¿Cuál es el sitio web?

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Dra. Yahaira Torres Rivera, San Juan (2026)

20/09/2026

🎓 ¿La nueva generación de estudiantes prefiere 𝙘𝙖𝙧𝙧𝙚𝙧𝙖𝙨 𝙪𝙣𝙞𝙫𝙚𝙧𝙨𝙞𝙩𝙖𝙧𝙞𝙖𝙨 𝙢á𝙨 𝙘𝙤𝙧𝙩𝙖𝙨? 🤔

Los estudiantes de Puerto Rico están mostrando una mayor predilección por carreras universitarias cortas, según destacó la subsecretaria para Asuntos Académicos y Programáticos del Departamento de Educación (DE).

De acuerdo con la funcionaria, esta es una de las principales razones por las cuales los alumnos muestran menor interés en obtener mejores resultados en la prueba del College Board.

Si los jóvenes están mostrando mayor interés por programas universitarios de menor duración, creo que vale la pena que las universidades presten atención a esta tendencia:

🔵 ¿Programas de menor duración?
🔵 ¿Credenciales y microcredenciales que puedan completar progresivamente?
🔵 ¿Mayor conexión entre la formación universitaria y las competencias que demanda el mercado laboral?
🔵 ¿Más flexibilidad y alternativas de estudio online?

Estos datos sugieren que las expectativas de los estudiantes están cambiando.

Definitivamente, esto invita a las universidades a repensar cómo diseñan su oferta académica y las experiencias de aprendizaje que ofrecen.

¿Seguirán predominando los programas organizados en semestres y cuatrimestres?

¿Veremos una mayor demanda por programas intensivos de 6 u 8 semanas?

Fuente: Periódico El Vocero (2026)

19/09/2026

🎓 El mercado laboral está cambiando. ¿𝙀𝙨𝙩á 𝙧𝙚𝙨𝙥𝙤𝙣𝙙𝙞𝙚𝙣𝙙𝙤 𝙡𝙖 𝙤𝙛𝙚𝙧𝙩𝙖 𝙚𝙙𝙪𝙘𝙖𝙩𝙞𝙫𝙖 𝙙𝙚 𝙡𝙖𝙨 𝙪𝙣𝙞𝙫𝙚𝙧𝙨𝙞𝙙𝙖𝙙𝙚𝙨 𝙖𝙡 𝙢𝙞𝙨𝙢𝙤 𝙧𝙞𝙩𝙢𝙤?

Esta semana, el Senado de Puerto Rico reunió a representantes de la academia, el gobierno y la industria en la tercera Cumbre Académica, bajo el tema 𝙒𝙤𝙧𝙠𝙛𝙤𝙧𝙘𝙚 𝙋𝙚𝙡𝙡: 𝙄𝙣𝙩𝙚𝙜𝙧𝙖𝙘𝙞ó𝙣 𝙙𝙚 𝙡𝙖 𝘼𝙘𝙖𝙙𝙚𝙢𝙞𝙖 𝙚𝙣 𝙡𝙖 𝙄𝙣𝙙𝙪𝙨𝙩𝙧𝙞𝙖, para discutir cómo conectar la formación académica con las necesidades presentes y proyectadas de la fuerza laboral en Puerto Rico.

Uno de los temas que más me llamó la atención fue precisamente la necesidad de que las instituciones educativas conozcan qué competencias buscan los patronos y cuáles sectores y ocupaciones presentan oportunidades de empleo.

Durante el evento se destacó que los patronos requieren competencias como:

🔵 análisis
🔵 pensamiento crítico
🔵 solución de problemas

Desde el 1 de julio de 2026, la iniciativa federal Workforce Pell permite que determinados programas de educación y capacitación laboral de corta duración puedan ser elegibles para recibir fondos Pell cuando cumplen con los criterios establecidos. Estos programas están dirigidos a preparar personas para ocupaciones consideradas de alta destreza, alta remuneración o en demanda, y algunos pueden tener una duración de apenas ocho semanas.

Para quienes trabajamos en el sector educativo, esto nos invita a reflexionar.

No se trata simplemente de crear más cursos, certificados o credenciales cortas. También tenemos que preguntarnos:

🔵 ¿Qué competencias necesita realmente el mercado laboral?
🔵 ¿Qué necesidades se proyectan para los próximos años?
🔵 ¿Estamos enseñando conocimientos o también desarrollando competencias aplicables al trabajo?
🔵 ¿Con qué rapidez podemos actualizar nuestra oferta educativa cuando cambia una industria?
🔵 ¿Cómo diseñamos experiencias de aprendizaje más flexibles sin sacrificar calidad?

