¿Es el fin de la «obra original»? Críticas sobre el uso de la inteligencia artificial en la universidad

La irrupción de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha hecho saltar por los aires el «contrato de confianza» que sustentaba la evaluación académica. Lo que antes era un acuerdo implícito —que el estudiante era el único autor de cada palabra— hoy se ha transformado en una arquitectura de la sospecha. Pero ¿qué sucede cuando examinamos en profundidad esta crisis?

Un estudio en profundidad de las políticas de las veinte mejores universidades del mundo revela que no se trata solo de ajustar las normas, sino de una lucha desesperada por rescatar una noción de autoría que quizá ya no existe (Luo, 2024).

Como profesor universitario, observo con preocupación cómo la academia no reacciona con pedagogía, sino con una vigilancia que fosiliza el aprendizaje. A continuación, presento cinco revelaciones críticas sobre cómo la universidad está gestionando —o malinterpretando— este cambio de era.

1. La «originalidad» como mecanismo de vigilancia (Marco WPR).

En el marco analítico de Carol Bacchi, What’s the problem represented to be (WPR), descubrimos que las universidades no solo responden a un problema, sino que también lo están creando. Al analizar las políticas de las instituciones de élite, el estudio de Jiahui Luo revela que el «problema» se ha representado casi exclusivamente como la pérdida de la autoría original.

Esta visión se aferra al mito del «genio solitario en el ático» (Johnson-Eilola y Selber), esa idea romántica y obsoleta que sostiene que el trabajo intelectual solo es valioso si se realiza en un vacío social y tecnológico. Al definir la IA como una «ayuda externa» prohibida, las universidades reducen la educación a un ejercicio de detección de fraude. Como señala una de las políticas analizadas:

«Los estudiantes deben ser autores de su propio trabajo. El contenido producido por plataformas de IA, como ChatGPT, no representa el trabajo original del estudiante, por lo que se consideraría una forma de mala conducta académica».

2. El error de la analogía del «escritor fantasma».

Algunas de las universidades analizadas por Luo (2024) han cometido un error fundamental de categoría: equiparan el uso de la IA generativa con el ghostwriting o con la ayuda de un tercero. Esta es una falla de imaginación tecnológica. La IA no es un agente externo, sino una prótesis cognitiva integrada en el flujo de pensamiento contemporáneo.

Tratar a una herramienta como si fuera una persona es ignorar la realidad digital del siglo XXI. El análisis de Luo muestra que las políticas universitarias suelen agrupar los problemas en seis categorías que revelan una mentalidad de «vigilancia primero».

  • Mala conducta académica: el pánico ante la entrega de trabajos ajenos.
  • Diseño de evaluación: la urgencia de crear tareas que la IA no pueda «resolver».
  • Limitaciones tecnológicas: desconfianza en la veracidad de los datos.
  • Equidad: el riesgo de que se creen brechas entre quienes pueden permitirse una IA avanzada y quienes no.
  • Políticas y directrices: la falta de claridad por parte de los docentes.
  • Capacitación y apoyo: la necesidad de una alfabetización urgente.

3. El silencio crítico y la «era del posplagio».

Lo más inquietante de estas políticas es lo que callan. Existe un «silencio crítico» sobre el significado de la originalidad en la actualidad. Estamos entrando de lleno en lo que la investigadora Sarah Eaton denomina la era del posplagio. En este nuevo paradigma, la frontera entre lo humano y lo artificial no solo es difusa, sino también irrelevante.

El conocimiento actual es, por naturaleza, distribuido y colaborativo. Al ignorar la evolución del concepto de originalidad, las universidades se desconectan de la realidad. Si el contenido de la IA es «remezclado y reelaborado» por un ser humano, ¿dónde termina la máquina y dónde empieza el autor? Mantener la exigencia de una autoría analógica en un mundo de inteligencia híbrida es una receta para la irrelevancia académica.

4. El efecto secundario: de docentes a policías.

Siguiendo el análisis de los efectos de las políticas (pregunta 5 del marco WPR), se observa una erosión pedagógica alarmante. Los profesores están siendo desplazados de su papel de mentores para convertirse en «guardianes» o vigilantes de la frontera.

Este enfoque de patrullaje tiene consecuencias reales: los estudiantes son tratados como sospechosos desde el principio. Esto genera una cultura de desconfianza en la que el alumno se vuelve reacio al uso legítimo de las herramientas tecnológicas por miedo a la estigmatización. Si el sistema está diseñado para «atrapar» al infractor en lugar de implicar al alumno, la relación pedagógica muere.

5. Hacia la originalidad como espectro y juicio evaluativo.

Debemos desmantelar la dicotomía «humano vs. IA». La propuesta de vanguardia, respaldada por autores como Luo y Chan (2023), consiste en entender la originalidad como un espectro de colaboración. La clave ya no es la producción solitaria de textos, sino el juicio evaluativo: la capacidad del estudiante para criticar, refinar y dar sentido a la información, ya sea de cualquier origen.

Es hora de aceptar una verdad incómoda que las políticas evitan mencionar:

«Podría decirse que los humanos hacemos lo mismo que la IA cuando generamos un texto original: escribimos basándonos en asociaciones que provienen de lo que hemos oído o leído antes de otros humanos».

Para avanzar, necesitamos evaluaciones auténticas, como defensas orales y la transparencia en los procesos, que valoren el pensamiento crítico por encima del producto final.

Conclusión: una pregunta para el futuro.

La universidad se encuentra en una encrucijada: puede evolucionar y liderar la alfabetización en IA o quedarse anclada en el pasado como un tribunal de autoría obsoleto. No podemos seguir exigiendo una originalidad de «genio solitario» en un mundo donde la inteligencia se comparte con las máquinas.

¿Estamos dispuestos a rediseñar la confianza o seguiremos educando a los estudiantes para que finjan una autoría analógica que ya no existe?

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes sobre el tema.

Este vídeo resume bien los contenidos de este artículo.

Redefining_Academic_Originality

Referencias:

Bacchi C. Introducing the ‘What’s the Problem Represented to be?’ approach. In: Bletsas A, Beasley C, eds. Engaging with Carol Bacchi: Strategic Interventions and Exchanges. The University of Adelaide Press; 2012:21-24.

Johnson-Eilola, J., & Selber, S. A. (2007). Plagiarism, originality, assemblage. Computers and composition24(4), 375-403.

Luo (Jess), J. (2024). A critical review of GenAI policies in higher education assessment: a call to reconsider the “originality” of students’ work. Assessment & Evaluation in Higher Education49(5), 651–664. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2309963

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De la UPV a la Excelencia Nacional en China: El Dr. Zhou Zhiwu triunfa en Innovación Docente con el Sello del ICITECH

De izquierda a derecha: Julián Alcalá, Víctor Yepes y Zhiwu Zhou

El Dr. Zhiwu Zhou , profesor de la Hunan University of Science and Engineering, ha alcanzado la máxima distinción en la educación tecnológica asiática al alzarse con el Primer Premio en la 7.ª edición del Concurso Nacional de Innovación de Habilidades Docentes («Craftsmanship to Build Dreams and Lead the Future«). El concurso fue organizado por el Ministerio de Educación y la Asociación China de Educación Superior. Este galardón, anunciado tras una rigurosa fase nacional en China, reconoce al Dr. Zhou como parte de la vanguardia pedagógica en ingeniería. Su éxito no solo es un hito para su trayectoria personal, sino que también valida la calidad de la formación doctoral recibida en el Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) de la Universitat Politècnica de València (UPV), consolidando un puente de excelencia académica entre España y China. Su tesis doctoral, dirigida por los profesores Víctor Yepes y Julián Alcalá, recibió el Premio Extraordinario 2024 de la UPV.

El hito del Dr. Zhiwu Zhou : Élite en la docencia de ingeniería civil

En un contexto global en el que las «Nuevas Ingenierías» (New Engineering) exigen una evolución radical de los métodos de enseñanza, el logro del Dr. Zhou Zhiwu destaca por su singularidad. Adscrito al College of Civil and Environmental Engineering de la Universidad de Hunan, el Dr. Zhou ha superado un proceso altamente competitivo. De los 4.014 profesores inscritos procedentes de 904 universidades de todo el país, solo una fracción selecta ha logrado el Primer Premio.

Es fundamental distinguir este logro dentro del ecosistema académico chino: aunque la competencia otorgó reconocimientos a 2.717 docentes, el Primer Premio representa el estrato superior de la excelencia, situando al Dr. Zhou en la élite absoluta de los premiados. Este éxito tiene implicaciones directas en el rígido sistema de promoción académica chino: ganar esta distinción es un factor determinante para la promoción universitaria y conlleva bonificaciones económicas y un prestigio institucional que eleva el posicionamiento de su facultad en los rankings nacionales. El éxito individual del Dr. Zhou se convierte así en un activo estratégico para la competitividad de su universidad.

Radiografía de la competencia: «Craftsmanship to Build Dreams«

La 7.ª edición de este certamen se ha erigido en la plataforma definitiva para elevar los estándares de la educación superior china. Organizado por la Chinese Society of Higher Education, el Comité Organizador del Concurso Nacional de Innovación de Habilidades Docentes y el Centro de Promoción de la Industria de Educación de Innovación de Zhongguancun, el evento promueve la mejora continua bajo el lema «Corazón de Artesano».

Datos clave de la 7.ª edición (marzo 2026):

  • Escala de participación: 904 universidades involucradas, con una criba final de 2.717 premiados provenientes de 687 instituciones.
  • Filosofía del «Artisan Heart»: El concepto de 匠心, aplicado a la ingeniería moderna, busca fusionar la precisión técnica del artesano con la innovación digital (IA y conectividad), orientando la formación hacia la resolución de retos industriales reales.
  • Impacto Sistémico: La competencia actúa como un laboratorio de metodologías que luego se replican en el sistema masivo de educación superior chino.

Esta robustez en la evaluación pedagógica tiene sus raíces en una formación técnica de rigor internacional, forjada en los laboratorios de España.

