El Foro UNIR ofreció un taller práctico para los docentes colombianos que preparan el concurso de méritos, con ejemplos para organizar la normativa, crear simulacros, detectar errores y configurar un asistente de inteligencia artificial que funcione como tutor personalizado durante el estudio.
La inteligencia artificial no conoce las preguntas que aparecerán en el próximo concurso docente de Colombia. Tampoco puede garantizar una plaza ni sustituir el estudio de la normativa oficial. Pero sí puede convertir horas de lectura en mapas conceptuales, generar casos prácticos, detectar lagunas de conocimiento y construir un tutor personalizado que acompañe al aspirante durante toda su preparación.
Este fue el planteamiento del Foro UNIR Crea tu asistente con IA para preparar el concurso docente, un taller dirigido específicamente a profesionales de la educación en Colombia. La sesión recorrió diferentes aplicaciones de herramientas como ChatGPT, Gemini, NotebookLM o Copilot para transformar la preparación del concurso de méritos en un proceso más activo y organizado.
El taller estuvo dirigido por José Manuel Sánchez Ramírez, director académico del Máster Universitario en Aplicaciones Educativas de la Inteligencia Artificial de UNIR, doctor en Desarrollo Psicológico y Aprendizaje Escolar y especialista en transformación digital, diseño y analítica de entornos virtuales de aprendizaje.
“La IA no predice preguntas”, advirtió Sánchez desde el comienzo. Su utilidad está en otro lugar: “Nos puede ayudar muchísimo a ordenar, a planificar, a revisar errores y, sobre todo, a entrenar”. La clave, por tanto, no consiste en utilizarla para estudiar más información, sino para convertir la normativa y los conocimientos pedagógicos en entrenamiento activo orientado a las pruebas.
Cinco claves del Foro UNIR
- Trabajar con fuentes oficiales: La preparación debe construirse sobre normativa y documentación verificable. “La inteligencia artificial puede cometer esto que llamamos alucinaciones”, recordó Sánchez, por lo que nunca debe sustituir a las fuentes oficiales.
- Diseñar mejores prompts: Rol, objetivo, contexto, formato y criterios adicionales son algunos de los componentes que permiten obtener respuestas más precisas y útiles para preparar el concurso.
- Practicar casos situacionales: La IA puede transformar legislación y documentación educativa en situaciones profesionales donde el aspirante deba decidir cómo actuar y justificar posteriormente su respuesta.
- Crear un tutor personalizado: “Esto ya está funcionando como si fuera un profesor particular”, explicó Sánchez durante la construcción de un asistente que adapta preguntas y materiales al cargo, área y nivel de preparación del candidato.
- Registrar y corregir errores: El aspirante puede proporcionar sus propias respuestas para que la herramienta las contraste con la normativa incorporada y señale conocimientos que necesita reforzar.
- No confiar ciegamente: “Siempre hay que verificar con las fuentes oficiales”, insistió el experto. La IA debe actuar como apoyo al estudio, nunca como autoridad sobre la convocatoria o la legislación.
Caso práctico 1: convertir la normativa en material de estudio
El primer bloque del taller abordó uno de los mayores problemas a los que se enfrenta cualquier aspirante al concurso docente colombiano: la cantidad de normativa, decretos, lineamientos, estándares y documentos que debe manejar.
Sánchez propuso comenzar construyendo una biblioteca documental en la que los materiales se clasifiquen según su importancia. El experto mostró una selección de hasta 18 documentos y referencias que posteriormente pueden incorporarse a las herramientas de IA para trabajar exclusivamente sobre ellos.
El primer ejemplo partió del manual de funciones, requisitos y competencias docentes. En lugar de solicitar un resumen genérico, el prompt ordenaba a la IA actuar como experta en el concurso docente de Colombia, analizar la resolución correspondiente y extraer funciones esenciales, competencias funcionales y comportamentales y posibles situaciones profesionales.
La instrucción incorporaba además una salvaguarda decisiva: “No inventes funciones” y “fundamenta cada respuesta en el documento”. Incluso puede indicarse que, cuando falte información, la herramienta debe preguntar al usuario en lugar de completar el vacío por su cuenta.
El resultado transforma un documento normativo extenso en materiales mucho más manejables: tablas, conceptos esenciales, referencias concretas y situaciones profesionales que posteriormente pueden utilizarse para practicar.
Caso práctico 2: estudiar la Ley General de Educación sin memorizarla de principio a fin
El siguiente ejercicio se centró en la Ley General de Educación colombiana.