Diseñar una oferta educativa pertinente implica entender no solo qué debemos enseñar, sino para qué realidad estamos preparando a nuestros estudiantes.

19/09/2026

👩🏻‍💻🧑🏽‍💻232 profesionales comparten cómo están usando la IA en diseño instruccional.

Un informe de ATD Research encuestó a 232 profesionales de talent development para conocer cómo están integrando herramientas de inteligencia artificial en sus procesos de diseño de cursos (Guiv, 2025).

Los resultados muestran que la adopción ya es considerable:

• 80 % reportó utilizar herramientas de IA.
• 65 % había comenzado a utilizarlas durante el último año.
• Entre quienes utilizaban IA, 96% empleaba IA generativa.

Entre las tareas directamente relacionadas con el diseño instruccional:

• 57 % utilizaba IA siempre o a menudo para estructurar cursos o desarrollar storyboards
• 53 % para trabajar con objetivos de aprendizaje.
• 34 % para revisar contenido existente.
• 21 % para desarrollar perfiles de estudiantes.

En las tareas cotidianas, los usos más frecuentes fueron:

• 60 % para crear esquemas y resumir información.
• 59 % para redacción.
• 57 % para brainstorming e ideación.
• 46 % para investigación general.

📹🎙️Y en producción multimedia:

54 % reportó utilizar IA siempre o a menudo para crear voiceovers o narraciones.

Esto muestra que la IA no se está utilizando únicamente para generar textos o imágenes.

También está entrando en tareas directamente relacionadas con la estructuración del curso, la formulación de objetivos de aprendizaje, la revisión de contenido, la ideación y el desarrollo de recursos instruccionales.

Otro de los hallazgos que me llamó la atención tiene que ver con la eficiencia:

92 % reportó que la IA redujo, en mayor o menor grado, el tiempo necesario para diseñar cursos.

Pero utilizar IA no significa confiar automáticamente en lo que genera.

96 % manifestó algún grado de preocupación por asuntos relacionados con copyright y propiedad intelectual.

Y 94 % expresó preocupación por la exactitud de la información o contenido generado por IA.

La IA puede ayudarnos a llegar más rápido a una primera versión, pero el propio informe enfatiza la necesidad de revisar los resultados, validar el contenido con expertos, aplicar juicio profesional y pensamiento crítico, y mantener al ser humano dentro del proceso.

Desde mi perspectiva, a eso también debemos añadir criterios de alineación instruccional, accesibilidad y contexto del estudiante.

La velocidad puede transformar nuestro flujo de trabajo.
Pero no sustituye el criterio profesional detrás de un buen diseño.

¿Qué herramientas de IA utilizas actualmente en diseño instruccional y para qué tareas las estás usando?

Referencia:
Guiv, T. (2025). AI in instructional design: Transforming workflows and content creation. Association for Talent Development.

18/09/2026

¿Cómo los diseñadores instruccionales están usando la IA?

Un estudio examinó, mediante entrevistas, cómo seis diseñadores instruccionales profesionales estaban integrando la inteligencia artificial generativa en su práctica (Kozan et al., 2025).

¿En qué fases aparecía con mayor frecuencia?

Principalmente en las fases de diseño y desarrollo.

Los DI reportaron utilizar IA para apoyar tareas como:

• brainstorming e ideación
• creación y revisión de objetivos de aprendizaje
• creación y revisión de contenido
• creación de quizzes y evaluaciones
• desarrollo de rúbricas
• diseño de escenarios de aprendizaje
• producción de imágenes
• generación de textos alternativos para accesibilidad
• creación de videos y voiceovers
• desarrollo de chatbots
• creación de microlecciones
• análisis y organización de información

Los participantes describieron repetidamente los productos generados por IA como borradores, sugerencias o puntos de partida.

No como productos listos para publicarse automáticamente.

Estos resultados de la IA necesitan ser revisados, editados, verificados, contextualizados y contrastados con las necesidades de los estudiantes y los objetivos del curso.

Por lo tanto, la IA puede acelerar partes del proceso, pero continúan siendo necesarias la selección, evaluación, validación, contextualización, accesibilidad, alineación instruccional y toma de decisiones profesional.

