Cuando la educación apenas comenzaba un proceso de cambio gracias a las TIC (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones), se hizo un esfuerzo importante para garantizar que el uso de la tecnología resultara beneficioso (UNESCO, 2023). Al inicio, la implementación de las TIC fue más técnica (por ejemplo, clases sobre cómo encender una PC, usar Word, etc.) y evolucionó conforme se desarrollaron nuevos marcos metodológicos en la educación.
En este sentido, la enseñanza nunca ha sido estática. Hoy en día, la tecnología educativa se ha transformado para adaptarse a las necesidades cambiantes del estudiantado y a las exigencias de la sociedad. Asimismo, esto ha planteado retos importantes, como la alfabetización digital y la capacitación docente en tecnología, entre otros.
Entonces, para entender cómo integrar efectivamente la tecnología en la enseñanza, revisaremos el modelo TPACK, sus componentes, así como nuevas variantes derivadas de la llegada de la inteligencia artificial (IA) y de la educación inclusiva.
Es importante resaltar que existen otros modelos para integrar la tecnología en la enseñanza, como el modelo SAMR (que tiene su propio artículo en el Observatorio), la matriz de integración tecnológica (TIM) y el modelo RAT (reemplazo, amplificación y transformación), pero nos enfocaremos en el modelo TPACK por su relevancia y complejidad.
El modelo TPACK
Fue diseñado por Punya Mishra y Matthew J. Koehler en el 2006 para guiar la integración de la tecnología en la educación (Karataş y Aksu, 2025; Mu, 2025). El modelo TPACK (Technological, Pedagogical, Content, Knowledge) se compone de tres dimensiones clave y cuatro intersecciones, tal y como se muestra a continuación:
A continuación, se desglosan brevemente los componentes del modelo (Moreno et al., 2019; Paidicán y Arredondo, 2023; Vijayatheepan, 2025):
Dimensiones principales:
- Conocimiento tecnológico (TK): el docente debe contar con alfabetización y competencias digitales para utilizar la tecnología (plataformas, software, herramientas, etc.) en la práctica docente. En este sentido, el profesorado debe no solo aprender, sino también adaptarse a las tecnologías emergentes.
- Conocimiento pedagógico (PK): es el dominio de estrategias, técnicas y métodos en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Estos incluyen la gestión del aula, la planificación, la evaluación, entre otros.
- Conocimiento de contenido (CK): dominio del conocimiento y de las habilidades relacionadas con el contenido impartido. Asimismo, se refiere a las estrategias y enfoques adecuados para que el contenido se transmita de manera eficaz.
Intersecciones:
- Conocimiento tecnológico pedagógico (TPK): es el conocimiento de las estrategias pedagógicas que pueden implementarse mediante la tecnología; se refiere a cómo utilizarla en la educación (por ejemplo, la elección de herramientas adecuadas en el aula).
- Conocimiento tecnológico de contenido (TCK): se refiere tanto a cómo representar el contenido con tecnología como a comprender cómo su uso afecta en el aula.
- Conocimiento pedagógico de contenido (PCK): es el conocimiento didáctico de un área de contenido; implica conocer métodos y estrategias eficaces para que el proceso de enseñanza-aprendizaje sea exitoso.
Modelo TPACK con inteligencia artificial (IA)
La llegada de la IA ha transformado la educación; muchos procesos, tanto de enseñanza-aprendizaje como de los que ocurren fuera del aula, se han visto afectados por la IA generativa. En consecuencia, el modelo TPACK clásico se potencia mediante la IA para dar lugar al modelo AI-TPACK.
Los elementos de este modelo con IA se desglosan a continuación (Karataş y Aksu, 2025; Mu, 2025):
- Conocimiento tecnológico + IA (AI-TK): son las habilidades (técnicas y operativas) y el conocimiento necesarios para gestionar y aplicar la IA de forma crítica y responsable.
- Conocimiento tecnológico pedagógico + IA (AI-TPK): saber reconocer y reflexionar sobre los beneficios y riesgos de la IA en los procesos de enseñanza-aprendizaje; es necesario saber qué herramientas usar y cómo utilizarlas. Tiene tres dimensiones: la estrategia de enseñanza, la gestión del aula y la evaluación del aprendizaje. La primera transforma el proceso de enseñanza fijo en un análisis y toma de decisiones gestionados por la IA generativa para crear rutas de aprendizaje; la segunda se refiere al uso de los datos para gestionar de forma eficiente el aula; y la tercera es la evaluación asistida con IA generativa, basada en analíticas de aprendizaje, para mejorar estos procesos.
