Escala IRIS: cómo declarar el uso de IA sin confundirlo con aprendizaje

Dos alumnos pueden entregar el mismo texto pulido: uno lo escribió y pidió una corrección ortográfica; el otro aceptó un borrador completo de un chatbot. La frase “he usado IA” no permite distinguirlos. El 21 de julio de 2026, la Fundació Escola Cristiana de Catalunya presentó la Escala IRIS para describir precisamente esa diferencia. Propone seis niveles, del trabajo sin IA a la producción automatizada bajo supervisión, y una declaración breve al final de cada tarea.

La aportación útil no consiste en decidir que más IA es mejor. El marco completo elaborado por el grupo digital de la FECC insiste en que no es una clasificación rígida ni una herramienta de control. Un nivel cero puede ser la mejor opción cuando el objetivo es practicar una capacidad sin asistencia. La pregunta que enseña a formular es otra: ¿qué proceso cognitivo debe realizar la persona y qué puede delegar sin vaciar el aprendizaje?

Seis niveles que describen una relación

En IRIS-0 la tarea se realiza sin IA. En IRIS-1 la herramienta corrige aspectos formales de un material humano —ortografía, gramática, traducción o formato— sin aportar ideas ni transformar el contenido. En IRIS-2 propone opciones a partir de una petición puntual, pero la persona selecciona y desarrolla. La diferencia entre corregir e inspirar importa: una sugerencia temática ya influye en el rumbo intelectual, aunque no redacte el producto.

En IRIS-3 la IA genera un esquema o primer borrador que el usuario debe contrastar, transformar y completar con fuentes propias. IRIS-4 describe una cocreación iterativa: persona y sistema dialogan, reformulan y toman decisiones a lo largo de varias rondas. En IRIS-5 se configura la herramienta para producir un artefacto completo —una presentación, visualización, informe o proceso— y la persona supervisa y valida el resultado.

La infografía de una página de IRIS permite recordar la secuencia, pero el documento extenso añade la letra pequeña. Los niveles no son peldaños de mérito ni una progresión obligatoria. El quinto tiene carácter aspiracional para el alumnado: configurar agentes autónomos requiere una madurez digital y una supervisión docente que no pueden darse por supuestas. Para estudiantes, se refiere al uso supervisado de herramientas avanzadas, no a diseñar sistemas autónomos.

El marco tampoco se limita al alumnado. Aplica los mismos niveles a docentes que preparan exámenes, familias que ayudan en tareas, equipos directivos que analizan resultados y personal administrativo que gestiona matriculación. Esta ampliación evita una doble vara de medir: pedir transparencia al estudiante mientras el adulto oculta que una prueba, una comunicación o una diagnosis inicial fue generada con ayuda automática.

Primero el objetivo; después el permiso

Una escala solo orienta si el profesor empieza por la capacidad que quiere observar. Si una tarea evalúa redacción, permitir que la IA redacte el primer borrador cambia el objeto de la prueba. Si evalúa verificación, ese mismo borrador puede convertirse en el material idóneo: el estudiante debe encontrar afirmaciones débiles, buscar fuentes y explicar sus correcciones. No hay un nivel correcto fuera del propósito pedagógico.

La guía del Departament d’Educació de la Generalitat sobre IA educativa llega a una conclusión compatible: los docentes necesitan replantear actividades que una aplicación resuelve con facilidad y decidir el uso según la competencia que se trabaja. También advierte que el campo cambia demasiado rápido para presentar orientaciones como verdades definitivas. IRIS ofrece vocabulario para esa decisión; no la toma por el docente.

Un diseño claro puede escribirse en tres líneas antes de empezar. Primera: “aprenderás a comparar fuentes y construir una conclusión propia”. Segunda: “puedes usar IRIS-1 para corrección lingüística, pero no para buscar ideas ni generar párrafos”. Tercera: “entregarás notas de lectura, fuentes y una breve explicación de dos decisiones”. Así, el permiso, la actividad y la evidencia apuntan a la misma capacidad.

El contraste aparece al permitir IRIS-3. El objetivo podría ser “evaluar y reconstruir un argumento generado”. Entonces se admite un borrador, pero se piden la versión inicial, las fuentes consultadas, cambios sustantivos y una defensa oral. El producto final deja de ser la única prueba. La evaluación observa lo que la persona detectó, rechazó y reconstruyó.