Tengo curiosidad por conocer cómo está ocurriendo esto en otros espacios de trabajo:

¿En tu trabajo te proveen herramientas de IA?
¿Qué herramientas de IA utilizas actualmente en diseño instruccional?

Referencia:

Kozan, K., Hur, J., Kim, I., & Barrett, A. (2025). Instructional Designers’ Integration of Generative Artificial Intelligence into Their Professional Practice. Education Sciences, 15(9), 1133.

16/09/2026

Turnitin indicó que el trabajo de un estudiante fue 100 % generado por IA. Él negó haber usado IA. El caso terminó en los tribunales y la universidad tuvo que eliminar la violación de su expediente.

El caso ocurrió en Adelphi University, en Nueva York.

En noviembre de 2024, el estudiante Orion Newby entregó un ensayo para un curso de World Civilization. Su profesor utilizó Turnitin y el sistema produjo un resultado de “100% AI-generated”.

El estudiante recibió un cero en el trabajo y posteriormente fue acusado formalmente de una violación de integridad académica relacionada con el supuesto uso de inteligencia artificial.

Newby negó haber utilizado IA para escribir el ensayo y presentó evidencia en su defensa. Incluso hizo referencia a resultados de otros dos detectores, Grammarly AI Detector y ZeroGPT, que arrojaban resultados diferentes a los de Turnitin.

Sin embargo, la universidad mantuvo la violación. El estudiante llevó el caso a los tribunales.

El 28 de enero de 2026, el tribunal anuló la determinación de Adelphi University y ordenó:

• eliminar del expediente académico del estudiante la violación;
• rescindir cualquier sanción relacionada con ella.

¿Por qué?

El tribunal encontró problemas importantes en la manera en que la universidad manejó el caso.

Entre ellos:

🔹 La acusación se apoyó en el resultado de Turnitin, que marcó el ensayo como 100 % generado por IA.

🔹 El estudiante presentó evidencia en sentido contrario, pero el tribunal señaló que esa evidencia no fue considerada adecuadamente durante la apelación.

🔹 Además, el tribunal identificó problemas en el procedimiento utilizado por la universidad para manejar la acusación y la apelación.

¿Es válido acusar a un estudiante de deshonestidad académica basándose principalmente en el resultado de un detector de IA?

Un detector puede generar una alerta. Pero una alerta no necesariamente constituye evidencia suficiente para determinar que ocurrió una violación de integridad académica.

Este caso nos obliga a reflexionar no solamente sobre qué evaluamos, sino también sobre se investiga y sustenta una acusación de uso indebido de IA.

Referencia:

Matter of Newby v. Adelphi University, 2026 N.Y. Slip Op. 26021 (N.Y. Sup. Ct., Nassau County, Jan. 28, 2026).

13/09/2026

Subir un PDF a un curso online no significa que todos los estudiantes puedan leerlo.

Una revisión de 91 fuentes sobre accesibilidad e inclusión en la educación superior online identificó barreras muy concretas que todavía aparecen dentro de los cursos virtuales:

• PDFs escaneados como imágenes;
• documentos incompatibles con lectores de pantalla;
• gráficas e imágenes sin alternativas textuales;
• contraste insuficiente;
• dificultad para modificar el tamaño o color del texto;
• videos sin subtítulos o transcripciones adecuadas;
• actividades que no pueden completarse utilizando solamente el teclado o comandos de voz.

El problema es que muchas veces vemos el contenido publicado en el LMS y asumimos que está disponible para todos.

Pero disponible no siempre significa accesible.

Otro aspecto importante es que la accesibilidad está relacionada con obligaciones legales. Existen disposiciones como las Secciones 504 y 508 del Rehabilitation Act y estándares de accesibilidad como las WCAG, que forman parte del marco que busca garantizar el acceso de las personas con discapacidad a la educación y a las tecnologías de información y comunicación.

Los autores identifican precisamente el contenido inaccesible como una de las barreras más importantes que enfrentan los estudiantes con discapacidad en el aprendizaje online.

Por eso, la accesibilidad no debería comenzar cuando un estudiante solicita un acomodo.

Debería comenzar cuando diseñamos el curso.

Un curso online verdaderamente accesible no es simplemente uno al que todos pueden entrar.

Es uno en el que todos tienen una oportunidad real de participar y aprender.

Para conocer más sobre este tema visita: www.doctorayahaira.com

12/09/2026

¿Cuántos estudiantes debería tener un curso online? 🤔 La respuesta no es tan simple como establecer un número. Un artículo de Hodges y Lockee sobre el tamaño de los grupos en educación superior online plantea que no existe un cupo ideal que funcione para todos los cursos.

