
Ortega &
Perlado
(2025)
España
Europa Empírico
Analizar la produc-
ción científica
sobre IA generativa
en periodismo,
marketing y publi-
cidad.
Predominio del marketing
en publicaciones; España
lidera la investigación en
IA aplicada al periodismo.
Aplicación de la IA en
la curación y perso-
nalización de conte-
nidos.
Codina y Lo-
pezosa
(2024)
España
Europa Teórico
Demostrar la apli-
cación de herra-
mientas de IA en
las fases de la cu-
ración de conteni-
dos.
Identificación de busca-
dores y prompts para
procesos de curación di-
gital.
Integración de la IA
en las fases de la cu-
ración de contenidos.
Codina (2023) España
Europa Teórico
Análisis compara-
tivo de buscadores
alternativos a Goo-
gle con inteligencia
artificial generativa.
Características generales
de los tipos de busca-
dores. Análisis funcional
y de interfaz de buscado-
res; recomendaciones de
uso académico.
Herramientas de IA
aplicadas a la cura-
ción de información.
Knauf y
Falgas (2020) Francia Empirico
Fortalecer compe-
tencias digitales
mediante curación
y gestión de infor-
mación.
Experimentos con estu-
diantes de máster en co-
municación sobre
monitoreo de contenidos
digitales.
Intersección entre al-
fabetización en IA y
curación de conteni-
dos.
Kemp (2018) Francia Empíco
Proponer un sis-
tema basado en
servicios para curar
y explorar big data.
Modelo “CURARE” para
exploración y extracción
de información mediante
análisis de datos.
Curación de conteni-
dos en la educación
superior de Francia.
REDIP, Revista Digital de Investigación y Postgrado, E-ISSN: 2665-038X
Alfabetización en inteligencia artificial y curación de contenidos: Desafíos y oportunidades para docentes
y estudiantes universitarios en Francia
133
Anexo 2
Guía temática de la revisión bibliográfica documental
1. La alfabetización en inteligencia artificial en la educación superior.
1.1. Contexto europeo.
1.2. Concepto y relevancia.
1.3. Competencias necesarias para docentes y estudiantes (marcos y propuestas teóricas).
1.4. Iniciativas recientes en Europa y Francia (programas estatales, universidades, políticas).
2. La curación de contenidos como competencia clave.
2.1. Definición y fases.
2.2. Integración de la IA en las fases de la curación de contenidos: utilización de herramientas.
2.3. Riesgos: dependencia, sesgos, infoxicación.
2.4. Inserción en la formación de docentes y estudiantes universitarios.
3. Intersección entre alfabetización en IA y curación de contenidos.
3.1. Enfoque conceptual: la curación como puente entre alfabetización digital y alfabetización en IA.
3.2. Enfoque práctico-pedagógico: cómo docentes y estudiantes ejercitan esa alfabetización.
3.3. Enfoque epistemológico o formativo: ¿por qué esta intersección redefine la competencia in-
formacional en la educación superior?
3.4. Enfoque institucional o ético: ¿cómo la curación de contenidos puede integrarse en políticas
o estrategias universitarias de alfabetización en IA?
4. Desafíos de la alfabetización en IA en el contexto de la educación superior en Francia.
4.1. Brecha digital y desigualdades de acceso.
4.2. Formación insuficiente de docentes en IA y curación.
4.3. Necesidad de políticas educativas que integren la curación de contenidos y la alfabetización
en IA en los currículos.
