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El método Delphi como herramienta de consenso en el diseño de un marco de aplicación de la Inteligencia Artificial en Educación Médica en España.

2026·0 Zitationen·SHILAP Revista de lepidopterologíaOpen Access
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2026

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Introducción. La rápida integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación biomédica ha generado una necesidad urgente de un marco que sirva de guía para el estudiantado y para el personal académico. En España, las instituciones están adoptando la IA con rapidez, pero sin una orientación regulatoria o pedagógica homogénea. Se requieren enfoques estructurados que permitan priorizar competencias my abordar los desafíos éticos, legales y educativos emergentes. Métodos. Se llevó a cabo un estudio Delphi coordinado por la UEM, utilizando REDCap para gestionar las rondas iterativas. El proyecto recibió apoyo financiero de la Sociedad Española de Educación Médica (SEDEM). Expertos en educación médica, algunos con conocimientos específicos en IA, participaron en una serie de cuestionarios en línea. A través de retroalimentación anonimizada, los participantes evaluaron, refinaron y priorizaron un conjunto de áreas donde el impacto de la IA resulta esencial. Resultados. Los expertos coincidieron en la necesidad de habilidades más allá de la alfabetización técnica, destacando el pensamiento crítico, la interpretación de resultados generados por IA, la conciencia sobre sesgos y la responsabilidad profesional. Las consideraciones éticas y legales, especialmente las relacionadas con la privacidad, la transparencia y la toma de decisiones, fueron altamente priorizadas. También subrayaron el carácter transversal de la IA, sugiriendo que las competencias deben integrarse en todo el currículo y no tratarse como contenidos aislados. Discusión. A pesar de la heterogeneidad institucional, el consenso convergió en áreas que equilibran la innovación con salvaguardas éticas. Los resultados respaldan el desarrollo de un marco competencial capaz de guiar el diseño curricular, orientar la formación del profesorado y promover un uso responsable y basado en la evidencia de la IA, sin comprometer la autonomía profesional.

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