El vínculo con España: el rigor del ICITECH y la escuela de la UPV

El éxito del Dr. Zhou en China es, en gran medida, una extensión del prestigio de la escuela de ingeniería estructural española. El Dr. Zhou desarrolló su capacidad analítica y su visión innovadora durante su etapa doctoral en la Universitat Politècnica de València (UPV), bajo la dirección de dos referentes internacionales: los profesores Víctor Yepes y Julián Alcalá.

Su pertenencia al ICITECH, centro de vanguardia mundial en la ciencia y la tecnología del hormigón, fue el crisol donde se fusionó el concepto de «Corazón de Artesano» con el rigor científico europeo. La metodología de optimización y el pensamiento crítico aprendidos bajo la tutela de Yepes y Alcalá han sido la base sobre la que el Dr. Zhou ha construido su propuesta docente premiada. Esta sinergia demuestra que la formación de alto nivel en centros de excelencia españoles dota a los líderes globales de las herramientas necesarias para transformar la educación técnica en mercados tan competitivos como el asiático.

Conclusión: El impacto en el futuro de la ingeniería global

El reconocimiento al Dr. Zhiwu Zhou  subraya la importancia de la colaboración internacional en la formación de cuadros docentes de alto impacto. Al integrar el rigor estructural del ICITECH con las necesidades de la educación masiva en China, el Dr. Zhou personifica el perfil del docente del siglo XXI: un investigador de frontera que traduce la complejidad técnica en habilidades prácticas y visionarias para sus alumnos.

Este premio reafirma el papel de la UPV y de sus grupos de investigación como exportadores de talento y de metodologías de éxito global. En última instancia, la excelencia docente premiada en Hunan es una victoria para la ingeniería construida con «Corazón de Artesano», un compromiso inquebrantable con la mejora continua que garantiza que la ingeniería siga liderando el progreso de la sociedad.

Más información: https://www.huse.edu.cn/info/1031/165121.htm

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Cómo la realidad aumentada está transformando la formación en ingeniería

La ingeniería civil y la minería han sido históricamente industrias definidas por su naturaleza física y ruda, así como por entornos de difícil acceso. Sin embargo, esta realidad está cambiando gracias a la sofisticación de la realidad aumentada, que permite a los ingenieros en formación visualizar lo invisible, desde los desplazamientos tectónicos más profundos hasta los engranajes internos de un camión de extracción. El desafío es evidente: la formación en entornos de alto riesgo y con maquinaria de coste prohibitivo supone una barrera crítica para la educación técnica tradicional.

Frente a este obstáculo, el estudio de Donaire et al. (2026) supone un hito en la Educación 4.0. Su investigación demuestra que la RA no es solo un accesorio visual, sino un motor que impulsa el rendimiento académico. Al trascender el modelo de sustitución tecnológica y alcanzar una auténtica redefinición pedagógica, esta herramienta permite una inmersión segura que mejora sustancialmente la comprensión de procesos geológicos y mecánicos complejos.

El «punto ciego» de la ingeniería en el mapa tecnológico

Al analizar el panorama de las tecnologías inmersivas mediante estudios bibliométricos (figuras 1 y 2), se descubre algo sorprendente. A pesar de la alta complejidad técnica de la industria, la minería se encuentra en una fase inicial de madurez técnica, con un volumen de publicaciones sobre realidad aumentada (RA) significativamente menor que el de la medicina o de la arquitectura.

Este vacío no se debe a una falta de tecnología, sino a la ausencia de una estructura pedagógica sistemática en las aplicaciones existentes. Mientras otras disciplinas han estandarizado el uso de herramientas inmersivas, la minería presentaba un «punto ciego» metodológico. Esta oportunidad permitió el desarrollo del marco SEBAS, diseñado para dotar de rigor académico a la visualización de equipos y la seguridad operativa.

No se trata de la tecnología, sino del método: el auge del marco SEBAS.

La eficacia de la RA en ingeniería no depende de la novedad del software, sino de su alineación con objetivos pedagógicos claros. El estudio de Donaire et al. propone el marco SEBAS, una metodología procedimental que garantiza que cada actividad inmersiva cumpla una función estratégica en el aprendizaje.

  • Selección: definición de competencias y objetivos de aprendizaje específicos.
  • Establecimiento: configuración de parámetros técnicos y de estándares de contenido 3D.
  • Boceto: diseño de prototipos interactivos y validación de la interfaz de usuario.
  • Aplicación: implementación de actividades en entornos de aprendizaje auténticos.
  • Síntesis y supervisión: evaluación de resultados y ciclos de retroalimentación para la mejora continua.

«Este marco facilita el desarrollo de actividades de RA estratégicamente diseñadas que mejoran el rendimiento académico y promueven el compromiso cognitivo».

La democratización del éxito académico.

Los resultados cuantitativos del marco SEBAS constituyen una prueba de su impacto. El uso de esta metodología ha permitido elevar la nota media global de 4,31 a 4,70. Un análisis mediante la prueba t de Welch confirmó que estos resultados son estadísticamente significativos (p < 0,01), especialmente en los cursos con mayor integración tecnológica. Además, la dispersión del rendimiento disminuyó, ya que la desviación estándar bajó de 2,16 a 1,75.

El hallazgo más trascendental es la capacidad de la RA para actuar como un «estabilizador» del aprendizaje, lo que favorece una experiencia educativa más equitativa. Al analizar el percentil 25, se observa que los estudiantes con menor rendimiento en el grupo tradicional obtuvieron una media de 2,70, mientras que en el grupo con RA este percentil subió a 4,50. Esto demuestra que la tecnología inmersiva nivela el terreno de juego, ya que permite que incluso los alumnos con mayores dificultades alcancen el éxito académico.

Del escepticismo a la satisfacción total.

Superar la barrera del «miedo a lo complejo» resultó fundamental para el éxito del proyecto. Inicialmente, solo el 37,2 % de los estudiantes confiaba en la utilidad de la RA para comprender los métodos de explotación. Tras el taller, esta percepción dio un giro radical: el 84,1 % mostró plena confianza y el 92,9 % reconoció su aplicabilidad práctica en la industria real.

La clave de esta adopción fue la rentabilidad de la estrategia. Al utilizar herramientas como Blender y CoSpaces, se demostró que es posible generar contenidos de alta fidelidad sin necesidad de realizar inversiones excesivas. El resultado final habla por sí solo: el 60,5 % de los participantes terminó «muy satisfecho», lo que valida que la facilidad de uso y la relevancia del contenido son los pilares de la transformación digital en el aula.

Hacia la Educación 4.0.

El estudio de Donaire et al. (2026) propone un modelo replicable para todas las disciplinas STEM. La realidad aumentada ha demostrado ser el puente definitivo entre la teoría académica y la práctica profesional, ya que permite a los futuros ingenieros desarrollar una comprensión espacial y procedimental sin precedentes.

Estamos ante una visión de futuro en la que las experiencias inmersivas forman parte integral de la formación profesional y preparan a los estudiantes para afrontar los desafíos de la industria moderna con una base científica y metodológica sólida.

Si la tecnología ya ha demostrado que puede igualar las condiciones académicas, ¿qué nos impide implementarla hoy mismo en todas las facultades de ingeniería?

En esta conversación puedes escuchar las ideas más interesantes sobre este tema.

Este vídeo resume bien lo tratado en este artículo.

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Por cierto, podéis descargar el artículo en el enlace de la referencia. Está publicado en abierto.

Referencia:

DONAIRE, S.; BARRAZA, R.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; MARTÍNEZ-SEGURA, M.A.; ÁLVAREZ, L.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2026). Augmented Reality in Engineering Education: Strategic Design and Evidence-Based Results. Plos One, 21(2), e0341815. DOI:10.1371/journal.pone.0341815

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Ideas sorprendentes que están redefiniendo la docencia universitaria

¿Por qué algunos estudiantes aprenden de verdad y otros solo memorizan para el examen?

Todos nos hemos hecho esta pregunta, ya sea como docentes o como estudiantes: ¿por qué el conocimiento que con tanto esfuerzo se imparte en las aulas universitarias parece evaporarse justo después del examen final? La respuesta no radica en estudiar más horas ni en cubrir más temario, sino en cómo diseñamos la experiencia de aprendizaje.

La investigación en educación superior ha revelado principios clave para una «buena docencia» que a menudo contradicen las prácticas más arraigadas. No se trata de opiniones, sino de conclusiones basadas en décadas de estudio sobre el aprendizaje humano. Este artículo resume cuatro de las ideas más impactantes y transformadoras extraídas de marcos de innovación como los Proyectos de Innovación y Mejora Educativa (PIME) de la Universitat Politècnica de València, que se basan en estas investigaciones para redefinir la calidad docente.

1. Diseñar el currículo «hacia atrás»: la revolución del diseño inverso.

Tradicionalmente, la planificación de una asignatura comienza con una pregunta: ¿qué temas vamos a abordar? Se elige un libro de texto, se secuencian los capítulos y se diseñan actividades para cada uno de ellos. Sin embargo, este enfoque tiene un problema fundamental: se centra en los inputs (lo que el profesor enseña) y no en los outputs (lo que el estudiante debe ser capaz de hacer).

El concepto de «diseño inverso» (Backward Design), propuesto por Wiggins y McTighe, le da la vuelta a esta lógica. La idea, radicalmente simple, pero poderosa, es que la planificación curricular debe empezar por el final, es decir, definiendo primero los resultados de aprendizaje deseados: ¿qué comprensiones profundas y qué competencias clave queremos que nuestros estudiantes adquieran con la asignatura? Una vez que tenemos esa meta clara, el segundo paso es determinar qué evidencias (evaluaciones) nos demostrarán que la han alcanzado. Solo entonces, como tercer y último paso, se diseñan las actividades de aprendizaje e instrucción.

Este enfoque garantiza un «alineamiento constructivo» (un concepto acuñado por John Biggs), en el que las actividades que realizan los estudiantes y los métodos de evaluación están lógicamente conectados con los objetivos de aprendizaje. No hay nada al azar: cada elemento del curso tiene un propósito claro.

«Nuestras lecciones, unidades y cursos deben inferirse lógicamente de los resultados que buscamos, no derivarse de los métodos, libros y actividades con los que nos sentimos más cómodos. El currículo debe exponer las formas más eficaces de lograr resultados específicos. En resumen, los mejores diseños parten de los aprendizajes buscados».