Depende del contexto, del nivel académico, de la materia y, sobre todo, del enfoque pedagógico.

Sin embargo, algo sí se repite en la literatura revisada es que cuando el curso requiere mayor interacción, retroalimentación y acompañamiento individual, los grupos pequeños ofrecen mejores condiciones.

Por ejemplo, algunos de los estudios citados en el artículo proponen:

🔵 12 estudiantes como tamaño óptimo en determinados contextos.
🔵 15 estudiantes o menos cuando se busca desarrollar pensamiento avanzado y destrezas.
🔵 Entre 9 y 13 estudiantes, dependiendo del nivel académico. En uno de los estudios revisados se propusieron 9 estudiantes para cursos doctorales, 12 para cursos subgraduados y 13 para cursos graduados.

Pero, para mí, lo más importante del artículo no es encontrar un “número mágico”. Es reconocer que el cupo número de estudiantes impacta directamente en:

• la cantidad y calidad de la retroalimentación;
• la interacción profesor-estudiante;
• el acompañamiento individual;
• el tipo de actividades y evaluaciones que pueden diseñarse;
• y, por supuesto, la carga de trabajo del docente.

Hay un ejemplo del artículo que pone esto en perspectiva: añadir “solo tres estudiantes más” a tres secciones de 20 estudiantes significa, en realidad, nueve estudiantes adicionales para ese profesor.

Y dependiendo del diseño del curso, esos nueve estudiantes pueden representar decenas de trabajos adicionales, mensajes, participaciones en foros, evaluaciones y retroalimentaciones durante el semestre.

¿Deberían las universidades establecer cupos máximos diferentes para los cursos online según su diseño, nivel y tipo de evaluación?

Tengo curiosidad por conocer otras experiencias:

¿La institución donde laboras establece un cupo máximo para los cursos online?

Referencia:

Hodges, C. B., & Lockee, B. B. (2024). Balancing act: Optimal class size and course design in online higher education. Quarterly Review of Distance Education, 25(3), 1–10. https://doi.org/10.1108/QRDE-09-2024-0001

10/09/2026

👩🏻‍💻🧑🏽‍💻Para muchos estudiantes online, la flexibilidad es la razón por la que pueden estudiar.

La University of Arizona publicó una reflexión basada en la carta real de una estudiante online que pone sobre la mesa situaciones que, para quienes trabajamos en educación virtual, deberían hacernos pensar:

🔴Fechas desorganizadas.
🔴Instrucciones que aparecen tarde.
🔴Rúbricas que no están disponibles cuando comienza la tarea.
🔴Expectativas poco claras.
🔴Trabajos grupales difíciles de coordinar entre estudiantes que trabajan, cuidan familiares o viven en zonas horarias distintas.

Muchas veces hablamos de la flexibilidad como una de las grandes ventajas de estudiar online. Pero para muchos estudiantes no se trata de “comodidad”. Se trata de acceso.

✅De poder estudiar mientras trabajan.
✅De continuar su educación mientras cuidan a sus hijos o familiares.
✅De poder aprender desde otro país o zona horaria.

La experiencia del estudiante no siempre mejora con grandes cambios tecnológicos. A veces mejora con cosas mucho más sencillas.

✅Un anuncio semanal que le diga qué viene.
✅Instrucciones publicadas con tiempo.
✅Una rúbrica clara antes de comenzar una tarea.
✅Una respuesta oportuna del profesor.
✅Un video breve explicando algo que puede generar dudas.
Feedback que realmente ayude a mejorar.

Pequeñas acciones para el docente pueden representar una gran diferencia para el estudiante.

Por eso, diseñar un curso online no es simplemente colocar contenido en una plataforma. También implica pensar cuidadosamente en la experiencia de la persona que estará al otro lado de la pantalla.

La flexibilidad, cuando está bien diseñada, también puede convertirse en una forma de equidad.

¿Crees que las instituciones educativas realmente están diseñando los cursos online pensando en esta realidad de sus estudiantes? 🤔

Referencia: Tammen, S. (2026). When flexibility becomes equity: Lessons from an online student. University Center for Assessment, Teaching & Technology, University of Arizona.

09/09/2026

¿Cómo pueden utilizarse los avatares de IA para que los estudiantes aprendan en cursos de negocios?

