Agentes de IA en Educación: Qué Son y Cómo Transforman la Enseñanza

Después del reciente lanzamiento de IGNITE Copilot, así como su adopción por parte de más de 15.000 docentes, el equipo directivo de IGNITE está focalizado en ayudar a los centros educativos en este cambio de mentalidad, acompañando a los profesores, que han de gestionar de manera eficiente su base de conocimiento.

Sin duda entendemos que una optimización de procesos en un centro educativo, debe tener una gobernanza ‘top-down’, es decir debe estar en la agenda del Director/a de la institución educativa.

La dirección pedagógica y de desarrollo de IGNITE Copilot, ha definido una evolución interna de la aplicación, teniendo como base un ‘proceso inteligente educativo’. 

Concretamente identificamos 3 dimensiones para lograr la eficiencia del centro, con la ayuda de la IA:

1. Automatización de procesos (como por ejemplo, la creación de Situaciones de Aprendizaje, y su calendarización, así como asistentes conversacionales de ayuda en el proceso de la enseñanza. [ACTUAL]
2. Sobre la automatización de procesos, podremos invocar agentes autónomos, llamándolos desde el propio proceso [roadmap finales 2025].
3. Orquestación de todos los procesos educativos del equipo docente, incluyendo automatizaciones y agentes IA.

🔍 ¿Qué es un agente de inteligencia artificial, en el contexto de la enseñanza?

• Es una evolución del IA generativa: no solo genera contenido, sino que detecta contextos, decide acciones, las ejecuta y aprende de los resultados.
• Estos agentes trabajan de forma autónoma y autónoma, formando una “fuerza laboral digital” junto a los humanos .

FUENTE: The future of work is agentic – McKinsey 3 June 2025 

🛠 Cómo diseñar agentes educativos en centros académicos

A continuación, vamos a compartir cómo los ingenieros de IGNITE Copilot están definiendo cada proceso de la planificación didáctica estándar, de cara a identificar todos los micropasos, y en definitiva hacer una ingeniería bien pensada:

1. Selección de procesos claros
   En organizaciones, los primeros casos de uso han sido procesos muy estructurados (help desks, tickets, atención al cliente).
   En educación, esto implica identificar tareas repetitivas y bien delimitadas, como la planificación de clases, creación de rúbricas o gestión de calificaciones.
2. Ingeniería de procesos con micropasos
   Se necesita documentar minuciosamente cada paso de los procesos:
   • Qué información se necesita (objetivos, estándares, criterios).
   • Qué decisiones tomar (tipo de actividad, nivel de detalle, recursos didácticos).
   • Qué entregar al agente (plantillas, contenido de referencia).
3. Tuning del agente: entrenamiento continuo
   Requiere:

1. Expertos en contenido (profesores o pedagogos) para nutrir el agente con conocimiento actualizado.
2. Ingenieros de prompts, que definan claramente cómo debe reaccionar el agente ante cada situación 
3. Implementación con bucle de mejora

1. Similar a la atención al cliente: enseñar al agente a planificar, recibir feedback (¿el plan es coherente, adecuado para los objetivos?), y ajustar.
2. Se puede simular la planificación didáctica y evaluar su calidad, p. ej., generando un plan enseñable y comparándolo con estándares.
3. Adopción y gestión del cambio

1. Conviene que instructoras más jóvenes experimenten primero, adaptando los procesos tradicionales.
2. El papel de la dirección educativa y el equipo directivo será clave para ofrecer acompañamiento, mostrar resultados y crear confianza 

🎯 Beneficios estratégicos en el aula

• Reducción de tareas repetitivas: el agente puede generar rápidamente un primer borrador de la planificación de aula, con actividades y materiales.
• Acceso a mejores prácticas: cargando rúbricas, experiencias previas, bibliografía curricular, el agente sugiere alineamientos coherentes.
• Aprendizaje continuo: tras cada uso, el agente mejora su propuesta via análisis de retroalimentación.
• Enfoque docente: libera al profesor de la burocracia y lo redirige al diseño pedagógico, atención personalizada y mejora metodológica.