Este cambio de perspectiva obliga al docente a actuar como un arquitecto del aprendizaje, centrándose en la transferencia y la comprensión reales de los contenidos, en lugar de en la mera cobertura de estos. Así, la planificación de una clase deja de ser una simple lista de contenidos para convertirse en un acto intencionado de diseño orientado al éxito del estudiante. Con un diseño curricular que parte del fin, el docente ya no se pregunta «¿qué voy a enseñar hoy?», sino «¿qué experiencia debo diseñar para que mis estudiantes logren el objetivo?», lo que nos lleva a un cambio de paradigma fundamental en nuestra propia misión.

2. El gran cambio de paradigma: pasar de enseñar a provocar el aprendizaje.

Si el primer punto cambia la forma en que planificamos, el segundo redefine nuestra misión como docentes. En un influyente artículo de 1995, Barr y Tagg acuñaron la expresión “shift from teaching to learning” (el cambio de la enseñanza al aprendizaje) para describir un cambio de paradigma fundamental.

Este cambio propone que la misión del profesorado universitario no se limita a transmitir información, sino a diseñar experiencias y entornos que permitan a los estudiantes aprender por sí mismos. El foco se desplaza de la figura del profesor y de su discurso hacia la actividad del estudiante y su proceso de construcción del conocimiento. Ya no se trata de ser un «sabio en el estrado», sino de un «guía en el camino».

«Ahora vemos que nuestra misión no es instruir, sino provocar el aprendizaje de cada uno de los estudiantes mediante el método que mejor les funcione».

Esta idea tiene implicaciones profundas. Nos obliga a preguntarnos constantemente qué están haciendo los estudiantes para aprender. Este cambio nos libera de la presión de ser meros oradores para convertirnos en facilitadores eficaces del desarrollo de los demás. Si nuestra misión es provocar aprendizaje, la siguiente pregunta es inevitable: ¿aprendizaje de qué? No se trata de aprender a repetir, sino de aprender a pensar, actuar y ser, que es la verdadera esencia de la competencia.

3. La verdadera competencia consiste en pensar y actuar como un experto.

¿Qué significa ser un ingeniero, un médico o un historiador competente? La noción de «competencia» ha evolucionado significativamente y comprender esta evolución es crucial para diseñar un aprendizaje valioso. Podemos identificar tres niveles de concepción:

  • Nivel 1: competencia como conocimiento. En su versión más básica, se piensa que una persona competente es quien sabe «más», quien acumula más conocimientos académicos sobre un tema. El foco está en la reproducción de la información.
  • Nivel 2: competencia como aplicación. Un paso más allá, se considera que una persona competente es aquella que sabe aplicar el conocimiento teórico a problemas prácticos «reales». En este nivel, la transferencia del conocimiento se concibe como relativamente directa: primero se aprende la teoría y luego se aplica.
  • Nivel 3: competencia como gestión de la complejidad. Esta es la concepción más avanzada y la que se persigue en la educación superior de calidad. Una persona verdaderamente competente es aquella que sabe afrontar situaciones nuevas, confusas y complejas, razonando y actuando como lo haría un experto en su campo.

El verdadero desafío docente no consiste en la «transferencia» de conocimientos de un contexto a otro, sino en desarrollar las formas de pensar y actuar propias de una disciplina (ways of thinking and practising, un concepto clave de McCune y Hounsell (2005) y de Entwistle (2007). Se trata de enseñar a los estudiantes a pensar como un biólogo, a argumentar como un jurista o a diseñar como un arquitecto. Por tanto, nuestro objetivo no es que el estudiante sepa sobre nuestra disciplina, sino que se convierta en un incipiente practicante de ella.

4. El «student engagement»: la métrica definitiva del aprendizaje.

Si el aprendizaje requiere que los estudiantes desarrollen formas complejas de pensamiento, ¿cómo podemos fomentarlo? La respuesta se halla en un concepto que se ha convertido en el principal foco de atención de la investigación educativa: el engagement del estudiante.

La evidencia es abrumadora: según una influyente revisión de la literatura realizada por V. Trowler (2010) señala una «correlación robusta» entre el grado de implicación del estudiante en actividades académicas valiosas y resultados positivos, como el éxito, la satisfacción y la persistencia en los estudios. Da igual lo brillante que sea una lección magistral; si el estudiante no está mentalmente implicado, no se producirá un aprendizaje profundo. Como resumieron Chickering y Gamson en 1987:

«El aprendizaje no es un deporte de espectadores. Los estudiantes no aprenden demasiado: simplemente se sientan en clase a escuchar al profesorado, memorizan tareas prefabricadas y repiten respuestas. Deben hablar sobre lo que están aprendiendo, escribir sobre ello, relacionarlo con experiencias pasadas y aplicarlo a sus vidas cotidianas. Deben hacer de lo que aprenden parte de sí mismos».

Es importante distinguir entre el aprendizaje «activo» (en el que el estudiante simplemente «hace cosas») y el aprendizaje «constructivo», un concepto desarrollado por Chi (2009), en el que se le pide al estudiante que vaya «más allá» del material de partida. El aprendizaje meramente «activo» podría consistir en aplicar una fórmula a un problema tipo. En cambio, el aprendizaje «constructivo» exige una elaboración cognitiva superior, como confrontar críticamente dos teorías alternativas, diseñar un experimento para confirmar una hipótesis o formular nuevas preguntas sobre un fenómeno. Es en esta construcción donde se produce un aprendizaje profundo y la implicación del estudiante se convierte en verdaderamente productiva.

¿Diseñamos clases o diseñamos aprendizaje?

Estas cuatro ideas no son consejos aislados, sino los engranajes de un mismo motor pedagógico. El diseño inverso (idea 1) nos proporciona el mapa. El cambio de paradigma hacia el aprendizaje (idea 2) nos brinda la brújula. El desarrollo del pensamiento experto (idea 3) es nuestro destino. Y el Student engagement (idea 4) es el combustible que nos lleva hasta él.

En tu próxima clase o sesión de estudio, pregúntate: ¿qué pequeño cambio podrías hacer para pasar de «cubrir material» a «provocar un aprendizaje» real y duradero?

En esta conversación podéis escuchar lo más importante de este cambio de enfoque.

En este vídeo se recogen las ideas más interesantes del tema.

Referencias:

Barr, R. B., & Tagg, J. (1995). From teaching to learning: A new paradigm for undergraduate education. Change: The Magazine of Higher Learning, 27(6), 13–25.

Chi, M. T. H. (2009). Active-constructive-interactive: A conceptual framework for differentiating learning activities. Topics in Cognitive Science, 1(1), 73–105. https://doi.org/10.1111/j.1756-8765.2008.01005.x

Chickering, A. W., & Gamson, Z. F. (1987). Seven principles for good practice in undergraduate education. AAHE bulletin3, 7.

McCune, V., & Hounsell, D. (2005). The development of students’ ways of thinking and practising in three final-year biology courses. Higher Education, 49(1–2), 255–289. https://doi.org/10.1007/s10734-004-6666-0

Trowler, V. (2010). Student engagement literature review. The higher education academy11(1), 1-15.

Wiggins, G., & McTighe, J. (1998). Backward design. In Understanding by design (pp. 13–34). ASCD.

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Más allá de la opinión: en busca de la evidencia científica.

¿Cómo entendemos realmente el comportamiento humano y el funcionamiento de la sociedad? A menudo, nos basamos en la intuición o en ideas preconcebidas sobre lo que es «científico». Asociamos la ciencia con laboratorios, experimentos y datos exactos, mientras que el estudio de lo social nos parece más ambiguo o «blando».

Sin embargo, la investigación social es sorprendentemente rigurosa. Sus métodos y principios nos permiten comprender el mundo y desarrollar un pensamiento crítico y estructurado.

En este artículo, veremos cinco ideas impactantes que surgen de la investigación social. Prepárate, porque algunas de tus certezas podrían cambiar.

1. No es el objeto de estudio, sino el método, lo que define a la ciencia.

Una de las primeras barreras con las que nos encontramos al pensar en las ciencias sociales es el objeto de estudio: el ser humano. A diferencia de las células o los planetas, las personas somos sujetos conscientes, llenos de simbolismo y percepciones. Esto lleva a muchas personas a pensar que no pueden ser objeto de estudio científico.

Sin embargo, aquí radica la primera gran idea: lo que distingue a la ciencia de otras formas de conocimiento no es el tema que investiga, sino el rigor de su método. Da igual si estudias la interacción de partículas o las dinámicas de un grupo social; lo importante es cómo lo haces.

«Si no hay método, no hay ciencia».

Por tanto, la cientificidad de las ciencias sociales se basa en el cumplimiento de reglas metodológicas formalizadas. Principios como el rigor y la parsimonia, la verificación empírica y la búsqueda de formulaciones de tipo general (universales) son los pilares que sustentan cualquier investigación válida, independientemente de lo complejo o subjetivo que pueda parecer su objeto de estudio.

2. Que algo sea cuantitativo no lo convierte automáticamente en objetivo (y viceversa).

Vivimos en un mundo obsesionado con los datos. Tendemos a creer que un porcentaje, una estadística o un número son sinónimos de verdad objetiva, mientras que un discurso o una opinión se considera meramente subjetivo. La idea de que los datos cuantitativos son inherentemente objetivos y más científicos es, según la propia metodología, falsa.

La objetividad no reside en la naturaleza del dato (un número frente a una palabra), sino en el método con el que se ha obtenido y analizado. Un estudio cuantitativo basado en un mal diseño de encuesta o en una muestra no representativa puede ofrecer resultados completamente sesgados y poco objetivos. Del mismo modo, un análisis cualitativo de discursos puede ser extremadamente riguroso y objetivo si se sigue un procedimiento sistemático y controlado.

Esta idea nos invita a ser más críticos con la información que consumimos. La próxima vez que veas una estadística impactante, no te quedes en el número; pregúntate cuál es el método que hay detrás.

