El Observatorio Latinoamérica-China de la Universidad de Buenos Aires ha publicado en su sitio web un informe acerca de cómo China ha implementado la obligatoriedad de la Inteligencia Artificial en los planes de estudios de sus escuelas.
Este informe se organiza en cuatro secciones. En la primera sección, se revisa la literatura sobre los efectos de la IA en educación: sus beneficios cuando se usa como tutor socrático con diseño pedagógico sólido, y sus riesgos vinculados a dependencia cognitiva, alucinaciones, privacidad, impacto psicosocial y desigualdades de acceso. En la segunda sección, se expone el marco estratégico nacional chino—el Esquema del Plan para la Construcción de una Nación Fuerte a través de la Educación (2024–2035), la plataforma Smart Education of China 2.0, y las directrices de digitalización educativa—, inscribiéndolo en el contexto más amplio del Plan de Desarrollo de la Nueva Generación de IA (2017) y la meta de convertirse en líder global en inteligencia artificial para 2030. En la tercera sección, se examinan Beijing y Hangzhou como primeros despliegues masivos del esquema: se describen las cargas horarias mínimas de IA por año académico (8 y 10 horas anuales respectivamente), la secuenciación pedagógica por etapas, los estándares de competencia docente, los arreglos institucionales universidad–empresa–escuela y los mecanismos locales de aseguramiento de calidad. Finalmente, se plantea una mirada crítica sobre las tensiones del modelo implementado: la brecha entre insumos (horas) y resultados (aprendizaje efectivo), los vacíos en marcos pedagógicos para uso responsable de la IA, las condiciones materiales para garantizar equidad, la gobernanza algorítmica centralizada, y la fricción entre la restricción de dispositivos móviles personales y la integración tecnológica en el aula.
IA en el aula: evidencia, riesgos y criterios de diseño
La inteligencia artificial (IA) está transformando todos los sectores e industrias del mundo, planteando desafíos y oportunidades únicas. La educación no es la excepción: por un lado, abre posibilidades de aprendizaje nunca antes vistas; por otro, introduce grandes retos a los que el sector educativo global deberá dar respuesta.
La accesibilidad sin precedentes de la IA ha impulsado un uso masivo que se extiende rápidamente entre los estudiantes. Cada vez más alumnos recurren a estas herramientas no solo como apoyo para estudiar —sin mediación ni control docente o institucional sobre el contenido— sino también para resolver exámenes y redactar ensayos escolares. Este fenómeno genera preocupaciones globales, tanto entre responsables de políticas públicas como entre investigadores, respecto a sus efectos en el aprendizaje a nivel mundial.
En este marco, distintos especialistas advierten que la dependencia excesiva de la IA podría frenar el desarrollo autónomo de capacidades intelectuales. Varios artículos presentan evidencia sobre el perjuicio para el desarrollo de capacidades cognitivas cuando los estudiantes delegan tareas esenciales a la IA, limitando el fortalecimiento de habilidades críticas como el razonamiento, la argumentación y la creatividad (Lethman et al., 2024; Vanzo et al., 2024; Montenegro-Rueda et al., 2023; De Simone et al., 2025; Kosmyna et al., 2025).
Otro problema radica en la calidad y veracidad de la información generada. Los sistemas de IA, especialmente los modelos generativos, presentan el fenómeno conocido como “alucinaciones”: respuestas plausibles pero incorrectas que pueden inducir a error a los estudiantes y consolidar aprendizajes equivocados.Asimismo, la interacción constante con sistemas de IA plantea riesgos en materia de privacidad y seguridad. El ingreso de datos sensibles —ya sea información personal, consultas académicas o incluso exámenes— puede derivar en filtraciones no previstas, con consecuencias tanto individuales como institucionales.