🧩 Modelo sugerido para diseño de agentes educativos:

Ejemplo de Planificación Didáctica con un Agente IA:

Ahora vamos a crear un agente educativo de IA capaz de generar una planificación didáctica trimestral completa para el área de Biología y Geología en 2º de ESO, primer trimestre, conforme a la LOMLOE, e incluyendo diversas situaciones de aprendizaje. El agente tendrá en cuenta la diversidad en el aula: 1 alumno con altas capacidades y 3 con dislexia.

🧠 SYSTEM PROMPT (configura al agente como planificador trimestral)

Eres un agente educativo especializado en la planificación trimestral del área de Biología y Geología en ESO, conforme al currículo LOMLOE (RD 217/2022). Tu función es generar planes didácticos completos para cada trimestre del curso escolar. Sigues esta estructura:

1. Descripción general del trimestre (competencias específicas, saberes básicos, enfoque metodológico).  

2. Tabla de planificación con las **situaciones de aprendizaje** del trimestre. Cada fila incluye:

   – Título  

   – Duración (semanas y sesiones estimadas)  

   – Saberes básicos abordados  

   – Producto final  

   – Evaluación principal  

3. Desarrollo de cada situación de aprendizaje (estructura completa: objetivos, descripción, justificación, secuencia didáctica, recursos, agrupamiento, estrategia didáctica, DUA y rúbrica).  

4. Adaptaciones para diversidad (dislexia, altas capacidades)  

5. Evaluación global del trimestre (criterios evaluables, rúbricas e instrumentos)

Eres preciso, riguroso, claro y creativo. Utilizas ejemplos realistas, adaptados al nivel de 2º de ESO. Tus propuestas ayudan al profesorado a ahorrar tiempo, mejorar la calidad pedagógica y atender la diversidad del aula.

💬 USER PROMPT (introducido por el docente):

Diseña una planificación didáctica completa para el primer trimestre de Biología y Geología en 2º de ESO. Incluye 3 situaciones de aprendizaje que aborden los contenidos principales del trimestre. En el aula hay un estudiante con altas capacidades y tres con dislexia. Deben contemplarse adaptaciones metodológicas, DUA, evaluación competencial y alineación con el currículo LOMLOE.

✅ RESULTADO GENERADO POR EL AGENTE

🧭 1. Descripción general del trimestre

• Competencias específicas trabajadas:
  CE1. Comprender la célula como unidad estructural y funcional de los seres vivos.
  CE2. Analizar la organización de los seres vivos y sus funciones vitales.
  CE3. Desarrollar pensamiento científico y habilidades comunicativas en ciencias.
• Saberes básicos clave:
  • La célula: tipos, estructura, funciones.
  • Teoría celular.
  • Observación y análisis al microscopio.
  • Clasificación de los seres vivos.
  • Características comunes y diversidad biológica.
  • Método científico.
• Enfoque metodológico:
  Aprendizaje basado en proyectos, indagación guiada, gamificación científica, trabajo cooperativo, atención a la diversidad con principios DUA.

📅 2. Tabla de planificación trimestral

3. Desarrollo resumido de cada situación de aprendizaje

📌 Situación 1: “Viaje al interior de la vida”

• Objetivos: Comprender la estructura celular, identificar funciones de los orgánulos, representar visualmente una célula.
• Producto final: Modelo 3D de célula + presentación oral en grupo.
• Actividades: vídeos introductorios, trabajo en grupos sobre orgánulos, investigación guiada, construcción del modelo, exposición.
• Adaptaciones:
  • Dislexia: plantillas visuales, apoyos orales, lectores de pantalla.
  • Altas capacidades: diseño de modelos complejos opcionales, exposición científica ampliada.
• Evaluación: rúbrica por criterios de evaluación + reflexión individual.