«¡Ojo! Que trabajemos con discursos y percepciones no significa que la investigación se base en la subjetividad del investigador ni que la investigación sea subjetiva. Sería lo mismo que decir que, por trabajar con números o porcentajes, los resultados son objetivos, sin tener en cuenta cómo se han obtenido esos datos».

3. En toda ciencia hay un factor humano: el propio investigador.

La imagen popular del científico es la de una figura neutral e imparcial que observa la realidad sin afectarla. Sin embargo, la verdad es que en toda investigación científica se incluyen criterios subjetivos del investigador.

El verdadero rigor científico no consiste en negar esta subjetividad, sino en ser consciente de ella, saber identificarla y limitarla para que no condicione los resultados de la investigación. Esto es especialmente crucial en las ciencias sociales, donde el objeto de estudio es, a su vez, un sujeto consciente. El investigador debe esforzarse por distanciarse y seguir el método de forma disciplinada, empleando mecanismos como el «distanciamiento» y la «extrañeza» al analizar el objeto».

Este principio humaniza la ciencia. Nos recuerda que es una actividad humana, llevada a cabo por personas, y que requiere no solo conocimientos técnicos, sino también autoconciencia, disciplina y honestidad intelectual.

4. Antes de elegir una técnica, debes definir qué quieres saber.

Imagina que un carpintero decide usar un martillo antes de saber si tiene que clavar, atornillar o serrar. Suena absurdo, ¿verdad? Pues bien, en la investigación (y en muchos otros ámbitos de la vida) es un error muy común. A menudo, nos enamoramos de una herramienta —una encuesta, una entrevista, un grupo de discusión— sin haber definido previamente la pregunta fundamental.

Un principio clave de la metodología de investigación es que el objeto de estudio y los objetivos deben definirse antes de decidir qué técnicas se utilizarán. La herramienta debe adaptarse al problema y no al revés. ¿Necesitas datos generalizables de una población grande? Quizás lo más adecuado sea una encuesta. ¿Quieres profundizar en los significados y las experiencias de un grupo concreto? Las entrevistas pueden ser más adecuadas.

¿Cómo resume a la perfección el principio metodológico: «El diseño metodológico se construye a partir del objeto y de los objetivos del estudio»? Esta lección es universal: la estrategia siempre debe preceder a la táctica.

5. La mejor investigación no elige bando, sino que combina métodos.

El antiguo debate entre la investigación cuantitativa (basada en números) y la cualitativa (basada en discursos) está cada vez más superado. La investigación social moderna no los concibe como enfoques opuestos e irreconciliables, sino como herramientas complementarias que, utilizadas conjuntamente, ofrecen una visión mucho más completa de la realidad.

Cada método tiene su propia lógica y propósito. La investigación cuantitativa, heredera del positivismo, sigue una lógica de verificación perfectamente diseñada para su objetivo: la búsqueda de leyes generales mediante un enfoque cuantitativo. Por su parte, la investigación cualitativa, más ligada al humanismo, se basa en una lógica de descubrimiento, indispensable para su objetivo, que consiste en la búsqueda de los significados de la acción humana.

Las estrategias más potentes son las de «articulación metodológica», como la complementación (emplear diferentes técnicas para distintos objetivos) o la triangulación, que consiste en utilizar distintas metodologías para validar datos sobre un mismo objetivo. Este enfoque integrador permite construir un conocimiento más rico, robusto y matizado que cualquier método por sí solo podría ofrecer.

Una nueva forma de entender el conocimiento.

Como hemos visto, la investigación social, lejos de ser una «ciencia blanda», está llena de principios rigurosos y sofisticados que desafían muchas de nuestras suposiciones sobre el conocimiento, la objetividad y la verdad. Nos enseña que el «cómo» es tan importante como el «qué», que los números no siempre dicen la verdad y que la clave para entender la complejidad humana a menudo radica en combinar diferentes perspectivas.

Ahora que sabes que la objetividad es más compleja de lo que parece y que el método es la clave, ¿qué «verdad» aceptada en tu día a día empezarás a cuestionar?

En esta conversación puedes descubrir las claves de las técnicas de investigación social.

Os dejo un vídeo que resume bien las ideas fundamentales de estas técnicas.

Os dejo este documento de síntesis de estas técnicas.

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Cómo lograr que tus estudiantes transformen su forma de pensar, según la ciencia

Introducción: ¿Por qué a veces enseñar parece una batalla perdida?

Todo educador conoce esa frustración: preparamos nuestras clases con esmero, organizamos los contenidos de forma lógica, explicamos con la mayor claridad posible y ponemos toda nuestra pasión en ello. Sin embargo, al final del semestre, nos damos cuenta de que muchos estudiantes no han retenido la información, no han conectado las ideas o, simplemente, no han llegado a comprender la esencia de lo que intentábamos transmitir. Es como si nuestras palabras se hubieran desvanecido en el aire.

La reacción instintiva ante este problema es intentar perfeccionar nuestra enseñanza. Buscamos ser más claros, organizar mejor el material o encontrar ejemplos más ilustrativos. Asumimos que, si mejoramos la forma en que transmitimos el conocimiento, el aprendizaje ocurrirá de forma natural. Pero ¿y si esa premisa fuera fundamentalmente incorrecta?

Décadas de investigación rigurosa en educación superior han revelado una serie de principios sobre cómo las personas realmente aprenden. Lo sorprendente es que muchas de estas conclusiones son profundamente contraintuitivas y entran en conflicto con nuestras ideas más arraigadas sobre la enseñanza. En este artículo, sintetizamos cinco de las lecciones más impactantes de esta investigación, organizadas en un proceso de creciente sofisticación pedagógica. Empezaremos por los fundamentos de la comunicación efectiva y llegaremos hasta las formas más avanzadas de diseño curricular, revelando un mapa que transforma la frustración en un aprendizaje real y duradero.

Lección 1: no se trata de lo que enseñas, sino de lo que ellos hacen.

El primer y más importante cambio de paradigma es el siguiente: el factor que determina los resultados del aprendizaje no es la calidad de la exposición del profesor, sino la de la actividad que realiza el estudiante. Se trata de una idea sencilla en apariencia, pero con implicaciones revolucionarias para el diseño de cualquier curso.

Investigadores como John Biggs han demostrado que el enfoque de la planificación docente debe cambiar por completo. Esta es la esencia del cambio de paradigma que Barr y Tagg describieron en su artículo «From Teaching to Learning», un pilar de la pedagogía moderna. En lugar de preguntarnos «¿qué temas voy a cubrir?», la pregunta fundamental debe ser «¿qué actividades voy a diseñar para que mis estudiantes piensen y trabajen?». Este principio nos obliga a cambiar nuestro papel de «presentadores de información» a «arquitectos de experiencias de aprendizaje».

Este cambio es difícil de asimilar porque nos saca del centro del escenario. Lo que realmente importa es el reto intelectual que proponemos y el trabajo cognitivo que los estudiantes realizan para superarlo, no nuestra brillante explicación. La enseñanza más eficaz no es la que transmite mejor, sino la que provoca la mejor actividad.

«Lo que el estudiante hace, y no tanto lo que el profesor hace, es lo que determina los resultados de aprendizaje».

Lección 2: Los sentimientos importan más de lo que crees.

A menudo, concebimos la enseñanza como un proceso puramente cognitivo: si la información es clara y está bien organizada, los estudiantes aprenderán. Sin embargo, la investigación demuestra que los aspectos afectivos y relacionales son, como mínimo, tan importantes. Factores como la cercanía, la expresividad y la credibilidad del docente pueden potenciar el aprendizaje.

Estas cualidades no son meros adornos. Tienen efectos directos y medibles: aumentan la motivación, reducen la ansiedad que sienten los estudiantes ante la información compleja y, lo que es crucial, impactan en el aprendizaje afectivo. Este último se refiere a los valores, actitudes y sentimientos que el estudiante desarrolla hacia la asignatura. De hecho, un hallazgo sorprendente es que la claridad del profesorado puede tener un efecto aun mayor en la actitud positiva del alumnado hacia la asignatura que en su aprendizaje puramente cognitivo.

La comunicación en el aula nunca es solo una transacción de información. Es un acto de construcción de relaciones. Cuando un profesor se muestra cercano y creíble, fomenta un entorno en el que los estudiantes están más dispuestos a implicarse, a confiar y, en definitiva, a valorar el conocimiento que se les ofrece.

«La mayoría de los estudiantes no valora intrínsecamente el aprendizaje que se les prescribe. Hay que enseñarles a valorar ese conocimiento».

Dominar la claridad y la conexión con el estudiante (lo que la investigación denomina nivel 1) es la base. Sin embargo, el verdadero salto en la efectividad se produce cuando cambiamos el enfoque de nosotros hacia ellos y empezamos a diseñar el aprendizaje en función de su actividad.

4. Lección 3: Olvida el «aprendizaje activo». Busca el «aprendizaje constructivo».

«Aprendizaje activo» se ha convertido en un término de moda, una especie de eslogan que todo el mundo apoya, pero pocos lo definen con precisión. La dicotomía simple entre «activo» (hacer cosas) y «pasivo» (escuchar) es engañosa. Escuchar una conferencia brillante puede ser una actividad intelectual increíblemente intensa, mientras que participar en una actividad mal diseñada puede ser una pérdida de tiempo.

La investigadora Michelene Chi propone un concepto mucho más útil y preciso: el aprendizaje constructivo. La clave no está en si los estudiantes «hacen algo» físicamente, sino en el tipo de trabajo mental que realizan. El aprendizaje es constructivo cuando la actividad exige a los estudiantes producir un resultado que va más allá de la información inicialmente proporcionada.

El aprendizaje constructivo se produce cuando el estudiante reorganiza las ideas, sintetiza, critica, diseña, aplica, ofrece soluciones, realiza diagnósticos o aporta análisis. La clave es la transformación, no la mera repetición. El objetivo de una buena actividad no es simplemente mantener a los estudiantes ocupados; es involucrarlos en un trabajo cognitivo de alto nivel que propicie una comprensión nueva y personal.

«…aquellas [actividades] en las que, al realizarlas, los estudiantes producen resultados añadidos, esto es, resultados que contienen ideas relevantes que van más allá de la información de partida que se les ha dado»

Lección 4: el mayor obstáculo es lo que los estudiantes ya «saben».

