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Zaragoza, España
El panorama educativo contemporáneo está experimentando una transformación radical, caracterizada por la transición del Paréntesis de Gutenberg hacia la complejidad fluida de la Infoesfera. Este estudio propone un marco pedagógico original que conceptualiza la integración de la Inteligencia Artificial en la educación como un cambio epistemológico basado en la lógica del palimpsesto. Más allá del discurso binario entre eficiencia e integridad, esta investigación analiza el aula como un espacio estratificado donde el conocimiento se reconstruye mediante la superposición de capas algorítmicas y humanas.
La metodología combina un análisis hermenéutico de las arquitecturas de IA (específicamente adaptando la estructura de red convolucional U-Net como un isomorfismo heurístico para el diseño curricular) con una modelización prospectiva de datos institucionales sobre la adopción de la IA. Los hallazgos, visualizados a través de la brecha de asimilación y un modelo de eficacia teórica, sugieren que tratar los resultados de la IA como palimpsestos digitales reduce significativamente las tasas de alucinación, al tiempo que restaura la autoría crítica. Esta estrategia de lectura estratificada transforma al docente en un mediador postdigital, garantizando que la huella humana permanezca visible dentro de los archivos sintéticos del futuro.
The contemporary educational landscape is undergoing a radical transformation characterized by the transition from the Gutenberg Parenthesis to the fluid complexity of the Infosphere. This study proposes a novel pedagogical framework that conceptualizes the integration of Artificial Intelligence in education as an epistemological shift based on the logic of the palimpsest. Beyond the binary discourse of efficiency versus integrity, this research analyzes the classroom as a stratified site where knowledge is reconstructed through the superposition of algorithmic and human layers.
The methodology combines a hermeneutic analysis of AI architectures, specifically adapting the U-Net convolutional network structure as a heuristic isomorphism for curricular design, with a prospective modeling of institutional data regarding AI adoption. The findings, visualized through the assimilation gap and a theoretical efficacy model, suggest that treating AI outputs as digital palimpsests significantly reduces hallucination rates while restoring critical authorship. This stratified reading strategy transforms the faculty into a postdigital curator, ensuring that the human trace remains visible within the synthetic archives of the future.
