La educación superior está viviendo una transformación profunda que está reconfigurando no solo la manera en que enseñamos y aprendemos, sino también la gobernanza y la estructura misma de las universidades. En un contexto global donde la tecnología avanza a un ritmo vertiginoso, los algoritmos y la Inteligencia Artificial (IA) se han convertido en herramientas clave para implementar modelos disruptivos que redefinen la pedagogía, la gestión académica y la relación entre docentes y estudiantes. Este cambio, impulsado por la Educación Disruptiva, se aleja de los modelos rígidos y centralizados para abrazar un enfoque más flexible, inclusivo y adaptado a las necesidades individuales de los estudiantes.

El concepto de “ubicuo” con sus diferentes perspectivas en términos simples, significa que algo está presente en todas partes a la vez, y si como si tuviera la capacidad de estar en múltiples lugares simultáneamente.

Teacher shortages have intensified across several OECD countries, making this an urgent priority for education systems. Between 2015 and 2022, the share of students whose principals reported shortages rose from 29% to 46.7% on average across the OECD. Simultaneously, rapid technological advances, such as Artificial Intelligence (AI), and broader socio-economic shifts, increase the need to support teachers in delivering quality education in evolving contexts. Addressing both the number of teachers and ensuring they possess the skills to meet new educational needs is essential for student success.

This report presents a policy roadmap to help education systems balance the supply and demand for quality teaching in these changing times. Drawing on responses from 33 education systems to the Education Policy Outlook National Survey for Comparative Analysis, as well as additional evidence, the report outlines current challenges and key factors in their interplay. It also explores policy responses to attract, retain, and develop teachers, enhancing their teaching practices and professional learning. In doing so, the report aims to support countries in advancing the goals set by the 2022 OECD Declaration on Building Equitable Societies Through Education. This report is part of the Education Policy Outlook series – the OECD’s analytical observatory of education policy.

In our deep dive into the AI agents space, we’ll outline Menlo’s thesis for the emerging market—starting by defining what agents are and what made them possible. We’ll trace the architectural evolution of the modern AI stack from few-shot prompting through retrieval-augmented generation (RAG) to full-fledged agentic systems, before exploring the implications of this paradigm shift for the application and infrastructure layers in later articles.

Esta investigación presenta un modelo de análisis diseñado para detectar, organizar y clasificar la singularidad en la educación superior basado en estudios de futurización. Para ello, se recopilan evidencias con el fin de identificar rasgos diferenciales en el campo educativo, lo que permite a las universidades tomar decisiones estratégicas en entornos complejos. El estudio se fundamenta en técnicas de análisis respaldadas por investigaciones futurísticas para identificar tendencias y organizaciones innovadoras en diversos contextos educativos.

Estas singularidades se clasifican y organizan mediante una propuesta metodológica mixta que combina investigación confirmatoria y la recopilación de datos cualitativos y cuantitativos. Los resultados del estudio proporcionan una visión de 55 organizaciones de educación superior con características singulares, destacando aspectos importantes de cada una de ellas. Además, se valida la utilidad del instrumento desarrollado como una herramienta crucial que permite a las universidades revisar y adaptar constantemente sus prácticas educativas, manteniéndolas actualizadas y respondiendo a los avances sociales y tecnológicos en un mundo en constante cambio.

Asimismo, la investigación busca fomentar un debate sobre el papel futuro de las universidades como actores en una sociedad dinámica, compleja e incierta. Esto resalta la importancia de que las universidades estén preparadas para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que surgen en este contexto cambiante.

Juan Domingo Farnós ha propuesto un modelo de universidad que se adapta a las necesidades y demandas del siglo XXI, conocida como la «Universidad Disruptiva». Este modelo se complementa con la «Universidad Algorítmica», una institución educativa que se basa en el uso intensivo de algoritmos y tecnología para personalizar el aprendizaje y optimizar la gestión educativa.

Naturalmente que la Universidad tiene un punto y a parte dentro de la EDUCACIÓN DISRUPTIVA (learning is the work) como no podría ser de otra manera, pero no como pueden pensar los académicos de antaño, los de siempre vaya; ya no significa “elitismo”, ni siquiera un valor en alza, sino un elemento más dentro de la sociedad que a pesar de su escaso poder de crítica, merece incrustarse dentro de esta nueva cultura que entre todos estamos tejiendo.

La universidad también se ve afectada por las crisis socio-económicas y socio-ambientales globales, que se pueden expresar como una función de una crisis más amplia de reproducción social o sociabilidad. A medida que el trabajo de académicos y estudiantes es impulsado cada vez más por una mercancía-valoración arraigada en la medición del rendimiento, la capacidad de los académicos y estudiantes para responder a las crisis desde el interior de la universidad se ve limitada por el mercado.