- Conocimiento tecnológico de contenido + IA (AI-TCK): se refiere a conocer las implicaciones de la IA en áreas específicas y evaluar su impacto. La IA se integra en tres dimensiones: herramientas técnicas, contenido y experiencia de aprendizaje, lo que genera procesos de aprendizaje dinámicos, multimodales e inmersivos.
- Ética de la IA: enfatiza la necesidad de emplear la IA generativa de manera ética y pedagógica. Considera varias implicaciones para un uso adecuado y responsable: transparencia, inclusividad, justicia y rendición de cuentas. Asimismo, destaca la necesidad de integrar el conocimiento ético para orientar el uso de la IA en la educación.
En este sentido, para integrar exitosamente el modelo TPACK con los sistemas inteligentes se requiere alfabetización en IA, es decir, comprender qué es y cómo funciona la IA, entender cómo interactuar con ella para utilizarla de manera apropiada y conocer los riesgos y beneficios de su uso.
Otras variantes de TPACK
A saber, la UNESCO (2023) destaca que muchas discusiones se han centrado en la tecnología y no en la educación, dejando de lado temas importantes como la equidad e inclusión, la calidad educativa y la eficiencia. En consecuencia, otra variante del TPACK busca cubrir las áreas de oportunidad del modelo con IA: herramientas (tool agency), desafíos epistémicos (epistemic challenges), ética (ethical complexity) y colaboración dinámica (dynamic collaboration). Así surge el HCAP (Human-Centric AI Pedagogy), que integra la alfabetización y las competencias en IA como pilares fundamentales (Chiu, 2026),
Esta variante agrega dos variables nuevas: conocimiento de colaboración humana + IA (HAIC-K) y conocimiento ético (ethics-K). La primera enfatiza la IA como una colaboradora que puede asumir distintos roles (tutor, cocreador, etc.), con el fin de aumentar la inteligencia humana y evitar su reemplazo. Aquí se debe fomentar la autonomía y la originalidad, integrando las contribuciones de la IA, pero conservando el pensamiento crítico y la creatividad. La segunda implica conocer los riesgos éticos de la IA en la educación, como el sesgo, los derechos de autor y la desinformación. Asimismo, implica que el docente con alfabetización en IA tiene la capacidad de auditar las herramientas para detectar sesgos, emplear un protocolo para la provisión de datos y enseñar a usar la IA de manera ética.
Por último, existe un modelo de TPACK para el contexto de aprendizaje en línea inclusivo, llamado I-TPACK, que busca garantizar el acceso equitativo a la educación y experiencias de aprendizaje significativas para todos los estudiantes. En este modelo se agrega una variante: conocimiento de inclusión y equidad, que tiene seis directrices: desarrollar conciencia y practicar la autorreflexión; conocer y adaptarse a las necesidades de los estudiantes; diversificar la práctica pedagógica y garantizar el acceso; diversificar los contenidos; crear un entorno de aprendizaje digital inclusivo; y fomentar la colaboración en todos los niveles (Saenen, 2024).
Este último modelo se basa en el diseño universal del aprendizaje (DUA), un marco de referencia para desarrollar la planeación de manera intencional y proactiva, considerando la gran diversidad de necesidades y preferencias de cada estudiante en el aula, fomentando aprendizajes proactivos y significativos. (Si quieres saber más sobre el DUA, puedes revisar la nota del Observatorio sobre este tema).
A la hora de diseñar experiencias de aprendizaje, siempre es bueno tomar en cuenta los recursos con los que contamos, realizando un análisis y una reflexión sobre lo que sí funciona para ciertos grupos o materias y sobre aquello que no tendrá mucha utilidad. Por ende, al emplear tecnología en el aula, debemos comprender no solo qué herramientas se utilizarán, sino también cómo se utilizarán y si estas tienen un propósito real en el aula. A veces, la innovación no se trata de utilizar más IA, sino de saber cuándo y dónde usarla; de ahí la importancia de la alfabetización en IA y de la capacidad del docente para decidir cómo implementarla de forma responsable y ética.
Asimismo, los marcos y modelos para implementar tecnología en el aula deben constituir una guía flexible que se adapte a las necesidades reales del quehacer docente. Por último, el docente debe establecer reglas de uso de la IA en clase, por ejemplo, cómo se utilizarán las herramientas, si se permiten o no para ciertas tareas, o en qué porcentaje es aceptable (o no), por lo que deberá gestionar la profundidad de la interacción con la inteligencia artificial.