Sánchez planteó algo elemental pero bastante sensato, una rareza que conviene celebrar: un docente no necesita estudiar una ley como si estuviera preparando una oposición jurídica. Por ello, indicó expresamente a la IA que no elaborase un resumen jurídico completo, sino que seleccionase aquellos conceptos especialmente relevantes para un docente o directivo que prepara el concurso. A partir de esa instrucción, la herramienta identificó contenidos clave, localizó artículos concretos y generó diez preguntas relacionadas con la información analizada.
El proceso puede continuar transformando esos conceptos en un mapa mental, una infografía o nuevas preguntas situacionales. De esta forma, una misma fuente oficial se convierte progresivamente en distintos materiales de estudio sin perder su conexión con el documento original.
La diferencia respecto a pedir simplemente “resúmeme esta ley” es sustancial. El objetivo no consiste en acumular información sintetizada, sino en seleccionar aquello que puede resultar útil y utilizarlo posteriormente para practicar.
Caso práctico 3: diferenciar estándares, DBA, PEI y plan de estudios
Otro de los ejercicios estuvo dirigido a conceptos que pueden generar confusión durante la preparación.
Sánchez pidió a la IA explicar mediante un mismo ejemplo las diferencias entre lineamientos curriculares, estándares básicos de competencias, derechos básicos de aprendizaje (DBA), Proyecto Educativo Institucional (PEI) y plan de estudios.
Para aumentar la precisión, contextualizó posteriormente el ejercicio para un docente de Ciencias Naturales de quinto de Primaria y proporcionó directamente las fuentes oficiales del Ministerio de Educación Nacional que debía consultar.
Esta última decisión resulta fundamental. En vez de permitir que el modelo rastree libremente internet, el aspirante puede delimitar las fuentes desde las que debe construir su respuesta.
La herramienta no solo explicó las diferencias conceptuales, sino que relacionó cada elemento con situaciones concretas y planteó preguntas de simulación. El resultado permite pasar de saber qué significa una figura educativa a comprender cuándo debe aplicarse, una diferencia particularmente relevante cuando las pruebas plantean casos hipotéticos.
Caso práctico 4: entrenar decisiones sobre convivencia escolar
El taller trasladó después esta metodología a la convivencia escolar y la Ruta de Atención Integral.
El prompt utilizado solicitaba a la IA actuar como entrenadora en esta materia y generar ocho casos realistas de dificultad progresiva basados en la legislación correspondiente. Ante cada situación, el aspirante debía identificar qué estaba ocurriendo, quién debía intervenir, cuál debía ser la primera actuación y qué errores había que evitar.
El segundo paso consistía en pedir un mapa de decisiones sobre la ruta y obligar a la herramienta a justificar cada respuesta mediante normativa oficial.
La lógica vuelve a ser la misma: no preguntar únicamente “qué dice la ley”, sino convertir esa legislación en un problema profesional que obliga al candidato a tomar decisiones.
Gemini fue utilizado durante el taller para generar cinco casos prácticos y sus correspondientes justificaciones normativas. Sánchez mostró además cómo continuar la conversación cuando una explicación no resulta convincente: pedir una nueva justificación, cuestionar un caso o señalar que determinada respuesta no parece ajustarse a la realidad.
Caso práctico 5: preparar pruebas para rectores y coordinadores
La preparación cambia cuando el aspirante busca acceder a cargos directivos.
Para quienes opten a puestos de rector o coordinador, Sánchez mostró un ejemplo construido sobre la Guía 34 y los procesos de autoevaluación y mejoramiento institucional.
La herramienta recibió la fuente correspondiente y creó un supuesto centro educativo denominado Nueva Esperanza. A partir de ahí generó su contexto, diagnóstico, principales retos y una matriz del Plan de Mejoramiento Institucional.
Este tipo de ejercicios permite simular problemas mucho más cercanos a la gestión real de un centro y adaptar la preparación al perfil profesional al que se aspira.
El principio se puede trasladar a cualquier especialidad. Sánchez recomendó que el asistente conozca desde el comienzo el cargo, el nivel educativo, el área y la experiencia del usuario, porque un candidato a Primaria no necesita exactamente el mismo entrenamiento que un aspirante a Matemáticas de Secundaria o a un puesto directivo.
Caso práctico 6: convertir la IA en un examinador
Uno de los usos más interesantes apareció durante las preguntas de los asistentes.
¿Cómo conseguir que la herramienta detecte realmente nuestras lagunas en lugar de limitarnos a leer respuestas que parecen correctas?
Sánchez propuso invertir el proceso. Primero debe ser el aspirante quien resuelva el caso. Después puede subir su respuesta en Word o PDF y pedir a la herramienta que la revise a la luz de la normativa correspondiente, indique si está correctamente fundamentada y explique qué elementos añadiría o modificaría.