En un mundo donde la transformación tecnológica y la globalización se entrelazan de manera irremediable, la Educación Superior se ve desafiada a reinventar sus estructuras y procesos fundamentales. El modelo tradicional de enseñanza, basado en una transmisión unidireccional del conocimiento y la rigidez estructural, está siendo reemplazado por una visión mucho más fluida y dinámica: un ecosistema educativo adaptado a las exigencias de un mundo interconectado, basado en la colaboración global y la innovación constante. Este cambio radical no solo se debe a la aparición de nuevas tecnologías, sino a la creciente necesidad de formar a individuos capaces de resolver problemas complejos en un contexto global, multidisciplinario y tecnológicamente avanzado.

In September 2024, we surveyed over 400 instructional design professionals to gain deeper insights into the trends shaping the field.

Respondents came from a wide range of roles, with the majority being full-time instructional designers (33%), followed closely by subject matter experts (SME) who also design courses as part of their jobs (26%). Directors, Freelancers, Founders, and professionals in other roles, such as Learning & Development Managers, Learning Experience Designers (LXDs), and eLearning Developers, also contributed their perspectives.

Lo primero que hay que decir es que hay poquísima evidencia sobre el impacto de la IA en los procesos cognitivos, es muy temprano. Cuando hablamos de IA es un conjunto de tecnologías, entonces, la IA que uso para irme del punto A al punto B en el Google Maps es muy distinta a la que tomo para dar un prompt [instrucción de texto que se le da a una herramienta de IA]. Todas caben bajo el paraguas de la IA, pero son muy distintas. Cuando hablamos de generativa, que es donde está la principal atención hoy día, dado que es una tecnología que tiene dos añitos desde que se popularizó, lo que yo he visto hasta ahora son estudios con casos cualitativos, pequeñas muestras, no hay evidencia para decir lo que está muy bien y dónde falta camino.

El Aprendizaje Basado en Simulaciones (ABS) se ha consolidado como una metodología efectiva en la educación moderna, especialmente para el desarrollo de habilidades críticas como la toma de decisiones y la resolución de problemas en contextos reales. En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), herramientas como ChatGPT y Claude ofrecen una oportunidad única para integrar simulaciones dinámicas e interactivas en el aula. Este artículo explora cómo estas herramientas pueden ser utilizadas por docentes en ejercicio, brindando ejemplos prácticos, pautas de diseño y recomendaciones metodológicas.

Could Optimus change how classrooms operate? As a teaching assistant, it could handle tasks like preparing materials and supervising students during activities. This could reduce the administrative burden on teachers, allowing them to engage more with students. In special needs education, Optimus could provide personalized instruction and physical assistance, improving the learning experience for students requiring extra support.

In today’s educational landscape, generative AI is emerging as a powerful tool that can change the way we teach and learn. For educational leaders, Generative AI's potential is both vast and inspiring, offering significant opportunities to enhance educational outcomes, foster creativity, and, most importantly, prepare students for a future where AI is an integral part of every work and life.

Generative AI tools are versatile and capable of supporting a wide range of educational modalities. From personalized learning experiences to collaborative projects, generative AI will be able
to adapt to each student's unique needs, offering tailored support to help maximize individual potential. Imagine classrooms where an educator’s lesson plans are dynamically customized to suit the pace and style of each learner, or where virtual tutors provide instant feedback and encouragement. These AI-driven experiences are starting to become a reality in some educational environments.

We still prioritize efficient knowledge delivery, a method of learning in which the teacher doles out answers to their student. With modern technology, however, anyone can have their question answered through a quick Google Search. In today’s classrooms, students no longer need knowledge acquisition but creativity and problem-solving skills training. These essential skills set us apart as humans and receive surprisingly little emphasis.

Every job in the economy can be thought of as a bundle of tasks, shared between humans and machines. Over the years, software has picked off more and more of these tasks, but even today, humans still own the vast majority of business processes. In every function, headcount costs dwarf software expenditures by orders of magnitude.

AI agents promise to shift this balance of work decisively. Unlike previous generations of software that primarily addressed low-level, sequential tasks that could be robotically executed, new cognitive architectures enable agents to dynamically automate end-to-end processes. This is not just AI that can read and write—but ones that can decide the flow of your application logic and take actions on your behalf.

According to research from McKinsey & Company, only half of business leaders said their organizations are well-prepared to react to future shocks and disruptions. Meanwhile, a recent survey from AlixPartners found that 59% of CEOs are worried about losing their job due to disruption.

New and emerging leaders aren’t the only ones who need support during disruption. Even experienced executives may require support to willingly embrace change and lead others through it. Every leader could benefit from having an experienced confidant and advisor in their corner to help make difficult decisions. 