Uno de los descubrimientos más sólidos y, a la vez, más ignorados de la investigación educativa es que el mayor obstáculo para el aprendizaje no es la falta de conocimientos, sino las ideas preconcebidas, ingenuas o erróneas que los estudiantes traen al aula. Estas ideas, a menudo implícitas y profundamente arraigadas, pueden ser increíblemente resistentes al cambio y bloquear la asimilación de conceptos científicos o de expertos.

La magnitud de este problema es enorme. Un ejemplo famoso proviene de la física: cuando se diseñó el Force Concept Inventory (FCI), una prueba para evaluar la comprensión de los conceptos básicos de la mecánica newtoniana, los profesores universitarios predijeron que sus alumnos la superarían con facilidad. Los resultados reales fueron un shock: las puntuaciones medias se situaban en un desolador 20-25 %. Esto reveló que incluso los estudiantes más brillantes albergaban ideas profundamente erróneas sobre el movimiento. Sus cursos no los habían corregido porque la enseñanza tradicional simplemente añade capas de información nueva sobre estas concepciones resistentes sin llegar nunca a desplazarlas.

Una enseñanza verdaderamente eficaz no puede ignorar este hecho. Debe diseñarse explícitamente para facilitar el cambio conceptual. Para ello, es necesario crear situaciones y problemas que obliguen a los estudiantes a expresar sus ideas previas, a confrontarlas con las pruebas y, en última instancia, a modificar su forma de pensar. Si no se lleva a cabo este proceso deliberado, corremos el riesgo de que los estudiantes memoricen únicamente las respuestas correctas para el examen, mientras sus ideas erróneas originales permanecen intactas.

«¿Con qué frecuencia el profesor invierte un gran esfuerzo en ofrecer una explicación concienzuda de algún fenómeno sin darse cuenta de que los estudiantes están formando interpretaciones significativamente diferentes en sus cabezas?».

Si este «cambio conceptual» es el objetivo, ¿cómo diseñamos un curso entero en torno a él? La respuesta está en identificar los «portales» donde este cambio sea más necesario y transformador.

Lección 5: No enseñes temas; diseña «portales» de conocimiento.

El nivel más avanzado de diseño curricular abandona la idea de un temario como una mera lista de contenidos por cubrir. En su lugar, se centra en identificar y enseñar los conceptos umbral (threshold concepts). Esta idea, desarrollada por Meyer y Land, parte del concepto de «conocimiento problemático» (troublesome knowledge) de David Perkins, que se refiere a aquellas ideas contraintuitivas o complejas que, por tanto, resisten el aprendizaje superficial.

Un concepto umbral funciona como un portal: cuando el estudiante lo atraviesa, su forma de ver la disciplina (e incluso el mundo) cambia por completo. Abrirá una forma de pensar antes inaccesible. Estos conceptos suelen ser precisamente los puntos en los que los estudiantes se atascan, ya que a menudo resultan contraintuitivos, problemáticos o complejos. Son las ideas clave que, una vez comprendidas, conectan todo lo demás y permiten al estudiante empezar a pensar como un experto en la materia.

Pensemos, por ejemplo, en el concepto de «coste de oportunidad» en economía. Cuando un estudiante lo comprende de verdad, ya no ve las decisiones como simples elecciones, sino como un campo de renuncias y de alternativas. Este concepto transforma su manera de analizarlo todo, desde una política gubernamental hasta qué hacer el sábado por la noche. Ese es el poder de un portal conceptual.

La docencia de excelencia consiste, por tanto, en identificar estos portales conceptuales en una disciplina. El curso deja de ser una secuencia de temas para convertirse en un viaje cuidadosamente diseñado que guía a los estudiantes a través de estos umbrales transformadores. El objetivo ya no es «cubrir el temario», sino provocar saltos cualitativos en la comprensión.

«Un concepto umbral puede considerarse como un portal que abre una nueva forma de pensar sobre algo previamente inaccesible. Representa una forma transformada de comprender, interpretar o ver algo, sin la cual el estudiante no puede progresar».

Conclusión: un pequeño cambio, un gran impacto.

Estas cinco lecciones suponen una evolución coherente en nuestra forma de entender la docencia. Nos invitan a evolucionar desde el papel de profesor, que presenta información de forma clara y cercana (lecciones 1 y 2), hasta el de arquitecto, que diseña desafíos cognitivos (lección 3), diagnosticador, que identifica los modelos mentales de sus estudiantes (lección 4) y, por último, guía, que acompaña a los estudiantes a través de los portales intelectuales más transformadores de su disciplina (lección 5). El enfoque cambia de la perfección en la transmisión de contenidos a la creación de experiencias que faciliten un aprendizaje auténtico.

De estas cinco lecciones, ¿qué cambio podrías implementar en tu próxima clase para empezar a centrarte en lo que hace el estudiante?

En este audio podemos escuchar una conversación sobre este tema.

En este vídeo se sintetizan las ideas más importantes sobre el aprendizaje activo.

En este documento puedes ver las ideas más importantes.

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Referencias:

Barr, R. B., & Tagg, J. (1995). From teaching to learning: A new paradigm for undergraduate education. Change Magazine, Nov/Dec.

Biggs, J. (1999). What the student does: Teaching for enhanced learning. Higher Education Research and Development, 18(1), 57–75.

Biggs, J. B., & Tang, C. (1999). Teaching for quality learning at university: What the student does. Society for Research into Higher Education & Open University Press.

Chi, M. T. H. (2005). Commonsense conceptions of emergent processes: Why some misconceptions are robust. Journal of the Learning Sciences, 14, 161–199.

Chi, M. T. H. (2008). Three types of conceptual change: Belief revision, mental model transformation, and categorical shift. En S. Vosniadou (Ed.), International handbook of research on conceptual change (pp. 61–82). Routledge.

Chi, M. T. H. (2009). Active-constructive-interactive: A conceptual framework for differentiating learning activities. Topics in Cognitive Science, 1(1), 73–105. https://doi.org/10.1111/j.1756-8765.2008.01005.x

Meyer, J. H. F., & Land, R. (2003). Threshold concepts and troublesome knowledge: Linkages to ways of thinking and practising within the disciplines. ETL Project, University of Edinburgh.

Meyer, J. H. F., & Land, R. (2005). Threshold concepts and troublesome knowledge (2): Epistemological considerations and a conceptual framework for teaching and learning. Higher Education, 49, 373–388. https://doi.org/10.1007/s10734-004-6779-5

Meyer, J. H. F., & Land, R. (2006). Threshold concepts and troublesome knowledge: An introduction. En J. H. F. Meyer & R. Land (Eds.), Overcoming barriers to student understanding: Threshold concepts and troublesome knowledge (pp. 3–18). Routledge.

Paricio, J. (2020). La calidad de «lo que el estudiante hace»: aprendizaje activo y constructivo. En J. Paricio, A. Fernández March y J. M. Carot Sierra (Eds.), Cartografía de la buena docencia universitaria (pp. 57-88). Narcea.

Perkins, D. (1999). The many faces of constructivism. Educational Leadership, 57(3), 6–11.

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Nueva colaboración internacional: estancia de investigación del profesor Élcio Cassimiro Alves

Profesores Víctor Yepes y Élcio C. Alves

Nuestro grupo de investigación se siente especialmente orgulloso y afortunado de recibir con regularidad a profesores de reconocido prestigio internacional que visitan la Universitat Politècnica de València para colaborar, investigar y compartir experiencias. En entradas anteriores ya he comentado estancias y visitas tan relevantes como la del profesor Dan M. Frangopol, la del profesor Gizo Parskhaladze, o la del profesor Moacir Kripka, todas ellas realizadas junto a nuestro grupo en el ICITECH.

En esta línea de colaboración internacional, la Universitat Politècnica de València (UPV) acoge durante diez meses la estancia de investigación del doctor Élcio Cassimiro Alves, ingeniero civil y profesor de la Universidad Federal de Espírito Santo (UFES, Brasil). Esta estancia, que se desarrolla entre enero y octubre de 2026, tiene como objetivo reforzar la colaboración científica con el grupo de investigación del profesor Víctor Yepes, especialmente en los ámbitos de la optimización estructural y de la sostenibilidad en ingeniería civil.

El profesor Alves cuenta con una sólida trayectoria académica y docente. En la UFES imparte docencia en los grados de Ingeniería Civil y de Arquitectura, así como en los programas de máster y de doctorado en Ingeniería Civil. A lo largo de su carrera ha asumido importantes responsabilidades de gestión académica, entre ellas la coordinación de los grados y másteres en ingeniería civil, periodo durante el cual impulsó de manera decisiva la creación del programa de doctorado en esta disciplina en su universidad.

Más allá de su actividad estrictamente académica, destaca también su compromiso social. Ha coordinado proyectos de extensión universitaria vinculados a la ONG Ingenieros Sin Fronteras, participando en iniciativas orientadas a la transferencia del conocimiento de la ingeniería a comunidades vulnerables, lo cual se alinea directamente con la visión contemporánea de la ingeniería como herramienta de transformación social.

Durante su estancia posdoctoral en la UPV, financiada por la Fundación de Apoyo a la Investigación del Espíritu Santo (FAPES, Brasil), el profesor Cassimiro Alves trabajará estrechamente con el grupo del profesor Víctor Yepes en líneas de investigación comunes. Su trabajo se centra en la optimización estructural, con especial énfasis en criterios de sostenibilidad y en la reducción del impacto ambiental, abordando temas como la minimización de emisiones de CO₂, el análisis estructural lineal y no lineal, el hormigón armado y las estructuras mixtas de acero y hormigón.

Este tipo de estancias refuerza la internacionalización de la investigación, favorece el intercambio de conocimientos y experiencias y contribuye al desarrollo de soluciones innovadoras para uno de los grandes retos actuales de la ingeniería civil: diseñar estructuras más eficientes, seguras y sostenibles. Sin duda, la colaboración entre la UFES y la UPV durante estos meses será una oportunidad enriquecedora para ambas instituciones y para el avance de la investigación en ingeniería estructural.