La Mays Business School de Texas A&M University integró avatares de inteligencia artificial para que sus estudiantes practiquen habilidades relacionadas con liderazgo y ventas.

El objetivo es crear un entorno donde los estudiantes puedan:

🔹 practicar con frecuencia,
🔹 desarrollar confianza antes de enfrentarse a interacciones con docentes y, eventualmente, empleadores, y
🔹 graduarse mejor preparados para un entorno laboral cada vez más integrado con la IA.

Mediante una colaboración con Dell Technologies, los docentes desarrollaron e implementaron una experiencia de capacitación impulsada por IA: una plataforma personalizable que simula interacciones comerciales y proporciona retroalimentación inmediata a los estudiantes.

Los avatares permiten simular diferentes situaciones, entre ellas:

🔹 entrevistas de trabajo,
🔹 conversaciones con clientes,
🔹 presentaciones y
🔹 situaciones relacionadas con ventas y comunicación profesional.

Uno de los hallazgos que encontraron fue que mientras más específicos son los objetivos de aprendizaje, los criterios de evaluación y las características del avatar, más útil resulta la retroalimentación generada por la IA.

Esto evidencia que la tecnología por sí sola no crea una buena experiencia de aprendizaje. El diseño instruccional y la intervención del docente siguen importando. Y mucho.

La iniciativa todavía está en etapa de evaluación y se están desarrollando indicadores para determinar si estas experiencias producen mejoras objetivas en áreas como comunicación, confianza y preparación profesional. Me parece un caso interesante que vale la pena analizar.

¿Utilizarías avatares de IA para que tus estudiantes practiquen antes de enfrentarse a una situación real? ¿Conoces otras iniciativas similares?

Referencia: Burns, S., Sridhar, S., Parish, J. & Loring, A. (2026). Scaling Experiential Learning with AI: Texas A&M Collaborates with Dell Technologies. EDUCAUSE Review.

06/09/2026

¿Cuánto tiempo debería perder un estudiante tratando de encontrar una tarea dentro de un curso online? 🤔

La respuesta debería ser: muy poco.

Sin embargo, la navegación confusa y la falta de consistencia entre módulos siguen apareciendo como problemas importantes en la educación en línea.

El Online Learning Consortium (OLC) publicó en 2026 los resultados de una encuesta sobre prácticas que deberían reconsiderarse en los cursos online.

📌 Más del 70 % de los participantes identificó el diseño confuso o inconsistente de los cursos como un problema que debería eliminarse.

Es un dato que merece atención.

Esto coincide con algo que los estudiantes han señalado en otras investigaciones: no deberían tener que invertir energía mental tratando de descubrir dónde está una tarea, dónde se encuentra un material o qué deben hacer después.

Si cada módulo tiene una estructura diferente o el estudiante necesita abrir varias páginas para descubrir qué tiene que hacer, estamos añadiendo una dificultad que no tiene nada que ver con el aprendizaje.

Por eso, en diseño instruccional, la estructura y la consistencia no son detalles poco importantes. Forman parte de la experiencia de aprendizaje que estamos diseñando.

El estudiante debería entrar al curso y saber rápidamente:

🔹 dónde comenzar;
🔹 qué debe aprender;
🔹 qué tiene que hacer;
🔹 cuándo debe entregarlo;
🔹 y qué viene después.

Un curso online no tiene que ser complicado para ser riguroso.

Podemos mantener el nivel académico y, al mismo tiempo, ofrecer una estructura clara, coherente y fácil de seguir.

Ahí también entra el trabajo del diseñador instruccional: acompañar al docente para organizar el curso de manera lógica, clara y coherente, pensando siempre en la experiencia del estudiante.

Mientras menos energía tenga que gastar el estudiante tratando de entender cómo funciona el curso, más puede concentrarse en lo que realmente importa: aprender.

Me interesa conocer qué están viendo en sus instituciones.

¿Cuentan con diseñadores instruccionales que apoyen a los docentes en el desarrollo de sus cursos?

Y como estudiante o docente, ¿qué te resulta más frustrante en un curso online: una navegación confusa, demasiadas herramientas o instrucciones poco claras?

Si quieres aprender a crear cursos en línea realmente efectivos, te invito a revisar las capacitaciones que tengo disponibles:

👉 https://www.doctorayahaira.com/cursos

Fuente: Online Learning Consortium. (2026). April 2026 Snap Survey Results: Weeds and Seeds in Online and Blended Learning.

Dra. Yahaira Torres Rivera

20/09/2026

19/09/2026

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