The AI Classroom is already with us. It’s not about robot teachers, or VR headsets: instead, the AI classroom offers technologies that ‘upgrade’ flesh-and-blood teachers and make new educational experiences possible. The AI education market is forecast to grow at an incredible rate this decade, hitting $88.2 billion worldwide by 2030, all driven by technologies that create lesson plans, mark papers and track progress. But perhaps the most exciting application of AI technology in education is in upgrading the way lessons are taught, and the way children learn.

En este contexto, los sistemas de aprendizaje personalizado ofrecen un enfoque innovador y eficiente que permite una educación adaptativa basada en la detección de patrones de aprendizaje individuales. Según Andrew Ng, cofundador de Coursera y líder en el campo de la IA, “el aprendizaje personalizado es la clave para que la tecnología permita a cada estudiante aprender a su propio ritmo” (Ng, 2018). Este cambio en los métodos de enseñanza responde a la demanda de modelos que integren enfoques inclusivos y colaborativos, donde cada estudiante pueda interactuar y aprender de forma única. La integración de Machine Learning en estos procesos permite, además, optimizar los recursos y adaptar los contenidos a las habilidades específicas de cada estudiante, un enfoque vital en una era de habilidades demandadas y conocimiento interconectado.

El enfoque disruptivo que estamos proponiendo reconoce que el aprendizaje es un proceso dinámico, donde el estudiante ocupa un rol central, colaborando con sistemas de IA para co-crear conocimiento. Juan Domingo Farnós, reconocido por sus aportaciones a la educación disruptiva, sostiene que «la convergencia entre la educación y la inteligencia artificial permite una evolución en los métodos pedagógicos, donde los alumnos no son meros receptores de información, sino agentes activistas en su proceso de aprendizaje». Este paradigma emergente se apoya en tecnologías como redes neuronales profundas, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de análisis emocional, que habilitan a las instituciones a ofrecer experiencias educativas más significativas y contextualizadas.

UNESCO International Institute for Higher Education in Latin America and the Caribbean (UNESCO IESALC), in partnership with the International Centre for Higher Education Innovation under the auspices of UNESCO (UNESCO-ICHEI), spearheaded an in-depth investigation into these changes, resulting in the comprehensive report titled Transforming the Digital Landscape of Higher Education in Latin America and the Caribbean. The report presents a detailed overview of how digital transformation has unfolded across LAC, analyzing the various degrees of readiness and responses by governments, HEIs, and other stakeholders. 

As a New York Times article on the paper reported: “doctors were treating [the AI] like a search engine for directed questions: ‘Is cirrhosis a risk factor for cancer? What are possible diagnoses for eye pain?’ It was only a fraction of the doctors who realized they could literally copy-paste in the entire case history into the chatbot and just ask it to give a comprehensive answer to the entire question.”

This is not just an issue for doctors. In every classroom I teach in or organization I speak with, the vast majority of people have tried AI, but are often struggling with how to initially use it. And, as a result of that struggle, have not put in the 10 or so hours with AI that are required to really understand what it does.

Misinformation spreads quickly and often hides behind the facade of critical thinking. The US is learning this the hard way. State-sponsored disinformation campaigns, particularly from Russia, have become adept at using skepticism to undermine democratic societies. They exploit the language of doubt to sow confusion and erode trust in institutions. At the same time, we witness disturbing trends within education and society: the banning of books in schools under the guise of protecting children from “controversial” content, attacks on transgender students framed as safeguarding traditional values, threats and harassment aimed at teachers for discussing topics deemed politically sensitive, and the normalization of inaction in response to school shootings, justified by distorted interpretations of constitutional rights. These actions restrict access to diverse perspectives central to democratic discourse, instill fear in educators and students, and punish those who challenge imposed ideologies, creating an environment where disinformation thrives.

La inteligencia artificial está transformando los oficios de hoy en la Argentina y el mundo. En el primer episodio de FuturIA, la reinvención de las profesiones, Martina Rua analizó junto a Diego Pereyra y Diego Fernández Slezak el futuro de la medicina y el rol de la inteligencia artificial; en el segundo episodio charló con David Mielnik para entender cómo está cambiando el derecho con la llegada de la inteligencia artificial generativa.

En este tercer episodio habló con la experta en educación Mariana Ferrarelli para entender los profundos cambios que la IA está trayendo la proceso de la enseñanza y del aprendizaje, el futuro de la docencia y el rol de la tecnología en el aula.

“All right, so today we are going to dive deep into some cutting-edge tech,” a chatty American male voice says. But this voice does not belong to a human. It belongs to Google’s new AI podcasting tool, called Audio Overview, which has become a surprise viral hit. 

The podcasting feature was launched in mid-September as part of NotebookLM, a year-old AI-powered research assistant. NotebookLM, which is powered by Google’s Gemini 1.5 model, allows people to upload content such as links, videos, PDFs, and text. They can then ask the system questions about the content, and it offers short summaries.