La inteligencia artificial está transformando la educación europea a una velocidad que los sistemas formativos todavía no han sabido acompañar del todo. ¿Qué debe saber y saber hacer un docente en este nuevo contexto? ¿Existe algún marco común que oriente su formación? Estas son las preguntas que nos planteamos en nuestra última investigación, publicada en las actas del INTED 2026 (International Technology, Education and Development Conference).
El artículo «Designing AI-related competences for educators: a European desk-based study», liderado conjuntamente por INNOPARES y la UIB y firmado por un equipo transnacional integrado por investigadores de España, República Checa, Grecia, Chipre y Portugal, presenta los resultados de una revisión documental sistemática sobre el papel de la IA en la educación europea y las competencias que se espera que desarrollen los docentes.
El trabajo se basa en los resultados de la investigación documental (en inglés) llevada a cabo por INNOPARES y revisada por todos los socios y se articula en torno a tres objetivos:
- Analizar el marco político europeo y nacional: cómo los documentos oficiales conceptualizan el rol de la IA en educación y qué se espera del profesorado.
- Mapear marcos de competencias existentes: incluyendo DigCompEdu, el Marco Europeo de Cualificaciones (EQF), el Plan de Acción de Educación Digital, la Ley de IA de la UE, así como proyectos Erasmus+ relacionados con analítica del aprendizaje, integridad académica y actualización digital docente.
- Proponer una estructura coherente de dominios competenciales con resultados de aprendizaje concretos para dos niveles de cualificación: profesorado de educación superior, y educadores en formación profesional, adultos y ámbito juvenil.
El panorama europeo muestra una proliferación rápida de políticas y marcos de competencias, pero también una notable fragmentación: la atención a la ética y la accesibilidad es desigual, y la operacionalización de competencias específicas para el trabajo con IA sigue siendo limitada.
A pesar de esa heterogeneidad, emergen con claridad varios ejes convergentes en los que el profesorado necesita formación:
- Alfabetización en IA y comprensión crítica de cómo funcionan los sistemas automatizados.
- Ética, legalidad y gobernanza: transparencia, sesgos, privacidad y responsabilidad.
- Diseño pedagógico con IA, anclado en los principios del Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA).
- Evaluación e integridad académica en entornos ricos en IA.
- Colaboración, comunicación y compromiso institucional.
A partir de esta evidencia, el estudio propone un marco estructurado de dominios competenciales y resultados de aprendizaje formulados en términos EQF (conocimiento, habilidades y responsabilidad/autonomía). Este marco está diseñado para ser aplicable en currículos modulares, itinerarios de desarrollo profesional y microcredenciales apilables.
El objetivo no es ofrecer una receta única, sino una estructura de referencia que pueda adaptarse a distintos contextos nacionales e institucionales, contribuyendo a construir un Espacio Europeo de Educación más fiable, inclusivo y preparado para el futuro.
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Este trabajo se enmarca en el proyecto AI-UpSkillED (2025-1-ES01-KA220-HED-000355590), una asociación de cooperación transnacional Erasmus+ en educación superior, cofinanciada por el Programa Erasmus+ de la Unión Europea a través de la Agencia Nacional Española (SEPIE).
El artículo será incluido en las actas oficiales del INTED2026 (ISBN: 978-84-09-82385-7) y estará disponible para su cita completa en la IATED Digital Library (library.iated.org).
Palabras clave: Inteligencia Artificial en educación · Competencias docentes · Política europea · EQF · Microcredenciales
