MARCO SPECTRA DE APRENDIZAJE CENTRADO EN EL SER HUMANO: UNA ARQUITECTURA SOCIOTÉCNICA PARA LA EDUCACIÓN SUPERIOR APOYADA POR IA

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.32351/rca.v11.441
Política de Crossmark DOI: https://doi.org/10.32351/politica-crossmark

Palabras clave:

aprendizaje centrado en el ser humano, educación superior, gobernanza de IA, inteligencia artificial, sistemas sociotécnicos

Resumen

La inteligencia artificial generativa (IAGen) permite elaborar productos universitarios convincentes, aunque su calidad no permite atribuir automáticamente al estudiante las decisiones que contienen. Este artículo propone una elaboración del Spectra Human-Centered Learning Framework orientada a entornos con IA y reconoce expresamente la formulación anterior: tres condiciones fundacionales, seis fases pedagógicas y cinco proposiciones que aquí se conservan. Mediante síntesis conceptual crítica de bibliografía seleccionada intencionalmente, se distinguen las funciones del ciclo formativo y se examina cómo pueden intervenir la asistencia de IA, la responsabilidad intelectual y las condiciones institucionales. El resultado es una arquitectura teórica que relaciona insumos del mundo real, encuadre conceptual, participación, producción, evaluación y transferencia; no es una intervención implementada. Las proposiciones heredadas se mantienen literalmente y se acompañan de interpretaciones y posibles criterios de refutación para investigaciones futuras. La ampliación, la dependencia y la sustitución designan relaciones provisionales entre personas y sistemas a escala de tarea, no perfiles validados del alumnado. El contraste selectivo con otras propuestas delimita el aporte sin reclamar eficacia o prioridad general. No se recogieron datos de estudiantes ni se realizó una revisión sistemática. Queda por examinar si la organización propuesta favorece razonamiento independiente, accesibilidad y transferencia en contextos distintos.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Mario Guadalupe López Ayala, Universidad Autónoma de Occidente

    Profesor universitario e investigador mexicano. Doctor en Innovación y Administración Educativa y en Psicopedagogía, desarrolla actividades académicas en la Universidad Autónoma de Occidente y la Universidad Autónoma de Sinaloa. Su trabajo integra la inteligencia artificial centrada en el ser humano, los sistemas sociotécnicos, la psicología aplicada, la innovación educativa y la gobernanza de la inteligencia artificial. Sus investigaciones examinan las relaciones entre tecnología, cognición, comportamiento humano y transformación institucional, con especial atención a sus implicaciones sociales y éticas. Es autor y coautor de publicaciones científicas, dirige el Human-Centered AI & Socio-Technical Systems Lab y desarrolla iniciativas de investigación y comunicación científica a través de Phoenix24, orientadas a la generación y transferencia social del conocimiento.

Referencias

Ates, H. (2026). Human-centered GenAI feedback design in higher education: A multisite experiment on direct, reflective, and hybrid approaches to scientific argumentation. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 23, Article 38. https://doi.org/10.1186/s41239-026-00614-9

Barnett, S. M., & Ceci, S. J. (2002). When and where do we apply what we learn? A taxonomy for far transfer. Psychological Bulletin, 128(4), 612–637. https://doi.org/10.1037/0033-2909.128.4.612

Baxter, G., & Sommerville, I. (2011). Socio-technical systems: From design methods to systems engineering. Interacting with Computers, 23(1), 4–17. https://doi.org/10.1016/j.intcom.2010.07.003

Biggs, J. (1996). Enhancing teaching through constructive alignment. Higher Education, 32, 347–364. https://doi.org/10.1007/BF00138871

Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, Article 4. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z

Chapman, B. L., & Dalgarno, B. (2026). Beyond the ban: A theoretical framework for integrating generative AI in assessment. Policy Futures in Education, 24(5), 670–682. https://doi.org/10.1177/14782103251411725

Chávez Márquez, I. L., & De los Ríos Chávez, H. J. (2025). Uso personal y académico de inteligencia artificial en estudiantes universitarios: estudio exploratorio. Apertura, 17(1), 54–69. https://doi.org/10.32870/ap.v17n1.2604

Freeman, S., Eddy, S. L., McDonough, M., Smith, M. K., Okoroafor, N., Jordt, H., & Wenderoth, M. P. (2014). Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(23), 8410–8415. https://doi.org/10.1073/pnas.1319030111

Gulikers, J. T. M., Bastiaens, T. J., & Kirschner, P. A. (2004). A five-dimensional framework for authentic assessment. Educational Technology Research and Development, 52(3), 67–86. https://doi.org/10.1007/BF02504676