A estos factores se suma la dimensión psicológica y social. Estudios recientes muestran que la dependencia hacia la IA no se limita al plano académico: muchos usuarios la utilizan como sustituto de psicólogos, mentores o incluso amigos. Esto puede reducir las oportunidades de interacción social, especialmente entre adolescentes y jóvenes, fomentando dinámicas de aislamiento o desmotivación para entablar vínculos humanos. Por el momento, la evidencia indica que la “compañía” con IA tiende a digitalizar la soledad más que resolverla, al ofrecer un reconocimiento aparente sin verdadera reciprocidad humana (Jacobs, 2024). En menores, evaluaciones recientes muestran que los compañeros conversacionales pueden sostener diálogos inapropiados y validar conductas de riesgo; por su diseño complaciente, generan vínculos “sin fricción” que distorsionan límites y favorecen la dependencia (Stanford Medicine, 2025). En un estudio de universitarios en China, la depresión se asocia positivamente con el uso de IA para compañía y la soledad incentiva el uso de esta (Lai et al., 2025).
Del mismo modo, la inmediatez de las respuestas que ofrecen estos sistemas puede generar dinámicas de adicción, dificultando la capacidad de concentración sostenida en el aula y debilitando habilidades de esfuerzo y paciencia necesarias para el aprendizaje profundo
Por último, si bien la IA es, en principio, una tecnología de “acceso amplio”, su adopción educativa puede acentuar desigualdades preexistentes: donde hay conectividad robusta, dispositivos actualizados y presupuestos para licencias o suscripciones, el potencial pedagógico de la IA se materializa; en contextos con baja conectividad, equipamiento obsoleto o restricciones presupuestarias, la promesa se diluye y puede incluso ensanchar la brecha de aprendizaje entre regiones ricas y pobres.
Ahora bien, cuando se integra con diseño didáctico y controles adecuados, la IA —en particular los LLM como ChatGPT o DeepSeek— puede mejorar de forma significativa el aprendizaje.
En primer lugar, la IA generativa permite una personalización del aprendizaje a una escala nunca antes posible. Los grandes modelos de lenguaje pueden adaptarse al ritmo, estilo y nivel de cada estudiante, ofreciendo explicaciones alternativas, ejemplos adicionales o actividades de refuerzo según la necesidad individual. Esto constituye un intento de dar respuesta al conocido “problema de las dos sigmas” planteado por Bloom (1984), quien demostró que un alumno con tutoría individualizada alcanza rendimientos muy superiores a los de la enseñanza en grupo. Hasta ahora ese modelo resultaba inviable en sistemas masivos por sus costos, pero la IA abre la puerta a democratizar tutorías de calidad, con versiones gratuitas y de bajo costo que amplían las oportunidades educativas.
La evidencia experimental reciente converge: las intervenciones con ChatGPT muestran mejoras, de moderadas a grandes, en desempeño académico y pensamiento de orden superior cuando la IA se usa como herramienta de estudio guiado —para pedir aclaraciones, descomponer problemas y recibir feedback— en lugar de como sustituto que entrega soluciones cerradas (Deng et al., 2025; Lehmann et al., 2024). En un estudio de gran escala en matemática escolar, una versión sin control (respuestas directas) aumentó la práctica pero perjudicó el rendimiento en exámenes, mientras que una versión diseñada con retroalimentación pedagógica evitó ese daño y potenció la práctica, subrayando que el diseño instruccional de la IA es decisivo (Bastani et al., 2025). En tareas de lengua, otro estudio mostró que un tutor GPT-4 con pistas y explicaciones paso a paso mejora la precisión y reduce el tiempo de resolución sin evidencias de copia ciega (Vanzo et al., 2025). En síntesis: los beneficios aparecen cuando la IA opera como tutor “socrático” y sistema de feedback, alineada al diseño curricular y con restricciones para “dar la respuesta”; usada para resolver en forma directa, puede generar una ilusión de aprendizaje y mermar la comprensión profunda.
En segundo lugar, la IA contribuye a diversificar los formatos didácticos y a hacer el aprendizaje más inclusivo. Ya no se trata únicamente de recibir contenidos en texto escrito, sino de generar imágenes, audios, videos y simulaciones que responden a estilos de aprendizaje distintos y que pueden beneficiar a estudiantes con necesidades educativas específicas, como quienes presentan dislexia o déficit atencional. Del mismo modo, los sistemas permiten simular conversaciones con autores históricos, científicos o filósofos, fomentando la curiosidad y el aprendizaje activo. Este tipo de simulaciones facilita una aproximación más vivencial a las teorías y los contextos, y puede utilizarse tanto en asignaturas de humanidades como en ciencias, a través de laboratorios virtuales o entornos de práctica interactiva (Park et al., 2025).
