La Comisión Europea, a través del European Digital Education Hub (EDEH), acaba de publicar el informe “Explainable AI in Education: Fostering Human Oversight and Shared Responsibility” (Bellas et al., 2025). Este documento constituye uno de los aportes más relevantes para comprender cómo la Inteligencia Artificial Explicable (XAI, por sus siglas en inglés) puede transformar el ecosistema educativo europeo bajo principios éticos, técnicos y pedagógicos.
De la transparencia técnica a la comprensión humana
El informe distingue cuatro pilares que deben coexistir en todo sistema de IA educativa:
- Transparencia – Que los procesos, datos y modelos sean accesibles y auditables.
- Interpretabilidad – Que los desarrolladores comprendan cómo el modelo toma decisiones.
- Explicabilidad – Que los usuarios (docentes o estudiantes) reciban razones comprensibles sobre las decisiones de la IA.
- Comprensibilidad (understandability) – Que esas explicaciones sean realmente significativas según el contexto educativo.
Esta jerarquía refleja una transición de lo técnico a lo humano: la IA no solo debe “funcionar bien”, sino también ser entendida por quienes la usan y la supervisan.
XAI como requisito ético y pedagógico
El informe recuerda que la Explicabilidad no es opcional: es la base para garantizar la IA confiable (trustworthy AI) definida en las directrices éticas de la Comisión Europea. En educación, la falta de explicabilidad puede afectar la autonomía docente y el derecho de los estudiantes a comprender por qué una herramienta les recomienda cierto contenido, les asigna una nota o les bloquea el avance.
Así, la IA explicable se vincula directamente con la agencia humana, la rendición de cuentas y la transparencia institucional, principios que se fortalecen mediante la alfabetización digital y de IA de docentes y estudiantes.
Los autores destacan la tensión entre precisión y explicabilidad. Muchos modelos de aprendizaje profundo ofrecen alto rendimiento, pero sus procesos internos son opacos (“cajas negras”). En educación, igual que en salud o justicia, la prioridad debe inclinarse hacia la interpretabilidad, incluso si ello implica sacrificar un margen de rendimiento técnico. Lo pedagógico exige comprender antes que predecir.
Tres niveles de usuarios y responsabilidad compartida
El documento identifica tres grupos de actores que deben colaborar en torno a la XAI:
- Expertos en IA: responsables de construir modelos transparentes y documentados.
- Usuarios avanzados (docentes, investigadores, gestores): encargados de interpretar resultados y mantener la supervisión humana.
- Usuarios novatos (estudiantes, padres, ciudadanía): destinatarios finales de explicaciones claras, accesibles y éticamente responsables.
Esta perspectiva sitúa la educación en el centro de la gobernanza algorítmica: explicar es educar.
Competencias docentes para la era de la IA explicable
Una de las contribuciones más valiosas del informe es la propuesta de competencias que los educadores deben desarrollar para integrar XAI en su práctica:
- comprender las bases técnicas y éticas de la IA,
- evaluar la transparencia de las herramientas digitales,
- y enseñar a los estudiantes a cuestionar y analizar las decisiones automatizadas.
Esto vincula la XAI con la alfabetización en IA y con la formación de un pensamiento crítico ante sistemas que, aunque inteligentes, deben permanecer al servicio de lo humano.
Reflexión final
El informe del EDEH representa un avance decisivo hacia una educación digital responsable. La IA explicable no es solo un desafío técnico: es una exigencia democrática. En un contexto donde los algoritmos ya influyen en la enseñanza, la evaluación y la orientación académica, la capacidad de entender, auditar y cuestionar se convierte en una nueva forma de alfabetización cívica.
En palabras del propio informe, “la confianza en la IA comienza cuando entendemos sus decisiones”. En educación, esa comprensión no es un lujo: es una obligación ética.
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