Hamadeh, S., & Amin, H. (2025). AI, education and digital sovereignty. Frontiers in Education, 10, Article 1677727. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1677727

Jaakkola, E. (2020). Designing conceptual articles: Four approaches. AMS Review, 10(1–2), 18–26. https://doi.org/10.1007/s13162-020-00161-0

Jabareen, Y. (2009). Building a conceptual framework: Philosophy, definitions, and procedure. International Journal of Qualitative Methods, 8(4), 49–62. https://doi.org/10.1177/160940690900800406

Kahu, E. R. (2013). Framing student engagement in higher education. Studies in Higher Education, 38(5), 758–773. https://doi.org/10.1080/03075079.2011.598505

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, Article 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Lee, H.-P. H., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Article 1121, 1–22. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778

Li, C., Cui, H., & Hagedorn, L. S. (2026). The cognitive impact of ChatGPT in higher education: A systematic review of critical and creative thinking outcomes. Computers and Education: Artificial Intelligence, 10, Article 100571. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100571

Lintner, T. (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9, Article 50. https://doi.org/10.1038/s41539-024-00264-4

López Ayala, M. (2026). Spectra Human-Centered Learning Framework: A human-centered and socio-technical model for cross-disciplinary university learning (Version 1) [Conceptual manuscript and accompanying figure]. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/fvfcw7898h.1

Mayer, R. E. (2020). Multimedia learning (3rd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781316941355

OECD. (2026). Policies supporting responsible and systematic GenAI adoption in higher education (OECD Education Spotlights, No. 23). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/c4e5621f-en

Oliveira, M., Zednik, C., Bombaerts, G., Sadowski, B., & Conijn, R. (2025). Assessing students’ DRIVE: A framework to evaluate learning through interactions with generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, 9, Article 100497. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100497

Panadero, E. (2017). A review of self-regulated learning: Six models and four directions for research. Frontiers in Psychology, 8, Article 422. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00422

Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2020). Intrinsic and extrinsic motivation from a self-determination theory perspective: Definitions, theory, practices, and future directions. Contemporary Educational Psychology, 61, Article 101860. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2020.101860

Shneiderman, B. (2020). Human-centered artificial intelligence: Reliable, safe & trustworthy. International Journal of Human–Computer Interaction, 36(6), 495–504. https://doi.org/10.1080/10447318.2020.1741118

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039

Torraco, R. J. (2005). Writing integrative literature reviews: Guidelines and examples. Human Resource Development Review, 4(3), 356–367. https://doi.org/10.1177/1534484305278283

Uden, L., & Hwang, G.-J. (2026). The LEARN framework for responsible use of generative AI in education: A neuroscience-informed model for problem-based learning. Journal of Computers in Education. Advance online publication. https://doi.org/10.1007/s40692-026-00398-x

Valentini, A. (2026). Adopción y gobernanza de la IA en la educación superior de América Latina y el Caribe: resultados de una encuesta regional. Revista Educación Superior y Sociedad, 37(2), 372–397. https://doi.org/10.54674/ess.v37i2.1278

Vendrell, M., & Johnston, S.-K. (2026). Scaffolding critical thinking with generative AI: Design principles for integrating large language models in higher education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 10, Article 100572. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100572

Xu, X., Qiao, L., Cheng, N., Liu, H., & Zhao, W. (2025). Enhancing self-regulated learning and learning experience in generative AI environments: The critical role of metacognitive support. British Journal of Educational Technology, 56(5), 1842–1863. https://doi.org/10.1111/bjet.13599

Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education—Where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Estadísticas de lectura: 34

Descargas: PDF (INGLÉS) 15 - HTML (INGLÉS) 5 - XML (INGLÉS) 2 - EPUB (INGLÉS) 1
MARCO SPECTRA DE APRENDIZAJE CENTRADO EN EL SER HUMANO: UNA ARQUITECTURA SOCIOTÉCNICA PARA LA EDUCACIÓN SUPERIOR APOYADA POR IA

Publicado

2026-09-29

Número

Sección

Artí­culos

Cómo citar

López Ayala, M. G. (2026). MARCO SPECTRA DE APRENDIZAJE CENTRADO EN EL SER HUMANO: UNA ARQUITECTURA SOCIOTÉCNICA PARA LA EDUCACIÓN SUPERIOR APOYADA POR IA. Revista Científica Arbitrada De La Fundación MenteClara, 11, 441. https://doi.org/10.32351/rca.v11.441