Declarar no es demostrar

IRIS recomienda que todo documento elaborado con apoyo de IA incluya una nota con el nivel y una descripción sintética de las tareas delegadas. Esa declaración es mejor que un sí o un no: “IRIS-2 para proponer enfoques; selección, fuentes y redacción humanas” aporta información que puede discutirse. También evita inferir uso a partir del estilo, una práctica insegura que confunde uniformidad lingüística con fraude.

Pero la etiqueta es una afirmación del autor, no evidencia de aprendizaje. Un alumno puede declarar IRIS-3 y modificar el borrador de manera superficial. El propio documento reconoce este límite: la escala identifica la integración de IA, pero no determina si hubo aprendizaje significativo. Sus orientaciones posteriores sugieren comparar versiones, pedir fuentes propias, revisar el historial de decisiones o solicitar una justificación oral.

Conviene separar tres capas. La declaración describe herramientas y tareas. La evidencia de proceso muestra borradores, decisiones y comprobaciones. La evaluación de comprensión demuestra que el alumno puede explicar y transferir lo aprendido sin depender del artefacto entregado. Una escuela puede usar IRIS para la primera capa y seguir fallando en las otras dos; por eso la escala debe modificar la rúbrica, no convertirse en una casilla administrativa.

La transparencia también tiene límites

Pedir el historial completo de un chatbot puede revelar preguntas personales, datos de compañeros o información que nunca debió introducirse. La guía de la Generalitat recuerda que muchas aplicaciones requieren cuentas y conservan datos capaces de rastrear usos e intereses. Antes de exigir una conversación como prueba, el centro debe definir qué herramienta está autorizada, qué datos no se comparten, quién verá el registro y cuánto tiempo se conservará.

Hay alternativas menos invasivas. El alumno puede seleccionar dos decisiones relevantes, copiar solo los fragmentos necesarios, describir el contraste con una fuente y ocultar datos personales. El docente puede observar una parte del proceso en clase o pedir una defensa oral breve. La trazabilidad debe ser proporcional: suficiente para sostener la evaluación, no una invitación a recopilar toda la actividad digital.

El problema se vuelve mayor en los ejemplos administrativos de nivel cinco. El documento imagina agentes alimentados con rúbricas, proyectos educativos, resultados de cursos o normativa de matriculación; a la vez pide datos anonimizados y responsabilidad final humana. “Supervisado” no resuelve por sí solo finalidad, acceso, seguridad ni legalidad. Antes de automatizar, el centro necesita un inventario de datos, permisos, revisión humana real y un procedimiento para corregir errores.

Un marco construido sobre trabajo anterior

IRIS no aparece de la nada. La propia portada dice que se inspira en AIAS, MIAE y SEIA, otros marcos de evaluación e integridad. La AI Assessment Scale ya organiza permisos de IA según el diseño de una evaluación. La FECC añade ejemplos para diversos agentes, una lectura de delegación cognitiva y un modelo de declaración. Reconocer esa genealogía permite comparar versiones y evita presentar una adaptación como una invención aislada.

También continúa el protocolo de uso responsable publicado por la FECC en 2025, que abordaba valores, privacidad, seguridad, pensamiento crítico, impacto social y hoja de ruta para los centros. La escala enfoca una parte más precisa: qué intervención tiene la IA en una tarea. No sustituye el protocolo más amplio. Saber que un trabajo es IRIS-4 no informa por sí solo de la edad mínima de la herramienta, el tratamiento de datos o sus sesgos.

La página del grupo de expertos de la FECC identifica a su coordinador y miembros y explica que los materiales se comparten para que cada centro los adapte. Ese alcance importa: IRIS es una propuesta de una red educativa, no una norma oficial para todas las escuelas catalanas ni una prueba validada de mejores resultados. Su eficacia deberá observarse en la práctica, con criterios acordados y revisión después de aplicarla.

Cómo convertir la escala en una conversación útil

Antes de cada tarea, el docente puede completar cuatro preguntas: qué debe aprender el alumno, qué nivel de ayuda preserva esa capacidad, qué evidencia del proceso se recogerá y cómo se protegerán los datos. Después, el estudiante declara el uso real y explica una decisión. Por último, el profesor evalúa comprensión, no obediencia a una etiqueta. Si el uso excedió el nivel permitido, puede analizar qué parte de la evidencia dejó de ser válida en vez de asumir que todo el trabajo carece de valor.

La capacidad transferible es alinear objetivo, permiso, evidencia y evaluación. IRIS aporta un lenguaje para el permiso y la declaración; el docente debe completar las otras piezas. Cuando esas cuatro encajan, la pregunta deja de ser “¿usaste IA?” y pasa a ser “¿qué aprendiste tú, qué delegaste y cómo puedes demostrar la diferencia?”.