 

Balance personal de 2025 en el ámbito docente e investigador

Cada 31 de diciembre siento que el tiempo nos invita a hacer una pausa. No porque el mundo cambie de un día para otro, sino porque hemos aprendido a ver este día como el cierre de una etapa y el comienzo de otra. Tal vez haya sido un solsticio o un equinoccio, pero esta es la fecha que nos lleva a mirar hacia atrás. Y eso es justo lo que hago ahora: repasar lo vivido en 2025. Un año intenso, de esos que dejan huella y que, estoy seguro, no olvidaremos fácilmente.

En 2025, hemos vivido un año marcado por retos que van mucho más allá de la ingeniería, pero que nos afectan de lleno: el regreso de Trump a la presidencia de Estados Unidos ha vuelto a influir en la política mundial y en decisiones estratégicas que repercuten en las infraestructuras críticas, mientras que la elección del papa León XIV, simbolizó un momento de transformación institucional. Las tensiones geopolíticas siguieron en aumento: la guerra en Ucrania no ha terminado y sigue afectando a ciudades e infraestructuras clave, con ataques continuos y enormes necesidades de reconstrucción y resiliencia civil. La tragedia en Gaza ha sacudido a la comunidad internacional, con miles de víctimas y un conflicto humanitario que no cesa, incluso después de las protestas internas contra Hamás y de los prolongados ataques en la franja. En nuestro entorno, España sufrió un gran apagón que puso de manifiesto la importancia de contar con redes eléctricas robustas y evidenció cómo la desinformación puede agravar las crisis técnicas, con bulos que provocaron pánico y confusión entre la población. Los incendios del verano y la reconstrucción de Valencia tras la DANA han servido de laboratorio real para mejorar el diseño urbano y la gestión de riesgos ante eventos extremos. Al mismo tiempo, las tensiones en el Caribe aumentaron con operaciones militares y bloqueos contra Venezuela, lo que complica aún más la estabilidad regional y nos recuerda que, en un mundo saturado de información —y de desinformación—, los ingenieros no solo construyen, sino que también interpretan y comunican hechos técnicos en medio de narrativas polarizadas y extremismos crecientes.

El pasado 21 de julio se conmemoró el bicentenario del nacimiento de Práxedes Mateo Sagasta, una de las figuras cumbre del liberalismo decimonónico y referente de la Restauración. Como ingeniero de Caminos y estadista, Sagasta fue clave en la modernización de nuestras infraestructuras y de nuestras libertades. Lamentablemente, este año de celebraciones también ha estado marcado por la pérdida de ingenieros ilustres como Javier Ruiz-Wamba Martija. Tuve el honor de recordar su legado participando en una de las mesas redondas del homenaje que se le rindió en el Colegio de Ingenieros de Caminos de Madrid.

Pero ya voy a centrarme en el balance personal que suelo hacer cada año en estas fechas. Este año estamos trabajando en nuestro nuevo proyecto de investigación RESILIFE, con una duración de tres años. En este momento, mi índice H es de 47 en la Web of Science, de 48 en Scopus y de 66 en Google Académico, y cuento con 206 artículos publicados en revistas indexadas en el JCR. Además de los 24 artículos científicos que he publicado en revistas indexadas en el JCR, ya hemos publicado tres en 2026 y nos han aceptado uno más. Nunca me cansaré de elogiar a los integrantes del grupo de investigación. Mejoran cada día. Destaco la defensa de tres tesis doctorales este año, que he dirigido dentro del proyecto RESILIFE, y mención especial la de Lorena Yepes Bellver, mi hija, dirigida por Julián Alcalá.

Este año sigo ejerciendo como Consejero en el Sector 4: docencia e investigación del Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. También participé como secretario en la Comisión de Acreditación 15 de Ingeniería Civil de la ANECA. Asimismo, he participado en numerosas evaluaciones de proyectos de I+D+i con AENOR. Especial ha sido el reconocimiento que me otorgó la Universitat Politècnica de València por mi compromiso con la divulgación científica y con la atención a los medios de comunicación en la cobertura periodística vinculada a la DANA. Además, quiero destacar el Premio al mejor proyecto en la categoría «AI for Sustainable Development» de la European Universities Competition on Artificial Intelligence, organizada por la HAW Hamburg. También el premio recibido por mi antiguo doctorando, Zhiwu Zhu, por su excelencia en investigación, otorgado por la Escuela de Ingeniería Civil y Ambiental de la Universidad de Ciencias e Ingeniería de Hunan, China.

Demos un pequeño repaso de lo que ha sido este 2025. El 12 de febrero se defendió la tesis doctoral de Mehrdad Hadizadeh Bazaz, el 6 de mayo la tesis doctoral de Ashwani Kumar Malviya y el 19 de diciembre la tesis doctoral de Iván Antonio Negrín Díaz. Todas las tesis doctorales que he dirigido este año son de estudiantes internacionales, de Irán, India y Cuba, respectivamente. He participado en varios congresos, como el XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red (IN-RED 2025), el Congreso Nacional de Áridos, el IX Congreso Internacional de Estructuras (ACHE 2025), la International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials (HPSM/OPTI 2025) y el 29th International Congress on Project Management and Engineering (AEIPRO 2025). También he tenido la oportunidad de dar una conferencia plenaria en el XLVI Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2025), que se celebró en Vitória, Espírito Santo, Brasil, del 24 al 27 de noviembre.

Este post es el número 205 de los que he escrito este año, lo cual no está nada mal. Ya he publicado 2243 artículos en mi blog desde que inicié esta andadura el 5 de marzo de 2012, por lo que este año se cumple una década de esta aventura. Sin darme cuenta, he tocado muchos temas relacionados con la ingeniería civil y la construcción en todos sus aspectos. Además, tengo una presencia cada vez mayor en las redes sociales. Tengo más de 35 000 seguidores en X (antes Twitter) y casi 26 000 en LinkedIn.

Por último, a continuación, os dejo algunas referencias sobre los artículos, congresos, libros y vídeos educativos que he realizado durante este año 2025. Cada año es más difícil mejorar los resultados del año anterior, pero haremos todo lo posible para 2026.

INVESTIGADOR PRINCIPAL EN PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN COMPETITIVOS:

  • Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. (RESILIFE). [Resilient life-cycle optimization of socially and environmentally efficient hybrid and modular structures under extreme conditions]. PID2023-150003OB-I00.

ARTÍCULOS INDEXADOS EN EL JCR:

  1. TRES JUNIOR, F.L.; DE MEDEIROS, G.F.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Designing for Safety and Sustainability: Optimization of Fire-Exposed Steel-Concrete Composite Footbridges. Structural Engineering and Mechanics, 96 (4):337-350. DOI:10.12989/sem.2025.96.4.337
  2. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Life-cycle environmental impact optimization of an RC-THVS composite frame for sustainable construction. Engineering Structures, 345, 121461. DOI:10.1016/j.engstruct.2025.121461
  3. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Manufacturing cost optimization of welded steel plate I-girders integrating hybrid construction and tapered geometry. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 140, 1601-1624DOI:10.1007/s00170-025-16365-2
  4. ZHOU, Z.; ZHAO, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent operation monitoring and finite element coupled identification of hyperstatic structures. Results in Engineering, 27, 106990. DOI:10.1016/j.rineng.2025.106990
  5. NEGRÍN, I.; CHAGOYÉN, E.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). An integrated framework for Optimization-based Robust Design to Progressive Collapse of RC skeleton buildings incorporating Soil-Structure Interaction effects. Innovative Infrastructure Solutions, 10:446. DOI:10.1007/s41062-025-02243-z
  6. YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591
  7. VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649
  8. LUQUE CASTILLO, X.; YEPES, V. (2025). Multi-criteria decision methods in the evaluation of social housing projects. Journal of Civil Engineering and Management, 31(6), 608–630. DOI:10.3846/jcem.2025.24425
  9. ZHOU, Z.; TIAN, Q.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Research on the coupling of talent cultivation and reform practice of higher education in architecture. Computers and Education Open, 9:100268. DOI:10.1016/j.caeo.2025.100268.
  10. LUQUE CASTILLO, X.; YEPES, V. (2025). Life Cycle Assessment of Social Housing Construction: A Multicriteria Approach. Building and Environment, 282:113294. DOI:10.1016/j.buildenv.2025.113294
  11. ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692
  12. VITORIO JUNIOR, P.C.; YEPES, V.; ONETTA, F.; KRIPKA, M. (2025). Comparative Life Cycle Assessment of Warehouse Construction Systems under Distinct End-of-Life Scenarios. Buildings, 15(9), 1445. DOI:10.3390/buildings15091445
  13. ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270
  14. SIERRA-VARELA, L.; CALABI-FLOODY, A.; VALDÉS-VIDAL, G.; YEPES, V.; FILUN-SANTANA, A. (2025). Determination of the social contribution of sustainable additives for asphalt mixes through fuzzy cognitive mapping. Applied Sciences, 15(7):3994. DOI:10.3390/app15073994
  15. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607
  16. MOSTOFI, F.; BAHADIR, U.; TOKDEMIR, O.B.; TOGAN, V.; YEPES, V. (2025). Enhancing Strategic Investment in Construction Engineering Projects: A Novel Graph Attention Network Decision-Support Model. Computers & Industrial Engineering, 203:111033. DOI:10.1016/j.cie.2025.111033
  17. ROJAS, L.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2025). Complex Dynamics and Intelligent Control: Advances, Challenges, and Applications in Mining and Industrial Processes. Mathematics, 13(6):961. DOI:10.3390/math13060961
  18. FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Structural damage index evaluation in BIM environmentsStructures, 74:108544. DOI:10.1016/j.istruc.2025.108544
  19. VILLALBA, P.; GUAYGUA, B.; YEPES, V. (2025). Optimal seismic retrofit alternative for shear deficient RC beams: a multiple criteria decision-making approach. Applied Sciences, 15(5):2424. DOI:10.3390/app15052424
  20. YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridgesInfrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.
  21. BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426
  22. MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2025). Game Theory-Based Multi-Objective Optimization for Enhancing Environmental and Social Life Cycle Assessment in Steel-Concrete Composite Bridges. Mathematics, 13(2):273. DOI:10.3390/math13020273
  23. LI, Y.J.; ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Research on spatial deformation monitoring and numerical coupling of deep foundation pit in soft soil. Journal of Building Engineering, 99:111636. DOI:10.1016/j.jobe.2024.111636
  24. NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Metamodel-assisted design optimization of robust-to-progressive-collapse RC frame buildings considering the impact of floor slabs, infill walls, and SSI implementationEngineering Structures, 325:119487. DOI:10.1016/j.engstruct.2024.119487