Por último, la IA ofrece oportunidades para reducir brechas educativas y apoyar la labor docente. Si bien existe el riesgo de que las desigualdades digitales se amplifiquen, también es cierto que una tutoría accesible y de calidad disponible en el teléfono móvil puede ser una herramienta poderosa en contextos donde los docentes son escasos o los grupos demasiado numerosos. Además, la IA puede generar ejercicios y evaluaciones adaptativas, brindar retroalimentación inmediata y detectar patrones de error, liberando tiempo docente para tareas de mayor valor pedagógico. Investigaciones recientes destacan que la retroalimentación adaptativa de los LLM es percibida por los estudiantes como útil y comparable, en algunos casos, a la de los propios docentes (Kinder et al., 2025). En este sentido, la IA no sustituye la función docente, sino que la complementa, actuando como un aliado estratégico para diversificar recursos, motivar a los estudiantes y fortalecer el aprendizaje.
Su uso —ya irreversible— y el hecho de que, con una buena guía, puede generar grandes beneficios en el aprendizaje mitigando parte de sus riesgos, vuelven imprescindible abordar políticamente cómo institucionalizar la IA en el ámbito educativo. En este marco, China está implementando una serie de medidas que constituyen una prueba piloto mundial a gran escala de cómo la IA puede transformar la educación: busca tomar la delantera, posicionarse como líder en inteligencia artificial y, al mismo tiempo, controlar los peligros institucionalizando su uso mientras lo impulsa.
Arquitectura y hoja de ruta del sistema educativo chino (2024–2035)
La ofensiva china para introducir la IA en la educación se enmarca en una estrategia nacional más amplia para liderar la inteligencia artificial a nivel global. Desde que el Consejo de Estado chino emitió en 2017 el Plan de Desarrollo de la Nueva Generación de IA, la IA ha sido declarada prioridad estratégica nacional (World Economic Forum, 2025). En dicho plan, China estableció la meta de convertirse en el principal centro de innovación en IA del mundo para el año 2030, impulsando el talento, la investigación y la industria necesarias para lograrlo. A partir de esa fecha, el gobierno central y las provincias han invertido masivamente en el sector: se han creado fondos estatales de venture capital para IA, laboratorios nacionales, zonas piloto y «sandboxes» regulatorios que permiten a las empresas probar nuevas tecnologías (World Economic Forum, 2025). Esta política sostenida ha dado frutos. Para 2022 China ya registraba cuatro veces más patentes relacionadas con IA que Estados Unidos, y venía cerrando la brecha en producción de investigaciones de primer nivel en el área (World Economic Forum, 2025). En 2023 y 2024, las compañías chinas lanzaron decenas de modelos de IA de gran escala (modelos de lenguaje tipo GPT, visión artificial, etc.), alcanzando rendimientos punteros en algunas tareas: por ejemplo, el modelo chino DeepSeek V3 logró superar a sus homólogos occidentales (como Meta Llama 3.1 o Anthropic Claude 3.5) en pruebas de lenguaje y razonamiento. De hecho, el organismo de ciberadministración de China aprobó para mediados de 2024 más de 180 modelos de lenguaje de distintas empresas para su uso público, reflejando un ecosistema enormemente activo y competitivo internamente (Atlantic Council, 2025).
En paralelo con el crecimiento industrial, el gobierno chino ha promovido una cultura de techno-optimismo y ha alineado a sus instituciones académicas, empresariales y regulatorias hacia la meta común de la primacía en IA (Foreign Affairs, 2025). A diferencia de otros países, donde a veces abundan los recelos hacia la IA, en China se ha enfatizado su potencial transformador positivo. Las políticas públicas chinas muestran una combinación de fomento y control: por un lado, se incentiva la adopción de IA en todos los sectores (educación, manufactura, salud, seguridad ciudadana, agricultura inteligente, etc.), y por otro, se establecen marcos regulatorios para guiar su desarrollo responsable (Jiang et al., 2024). Estas normas obligan a las empresas a someter sus algoritmos a evaluación y a garantizar la seguridad y veracidad de los datos y resultados generados. China incluso ha liderado iniciativas multilaterales, como la Global AI Governance Initiative lanzada en 2023, buscando influir en la gobernanza internacional de la IA con su enfoque de soberanía digital y desarrollo seguro (Library of Congress, 2023).
