Marcelo Maina presenta en un seminari web d’EADTU un marc per a dissenyar experiències d’aprenentatge amb IA generativa
Pantalla del seminari web amb anunci del llançament del curs en I-HE2026
Com pot el professorat aprofitar la IA generativa per a dissenyar els seus cursos sense perdre el criteri pedagògic ni el control sobre les decisions? Aquesta pregunta va centrar la intervenció de Marcelo Maina, investigador d’Edul@b, Centre de Recerca en els Futurs de l’Educació en l’Era Digital (UOC-FuturEd), i professor de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), en el seminari web organitzat EADTU el 23 de setembre de 2026. La sessió, titulada AI isn’t Replacing Teachers: Teachers Ignoring It Might Replace Themselves, va reunir més de 80 participants de la comunitat d’educació superior provinents d’11 països per a debatre com orientar l’ús de la IA en la docència.
La intervenció s’emmarca en ADMIT, un projecte Erasmus+ que desenvolupa models, orientacions ètiques i estratègies institucionals per a integrar la IA generativa i els grans models de llenguatge en l’educació superior. El seminari web va servir també com a introducció a un curs de desenvolupament professional docent previst per a octubre.
Dissenyar amb IA exigeix més criteri pedagògic
Maina va explicar que la IA pot intervenir en diferents activitats del disseny de l’aprenentatge: analitzar necessitats, explorar idees, formular resultats d’aprenentatge, proposar activitats i avaluacions, produir recursos o revisar un disseny. També permet comparar alternatives i elaborar prototips amb major rapidesa. Això obre possibilitats per a adaptar les propostes a diferents contextos i perfils d’estudiants.
No obstant això, la velocitat de producció no garanteix la qualitat educativa. Per a obtenir resultats útils, el professorat ha d’aportar context, objectius, instruccions i restriccions, i revisar críticament les propostes generades. Una activitat pot semblar coherent i, així i tot, contenir errors, biaixos o decisions pedagògiques poc adequades. La validació, el judici pedagògic i la supervisió ètica continuen sent responsabilitats humanes.
Del marc conceptual a les decisions de disseny
Seguidament, Maina va presentar el Marc de Disseny de l’Aprenentatge Assistit per IA, desenvolupat al costat dels integrants d’Edul@b: Lourdes Guàrdia (coord.), Nati Cabrera i Ludovica Fanni i la coordinadora del projecte, Alessandra Antonnaci, de EADTU. El marc organitza el procés en tres fases: anàlisi i planificació, disseny d’activitats i desenvolupament i producció. En cadascuna ajuda a considerar què pot aportar la IA i quines decisions han d’assumir i supervisar les persones responsables del disseny.
Maina va presentar així mateix un toolkit que porta aquests principis a la pràctica mitjançant tres instruments complementaris i el desenvolupament dels quals va ser coordinat per Silke Wrede de FernUniversität. L’instrument de “Verificació d’ètica i compliment” (Ethics & Compliance Check) ajuda a examinar les polítiques institucionals, la protecció de dades i les qüestions ètiques rellevants per a cada cas. El “Protocol IA-DONA” (AI-LD Protocol) permet definir el propòsit del disseny, distribuir tasques entre persones i IA, establir punts de revisió i acordar criteris per a acceptar els resultats. Finalment, l’instrument de “Salvaguardes de qualitat” (Quality Safeguards) orienten la verificació de la qualitat pedagògica i de les respostes generades.
El marc i el toolkit no depenen d’un model de llenguatge concret. La seva aportació principal és oferir una estructura per a fer explícites les decisions, revisar-les i documentar per què s’han pres. Durant la presentació es va mostrar una implementació del toolkit en format de llibre interactiu H5P, concebut per a guiar el recorregut pels instruments i facilitar el registre de les decisions.
Esquema del Marc AI-LD (a dalt) i del Tookit(detall, a baix) implementat en el curs.
Un pilot prometedor que assenyala millores necessàries
La intervenció va incloure resultats preliminars d’un pilot amb la participació de docents universitaris i experts en disseny d’aprenentatge distribuïts en 15 sessions de treball, nou individuals i sis en grup. Les valoracions apunten a una percepció positiva de la utilitat del marc i del toolkit. Les persones participants van destacar que els instruments els ajudaven a connectar les tasques realitzades amb IA amb enfocaments pedagògics coneguts, aclarir responsabilitats i parar esment als riscos ètics.
La facilitat d’ús va rebre valoracions més diverses. En aquesta fase, els instruments s’havien provat en un prototip distribuït entre diverses presentacions i documents, la qual cosa obligava a consultar materials en diferents llocs. Els comentaris del pilot van assenyalar la necessitat de simplificar el recorregut, oferir exemples específics per disciplines i proporcionar formació breu per a familiaritzar-se amb les eines. Aquestes observacions han orientat el desenvolupament d’una versió més integrada i interactiva, ja integrada en el curs a oferir (veure il·lustració més amunt).
Maina va tancar la seva intervenció identificant les preguntes que encara requereixen recerca. Entre elles, si els dissenys assistits per aquests instruments milloren efectivament els resultats d’aprenentatge, la participació i l’autoregulació de l’estudiantat; quines formes de col·laboració entre docents i IA produeixen millors dissenys; i com influeix un ús sostingut de la IA en el criteri, la creativitat i l’autonomia professional del professorat.
El treball presentat en el seminari web proposa, així, una manera d’incorporar la IA generativa al disseny educatiu mitjançant decisions pedagògiques fonamentades, responsabilitats clares i revisió crítica dels resultats.
Altres presentacions dins del seminari web van ampliar la perspectiva sobre avaluació, governança i ètica. Una d’elles, presentada per Rafael Vargas de la UNED, va aprofundir en els resultats de diferents línies de treball de ADMIT: una revisió de 147 estudis sobre els usos dels models de llenguatge en l’educació superior; una anàlisi de polítiques institucionals i dels criteris per a aplicar-les; i dos estudis sobre pràctiques en les universitats sòcies, que permeten observar la seva evolució entre 2024 i 2025. Aquests treballs van plantejar preguntes sobre com adaptar l’avaluació a l’ús creixent de la IA i com convertir les orientacions institucionals en decisions aplicables en la docència. La presentació dedicada a l’ètica, a càrrec de Bhoomika Agarwalde d’Open Universiteit, va exposar una taxonomia desenvolupada en ADMIT que organitza l’ús responsable de la IA generativa en vuit dimensions: impacte educatiu i integritat acadèmica; privacitat i gestió de dades; benestar social i ambiental; autonomia de docents i estudiants; diversitat i equitat; rendició de comptes; transparència; i solidesa tècnica i seguretat. També va mostrar com aquests principis es traslladen a una eina d’autoavaluació i va relacionar aquest treball amb el projecte ETHICAI.