OTROS ARTÍCULOS:

CAPÍTULOS DE LIBROS:

CONGRESOS:

  • YEPES, V. (2025). Advances in resilient optimization and decision-making in structures. [Plenary lecture]. XLVI Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering (CILAMCE 2025), Vitória, Espírito Santo, Brazil.
  • YEPES, V. (2025). Infraestructuras resilientes frente a eventos climáticos extremos [Discurso de apertura]. Innotransfer, 28 de mayo, Universitat Politècnica de València.
  • MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V.; ROSCHIER, L.; BLIGHT, T.; BOULET, D.; PERALES, A. (2025). Elaboración y uso de nomogramas para el ámbito de las explotaciones de áridos. Introducción de los códigos abiertos Pynomo y NomogenActas del VII Congreso Nacional de Áridos, Córdoba, pp. 1085-1100. ISBN 978-84-125559-2-9.
  • YEPES, V. (2025). Pensamiento lateral para mejorar la resolución de problemas complejos en estudios de máster. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.
  • YEPES, V.; YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P. (2025). Impacto de la diversidad cultural en la resolución colaborativa de problemas en la docencia universitaria de ingeniería. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 – 18 de julio de 2025.
  • SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Resiliencia para la sostenibilidad de las estructuras de edificación mediante forjados con losas aligeradas biaxiales. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES-BELLVER, L.; NAVARRO, I.J.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Redes neuronales y Kriging para la optimización de la huella de carbono de puentes losa pretensados. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES, V.; ALCALÁ, J.; GARCÍA, J.A.; KRIPKA, J. (2025). Optimización resiliente del ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo condiciones extremas. IX Congreso Internacional de Estructuras, 25-27 de junio, Granada (Spain).
  • YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-attribute decision-making in prestressed concrete road flyover design. International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI 2025, 10-12 June 2025, Edinburgh, UK.
  • YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-objective optimization of prestressed slab bridges using the
    CRITIC-MCDM approach. 29th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 16-17 de julio, Ferrol (Spain). https://doi.org/10.61547/2502015
  • YEPES-BELLVER, L.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES, V. (2025). Nomograms for the economic pre-design of earth retaining walls. 29th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 16-17 de julio, Ferrol (Spain). https://doi.org/10.61547/2502019

VÍDEOS EDUCATIVOS:

  1. Necesidad y fases del curado del hormigón. 8 minutos, 52 segundos.
  2. Puesta en obra del hormigón compactado con rodillo. 9 minutos, 51 segundos.
  3. Fabricación y puesta en obra del hormigón autocompactante. 8 minutos, 59 segundos.
  4. Hormigón al vacío. 10 minutos.
  5. Hormigón reforzado con fibra de vidrio. 9 minutos, 21 segundos.
  6. Hormigones ligeros. 9 minutos, 19 segundos.
  7. Alisadoras rotativas o fratasadoras. 10 minutos, 8 segundos.
  8. Vibradores de aguja para compactar el hormigón. 8 minutos, 58 segundos.

MEDIOS DE PRENSA:

Levante: Víctor Yepes, catedrático de la UPV: «Es un error reconstruir infraestructuras sin adaptarlas al cambio climático»

The Conversation: La ingeniería ante la dana: la reconstrucción no basta si se repiten los errores del pasado

Levante: «Si construimos todo igual, volverá a ocurrir una catástrofe similar»

La Opinión de Murcia: Una reconstrucción de dimensiones históricas con más de un millar de infraestructuras dañadas por la dana

Cadena Ser: Nueve meses después de la DANA la legislación urbanística sigue reconstruyendo sin tener en cuenta los riesgos

Cadena Ser: Un estudio de la UPV propone cómo construir viviendas sociales más baratas y sostenibles y de forma más rápida

Economía 3: UPV impulsa una nueva forma de construir viviendas sociales más eficientes

Cadena Ser: La UPV propone cómo hacer más duraderos los edificios junto al mar

La Vanguardia: Crean una herramienta que ayuda a alargar la vida útil de edificios situados junto al mar

RTVE: Reconstruir Valencia un año después: «cirugía urbana» y zonas verdes para protegerse de futuras danas

RTVE: Garajes en alto e ingeniería verde: la construcción a prueba de danas

iAgua: Lecciones aprendidas de la DANA: proteger a la población es la prioridad

EuroNews: Un año después de la DANA del 29-O, los expertos advierten: «Podría volver a pasar»

Construnews: Víctor Yepes: “La gran olvidada es la conservación: sin mantenimiento, ninguna infraestructura es sostenible”

El País: Así construían los albañiles de la antigua Roma

La diversidad cultural en ingeniería: multiplica la creatividad y mejora la resolución de problemas

En el mundo profesional, la diversidad de los equipos a menudo se percibe como un desafío de gestión: un complejo puzle de estilos de comunicación y normas culturales que deben ensamblarse cuidadosamente para evitar fricciones. Esta visión, aunque comprensible, pasa por alto una verdad fundamental.

En lugar de ser un obstáculo que superar, la diversidad cultural es, en realidad, un «superpoder» para la innovación y la resolución de problemas complejos. Esto es especialmente cierto en campos técnicos como la ingeniería, donde la convergencia de múltiples perspectivas puede revelar soluciones que un grupo homogéneo nunca encontraría.

Un estudio reciente con 79 estudiantes de grado y de máster en ingeniería, muchos de ellos internacionales, arroja luz sobre este fenómeno y revela algunas verdades sorprendentes sobre cómo funcionan realmente los equipos multiculturales. Este artículo resume los hallazgos más importantes de dicha investigación.

La diversidad no solo enriquece: mejora activamente la capacidad de resolver problemas

El primer gran hallazgo del estudio es contundente. Lo sorprendente no es que la diversidad sea valorada, sino el consenso casi absoluto que genera en un campo que a menudo se estereotipa como puramente técnico e individualista. Según el estudio, los estudiantes de ingeniería perciben de forma abrumadora que la diversidad cultural no solo enriquece las interacciones y fomenta la creatividad, sino que también mejora directamente la capacidad de decisión y la capacidad del equipo para resolver problemas.

El dato que lo respalda es rotundo: la afirmación «La diversidad cultural y las experiencias previas de los estudiantes mejoran la dinámica de aprendizaje, así como la capacidad para resolver problemas en equipo» obtuvo una puntuación media de 4,19 sobre 5. Desde una perspectiva pedagógica, este dato es crucial, ya que no se trata de una teoría abstracta, sino de la percepción directa de las personas que experimentan sus beneficios en tareas colaborativas complejas.

Las mujeres lo ven aún más claro

Al profundizar en los datos, el estudio halló una diferencia estadísticamente significativa en la percepción entre hombres y mujeres. Las estudiantes encuestadas mostraron un grado de acuerdo «significativamente mayor» que el de sus compañeros varones respecto a la idea de que la diversidad mejora la resolución de problemas en equipo. El análisis de los intervalos de confianza del 95 % para las medias no se solapa, lo que indica que esta diferencia no es casual.

Lo que esto sugiere es fascinante. Este hallazgo podría reflejar una mayor sintonía con la dinámica de grupo o una valoración más acentuada de los beneficios de la colaboración y la comunicación, competencias que la diversidad pone de manifiesto. Este resultado abre una interesante línea de investigación sobre cómo diferentes grupos experimentan y valoran la dinámica colaborativa.

El valor de la diversidad se aprecia más cuando se experimenta de primera mano

El estudio comparó las respuestas de grupos de máster, compuestos casi en su totalidad por estudiantes internacionales, con las de un grupo de grado, en el que el 70 % de los encuestados eran españoles. El resultado fue revelador: el grupo de grado, más homogéneo, valoró en menor medida el impacto positivo de la diversidad. La conclusión del estudio es directa y contundente: queda claro que cuanto mayor es la diversidad, más se valora.

Esto no significa que los grupos homogéneos rechacen la diversidad. Más bien, subraya un principio fundamental del aprendizaje intercultural: la apreciación de la diversidad no es un ejercicio teórico, sino una competencia que se desarrolla mediante la inmersión y la experiencia directa. Para valorar plenamente sus beneficios, primero hay que experimentarlos.

No es un beneficio mágico, sino el resultado de dos factores clave

Quizás la aportación más poderosa del estudio es desmitificar el proceso. Si bien muchas investigaciones confirman que la diversidad es beneficiosa, este estudio indaga en el porqué y traslada la conversación del «qué» al «cómo». Mediante un análisis estadístico, los investigadores identificaron los dos mecanismos principales que explican esta percepción positiva.

Esta habilidad se basa en dos factores específicos y medibles:

  1. Desarrollo de habilidades interpersonales: Trabajar en equipos diversos impulsa a sus miembros a mejorar sus habilidades de comunicación y negociación, lo que facilita directamente la colaboración técnica.
  2. Un entorno de ideación más rico: La diversidad cultural en el aula crea un ambiente más dinámico que fomenta un mayor intercambio de ideas, lo que enriquece la comprensión global de los problemas.

Estos dos factores, por sí solos, explican el 63,3 % de la percepción positiva, lo que demuestra que los beneficios de la diversidad no son abstractos, sino que se traducen en una mejora tangible de la comunicación y de la generación de ideas.

Conclusión: De la convivencia a la estrategia

Los resultados de este estudio reafirman una idea fundamental: la diversidad cultural no es una obligación social, sino un recurso estratégico para la innovación. Hemos pasado de intuir que se trata de un «superpoder» a comprender la mecánica que lo activa: fomenta mejores habilidades de comunicación y genera un ecosistema de ideas más rico.

