CIENCIA
Un investigador zamorano publica en una revista científica internacional
El investigador zamorano Ángel Carlos Herrero publica en una revista científica internacional un estudio sobre formación docente en inteligencia artificial con datos de 55 sistemas educativos
Ángel Carlos Herrero Lastra es Doctor en Ingeniería de Sistemas e Informática por la Universidad de Zaragoza (Cum Laude), profesor en la Universidad Nebrija y docente de secundaria en el IES Río Duero de Zamora. Es miembro del grupo de investigación Calidad y Equidad en Educación de la Universidad Nebrija. Bajo la marca Código Hopper (codigohopper.com) desarrolla una amplia actividad de formación y divulgación en inteligencia artificial dirigida a docentes y profesionales de distintos sectores, y es autor del libro Inteligencia Artificial Modo Eficiente.
Zamora, junio de 2026. El investigador zamorano Ángel Carlos Herrero Lastra ha publicado un artículo científico en la revista internacional Informatics in Education, especializada en informática educativa y editada por Vilnius University y Tallinn University. El trabajo ha sido realizado en coautoría con F. Javier Murillo, profesor de la Universidad Nebrija e investigador incluido en el Ranking de Stanford entre los científicos con mayor impacto a escala internacional.
El artículo, titulado Can Teacher AI Literacy Reach Those Who Need It Most? Professional Learning, Realised Access, and Cumulative Advantage in TALIS 2024, analiza si la formación del profesorado en inteligencia artificial llega a quienes declaran mayor necesidad formativa o si tiende a concentrarse entre docentes que ya cuentan con mejores condiciones digitales y profesionales.
Una cuestión relevante para las políticas educativas
La investigación aborda una cuestión de creciente interés para los sistemas educativos: cómo garantizar que la formación docente en inteligencia artificial llegue al conjunto del profesorado y no solo a quienes ya parten de una mayor confianza digital.
Para responder a esta cuestión, los autores analizaron datos de TALIS 2024, la encuesta internacional sobre enseñanza y aprendizaje promovida por la OCDE. La muestra incluye 108.136 docentes de educación secundaria, 10.840 centros educativos y 55 sistemas educativos. El estudio aplica modelos estadísticos multinivel, que permiten distinguir qué parte de las diferencias en la participación formativa corresponde al profesorado, qué parte al centro escolar y qué parte al sistema educativo.
Qué dice la evidencia
Los resultados indican que la necesidad formativa declarada no explica por sí sola quién participa en formación sobre inteligencia artificial. El profesorado que declara una necesidad baja o moderada presenta mayor participación que quienes no declaran necesidad, pero quienes declaran una necesidad alta no son quienes más acceden a este tipo de formación.
La autoeficacia digital aparece como uno de los factores más consistentes. Por cada punto adicional en esta escala, la probabilidad de haber participado en formación sobre IA aumenta 4,1 puntos porcentuales, una vez considerados otros factores del profesorado y del centro.
El centro escolar también importa. El profesorado que trabaja en centros con mayor escasez de recursos digitales registra menor participación en formación sobre inteligencia artificial. En sentido contrario, el liderazgo digital del centro se asocia con mayor participación formativa. Estos resultados apuntan a una desigualdad organizativa: la formación en IA no depende solo de la motivación individual, sino también de las condiciones profesionales y digitales en las que trabaja el profesorado.
Diferencias entre sistemas educativos
El estudio identifica diferencias amplias entre sistemas educativos. La proporción de docentes que declara haber participado en formación sobre IA durante los últimos doce meses oscila entre el 8,9 % en Francia y el 75,7 % en Singapur. España se sitúa en torno al 26 %, en la mitad baja de la distribución internacional.
La investigación muestra que estas diferencias no se explican únicamente por la infraestructura tecnológica. También reflejan distintas capacidades de los sistemas educativos para transformar la necesidad formativa del profesorado en oportunidades reales de aprendizaje profesional.