“No debemos quedarnos con la primera respuesta”, insistió. La recomendación es interactuar con la herramienta como se haría con un profesor particular: responder, recibir correcciones, pedir explicaciones y volver a intentarlo.
Ese cambio evita uno de los riesgos más evidentes del estudio con IA: confundir reconocer una respuesta correcta cuando la vemos con ser capaces de construirla nosotros mismos durante una prueba.
Caso práctico 7: construir un tutor personal para el concurso docente
La segunda mitad del taller dio un salto respecto a los prompts individuales: crear un asistente de IA específicamente diseñado para acompañar toda la preparación.
“Es como si ahora yo creara mi propio GPT”, explicó Sánchez. La diferencia es que este asistente deja de responder únicamente a instrucciones aisladas y comienza a trabajar con un perfil definido del aspirante, unas fuentes determinadas y unas reglas permanentes de interacción.
El primer paso consiste curiosamente en apartarse de la pantalla. Sánchez recomendó definir previamente, incluso sobre papel, para qué se quiere el tutor, quién va a utilizarlo, qué contenidos manejará y cuáles serán sus instrucciones.
Después pueden incorporarse funciones como elaborar un diagnóstico inicial, preparar un plan semanal, generar fichas, crear mapas conceptuales, registrar errores, plantear simulacros o programar repasos.
Entre las instrucciones fundamentales figura una especialmente relevante: priorizar los documentos oficiales aportados por el usuario, distinguir entre información oficial, interpretación y recomendación y “no inventar normas, ni artículos, ni fechas”.
De ChatGPT a NotebookLM
Sánchez mostró diferentes alternativas para crear este tutor.
En ChatGPT, los usuarios con las funcionalidades correspondientes pueden crear un GPT personalizado incorporando nombre, descripción, instrucciones, documentación y preguntas iniciales. Para quienes no dispongan de esa posibilidad, planteó una alternativa mediante Proyectos de ChatGPT, donde pueden reunirse documentos e instrucciones para aproximarse al funcionamiento de un asistente.
Durante la demostración, el tutor preguntó primero el cargo al que aspiraba el usuario. Tras recibir “Secundaria, Lengua Castellana”, preguntó por su nivel actual de preparación y, al recibir “inicial”, adaptó automáticamente el punto de partida y propuso realizar un diagnóstico. “Esto ya está funcionando como si fuera un profesor particular”, explicó Sánchez.
Gemini permite construir un asistente similar mediante sus Gems. Otra posibilidad presentada fue NotebookLM, especialmente interesante porque puede trabajar únicamente sobre las fuentes proporcionadas por el aspirante, reduciendo el riesgo de incorporar información externa no controlada.
NotebookLM permite además transformar esos documentos en resúmenes de audio, presentaciones, mapas mentales, infografías y otros recursos para repasar los contenidos mediante formatos diferentes.
La regla que no puede saltarse ningún aspirante
El taller terminó regresando al punto de partida: la IA puede equivocarse.
La próxima convocatoria será la que determine las condiciones definitivas del concurso y cualquier material construido con convocatorias anteriores deberá actualizarse cuando se publique nueva documentación oficial. Sánchez evitó así vender la habitual fantasía tecnológica de que existe un prompt secreto capaz de anticipar el examen. No existe.
“Siempre hay que verificar con las fuentes oficiales”, reiteró. También recomendó impedir que la herramienta presente simulacros procedentes de academias o contenidos generados artificialmente como si fueran preguntas oficiales. Trabajar con una biblioteca documental controlada permite reducir considerablemente ese riesgo.
Para los docentes colombianos, el valor de estas herramientas está precisamente en otro lugar: organizar una preparación compleja, transformar documentación extensa en ejercicios, practicar la toma de decisiones y disponer de un tutor que pueda acompañar el estudio de manera continua.
El propio taller vinculó estas competencias con la Maestría Universitaria en Aplicaciones Educativas de la Inteligencia Artificial de UNIR Colombia, orientada a aplicar la IA al aprendizaje, la innovación docente y el diseño de recursos educativos. La especialización cobra sentido más allá del concurso: las mismas herramientas utilizadas para preparar las pruebas pueden después trasladarse a la práctica docente y al aula.
La tecnología, por tanto, no elimina el trabajo que exige preparar el concurso docente. Lo cambia. En lugar de limitarse a leer y memorizar, permite practicar, equivocarse, recibir retroalimentación y volver a intentarlo. Y ahí está probablemente su mayor utilidad: no estudiar más, sino entrenar mejor.