Aunque puedan existir pequeños desafíos de integración, reflejados en la puntuación más baja en el ítem sobre las dificultades para unificar ideas, los beneficios en la creatividad, la toma de decisiones y el desarrollo de competencias son mucho mayores. No aprovechar este motor de forma deliberada es una enorme oportunidad perdida.

Así pues, nos queda una última pregunta: si la diversidad es un motor tan potente de la innovación y ya sabemos cómo funciona, ¿estamos haciendo lo suficiente para fomentarla estratégicamente en nuestros equipos y organizaciones?

En este audio os dejo una conversación sobre este tema.

Por otra parte, en este vídeo, podéis ver las cuestiones más interesantes planteadas.

Referencia:

Yepes, V.; Yepes-Bellver, L. y Martínez-Pagán, P. (2025). Impacto de la diversidad cultural en la resolución colaborativa de problemas en la docencia universitaria de ingeniería. En libro de actas: XI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 17 y 18 de julio de 2025. Doi: https://doi.org/10.4995/InRed2025.2025.20606

También les dejo el artículo completo.

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Prohibieron la IA en sus clases de ingeniería. Ahora es su mejor herramienta para enseñar a pensar.

Introducción: El dilema de la IA en las aulas.

En los pasillos de la educación superior, un debate resuena con fuerza: ¿qué hacemos con la inteligencia artificial generativa (IAG)? Para muchos, herramientas como ChatGPT suponen una amenaza directa para el pensamiento crítico, ya que facilitan el plagio y fomentan la superficialidad académica. El temor es comprensible y está muy extendido.

Sin embargo, ¿y si el problema no fuera la herramienta, sino nuestra forma de reaccionar ante ella? El proyecto PROFUNDIA (acrónimo de PROFUNDo y autonomÍA) surge de esta cuestión, pero con un enfoque inesperado. Esta iniciativa de innovación educativa en ingeniería estructural no surgió de una prohibición teórica, sino de un problema práctico y urgente: el uso no regulado de la IA por parte de los estudiantes estaba deteriorando la calidad de su aprendizaje.

En lugar de intensificar la prohibición, este proyecto propone una solución radicalmente diferente. Este artículo explora los cuatro descubrimientos clave de un enfoque que busca transformar la IA de una amenaza en una de las herramientas pedagógicas más potentes.

Los 4 descubrimientos clave del proyecto PROFUNDIA

1. La cruda realidad es que el uso no supervisado de la IA estaba deteriorando el aprendizaje.

El proyecto PROFUNDIA no se basó en una hipótesis abstracta, sino que surgió de una necesidad urgente detectada en las aulas a partir del curso 2023-2024. El profesorado comenzó a observar un patrón preocupante en los trabajos de los estudiantes.

Las estadísticas internas confirmaron la sospecha: las encuestas revelaron que más del 60 % del alumnado ya utilizaba la IA para hacer sus trabajos. Sin embargo, el dato más alarmante era otro: solo el 25 % de ellos revisaba críticamente los resultados que la herramienta generaba.

La consecuencia fue una «notable disminución de la calidad técnica y argumentativa» de los proyectos. El problema era específico y grave: aunque la herramienta ofrecía soluciones funcionales, no podía verificar las hipótesis iniciales ni razonar la adecuación del modelo al contexto técnico. Los estudiantes dependían de la IA de forma acrítica, entregando trabajos con «errores conceptuales importantes» y debilitando su capacidad de razonamiento. Esto demostró que mirar hacia otro lado no era una opción, sino que era necesaria una intervención educativa guiada.

2. El cambio de paradigma: de la prohibición a la integración crítica.

Hasta entonces, la política en las asignaturas implicadas era clara: el uso de la IA «estaba explícitamente prohibido». Sin embargo, la realidad demostró que esta medida era ineficaz y contraproducente.

En lugar de librar una batalla perdida contra una tecnología omnipresente, el proyecto PROFUNDIA optó por un cambio de 180 grados: integrarla de forma «explícita, guiada y crítica». La nueva filosofía consistía en enseñar a los estudiantes a utilizar la herramienta de manera inteligente en lugar de ignorarla.

La esencia de este nuevo paradigma se resume en su declaración de intenciones:

Frente a enfoques que restringen o penalizan el uso de la IA, PROFUNDIA propone su integración crítica y formativa como herramienta cognitiva para potenciar el aprendizaje profundo, la interpretación técnica, la argumentación fundamentada y el desarrollo de la autonomía del estudiante.

3. El método: aprender a pensar «enseñando» a la IA.

La propuesta metodológica supone un cambio estructural en el aprendizaje, ya que se pasa de un proceso lineal (profesor-estudiante) a otro triangular (profesor-estudiante-IA). En primer lugar, los estudiantes resuelven un problema por sus propios medios. Después, piden a la IA que resuelva el mismo problema. La fase clave llega a continuación: deben comparar críticamente su solución con la de la IA.

En este punto radica la innovación más profunda del método. La IA se incorpora «como un agente más en el proceso, con un papel activo y con un sesgo deliberado hacia el error». El papel del estudiante cambia radicalmente: deja de ser un usuario pasivo para convertirse en entrenador activo de la IA. Su tarea ya no consiste en obtener una respuesta, sino en identificar, cuestionar y corregir los errores de la herramienta, lo que les lleva a «enseñar» a la IA a resolver problemas complejos y, en el proceso, a dominar el tema a un nivel mucho más profundo.

El objetivo final de este proceso es la «reflexión metacognitiva». Se pretende que el estudiante «reflexione sobre cómo piensa y aprende» al contrastar su razonamiento con el de la IA, sus compañeros y el profesor.

4. La meta final: la IA como una «mindtool» para crear mejores ingenieros.

Este enfoque no es solo una técnica ingeniosa, sino que se fundamenta en un concepto pedagógico sólido: el de las mindtools o «herramientas para la mente». Esta idea defiende el uso de la tecnología no como un sustituto del esfuerzo intelectual, sino como un andamio para potenciar el pensamiento crítico y la construcción activa del conocimiento, es decir, tratar la tecnología no como una muleta, sino como un gimnasio para la mente.

Este planteamiento conecta directamente con las demandas del mercado laboral actual. Como señalan estudios previos (Pellicer et al., 2017), las empresas no solo buscan egresados con conocimientos técnicos, sino también con habilidades transversales como la resolución de problemas, la autonomía y el juicio crítico.

Por tanto, los resultados de aprendizaje que se persiguen son extremadamente precisos y potentes. El objetivo es formar ingenieros que puedan:

  1. Formular problemas técnicos complejos con la precisión necesaria para que la IAG pueda analizarlos.
  2. Evaluar y validar críticamente las soluciones generadas por la IAG, justificando sus decisiones.
  3. Gestionar de forma autónoma el uso de la IAG en estrategias complejas de resolución de problemas.

En definitiva, se les prepara para un entorno profesional «complejo, colaborativo y en constante evolución».

Conclusión: ¿Y si dejamos de temer a la tecnología y empezamos a usarla para pensar mejor?

El proyecto PROFUNDIA demuestra que es posible cambiar la perspectiva sobre la IA en la educación. Transforma lo que muchos consideran una amenaza para el aprendizaje en una oportunidad única para fomentar un pensamiento más profundo, crítico y autónomo.

Su reflexión trasciende las aulas de ingeniería. ¿Qué otras tecnologías emergentes podríamos empezar a integrar en nuestras profesiones, no como un atajo, sino como un catalizador para desarrollar un pensamiento más crítico y sofisticado?

Os dejo un audio en el que dos personas hablan y discuten sobre este tema.

También os dejo un vídeo que resume muy bien el contenido del proyecto.

Referencias:

Blight, T., Martínez-Pagán, P., Roschier, L., Boulet, D., Yepes-Bellver, L., & Yepes, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. PloS one, 20(2), e0315426.

Castro-Aristizabal, G., Acosta-Ortega, F., & Moreno-Charris, A. V. (2024). Los entornos de aprendizaje y el éxito escolar en Latinoamérica. Lecturas de Economía, (101), 7-46.

Hadgraft, R. G., & Kolmos, A. (2020). Emerging learning environments in engineering education. Australasian Journal of Engineering Education, 25(1), 3-16.

Jiang, N., Zhou, W., Hasanzadeh, S., & Duffy Ph D, V. G. (2025). Application of Generative AI in Civil Engineering Education: A Systematic Review of Current Research and Future Directions. In CIB Conferences (Vol. 1, No. 1, p. 306).

Jonassen, D. H., Peck, K. L., & Wilson, B. G. (1999). Learning with technology: A constructivist perspective. Columbus, OH: Merrill/Prentice-Hall.

Liao, W., Lu, X., Fei, Y., Gu, Y., & Huang, Y. (2024). Generative AI design for building structures. Automation in Construction157, 105187.

Navarro, I. J., Marti, J. V., & Yepes, V. (2023). Evaluation of Higher Education Students’ Critical Thinking Skills on Sustainability. International Journal of Engineering Education, 39(3), 592-603.

Onatayo, D., Onososen, A., Oyediran, A. O., Oyediran, H., Arowoiya, V., & Onatayo, E. (2024). Generative AI applications in architecture, engineering, and construction: Trends, implications for practice, education & imperatives for upskilling—a review. Architecture4(4), 877-902.

Pellicer, E., Yepes, V., Ortega, A. J., & Carrión, A. (2017). Market demands on construction management: View from graduate students. Journal of Professional Issues in Engineering Education and Practice143(4), 04017005.

Perkins, D., & Unger, C. (1999). La enseñanza para la comprensión. Argentina: Paidós.

Torres-Machí, C., Carrión, A., Yepes, V., & Pellicer, E. (2013). Employability of graduate students in construction management. Journal of Professional Issues in Engineering Education and Practice139(2), 163-170.

Xu, G., & Guo, T. (2025). Advances in AI-powered civil engineering throughout the entire lifecycle. Advances in Structural Engineering, 13694332241307721.

Zhou, Z., Tian, Q., Alcalá, J., & Yepes, V. (2025). Research on the coupling of talent cultivation and reform practice of higher education in architecture. Computers and Education Open, 100268.

Licencia de Creative Commons
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