“Lo que muestra el estudio es que el acceso a la formación en IA sigue, en parte, patrones de ventaja ya existentes en la profesión docente. La participación se concentra con más frecuencia en docentes con mayor confianza digital y en centros con mejores condiciones. Esto no significa que la formación no esté avanzando, sino que exige diseñar estructuras de acceso más equitativas”.
En este contexto, el investigador destaca la importancia de las estructuras públicas de formación permanente del profesorado.
“Organismos como el CFIE y el CRPTIC en Castilla y León resultan especialmente relevantes porque acercan la formación al conjunto del profesorado. La evidencia indica que estas estructuras son necesarias para que la inteligencia artificial se integre en las aulas con criterios de equidad y no reproduzca brechas digitales previas”.
Implicaciones para la formación docente
El artículo plantea implicaciones prácticas para el diseño de políticas de formación. Entre ellas, reforzar los criterios de asignación basados en necesidades, ofrecer itinerarios de entrada para docentes con menor experiencia digital y considerar la escasez de recursos del centro como un criterio preferente de atención.
Los autores subrayan que la alfabetización docente en inteligencia artificial no se garantiza únicamente mediante marcos competenciales o cursos voluntarios. Requiere condiciones de acceso deliberadas, sostenidas y orientadas a quienes parten de posiciones más desfavorables.
Una línea de investigación en expansión
Este trabajo se enmarca en una línea de investigación más amplia sobre inteligencia artificial, formación docente y equidad educativa a partir de microdatos internacionales de TALIS 2024. Herrero y Murillo desarrollan nuevos estudios sobre los perfiles de uso de IA entre el profesorado y sobre los factores asociados a la formación docente en este ámbito.
Referencia bibliográfica
Murillo, F. J., & Herrero, A. C. (2026). Can teacher AI literacy reach those who need it most? Professional learning, realised access, and cumulative advantage in TALIS 2024. Informatics in Education. https://doi.org/10.15388/infedu.2605.036
Enlace al artículo: https://infedu.vu.lt/journal/INFEDU/article/862/info
Ángel Carlos Herrero Lastra es Doctor en Ingeniería de Sistemas e Informática por la Universidad de Zaragoza (Cum Laude), profesor en la Universidad Nebrija y docente de secundaria en el IES Río Duero de Zamora. Es miembro del grupo de investigación Calidad y Equidad en Educación de la Universidad Nebrija. Bajo la marca Código Hopper (codigohopper.com) desarrolla una amplia actividad de formación y divulgación en inteligencia artificial dirigida a docentes y profesionales de distintos sectores, y es autor del libro Inteligencia Artificial Modo Eficiente.
Zamora, junio de 2026. El investigador zamorano Ángel Carlos Herrero Lastra ha publicado un artículo científico en la revista internacional Informatics in Education, especializada en informática educativa y editada por Vilnius University y Tallinn University. El trabajo ha sido realizado en coautoría con F. Javier Murillo, profesor de la Universidad Nebrija e investigador incluido en el Ranking de Stanford entre los científicos con mayor impacto a escala internacional.
El artículo, titulado Can Teacher AI Literacy Reach Those Who Need It Most? Professional Learning, Realised Access, and Cumulative Advantage in TALIS 2024, analiza si la formación del profesorado en inteligencia artificial llega a quienes declaran mayor necesidad formativa o si tiende a concentrarse entre docentes que ya cuentan con mejores condiciones digitales y profesionales.
Una cuestión relevante para las políticas educativas
La investigación aborda una cuestión de creciente interés para los sistemas educativos: cómo garantizar que la formación docente en inteligencia artificial llegue al conjunto del profesorado y no solo a quienes ya parten de una mayor confianza digital.