En términos geoestratégicos, la prisa de China por dominar la IA se entiende en el contexto de su competencia tecnológica con Estados Unidos. Mientras EE.UU. impone controles de exportación de semiconductores avanzados para frenar el progreso chino, Beijing redobla esfuerzos para lograr la autosuficiencia en chips e infraestructuras de cómputo (Atlantic Council, 2025; World Economic Forum, 2025). El propio presidente Xi Jinping ha reiterado la necesidad de «autosuficiencia y superación en ciencia y tecnología», fijando la meta de ser una potencia líder en innovación para 2035 (World Economic Forum, 2025). La educación masiva en IA encaja perfectamente en esa visión: al formar a millones de estudiantes con conocimientos de IA desde la primaria hasta la universidad, China busca crear una cantera de talento sin precedentes, preparada para nutrir su ecosistema tecnológico. Es en este marco que en el último año China ha puesto en marcha una ambiciosa reforma educativa centrada en la IA, que abarca desde planes de estudio obligatorios para niños de 6 años hasta nuevos programas universitarios para formar docentes especialistas.
Esquema del Plan para la Construcción de una Nación Fuerte a través de la Educación (2024–2035)
El Esquema del Plan para la Construcción de una Nación Fuerte a través de la Educación (2024–2035) (en adelante, el Esquema) constituye la hoja de ruta de modernización educativa de alcance nacional. Su foco es amplio (equidad y calidad en la educación básica, reforma de la evaluación, fortalecimiento docente, superior y vocacional, financiamiento y gobernanza), y la inteligencia artificial (IA) aparece como subcomponente instrumental de la estrategia de digitalización. El Esquema fija un horizonte 2024–2035, con un hito de progreso hacia 2027 y la consolidación del objetivo de “nación fuerte en educación” hacia 2035 (CPC Central Committee & State Council, 2025). En términos sustantivos, la IA no es el núcleo del Esquema, sino una palanca dentro de la transformación digital del sistema.
En materia de digitalización, el Esquema prevé: (i) un sistema digital de educación con servicios colaborativos en todos los niveles; (ii) un centro nacional de big data educativo, una red dedicada a educación y una red de cómputo compartida; (iii) el impulso de smart campuses y recursos digitales; y, dentro de ese vector, medidas explícitas para “promover la reforma educativa impulsada por IA”: desarrollo de un gran modelo educativo de IA, escuelas basadas en la nube (cloud schools), y un sistema de evaluación y apoyo a la decisión sustentado en big data/IA, junto con estándares de alfabetización digital y salvaguardas de seguridad (datos, algoritmos y ética) (CPC Central Committee & State Council, 2025).
Este marco se operacionaliza en 2025 mediante comunicados y directrices nacionales recientes. Primero, la directriz conjunta sobre aceleración de la digitalización educativa (Ministerio de educación + 8 departamentos) —reportada por China Daily— enfatiza la construcción de un sistema educativo “basado en IA” que integre tecnologías inteligentes en enseñanza, aprendizaje, evaluación e investigación, el desarrollo de modelos de IA a gran escala y la creación de aulas modelo/pilotos, junto con formación docente, plataformas nacionales de aprendizaje con IA a lo largo de todas las etapas y modelos por disciplina (13 áreas), además de ajustes curriculares en educación superior y vocacional para responder a manufactura avanzada y servicios modernos (China Daily, 2025). La misma nota menciona la existencia de dos guías en borrador para educación y uso de IA en primaria y secundaria, con enfoque, aún sin plazo de entrada en vigor (China Daily, 2025).