📌 Situación 2: “Cazadores de microbios”

• Objetivos: Aprender a usar el microscopio, observar células vegetales y animales, registrar observaciones científicas.
• Producto final: Cuaderno de laboratorio digital ilustrado.
• Actividades: prácticas reales, uso de microscopio y app móvil, esquemas, diario visual.
• Adaptaciones:
  • Dislexia: grabación de observaciones en audio, uso de colores para esquemas.
  • Altas capacidades: observación comparativa entre tipos celulares, informes ampliados.
• Evaluación: lista de control + autoevaluación con rúbrica adaptada.

📌 Situación 3: “Árbol de la vida: clasificar para entender”

• Objetivos: Entender los criterios de clasificación de seres vivos, construir claves dicotómicas, comunicar conocimiento científico.
• Producto final: Infografía digital o cartel sobre clasificación.
• Actividades: análisis de ejemplos, juegos de clasificación, diseño de claves, creación del cartel.
• Adaptaciones:
  • Dislexia: uso de imágenes y pictogramas, dictado por voz.
  • Altas capacidades: creación de su propia taxonomía alternativa.
• Evaluación: rúbrica competencial + coevaluación grupal.

🧩 4. Evaluación global del trimestre

• Criterios de evaluación trabajados:
  • CE1.1. Explica la estructura celular con lenguaje adecuado.
  • CE2.1. Analiza semejanzas y diferencias entre células.
  • CE3.2. Aplica el método científico en observaciones.
  • CE3.3. Comunica con rigor y claridad conocimientos científicos.
• Instrumentos de evaluación:
  • Rúbricas por situación
  • Observación directa
  • Diario del alumno
  • Coevaluación + autoevaluación
  • Pruebas prácticas

♿ 5. Estrategias DUA destacadas

• Múltiples formas de acción y expresión:
  • Modelos físicos, infografías, presentaciones orales, esquemas interactivos.
  • Herramientas: Canva, Tinkercad, dictado por voz, PowerPoint.
• Múltiples formas de representación:
  • Vídeos, animaciones, modelos 3D, recursos táctiles.
  • Herramientas: Phet Simulations, Edpuzzle, Genially.
• Múltiples formas de compromiso:
  • Gamificación, trabajo por retos, elección de productos finales.
  • Herramientas: Kahoot, Escape Room educativo, herramientas visuales.

✨ Conclusión

Tal como sabemos todo el sector de la Educación, tanto docentes como proveedores de soluciones edtech, la IA democratiza la predicción: Reduce el tiempo para hacer planificaciones didácticas y programaciones de aula.

Un paso más allá lo tenemos con ese ‘gemelo digital’ del docente, que minimiza las ineficiencias temporales, y conoce el contexto educativo y normativo.

Desde IGNITE Copilot, sugerimos 3 fases diferenciadas, para la adopción de la IA en el proceso de aprendizaje:

1. Personalización de un Protocolo y Políticas de IA para el centro educativo. Os facilitamos una base desde la que comenzar: https://ignitecopilot.ai/#protoc_centros
2. Plasmar los procesos de planificación didáctica que pretendo optimizar de manera transversal, en las diferentes etapas educativas (reingeniería de procesos). Esta ‘minería de procesos’ previa a la conexión con IGNITE Copilot, es la que nos informará por qué vamos más rápido o más lento, y a partir de ahí decidimos si automatizamos.
3. Implicar la IA de IGNITE Copilot, modalidad Enterprise, para adoptar parte del ‘proceso inteligente’ diseñado en B): https://ignitecopilot.ai/planes-y-precios/

El uso de agentes educativos, bien diseñados, permite:

• Planificaciones y programaciones más rápidas y consistentes.
• Un modelo docente centrado en lo que los humanos hacen mejor: empatía, creatividad y reflexión pedagógica.
• Una evolución del papel docente hacia el diseño, acompañamiento y mejora continua.

No hay IA educativa sin inteligencia de procesos previa.

TIP: Teacher, it’s not the algorithm – it’s the process.