Para responder a esta cuestión, los autores analizaron datos de TALIS 2024, la encuesta internacional sobre enseñanza y aprendizaje promovida por la OCDE. La muestra incluye 108.136 docentes de educación secundaria, 10.840 centros educativos y 55 sistemas educativos. El estudio aplica modelos estadísticos multinivel, que permiten distinguir qué parte de las diferencias en la participación formativa corresponde al profesorado, qué parte al centro escolar y qué parte al sistema educativo.
Qué dice la evidencia
Los resultados indican que la necesidad formativa declarada no explica por sí sola quién participa en formación sobre inteligencia artificial. El profesorado que declara una necesidad baja o moderada presenta mayor participación que quienes no declaran necesidad, pero quienes declaran una necesidad alta no son quienes más acceden a este tipo de formación.
La autoeficacia digital aparece como uno de los factores más consistentes. Por cada punto adicional en esta escala, la probabilidad de haber participado en formación sobre IA aumenta 4,1 puntos porcentuales, una vez considerados otros factores del profesorado y del centro.
El centro escolar también importa. El profesorado que trabaja en centros con mayor escasez de recursos digitales registra menor participación en formación sobre inteligencia artificial. En sentido contrario, el liderazgo digital del centro se asocia con mayor participación formativa. Estos resultados apuntan a una desigualdad organizativa: la formación en IA no depende solo de la motivación individual, sino también de las condiciones profesionales y digitales en las que trabaja el profesorado.
Diferencias entre sistemas educativos
El estudio identifica diferencias amplias entre sistemas educativos. La proporción de docentes que declara haber participado en formación sobre IA durante los últimos doce meses oscila entre el 8,9 % en Francia y el 75,7 % en Singapur. España se sitúa en torno al 26 %, en la mitad baja de la distribución internacional.
La investigación muestra que estas diferencias no se explican únicamente por la infraestructura tecnológica. También reflejan distintas capacidades de los sistemas educativos para transformar la necesidad formativa del profesorado en oportunidades reales de aprendizaje profesional.
“Lo que muestra el estudio es que el acceso a la formación en IA sigue, en parte, patrones de ventaja ya existentes en la profesión docente. La participación se concentra con más frecuencia en docentes con mayor confianza digital y en centros con mejores condiciones. Esto no significa que la formación no esté avanzando, sino que exige diseñar estructuras de acceso más equitativas”.
En este contexto, el investigador destaca la importancia de las estructuras públicas de formación permanente del profesorado.
“Organismos como el CFIE y el CRPTIC en Castilla y León resultan especialmente relevantes porque acercan la formación al conjunto del profesorado. La evidencia indica que estas estructuras son necesarias para que la inteligencia artificial se integre en las aulas con criterios de equidad y no reproduzca brechas digitales previas”.
Implicaciones para la formación docente
El artículo plantea implicaciones prácticas para el diseño de políticas de formación. Entre ellas, reforzar los criterios de asignación basados en necesidades, ofrecer itinerarios de entrada para docentes con menor experiencia digital y considerar la escasez de recursos del centro como un criterio preferente de atención.
Los autores subrayan que la alfabetización docente en inteligencia artificial no se garantiza únicamente mediante marcos competenciales o cursos voluntarios. Requiere condiciones de acceso deliberadas, sostenidas y orientadas a quienes parten de posiciones más desfavorables.
Una línea de investigación en expansión
Este trabajo se enmarca en una línea de investigación más amplia sobre inteligencia artificial, formación docente y equidad educativa a partir de microdatos internacionales de TALIS 2024. Herrero y Murillo desarrollan nuevos estudios sobre los perfiles de uso de IA entre el profesorado y sobre los factores asociados a la formación docente en este ámbito.
Referencia bibliográfica
Murillo, F. J., & Herrero, A. C. (2026). Can teacher AI literacy reach those who need it most? Professional learning, realised access, and cumulative advantage in TALIS 2024. Informatics in Education. https://doi.org/10.15388/infedu.2605.036
Enlace al artículo: https://infedu.vu.lt/journal/INFEDU/article/862/info
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