En segundo lugar, el comunicado oficial del MOE (30 de marzo de 2025) sobre la estrategia nacional de educación digital 2025 precisa prioridades ejecutivas: consolidar el repositorio Smart Education of China —relanzado como Smart Education of China 2.0 con funcionalidades de IA (explicado a continuación)—, crear un centro nacional integral de recursos, simplificar servicios públicos educativos (p. ej., traslados interprovinciales de estudiantes, certificación docente), lanzar una plataforma nacional de aprendizaje a lo largo de la vida, y formar a directivos/administradores en alfabetización en IA; todo ello bajo “criterios de uso ético y seguro de la IA” y con llamado a ampliar las disciplinas y programas universitarios en IA (MOE, 2025).
El Smart Education of China (SEC) es la plataforma nacional de servicios públicos para la educación digital en China, concebida como un entorno de acceso unificado a recursos por nivel (básica, vocacional y superior) y a trámites y servicios del sector. Fue lanzada oficialmente en marzo de 2022, en el marco de la puesta en marcha del National Smart Education Platform, como infraestructura para expandir contenidos digitales y estandarizar servicios a escala del sistema (Ministry of Education of the People’s Republic of China, 2022). A partir de su despliegue, distintas comunicaciones oficiales y estadísticas públicas la describen como uno de los repositorios y hubs de servicios educativos más grandes del mundo, con crecimiento sostenido de usuarios y visitas, llegando a 9.36 millones de usuarios (Xinhua, 2025).
El 30 de marzo de 2025, en la conferencia nacional del MOE sobre “Inteligencia Artificial y Transformación Educativa”, se presentó Smart Education of China 2.0, con funcionalidades de IA mejoradas y prioridades ejecutivas para elevar la alfabetización en IA de equipos directivos y docentes; fortalecer la calidad y compartición de contenidos; crear un centro nacional integral de recursos; y simplificar servicios públicos educativos, como traslados interprovinciales y certificaciones docentes. En ese mismo ecosistema se impulsa, además, una plataforma nacional de aprendizaje a lo largo de la vida, orientada a la recapacitación y al desarrollo profesional continuo, con actualizaciones técnicas e inteligentes anunciadas en 2025 (Ministry of Education of the People’s Republic of China, 2025a; Open University of China, 2025). Este salto funcional se enmarca en pautas de uso ético y seguro de la IA —seguridad de datos y de algoritmos— y en la integración de la IA con la enseñanza, el aprendizaje, la evaluación y la investigación (Ministry of Education of the People’s Republic of China, 2025a).
En términos estratégicos, SEC 2.0 opera como infraestructura troncal del Plan de Acción 2025 de Educación Digital: permite integrar IA con estándares comunes, ofrecer servicios públicos interoperables que mejoran la equidad y la eficiencia, y aportar analítica para la gestión basada en evidencia desde el aula hasta el nivel sistémico (Ministry of Education of the People’s Republic of China, 2025a).
Desde la perspectiva de fuerza normativa y temporalidad, el Esquema funciona como marco estratégico (metas 2027/2035), mientras que la directriz de digitalización y el plan de acción 2025 del MOE aportan prioridades operativas inmediatas (pilotos, plataformas, estándares y formación). Los borradores K‑12 existen como instrumentos en construcción, todavía sin exigibilidad plena. Las obligaciones concretas (p. ej., cargas horarias mínimas por año) aparecen a nivel subnacional en políticas municipales/provinciales —como Beijing (8 h) y Hangzhou (10 h) desde otoño de 2025—, que se examinan en la sección siguiente (Beijing Daily, 2025; Global Times, 2025).
En síntesis, la IA educativa en China debe leerse dentro de la digitalización sistémica prevista por el Esquema: el plan nacional establece principios, metas y capacidades (infraestructura, datos, plataformas, seguridad/ética), las directrices y comunicados de 2025 bajan esos principios a líneas de acción inmediatas, y los gobiernos locales traducen el marco en políticas operativas con calendarios y métricas mínimas. Este encadenamiento evita sobredimensionar el rol de la IA en el Esquema y, a la vez, permite anclar empíricamente su implementación en experiencias verificables.
EL INFORME COMPLETO EN https://olac.com.ar/publicaciones/informes/la-apuesta-china-por-la-ia-educativa/#:~:text=Econom%C3%ADa%20Digital-,La%20apuesta%20china%20por%20la%20IA%2